From 7c305655260156ac7b591deadc79731f103e2a2b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Arity-T <tish.mainmail@gmail.com>
Date: Wed, 10 Sep 2025 16:16:31 +0300
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=9A=D1=80=D0=B8=D1=82=D0=B5=D1=80=D0=B8?=
 =?UTF-8?q?=D0=B9=20=D0=BE=D1=81=D1=82=D0=B0=D0=BD=D0=BE=D0=B2=D0=BA=D0=B8?=
 =?UTF-8?q?=20=D0=BF=D0=BE=20=D1=81=D1=80=D0=B5=D0=B4=D0=BD=D0=B5=D0=BC?=
 =?UTF-8?q?=D1=83=20=D0=B7=D0=BD=D0=B0=D1=87=D0=B5=D0=BD=D0=B8=D1=8E=20?=
 =?UTF-8?q?=D1=84=D0=B8=D1=82=D0=BD=D0=B5=D1=81=20=D1=84=D1=83=D0=BD=D0=BA?=
 =?UTF-8?q?=D1=86=D0=B8=D0=B8?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 lab1/gen.py  | 46 ++++++++++++++++++++++++++++++++--------------
 lab1/main.py |  5 +++--
 2 files changed, 35 insertions(+), 16 deletions(-)

diff --git a/lab1/gen.py b/lab1/gen.py
index ebdaaeb..26dacbc 100644
--- a/lab1/gen.py
+++ b/lab1/gen.py
@@ -148,6 +148,9 @@ class GARunConfig:
     variance_threshold: float | None = (
         None  # порог дисперсии для остановки (если None - не используется)
     )
+    min_fitness_avg: float | None = (
+        None  # порог среднего значения фитнес функции для остановки
+    )
 
 
 @dataclass
@@ -197,26 +200,41 @@ def genetic_algorithm(
         history_populations_x.append(xs[:])
         history_populations_f.append(fits[:])
 
-        # Проверка критерия остановки по дисперсии
+        # Проверка критериев остановки
+        stop_algorithm = False
+
+        # Критерий остановки по дисперсии
         if config.variance_threshold is not None:
             fitness_variance = np.var(fits)
             if fitness_variance < config.variance_threshold:
                 print(
                     f"Остановка на поколении {generation}: дисперсия {fitness_variance:.6f} < {config.variance_threshold}"
                 )
-                # Сохраняем график последнего поколения
-                if config.save_generations:
-                    plot_generation_snapshot(
-                        history_best_x,
-                        history_best_f,
-                        history_populations_x,
-                        history_populations_f,
-                        generation,
-                        config.x_min,
-                        config.x_max,
-                        config.results_dir,
-                    )
-                break
+                stop_algorithm = True
+
+        # Критерий остановки по среднему значению фитнес функции
+        if config.min_fitness_avg is not None:
+            mean_fitness = np.mean(fits)
+            if mean_fitness > config.min_fitness_avg:
+                print(
+                    f"Остановка на поколении {generation}: среднее значение {mean_fitness:.6f} > {config.min_fitness_avg}"
+                )
+                stop_algorithm = True
+
+        # Сохраняем график последнего поколения при досрочной остановке
+        if stop_algorithm:
+            if config.save_generations:
+                plot_generation_snapshot(
+                    history_best_x,
+                    history_best_f,
+                    history_populations_x,
+                    history_populations_f,
+                    generation,
+                    config.x_min,
+                    config.x_max,
+                    config.results_dir,
+                )
+            break
 
         # Сохранение графика для указанных поколений
         if config.save_generations and generation in config.save_generations:
diff --git a/lab1/main.py b/lab1/main.py
index f149115..209a1a8 100644
--- a/lab1/main.py
+++ b/lab1/main.py
@@ -7,7 +7,7 @@ config = GARunConfig(
     x_min=3.1,
     x_max=20.0,
     precision_digits=3,
-    pop_size=5,
+    pop_size=15,
     pc=0.7,
     pm=0.01,
     max_generations=200,
@@ -25,7 +25,8 @@ config = GARunConfig(
         199,
     ],  # поколения для сохранения графиков
     results_dir="results",
-    variance_threshold=1e-6,  # порог дисперсии для остановки
+    # variance_threshold=1e-6,  # порог дисперсии для остановки
+    min_fitness_avg=0.015,  # порог среднего значения для остановки
 )
 
 # Запускаем генетический алгоритм