Мелкие правки

lab1/expirements.py

@@ -28,9 +28,9 @@ BASE_CONFIG = {
     "max_generations": 200,
     "seed": 17,
     "minimize": True,
-    "fitness_avg_threshold": -0.048,  # критерий остановки
+    "fitness_avg_threshold": -0.049,  # критерий остановки
     # при включенном сохранении графиков на время смотреть бессмысленно
-    "save_generations": [0, 50, 199],
+    # "save_generations": [0, 50, 199],
 }
 
 
@@ -44,7 +44,9 @@ def run_single_experiment(pop_size: int, pc: float, pm: float) -> tuple[float, i
         pop_size=pop_size,
         pc=pc,
         pm=pm,
-        results_dir=f"{BASE_DIR}/{pop_size}/{pc:.3f}/{pm:.3f}",
+        results_dir=os.path.join(
+            BASE_DIR, str(pop_size), f"pc_{pc:.3f}", f"pm_{pm:.3f}"
+        ),
     )
 
     result = genetic_algorithm(config)
@@ -112,7 +114,7 @@ def main():
 
     print(f"\n{'='*60}")
     print("ВСЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ ЗАВЕРШЕНЫ!")
-    print(f"Результаты сохранены в папке: {BASE_DIR}/")
+    print(f"Результаты сохранены в {BASE_DIR}")
     print(f"{'='*60}")
 
 

lab1/main.py

@@ -35,7 +35,7 @@ config = GARunConfig(
     ],  # поколения для сохранения графиков
     results_dir="results",
     # variance_threshold=1e-6,  # порог дисперсии для остановки
-    fitness_avg_threshold=-0.048,  # порог среднего значения для остановки
+    fitness_avg_threshold=-0.049,  # порог среднего значения для остановки
 )
 
 # Запускаем генетический алгоритм