/****************************************************************************/ /* CALCULA la funcion logica de una tabla , con un hilo de alg genetico */ /* y con un Hilo de un alg aletatorio */ /***************************************************************************/ import java.awt.*; import java.applet.*; import java.awt.event.*; import java.lang.*; public class Ejemplo extends Applet implements Runnable { //*** TAMANYO DEL APPLET int WIDTH=300; //******************************************************************/ int TAM_ENTRADA=3; // Numero de variables de entrada int TABLA[][]=new int[(int)Math.pow(2,TAM_ENTRADA)][TAM_ENTRADA]; int RESULTADO[]=new int[(int)Math.pow(2,TAM_ENTRADA)]; int ww,v; //****VARIABLES A CERCA DE LA MATRIZ DE CELDAS******************/ int N_ENTRADAS=2; // variables de entrada a las puertas logicas int N_COLUMNAS=2; // columnas de la matirz (puertas por columna) int col; int N_FILAS=N_COLUMNAS; // filas de la matriz int N_TIPO_PUERTAS=10; // 0:and 1:or 2:xor 3:not 4:not2 5:dir 6:dir2 // 7:nand 8:nor 9:xnor //**********VARIABLES INTRODUCIDAS POR MI ******************* //INFORMACION ACERCA DE LA POBLACIÓN int TAM_POB=50; // tamaño de la poblacion int NUM_GEN=(N_ENTRADAS+1)*N_COLUMNAS*N_FILAS +(N_ENTRADAS+1); // numero de genes de cada cormosoma int[][] cromosomas=new int[TAM_POB][NUM_GEN]; // matriz que contiene la poblacion int[] evalua=new int[NUM_GEN]; // auxiliar para evaluar int[] vector_entrada=new int[TAM_ENTRADA]; // INFORMACION ACERCA DEL COMPORTAMIENTO DE LA POBLACION int ELITISTA=0; // comportamiento no elitista int NUMERO_MEJORES=2; // los 4 mejores que se cruzaran int PROB_MUTACION=5; // prob de mutacion del 5% int PROB_CRUCE=85; // prob de cruce del 95% int[] suma=new int[TAM_POB]; // evaluacion de cada cromosoma int[] sector=new int[TAM_POB]; // porcentaje del sector que ocupa // la ruleta int[] indice=new int[TAM_POB]; // elementos seleccionados int[][] reproducir=new int[TAM_POB][NUM_GEN];// matriz que contiene los // elementos seleccionado o sea //OTROS // los que van a reproducirse. int SUMA_TOTAL; // suma de todos los suma int[] fitness=new int[TAM_POB]; // fitness de cada cromosoma int MAXIMO=63; // valor maximo que se permite buscar int FITNESS_BUSCADO=14; int ITERACIONES=500; // numero de veces que repito el bucle int[] media=new int[ITERACIONES]; // contiene la media de cada pob int[] mejores=new int[ITERACIONES]; // contiene el mejor de cada pob int[] peores=new int[ITERACIONES]; // contiene el peor de cada pob int[] aux=new int[NUM_GEN]; int[][] cromosomas2=new int[TAM_POB][NUM_GEN];// matriz que contiene la poblacion // VARIABLES USADAS EN LOS HILOS /**** USADAS AL GENERAR LA POBLACION************/ int pob,gen; int primera_vez; /* generacion de poblacion */ int t; int genaux,auxx; /**********************************************/ /****** USADAS AL COMENZAR EL ALGORITMO **********/ int sel; // numero elementos seleccionados int elemento_de_cruce; // en que gen cruzo int muta; int i,bucle,fin,pareja; int gen_mutado; //gen aleatorio que va a mutarse int valor_mejor; // indice del mejor en cada vuelta int valor_peor; String cad; int ruleta; int flecha_ruleta; int TOTAL; // usado en el calclulo de % de la ruleta int max; // el cromosoma que mas se aleja int min; //el cromosoma que + se acerca /****************************************************/ /***********BOTONES Y DEMAS **************************************/ Button Comenzar; Button ProbCruceMas; Button ProbCruceMenos; Button ProbMutacionMas; Button ProbMutacionMenos; Button ElitistaSi; Button ElitistaNo; a_l Objeto; // clase que impleneta el manejador de eventos Label EtiquetaCruce; Label EtiquetaMutacion; TextField TextoCruce; TextField TextoMutacion; TextField TextoElitista; /*****************************************************************/ /***BOTONES PARA LA TABLA DE VERDAD ***/ Button[] Botones=new Button[(int)Math.pow(2,TAM_ENTRADA)]; /*********** TAMAÑOS DE FUENTE Y ESO*******************************/ Font font1; Thread AlgoritmoGenetico; Thread AlgoritmoAleatorio; String nada; String circuito; String salida; String Salida_de_exito; public void init(){ AlgoritmoGenetico=new Thread(this); AlgoritmoAleatorio=new Thread(this); primera_vez=0; Objeto=new a_l(); Objeto.tipo(this); // Le indico a la clase que implementa los eventos // que los eventos se leen de esta clase Comenzar=new Button("COMENZAR"); Comenzar.addActionListener(Objeto); // el escuchador de eventos esta en Objeto EtiquetaCruce=new Label("Prob de cruce:"); TextoCruce=new TextField(" "+PROB_CRUCE,35); EtiquetaMutacion=new Label("Prob de mutacion:"); TextoMutacion=new TextField(" "+PROB_MUTACION,35); TextoElitista=new TextField("Modo no elistista",35); ProbCruceMas=new Button("+"); ProbCruceMas.addActionListener(Objeto); ProbCruceMenos=new Button("-"); ProbCruceMenos.addActionListener(Objeto); ProbMutacionMas=new Button("+"); ProbMutacionMas.addActionListener(Objeto); ProbMutacionMenos=new Button("-"); ProbMutacionMenos.addActionListener(Objeto); ElitistaSi=new Button("ELITISTA"); ElitistaSi.addActionListener(Objeto); ElitistaNo=new Button("NO ELITISTA"); ElitistaNo.addActionListener(Objeto); this.add(EtiquetaCruce); this.add(ProbCruceMas); this.add(ProbCruceMenos); this.add(TextoCruce); this.add(EtiquetaMutacion); this.add(ProbMutacionMas); this.add(ProbMutacionMenos); this.add(TextoMutacion); this.add(ElitistaSi); this.add(ElitistaNo); this.add(TextoElitista); this.add(Comenzar); for(i=0;imax) { max=fitness[pob]; if (max==Math.pow(2,TAM_ENTRADA)) Salida_de_exito="EXITO, el circuito es :"+circuito; valor_mejor=pob; mejores[bucle]=fitness[pob]; nada="-->"+salida; circuito="-->"+circuito; } }// fin del for pob media[bucle]=(int)((int)((TOTAL*100)/TAM_POB)/Math.pow(2,TAM_ENTRADA)); //media de la poblacion repaint(); try { Thread.sleep(250); }catch (InterruptedException e) { break;} sector[0]=0; for (pob=1;pob1) cromosomas2[sel+1][gen]=cromosomas[pareja][gen]; } // seleccion de la segunda parte for (gen=elemento_de_cruce;gen1) cromosomas2[sel+1][gen]=cromosomas[pob][gen]; } sel=sel+2; } // fin if se reproducen else { for (gen=0;gen(int)(Math.random()*100)) muta=1; else muta=0; for (gen=0;gen