Free cookie consent management tool by TermsFeed Policy Generator

source: branches/HeuristicLab.TimeSeries/HeuristicLab.Tests/HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Symbolic-3.4/SymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreterTest.cs @ 7489

Last change on this file since 7489 was 7268, checked in by gkronber, 13 years ago

#1081: merged r7214:7266 from trunk into time series branch.
File size: 20.4 KB
Line 
1#region License Information
2/* HeuristicLab
3 * Copyright (C) 2002-2012 Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory (HEAL)
4 *
5 * This file is part of HeuristicLab.
6 *
7 * HeuristicLab is free software: you can redistribute it and/or modify
8 * it under the terms of the GNU General Public License as published by
9 * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
10 * (at your option) any later version.
11 *
12 * HeuristicLab is distributed in the hope that it will be useful,
13 * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
14 * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
15 * GNU General Public License for more details.
16 *
17 * You should have received a copy of the GNU General Public License
18 * along with HeuristicLab. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
19 */
20#endregion
21
22using System;
23using System.Collections.Generic;
24using System.Globalization;
25using System.Linq;
26using HeuristicLab.Encodings.IntegerVectorEncoding;
27using HeuristicLab.Encodings.SymbolicExpressionTreeEncoding;
28using HeuristicLab.Random;
29using Microsoft.VisualStudio.TestTools.UnitTesting;
30namespace HeuristicLab.Problems.DataAnalysis.Symbolic.Tests {
31
32
33  [TestClass()]
34  public class SymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreterTest {
35    private const int N = 1000;
36    private const int Rows = 1000;
37    private const int Columns = 50;
38    private TestContext testContextInstance;
39
40    /// <summary>
41    ///Gets or sets the test context which provides
42    ///information about and functionality for the current test run.
43    ///</summary>
44    public TestContext TestContext {
45      get {
46        return testContextInstance;
47      }
48      set {
49        testContextInstance = value;
50      }
51    }
52
53    [TestMethod]
54    public void SymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreterFullGrammarPerformanceTest() {
55      FullGrammarPerformanceTest(new SymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter(), 12.5e6);
56    }
57    [TestMethod]
58    public void SymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreterArithmeticGrammarPerformanceTest() {
59      FullGrammarPerformanceTest(new SymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter(), 12.5e6);
60    }
61
62    [TestMethod]
63    public void SymbolicDataAnalysisExpressionTreeILEmittingInterpreterFullGrammarPerformanceTest() {
64      FullGrammarPerformanceTest(new SymbolicDataAnalysisExpressionTreeILEmittingInterpreter(), 7.5e6);
65    }
66    [TestMethod]
67    public void SymbolicDataAnalysisExpressionTreeILEmittingInterpreterArithmeticGrammarPerformanceTest() {
68      FullGrammarPerformanceTest(new SymbolicDataAnalysisExpressionTreeILEmittingInterpreter(), 7.5e6);
69    }
70
71    private void FullGrammarPerformanceTest(ISymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter interpreter, double nodesPerSecThreshold) {
72      var twister = new MersenneTwister(31415);
73      var dataset = Util.CreateRandomDataset(twister, Rows, Columns);
74      var grammar = new FullFunctionalExpressionGrammar();
75      grammar.MaximumFunctionArguments = 0;
76      grammar.MaximumFunctionDefinitions = 0;
77      grammar.MinimumFunctionArguments = 0;
78      grammar.MinimumFunctionDefinitions = 0;
79      var randomTrees = Util.CreateRandomTrees(twister, dataset, grammar, N, 1, 100, 0, 0);
80      foreach (ISymbolicExpressionTree tree in randomTrees) {
81        Util.InitTree(tree, twister, new List<string>(dataset.VariableNames));
82      }
83      double nodesPerSec = Util.CalculateEvaluatedNodesPerSec(randomTrees, interpreter, dataset, 3);
84      Assert.IsTrue(nodesPerSec > nodesPerSecThreshold); // evaluated nodes per seconds must be larger than 15mNodes/sec
85    }
86
87    private void ArithmeticGrammarPerformanceTest(ISymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter interpreter, double nodesPerSecThreshold) {
88      var twister = new MersenneTwister(31415);
89      var dataset = Util.CreateRandomDataset(twister, Rows, Columns);
90      var grammar = new ArithmeticExpressionGrammar();
91      grammar.MaximumFunctionArguments = 0;
92      grammar.MaximumFunctionDefinitions = 0;
93      grammar.MinimumFunctionArguments = 0;
94      grammar.MinimumFunctionDefinitions = 0;
95      var randomTrees = Util.CreateRandomTrees(twister, dataset, grammar, N, 1, 100, 0, 0);
96      foreach (SymbolicExpressionTree tree in randomTrees) {
97        Util.InitTree(tree, twister, new List<string>(dataset.VariableNames));
98      }
99
100      double nodesPerSec = Util.CalculateEvaluatedNodesPerSec(randomTrees, interpreter, dataset, 3);
101      Assert.IsTrue(nodesPerSec > nodesPerSecThreshold); // evaluated nodes per seconds must be larger than 15mNodes/sec
102    }
103
104
105    /// <summary>
106    ///A test for Evaluate
107    ///</summary>
108    [TestMethod]
109    public void SymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreterEvaluateTest() {
110      Dataset ds = new Dataset(new string[] { "Y", "A", "B" }, new double[,] {
111        { 1.0, 1.0, 1.0 },
112        { 2.0, 2.0, 2.0 },
113        { 3.0, 1.0, 2.0 },
114        { 4.0, 1.0, 1.0 },
115        { 5.0, 2.0, 2.0 },
116        { 6.0, 1.0, 2.0 },
117        { 7.0, 1.0, 1.0 },
118        { 8.0, 2.0, 2.0 },
119        { 9.0, 1.0, 2.0 },
120        { 10.0, 1.0, 1.0 },
121        { 11.0, 2.0, 2.0 },
122        { 12.0, 1.0, 2.0 }
123      });
124
125      var interpreter = new SymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter();
126      EvaluateTerminals(interpreter, ds);
127      EvaluateOperations(interpreter, ds);
128      EvaluateAdf(interpreter, ds);
129    }
130
131    [TestMethod]
132    public void SymbolicDataAnalysisExpressionILEmittingTreeInterpreterEvaluateTest() {
133      Dataset ds = new Dataset(new string[] { "Y", "A", "B" }, new double[,] {
134        { 1.0, 1.0, 1.0 },
135        { 2.0, 2.0, 2.0 },
136        { 3.0, 1.0, 2.0 },
137        { 4.0, 1.0, 1.0 },
138        { 5.0, 2.0, 2.0 },
139        { 6.0, 1.0, 2.0 },
140        { 7.0, 1.0, 1.0 },
141        { 8.0, 2.0, 2.0 },
142        { 9.0, 1.0, 2.0 },
143        { 10.0, 1.0, 1.0 },
144        { 11.0, 2.0, 2.0 },
145        { 12.0, 1.0, 2.0 }
146      });
147
148      var interpreter = new SymbolicDataAnalysisExpressionTreeILEmittingInterpreter();
149      EvaluateTerminals(interpreter, ds);
150      EvaluateOperations(interpreter, ds);
151    }
152
153    private void EvaluateTerminals(ISymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter interpreter, Dataset ds) {
154      // constants
155      Evaluate(interpreter, ds, "(+ 1.5 3.5)", 0, 5.0);
156
157      // variables
158      Evaluate(interpreter, ds, "(variable 2.0 a)", 0, 2.0);
159      Evaluate(interpreter, ds, "(variable 2.0 a)", 1, 4.0);
160    }
161
162    private void EvaluateAdf(ISymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter interpreter, Dataset ds) {
163
164      // ADF     
165      Evaluate(interpreter, ds, @"(PROG
166                                    (MAIN
167                                      (CALL ADF0))
168                                    (defun ADF0 1.0))", 1, 1.0);
169      Evaluate(interpreter, ds, @"(PROG
170                                    (MAIN
171                                      (* (CALL ADF0) (CALL ADF0)))
172                                    (defun ADF0 2.0))", 1, 4.0);
173      Evaluate(interpreter, ds, @"(PROG
174                                    (MAIN
175                                      (CALL ADF0 2.0 3.0))
176                                    (defun ADF0
177                                      (+ (ARG 0) (ARG 1))))", 1, 5.0);
178      Evaluate(interpreter, ds, @"(PROG
179                                    (MAIN (CALL ADF1 2.0 3.0))
180                                    (defun ADF0
181                                      (- (ARG 1) (ARG 0)))
182                                    (defun ADF1
183                                      (+ (CALL ADF0 (ARG 1) (ARG 0))
184                                         (CALL ADF0 (ARG 0) (ARG 1)))))", 1, 0.0);
185      Evaluate(interpreter, ds, @"(PROG
186                                    (MAIN (CALL ADF1 (variable 2.0 a) 3.0))
187                                    (defun ADF0
188                                      (- (ARG 1) (ARG 0)))
189                                    (defun ADF1                                                                             
190                                      (CALL ADF0 (ARG 1) (ARG 0))))", 1, 1.0);
191      Evaluate(interpreter, ds,
192               @"(PROG
193                                    (MAIN (CALL ADF1 (variable 2.0 a) 3.0))
194                                    (defun ADF0
195                                      (- (ARG 1) (ARG 0)))
196                                    (defun ADF1                                                                             
197                                      (+ (CALL ADF0 (ARG 1) (ARG 0))
198                                         (CALL ADF0 (ARG 0) (ARG 1)))))", 1, 0.0);
199    }
200
201    private void EvaluateOperations(ISymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter interpreter, Dataset ds) {
202      // addition
203      Evaluate(interpreter, ds, "(+ (variable 2.0 a ))", 1, 4.0);
204      Evaluate(interpreter, ds, "(+ (variable 2.0 a ) (variable 3.0 b ))", 0, 5.0);
205      Evaluate(interpreter, ds, "(+ (variable 2.0 a ) (variable 3.0 b ))", 1, 10.0);
206      Evaluate(interpreter, ds, "(+ (variable 2.0 a) (variable 3.0 b ))", 2, 8.0);
207      Evaluate(interpreter, ds, "(+ 8.0 2.0 2.0)", 0, 12.0);
208
209      // subtraction
210      Evaluate(interpreter, ds, "(- (variable 2.0 a ))", 1, -4.0);
211      Evaluate(interpreter, ds, "(- (variable 2.0 a ) (variable 3.0 b))", 0, -1.0);
212      Evaluate(interpreter, ds, "(- (variable 2.0 a ) (variable 3.0 b ))", 1, -2.0);
213      Evaluate(interpreter, ds, "(- (variable 2.0 a ) (variable 3.0 b ))", 2, -4.0);
214      Evaluate(interpreter, ds, "(- 8.0 2.0 2.0)", 0, 4.0);
215
216      // multiplication
217      Evaluate(interpreter, ds, "(* (variable 2.0 a ))", 0, 2.0);
218      Evaluate(interpreter, ds, "(* (variable 2.0 a ) (variable 3.0 b ))", 0, 6.0);
219      Evaluate(interpreter, ds, "(* (variable 2.0 a ) (variable 3.0 b ))", 1, 24.0);
220      Evaluate(interpreter, ds, "(* (variable 2.0 a ) (variable 3.0 b ))", 2, 12.0);
221      Evaluate(interpreter, ds, "(* 8.0 2.0 2.0)", 0, 32.0);
222
223      // division
224      Evaluate(interpreter, ds, "(/ (variable 2.0 a ))", 1, 1.0 / 4.0);
225      Evaluate(interpreter, ds, "(/ (variable 2.0 a ) 2.0)", 0, 1.0);
226      Evaluate(interpreter, ds, "(/ (variable 2.0 a ) 2.0)", 1, 2.0);
227      Evaluate(interpreter, ds, "(/ (variable 3.0 b ) 2.0)", 2, 3.0);
228      Evaluate(interpreter, ds, "(/ 8.0 2.0 2.0)", 0, 2.0);
229
230      // gt
231      Evaluate(interpreter, ds, "(> (variable 2.0 a) 2.0)", 0, -1.0);
232      Evaluate(interpreter, ds, "(> 2.0 (variable 2.0 a))", 0, -1.0);
233      Evaluate(interpreter, ds, "(> (variable 2.0 a) 1.9)", 0, 1.0);
234      Evaluate(interpreter, ds, "(> 1.9 (variable 2.0 a))", 0, -1.0);
235      Evaluate(interpreter, ds, "(> (log -1.0) (log -1.0))", 0, -1.0); // (> nan nan) should be false
236
237      // lt
238      Evaluate(interpreter, ds, "(< (variable 2.0 a) 2.0)", 0, -1.0);
239      Evaluate(interpreter, ds, "(< 2.0 (variable 2.0 a))", 0, -1.0);
240      Evaluate(interpreter, ds, "(< (variable 2.0 a) 1.9)", 0, -1.0);
241      Evaluate(interpreter, ds, "(< 1.9 (variable 2.0 a))", 0, 1.0);
242      Evaluate(interpreter, ds, "(< (log -1.0) (log -1.0))", 0, -1.0); // (< nan nan) should be false
243
244      // If
245      Evaluate(interpreter, ds, "(if -10.0 2.0 3.0)", 0, 3.0);
246      Evaluate(interpreter, ds, "(if -1.0 2.0 3.0)", 0, 3.0);
247      Evaluate(interpreter, ds, "(if 0.0 2.0 3.0)", 0, 3.0);
248      Evaluate(interpreter, ds, "(if 1.0 2.0 3.0)", 0, 2.0);
249      Evaluate(interpreter, ds, "(if 10.0 2.0 3.0)", 0, 2.0);
250      Evaluate(interpreter, ds, "(if (log -1.0) 2.0 3.0)", 0, 3.0); // if(nan) should return the else branch
251
252      // NOT
253      Evaluate(interpreter, ds, "(not -1.0)", 0, 1.0);
254      Evaluate(interpreter, ds, "(not -2.0)", 0, 1.0);
255      Evaluate(interpreter, ds, "(not 1.0)", 0, -1.0);
256      Evaluate(interpreter, ds, "(not 2.0)", 0, -1.0);
257      Evaluate(interpreter, ds, "(not 0.0)", 0, 1.0);
258      Evaluate(interpreter, ds, "(not (log -1.0))", 0, 1.0);
259
260      // AND
261      Evaluate(interpreter, ds, "(and -1.0 -2.0)", 0, -1.0);
262      Evaluate(interpreter, ds, "(and -1.0 2.0)", 0, -1.0);
263      Evaluate(interpreter, ds, "(and 1.0 -2.0)", 0, -1.0);
264      Evaluate(interpreter, ds, "(and 1.0 0.0)", 0, -1.0);
265      Evaluate(interpreter, ds, "(and 0.0 0.0)", 0, -1.0);
266      Evaluate(interpreter, ds, "(and 1.0 2.0)", 0, 1.0);
267      Evaluate(interpreter, ds, "(and 1.0 2.0 3.0)", 0, 1.0);
268      Evaluate(interpreter, ds, "(and 1.0 -2.0 3.0)", 0, -1.0);
269      Evaluate(interpreter, ds, "(and (log -1.0))", 0, -1.0); // (and NaN)
270      Evaluate(interpreter, ds, "(and (log -1.0)  1.0)", 0, -1.0); // (and NaN 1.0)
271
272
273      // OR
274      Evaluate(interpreter, ds, "(or -1.0 -2.0)", 0, -1.0);
275      Evaluate(interpreter, ds, "(or -1.0 2.0)", 0, 1.0);
276      Evaluate(interpreter, ds, "(or 1.0 -2.0)", 0, 1.0);
277      Evaluate(interpreter, ds, "(or 1.0 2.0)", 0, 1.0);
278      Evaluate(interpreter, ds, "(or 0.0 0.0)", 0, -1.0);
279      Evaluate(interpreter, ds, "(or -1.0 -2.0 -3.0)", 0, -1.0);
280      Evaluate(interpreter, ds, "(or -1.0 -2.0 3.0)", 0, 1.0);
281      Evaluate(interpreter, ds, "(or (log -1.0))", 0, -1.0); // (or NaN)
282      Evaluate(interpreter, ds, "(or (log -1.0)  1.0)", 0, -1.0); // (or NaN 1.0)
283
284      // sin, cos, tan
285      Evaluate(interpreter, ds, "(sin " + Math.PI.ToString(NumberFormatInfo.InvariantInfo) + ")", 0, 0.0);
286      Evaluate(interpreter, ds, "(sin 0.0)", 0, 0.0);
287      Evaluate(interpreter, ds, "(cos " + Math.PI.ToString(NumberFormatInfo.InvariantInfo) + ")", 0, -1.0);
288      Evaluate(interpreter, ds, "(cos 0.0)", 0, 1.0);
289      Evaluate(interpreter, ds, "(tan " + Math.PI.ToString(NumberFormatInfo.InvariantInfo) + ")", 0, Math.Tan(Math.PI));
290      Evaluate(interpreter, ds, "(tan 0.0)", 0, Math.Tan(Math.PI));
291
292      // exp, log
293      Evaluate(interpreter, ds, "(log (exp 7.0))", 0, Math.Log(Math.Exp(7)));
294      Evaluate(interpreter, ds, "(exp (log 7.0))", 0, Math.Exp(Math.Log(7)));
295      Evaluate(interpreter, ds, "(log -3.0)", 0, Math.Log(-3));
296
297      // power
298      Evaluate(interpreter, ds, "(pow 2.0 3.0)", 0, 8.0);
299      Evaluate(interpreter, ds, "(pow 4.0 0.5)", 0, 1.0); // interpreter should round to the nearest integer value value (.5 is rounded to the even number)
300      Evaluate(interpreter, ds, "(pow 4.0 2.5)", 0, 16.0); // interpreter should round to the nearest integer value value (.5 is rounded to the even number)
301      Evaluate(interpreter, ds, "(pow -2.0 3.0)", 0, -8.0);
302      Evaluate(interpreter, ds, "(pow 2.0 -3.0)", 0, 1.0 / 8.0);
303      Evaluate(interpreter, ds, "(pow -2.0 -3.0)", 0, -1.0 / 8.0);
304
305      // root
306      Evaluate(interpreter, ds, "(root 9.0 2.0)", 0, 3.0);
307      Evaluate(interpreter, ds, "(root 27.0 3.0)", 0, 3.0);
308      Evaluate(interpreter, ds, "(root 2.0 -3.0)", 0, Math.Pow(2.0, -1.0 / 3.0));
309
310      // mean
311      Evaluate(interpreter, ds, "(mean -1.0 1.0 -1.0)", 0, -1.0 / 3.0);
312
313      // lag
314      Evaluate(interpreter, ds, "(lagVariable 1.0 a -1) ", 1, ds.GetDoubleValue("A", 0));
315      Evaluate(interpreter, ds, "(lagVariable 1.0 a -1) ", 2, ds.GetDoubleValue("A", 1));
316      Evaluate(interpreter, ds, "(lagVariable 1.0 a 0) ", 2, ds.GetDoubleValue("A", 2));
317      //Evaluate(interpreter, ds, "(lagVariable 1.0 a 1) ", 0, ds.GetDoubleValue("A", 1));
318
319      // integral
320      Evaluate(interpreter, ds, "(integral -1.0 (variable 1.0 a)) ", 1, ds.GetDoubleValue("A", 0) + ds.GetDoubleValue("A", 1));
321      Evaluate(interpreter, ds, "(integral -1.0 (lagVariable 1.0 a -1)) ", 3, ds.GetDoubleValue("A", 1) + ds.GetDoubleValue("A", 2));
322      Evaluate(interpreter, ds, "(integral -2.0 (variable 1.0 a)) ", 2, ds.GetDoubleValue("A", 0) + ds.GetDoubleValue("A", 1) + ds.GetDoubleValue("A", 2));
323      Evaluate(interpreter, ds, "(integral -1.0 (* (variable 1.0 a) (variable 1.0 b)))", 1, ds.GetDoubleValue("A", 0) * ds.GetDoubleValue("B", 0) + ds.GetDoubleValue("A", 1) * ds.GetDoubleValue("B", 1));
324      Evaluate(interpreter, ds, "(integral -2.0 3.0)", 1, 9.0);
325
326      // derivative
327      // (f_0 + 2 * f_1 - 2 * f_3 - f_4) / 8; // h = 1
328      Evaluate(interpreter, ds, "(diff (variable 1.0 a)) ", 5, (ds.GetDoubleValue("A", 5) + 2 * ds.GetDoubleValue("A", 4) - 2 * ds.GetDoubleValue("A", 2) - ds.GetDoubleValue("A", 1)) / 8.0);
329      Evaluate(interpreter, ds, "(diff (variable 1.0 b)) ", 5, (ds.GetDoubleValue("B", 5) + 2 * ds.GetDoubleValue("B", 4) - 2 * ds.GetDoubleValue("B", 2) - ds.GetDoubleValue("B", 1)) / 8.0);
330      Evaluate(interpreter, ds, "(diff (* (variable 1.0 a) (variable 1.0 b)))", 5, +
331        (ds.GetDoubleValue("A", 5) * ds.GetDoubleValue("B", 5) +
332        2 * ds.GetDoubleValue("A", 4) * ds.GetDoubleValue("B", 4) -
333        2 * ds.GetDoubleValue("A", 2) * ds.GetDoubleValue("B", 2) -
334        ds.GetDoubleValue("A", 1) * ds.GetDoubleValue("B", 1)) / 8.0);
335      Evaluate(interpreter, ds, "(diff -2.0 3.0)", 5, 0.0);
336
337      // timelag
338      Evaluate(interpreter, ds, "(lag -1.0 (lagVariable 1.0 a -2)) ", 5, ds.GetDoubleValue("A", 2));
339      Evaluate(interpreter, ds, "(lag -2.0 (lagVariable 1.0 a -2)) ", 5, ds.GetDoubleValue("A", 1));
340      Evaluate(interpreter, ds, "(lag -1.0 (* (lagVariable 1.0 a -1) (lagVariable 1.0 b -2)))", 3, ds.GetDoubleValue("A", 1) * ds.GetDoubleValue("B", 0));
341      Evaluate(interpreter, ds, "(lag -2.0 3.0)", 1, 3.0);
342
343      // prognosis
344      Evaluate(interpreter, ds, "(lagVariable 1.0 a -1)", new string[] { "A" }, Enumerable.Range(1, 1), 3, new[] { new double[] { 1.0, 1.0, 1.0 } });
345      Evaluate(interpreter, ds, "(lagVariable 2.0 a -1)", new string[] { "A" }, Enumerable.Range(1, 1), 3, new[] { new double[] { 2.0, 4.0, 8.0 } });
346      Evaluate(interpreter, ds, "(lagVariable 1.0 a -2)", new string[] { "A" }, Enumerable.Range(2, 1), 4, new[] { new double[] { 1.0, 2.0, 1.0, 2.0 } });
347
348      // multi-variate
349      Evaluate(interpreter, ds, @"(PROG
350                                    (MAIN (lagVariable 1.0 a -1) (lagVariable 1.0 b -1)))", new string[] { "A", "B" }, Enumerable.Range(1, 2), 3,
351      new[] { new[] { 1.0, 1.0},
352              new[] { 1.0, 1.0},
353              new[] { 1.0, 1.0}},
354      new[] { new[] { 2.0, 2.0},
355              new[] { 2.0, 2.0},
356              new[] { 2.0, 2.0} }
357        );
358
359      //1.0, 1.0
360      //2.0, 2.0
361      //1.0, 2.0
362      //1.0, 1.0
363      //2.0, 2.0
364      //1.0, 2.0
365      //1.0, 1.0
366      //2.0, 2.0
367      //1.0, 2.0
368      Evaluate(interpreter, ds, @"(PROG
369                                     (MAIN (lagVariable 2.0 a -2) (lagVariable 1.0 a -1)))", new string[] { "A", "B" }, Enumerable.Range(2, 3), 4,
370      new[] { new[] { 2.0, 2.0},
371              new[] { 4.0, 2.0},
372              new[] { 4.0, 4.0},
373              new[] { 8.0, 4.0}},
374      new[] { new[] { 4.0, 1.0},
375              new[] { 2.0, 4.0},
376              new[] { 8.0, 2.0},
377              new[] { 4.0, 8.0}},
378      new[] { new[] { 2.0, 1.0},
379              new[] { 2.0, 2.0},
380              new[] { 4.0, 2.0},
381              new[] { 4.0, 4.0}}
382        );
383    }
384
385    private void Evaluate(ISymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter interpreter, Dataset ds, string expr, int index, double expected) {
386      var importer = new SymbolicExpressionImporter();
387      ISymbolicExpressionTree tree = importer.Import(expr);
388
389      double actual = interpreter.GetSymbolicExpressionTreeValues(tree, ds, Enumerable.Range(index, 1)).First();
390
391      Assert.IsFalse(double.IsNaN(actual) && !double.IsNaN(expected));
392      Assert.IsFalse(!double.IsNaN(actual) && double.IsNaN(expected));
393      Assert.AreEqual(expected, actual, 1.0E-12, expr);
394    }
395    private void Evaluate(ISymbolicDataAnalysisExpressionTreeInterpreter interpreter, Dataset ds, string expr, string[] targetVariables, IEnumerable<int> rows, int horizon, params IEnumerable<IEnumerable<double>>[] expected) {
396      var importer = new SymbolicExpressionImporter();
397      ISymbolicExpressionTree tree = importer.Import(expr);
398
399      var allPrognosis = interpreter.GetSymbolicExpressionTreeValues(tree, ds, targetVariables, rows, horizon).GetEnumerator();
400      int i = 0;
401      var expectedEnumerator = expected[i].GetEnumerator();
402      while (allPrognosis.MoveNext()) {
403        while (expectedEnumerator.MoveNext()) {
404          var eEnumerator = expectedEnumerator.Current.GetEnumerator();
405          while (eEnumerator.MoveNext()) {
406            Assert.IsFalse(double.IsNaN(allPrognosis.Current) && !double.IsNaN(eEnumerator.Current));
407            Assert.IsFalse(!double.IsNaN(allPrognosis.Current) && double.IsNaN(eEnumerator.Current));
408            Assert.AreEqual(eEnumerator.Current, allPrognosis.Current, 1.0E-12, expr);
409            allPrognosis.MoveNext();
410          }
411        }
412        i++;
413      }
414    }
415  }
416}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.