| 1 | //using System;
|
|---|
| 2 | //using System.Collections.Generic;
|
|---|
| 3 | //using System.Linq;
|
|---|
| 4 | //using System.Threading;
|
|---|
| 5 | //using HeuristicLab.Common;
|
|---|
| 6 | //using HeuristicLab.Core;
|
|---|
| 7 | //using HeuristicLab.Core.Networks;
|
|---|
| 8 | //using HeuristicLab.Data;
|
|---|
| 9 | //using HeuristicLab.Encodings.BinaryVectorEncoding;
|
|---|
| 10 | //using HeuristicLab.Encodings.PermutationEncoding;
|
|---|
| 11 | //using HeuristicLab.Operators;
|
|---|
| 12 | //using HeuristicLab.Optimization;
|
|---|
| 13 | //using HeuristicLab.Parameters;
|
|---|
| 14 | //using HeuristicLab.Persistence.Default.CompositeSerializers.Storable;
|
|---|
| 15 | //using HeuristicLab.Problems.Knapsack;
|
|---|
| 16 | //using HeuristicLab.Problems.TravelingSalesman;
|
|---|
| 17 |
|
|---|
| 18 | //namespace HeuristicLab.Networks.IntegratedOptimization {
|
|---|
| 19 | // [Item("TtpOrchestratorNode", "An abstract base class for an orchestrator node for the TTP.")]
|
|---|
| 20 | // [StorableClass]
|
|---|
| 21 | // public sealed class TtpOrchestratorNode1 : OrchestratorNode {
|
|---|
| 22 | // #region Constants
|
|---|
| 23 | // private const string TspParameterName = "TSP";
|
|---|
| 24 | // private const string KspParameterName = "KSP";
|
|---|
| 25 | // private const string AvailabilityParameterName = "Availability";
|
|---|
| 26 | // private const string MinSpeedParameterName = "MinSpeed";
|
|---|
| 27 | // private const string MaxSpeedParameterName = "MaxSpeed";
|
|---|
| 28 | // private const string RentingRatioParameterName = "RentingRatio";
|
|---|
| 29 | // private const string IterationsParameterName = "Iterations";
|
|---|
| 30 | // private const string TspSolverName = "TspSolver";
|
|---|
| 31 | // private const string KspSolverName = "KspSolver";
|
|---|
| 32 | // private const string TspResultsResultName = "TspResults";
|
|---|
| 33 | // private const string KspResultsResultName = "KspResults";
|
|---|
| 34 | // private const string TtpResultsResultName = "TtpResults";
|
|---|
| 35 | // #endregion
|
|---|
| 36 |
|
|---|
| 37 | // private Stack<ResultCollection> tspResultsStack = new Stack<ResultCollection>();
|
|---|
| 38 | // private Stack<ResultCollection> kspResultsStack = new Stack<ResultCollection>();
|
|---|
| 39 | // private KnapsackProblem currentKsp;
|
|---|
| 40 |
|
|---|
| 41 | // #region Parameters
|
|---|
| 42 | // public IValueParameter<IntValue> IterationsParameter {
|
|---|
| 43 | // get { return (IValueParameter<IntValue>)Parameters[IterationsParameterName]; }
|
|---|
| 44 | // }
|
|---|
| 45 |
|
|---|
| 46 | // public IValueParameter<TravelingSalesmanProblem> TspParameter {
|
|---|
| 47 | // get { return (IValueParameter<TravelingSalesmanProblem>)Parameters[TspParameterName]; }
|
|---|
| 48 | // }
|
|---|
| 49 |
|
|---|
| 50 | // public IValueParameter<KnapsackProblem> KspParameter {
|
|---|
| 51 | // get { return (IValueParameter<KnapsackProblem>)Parameters[KspParameterName]; }
|
|---|
| 52 | // }
|
|---|
| 53 |
|
|---|
| 54 | // public IValueParameter<IntArray> AvailabilityParameter {
|
|---|
| 55 | // get { return (IValueParameter<IntArray>)Parameters[AvailabilityParameterName]; }
|
|---|
| 56 | // }
|
|---|
| 57 |
|
|---|
| 58 | // public IValueParameter<DoubleValue> MinSpeedParameter {
|
|---|
| 59 | // get { return (IValueParameter<DoubleValue>)Parameters[MinSpeedParameterName]; }
|
|---|
| 60 | // }
|
|---|
| 61 |
|
|---|
| 62 | // public IValueParameter<DoubleValue> MaxSpeedParameter {
|
|---|
| 63 | // get { return (IValueParameter<DoubleValue>)Parameters[MaxSpeedParameterName]; }
|
|---|
| 64 | // }
|
|---|
| 65 |
|
|---|
| 66 | // public IValueParameter<DoubleValue> RentingRatioParameter {
|
|---|
| 67 | // get { return (IValueParameter<DoubleValue>)Parameters[RentingRatioParameterName]; }
|
|---|
| 68 | // }
|
|---|
| 69 | // #endregion
|
|---|
| 70 |
|
|---|
| 71 | // #region Ports
|
|---|
| 72 | // public IMessagePort TspSolverOrchestrationPort {
|
|---|
| 73 | // get { return (IMessagePort)Ports[TspSolverName + OrchestrationPortNameSuffix]; }
|
|---|
| 74 | // }
|
|---|
| 75 |
|
|---|
| 76 | // public IMessagePort TspSolverEvaluationPort {
|
|---|
| 77 | // get { return (IMessagePort)Ports[TspSolverName + EvaluationPortNameSuffix]; }
|
|---|
| 78 | // }
|
|---|
| 79 |
|
|---|
| 80 | // public IMessagePort KspSolverOrchestrationPort {
|
|---|
| 81 | // get { return (IMessagePort)Ports[KspSolverName + OrchestrationPortNameSuffix]; }
|
|---|
| 82 | // }
|
|---|
| 83 |
|
|---|
| 84 | // public IMessagePort KspSolverEvaluationPort {
|
|---|
| 85 | // get { return (IMessagePort)Ports[KspSolverName + EvaluationPortNameSuffix]; }
|
|---|
| 86 | // }
|
|---|
| 87 | // #endregion
|
|---|
| 88 |
|
|---|
| 89 | // #region Results
|
|---|
| 90 | // public ItemList<ResultCollection> TspResults {
|
|---|
| 91 | // get { return (ItemList<ResultCollection>)Results[TspResultsResultName].Value; }
|
|---|
| 92 | // }
|
|---|
| 93 |
|
|---|
| 94 | // public ItemList<ResultCollection> KspResults {
|
|---|
| 95 | // get { return (ItemList<ResultCollection>)Results[KspResultsResultName].Value; }
|
|---|
| 96 | // }
|
|---|
| 97 |
|
|---|
| 98 | // public ItemList<ResultCollection> TtpResults {
|
|---|
| 99 | // get { return (ItemList<ResultCollection>)Results[TtpResultsResultName].Value; }
|
|---|
| 100 | // }
|
|---|
| 101 | // #endregion
|
|---|
| 102 |
|
|---|
| 103 | // [StorableConstructor]
|
|---|
| 104 | // private TtpOrchestratorNode1(bool deserializing) : base(deserializing) { }
|
|---|
| 105 | // private TtpOrchestratorNode1(TtpOrchestratorNode1 original, Cloner cloner) : base(original, cloner) { }
|
|---|
| 106 | // public TtpOrchestratorNode1() : this("TtpOrchestratorNode") { }
|
|---|
| 107 | // public TtpOrchestratorNode1(string name) : base(name) {
|
|---|
| 108 | // #region Configure Parameters
|
|---|
| 109 | // Parameters.Add(new ValueParameter<IntValue>(IterationsParameterName, new IntValue(20)));
|
|---|
| 110 | // Parameters.Add(new ValueParameter<TravelingSalesmanProblem>(TspParameterName, new TravelingSalesmanProblem()));
|
|---|
| 111 | // Parameters.Add(new ValueParameter<KnapsackProblem>(KspParameterName, new KnapsackProblem()));
|
|---|
| 112 | // Parameters.Add(new ValueParameter<IntArray>(AvailabilityParameterName));
|
|---|
| 113 | // Parameters.Add(new ValueParameter<DoubleValue>(MinSpeedParameterName, new DoubleValue(0.1)));
|
|---|
| 114 | // Parameters.Add(new ValueParameter<DoubleValue>(MaxSpeedParameterName, new DoubleValue(1.0)));
|
|---|
| 115 | // Parameters.Add(new ValueParameter<DoubleValue>(RentingRatioParameterName, new DoubleValue(0.5)));
|
|---|
| 116 | // #endregion
|
|---|
| 117 |
|
|---|
| 118 | // #region Configure Ports
|
|---|
| 119 | // AddOrchestrationPort<TravelingSalesmanProblem>(TspSolverName);
|
|---|
| 120 | // AddEvaluationPort<Permutation>(TspSolverName, "TSPTour", "TSPTourLength");
|
|---|
| 121 | // AddOrchestrationPort<KnapsackProblem>(KspSolverName);
|
|---|
| 122 | // AddEvaluationPort<BinaryVector>(KspSolverName, "KnapsackSolution", "Quality");
|
|---|
| 123 |
|
|---|
| 124 | // TspSolverOrchestrationPort.ConnectedPortChanged += TspSolverOrchestrationPort_ConnectedPortChanged;
|
|---|
| 125 | // KspSolverOrchestrationPort.ConnectedPortChanged += KspSolverOrchestrationPort_ConnectedPortChanged;
|
|---|
| 126 | // #endregion
|
|---|
| 127 | // }
|
|---|
| 128 |
|
|---|
| 129 | // public override IDeepCloneable Clone(Cloner cloner) {
|
|---|
| 130 | // return new TtpOrchestratorNode1(this, cloner);
|
|---|
| 131 | // }
|
|---|
| 132 |
|
|---|
| 133 | // public override void Start() {
|
|---|
| 134 | // tspResultsStack.Clear();
|
|---|
| 135 | // kspResultsStack.Clear();
|
|---|
| 136 | // Results.Clear();
|
|---|
| 137 | // Results.Add(new Result(TspResultsResultName, new ItemList<ResultCollection>()));
|
|---|
| 138 | // Results.Add(new Result(KspResultsResultName, new ItemList<ResultCollection>()));
|
|---|
| 139 | // Results.Add(new Result(TtpResultsResultName, new ItemList<ResultCollection>()));
|
|---|
| 140 |
|
|---|
| 141 | // var kspMsg = KspSolverOrchestrationPort.PrepareMessage();
|
|---|
| 142 | // kspMsg["OrchestrationMessage"] = OrchestrationMessageParameter.Value;
|
|---|
| 143 | // kspMsg["Problem"] = currentKsp = (KnapsackProblem)KspParameter.Value.Clone();
|
|---|
| 144 | // KspSolverOrchestrationPort.SendMessageAsync(kspMsg);
|
|---|
| 145 | // }
|
|---|
| 146 |
|
|---|
| 147 | // public override void Pause() {
|
|---|
| 148 | // throw new NotImplementedException();
|
|---|
| 149 | // }
|
|---|
| 150 |
|
|---|
| 151 | // public override void Stop() {
|
|---|
| 152 | // throw new NotImplementedException();
|
|---|
| 153 | // }
|
|---|
| 154 |
|
|---|
| 155 | // protected override void ProcessMessage(IMessage message, IMessagePort port, CancellationToken token) {
|
|---|
| 156 | // var messageActions = new Dictionary<IMessagePort, Action<IMessage>>();
|
|---|
| 157 | // messageActions.Add(TspSolverOrchestrationPort, TspSolverOrchestrationPortMessage);
|
|---|
| 158 | // messageActions.Add(TspSolverEvaluationPort, TspSolverEvaluationPortMessage);
|
|---|
| 159 | // messageActions.Add(KspSolverOrchestrationPort, KspSolverOrchestrationPortMessage);
|
|---|
| 160 | // messageActions.Add(KspSolverEvaluationPort, KspSolverEvaluationPortMessage);
|
|---|
| 161 |
|
|---|
| 162 | // messageActions[port](message);
|
|---|
| 163 |
|
|---|
| 164 | // base.ProcessMessage(message, port, token);
|
|---|
| 165 | // }
|
|---|
| 166 |
|
|---|
| 167 | // private void TspSolverEvaluationPortMessage(IMessage message) { }
|
|---|
| 168 |
|
|---|
| 169 | // private void KspSolverEvaluationPortMessage(IMessage message) {
|
|---|
| 170 | // var selectedItems = (BinaryVector)message["KnapsackSolution"];
|
|---|
| 171 | // double weight = 0.0;
|
|---|
| 172 | // for (int i = 0; i < selectedItems.Length; i++)
|
|---|
| 173 | // if (selectedItems[i]) weight += KspParameter.Value.Weights[i];
|
|---|
| 174 |
|
|---|
| 175 | // bool feasible = weight <= KspParameter.Value.KnapsackCapacity.Value;
|
|---|
| 176 | // if (feasible) {
|
|---|
| 177 | // var tspMsg = TspSolverOrchestrationPort.PrepareMessage();
|
|---|
| 178 | // tspMsg["OrchestrationMessage"] = new EnumValue<OrchestrationMessage>(OrchestrationMessage.ProblemVariegation);
|
|---|
| 179 | // tspMsg["Problem"] = ReduceTsp(selectedItems.ToArray());
|
|---|
| 180 | // TspSolverOrchestrationPort.SendMessage(tspMsg);
|
|---|
| 181 |
|
|---|
| 182 | // var tour = (PathTSPTour)tspResultsStack.Pop()["Best TSP Solution"].Value;
|
|---|
| 183 | // int[] cityMapping = MapCities(selectedItems.ToArray());
|
|---|
| 184 | // double quality = EvaluateTtp(TspParameter.Value, tour.Permutation.Select(x => cityMapping[x]).ToArray(), KspParameter.Value, selectedItems.ToArray());
|
|---|
| 185 | // ((DoubleValue)message["Quality"]).Value = quality;
|
|---|
| 186 | // }
|
|---|
| 187 | // }
|
|---|
| 188 |
|
|---|
| 189 | // private void TspSolverOrchestrationPortMessage(IMessage message) {
|
|---|
| 190 | // ResultCollection results;
|
|---|
| 191 | // switch (OrchestrationMessageParameter.Value.Value) {
|
|---|
| 192 | // #region Black Box
|
|---|
| 193 | // case OrchestrationMessage.QualityAdaption:
|
|---|
| 194 | // results = (ResultCollection)message["Results"];
|
|---|
| 195 | // if (results.ContainsKey("Best TSP Solution")) {
|
|---|
| 196 | // tspResultsStack.Push(results);
|
|---|
| 197 | // }
|
|---|
| 198 | // break;
|
|---|
| 199 | // #endregion
|
|---|
| 200 | // #region White Box
|
|---|
| 201 | // case OrchestrationMessage.ProblemVariegation:
|
|---|
| 202 | // results = (ResultCollection)message["Results"];
|
|---|
| 203 | // if (results.ContainsKey("Best TSP Solution")) {
|
|---|
| 204 | // tspResultsStack.Push(results);
|
|---|
| 205 |
|
|---|
| 206 | // #region Analyze
|
|---|
| 207 | // var tspResults = tspResultsStack.Peek();
|
|---|
| 208 | // var tour = (PathTSPTour)tspResults["Best TSP Solution"].Value;
|
|---|
| 209 | // var kspResults = kspResultsStack.Peek();
|
|---|
| 210 | // var loot = (KnapsackSolution)kspResults["Best Knapsack Solution"].Value;
|
|---|
| 211 |
|
|---|
| 212 | // int[] cityMapping = MapCities(loot.BinaryVector.ToArray());
|
|---|
| 213 | // double objectiveValue = EvaluateTtp(TspParameter.Value, tour.Permutation.Select(x => cityMapping[x]).ToArray(), KspParameter.Value, loot.BinaryVector.ToArray());
|
|---|
| 214 | // loot.Values = (IntArray)KspParameter.Value.Values.Clone();
|
|---|
| 215 |
|
|---|
| 216 | // var ttpResults = new ResultCollection();
|
|---|
| 217 | // ttpResults.Add(new Result("Quality", new DoubleValue(objectiveValue)));
|
|---|
| 218 | // ttpResults.Add(new Result("Tour", tour));
|
|---|
| 219 | // ttpResults.Add(new Result("Loot", loot));
|
|---|
| 220 | // TtpResults.Add(ttpResults);
|
|---|
| 221 | // TspResults.Add(tspResults);
|
|---|
| 222 | // KspResults.Add(kspResults);
|
|---|
| 223 |
|
|---|
| 224 | // IResult bestQuality;
|
|---|
| 225 | // if (!Results.TryGetValue("Best TTP Quality", out bestQuality)) {
|
|---|
| 226 | // Results.Add(new Result("Best TTP Quality", new DoubleValue(objectiveValue)));
|
|---|
| 227 | // Results.Add(new Result("Best Tour", tour));
|
|---|
| 228 | // Results.Add(new Result("Best Loot", loot));
|
|---|
| 229 | // } else if (((DoubleValue)bestQuality.Value).Value < objectiveValue) {
|
|---|
| 230 | // ((DoubleValue)bestQuality.Value).Value = objectiveValue;
|
|---|
| 231 | // Results["Best Tour"].Value = tour;
|
|---|
| 232 | // Results["Best Loot"].Value = loot;
|
|---|
| 233 | // }
|
|---|
| 234 | // #endregion
|
|---|
| 235 |
|
|---|
| 236 | // if (TtpResults.Count < IterationsParameter.Value.Value) {
|
|---|
| 237 | // var tsp = (TravelingSalesmanProblem)TspParameter.Value.Clone();
|
|---|
| 238 | // tour = (PathTSPTour)Results["Best Tour"].Value;
|
|---|
| 239 | // loot = (KnapsackSolution)Results["Best Loot"].Value;
|
|---|
| 240 | // currentKsp = VariegateKsp(tsp, tour.Permutation.ToArray(), currentKsp, loot.BinaryVector.ToArray());
|
|---|
| 241 |
|
|---|
| 242 | // var kspMsg = KspSolverOrchestrationPort.PrepareMessage();
|
|---|
| 243 | // kspMsg["OrchestrationMessage"] = OrchestrationMessageParameter.Value;
|
|---|
| 244 | // kspMsg["Problem"] = currentKsp;
|
|---|
| 245 | // KspSolverOrchestrationPort.SendMessageAsync(kspMsg);
|
|---|
| 246 | // }
|
|---|
| 247 | // }
|
|---|
| 248 | // break;
|
|---|
| 249 | // #endregion
|
|---|
| 250 | // }
|
|---|
| 251 | // }
|
|---|
| 252 |
|
|---|
| 253 | // private void KspSolverOrchestrationPortMessage(IMessage message) {
|
|---|
| 254 | // switch (OrchestrationMessageParameter.Value.Value) {
|
|---|
| 255 | // #region Black Box
|
|---|
| 256 | // case OrchestrationMessage.QualityAdaption:
|
|---|
| 257 | // break;
|
|---|
| 258 | // #endregion
|
|---|
| 259 | // #region White Box
|
|---|
| 260 | // case OrchestrationMessage.ProblemVariegation:
|
|---|
| 261 | // var results = (ResultCollection)message["Results"];
|
|---|
| 262 | // if (results.ContainsKey("Best Knapsack Solution")) {
|
|---|
| 263 | // kspResultsStack.Push(results);
|
|---|
| 264 | // var selectedItems = ((KnapsackSolution)results["Best Knapsack Solution"].Value).BinaryVector;
|
|---|
| 265 | // var tspMsg = TspSolverOrchestrationPort.PrepareMessage();
|
|---|
| 266 | // tspMsg["OrchestrationMessage"] = OrchestrationMessageParameter.Value;
|
|---|
| 267 | // tspMsg["Problem"] = ReduceTsp(selectedItems.ToArray());
|
|---|
| 268 | // TspSolverOrchestrationPort.SendMessage(tspMsg);
|
|---|
| 269 | // }
|
|---|
| 270 | // break;
|
|---|
| 271 | // #endregion
|
|---|
| 272 | // }
|
|---|
| 273 | // }
|
|---|
| 274 |
|
|---|
| 275 | // #region Helpers
|
|---|
| 276 | // private TravelingSalesmanProblem ReduceTsp(bool[] selectedItems) {
|
|---|
| 277 | // var selection = MapCities(selectedItems);
|
|---|
| 278 | // var problem = (TravelingSalesmanProblem)TspParameter.Value.Clone();
|
|---|
| 279 | // var originalCoordinates = problem.Coordinates;
|
|---|
| 280 |
|
|---|
| 281 | // var coordinates = new DoubleMatrix(selection.Length, 2);
|
|---|
| 282 | // for (int i = 0; i < selection.Length; i++) {
|
|---|
| 283 | // coordinates[i, 0] = originalCoordinates[selection[i], 0];
|
|---|
| 284 | // coordinates[i, 1] = originalCoordinates[selection[i], 1];
|
|---|
| 285 | // }
|
|---|
| 286 | // problem.Coordinates = coordinates;
|
|---|
| 287 | // return problem;
|
|---|
| 288 | // }
|
|---|
| 289 |
|
|---|
| 290 | // private KnapsackProblem VariegateKsp(TravelingSalesmanProblem tsp, int[] tour, KnapsackProblem ksp, bool[] loot) {
|
|---|
| 291 | // int[] cities = Enumerable.Range(0, TspParameter.Value.SolutionCreator.LengthParameter.Value.Value).ToArray();
|
|---|
| 292 | // int[] cityMapping = MapCities(loot);
|
|---|
| 293 | // int[] deselectedCities = cities.Except(cityMapping).ToArray();
|
|---|
| 294 | // double quality = EvaluateTtp(tsp, tour.Select(x => cityMapping[x]).ToArray(), ksp, loot);
|
|---|
| 295 |
|
|---|
| 296 | // var increase = new HashSet<int>();
|
|---|
| 297 |
|
|---|
| 298 | // foreach (var dc in deselectedCities) {
|
|---|
| 299 | // var availableItems = AvailabilityParameter.Value.Select((c, i) => new { CityIdx = c, ItemIdx = i }).Where(x => x.CityIdx == dc).ToArray();
|
|---|
| 300 | // if (!availableItems.Any()) continue;
|
|---|
| 301 |
|
|---|
| 302 | // // build new loot
|
|---|
| 303 | // bool[] newLoot = (bool[])loot.Clone();
|
|---|
| 304 | // newLoot[availableItems[0].ItemIdx] = true;
|
|---|
| 305 |
|
|---|
| 306 | // // build new ksp
|
|---|
| 307 | // var newKsp = (KnapsackProblem)ksp.Clone();
|
|---|
| 308 | // int avgValue = (int)Math.Round(availableItems.Average(x => newKsp.Values[x.ItemIdx]));
|
|---|
| 309 | // int avgWeight = (int)Math.Round(availableItems.Average(x => newKsp.Weights[x.ItemIdx]));
|
|---|
| 310 | // newKsp.Values[availableItems[0].ItemIdx] = avgValue;
|
|---|
| 311 | // newKsp.Weights[availableItems[0].ItemIdx] = avgWeight;
|
|---|
| 312 |
|
|---|
| 313 | // bool better = false;
|
|---|
| 314 | // for (int i = 1; i < cityMapping.Length; i++) {
|
|---|
| 315 | // // evaluate
|
|---|
| 316 | // var newCityMapping = (int[])cityMapping.Clone();
|
|---|
| 317 | // newCityMapping[i] = dc;
|
|---|
| 318 | // double q = EvaluateTtp(tsp, tour.Select(x => newCityMapping[x]).ToArray(), newKsp, newLoot);
|
|---|
| 319 | // if (q > quality) {
|
|---|
| 320 | // better = true;
|
|---|
| 321 | // break;
|
|---|
| 322 | // }
|
|---|
| 323 | // }
|
|---|
| 324 |
|
|---|
| 325 | // if (better)
|
|---|
| 326 | // foreach (var item in availableItems)
|
|---|
| 327 | // increase.Add(item.ItemIdx);
|
|---|
| 328 | // }
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|---|
| 329 |
|
|---|
| 330 | // var result = (KnapsackProblem)ksp.Clone();
|
|---|
| 331 | // if (increase.Any()) {
|
|---|
| 332 | // // increase values by 5 %
|
|---|
| 333 | // foreach (var itemIndex in increase)
|
|---|
| 334 | // result.Values[itemIndex] = (int)Math.Ceiling(result.Values[itemIndex] * 1.05);
|
|---|
| 335 | // }
|
|---|
| 336 | // return result;
|
|---|
| 337 | // }
|
|---|
| 338 |
|
|---|
| 339 | // private double EvaluateTtp(TravelingSalesmanProblem tsp, int[] tour, KnapsackProblem ksp, bool[] loot) {
|
|---|
| 340 | // bool feasible;
|
|---|
| 341 | // return EvaluateTtp(tsp, tour, ksp, loot, out feasible);
|
|---|
| 342 | // }
|
|---|
| 343 |
|
|---|
| 344 | // private double EvaluateTtp(TravelingSalesmanProblem tsp, int[] tour, KnapsackProblem ksp, bool[] loot, out bool feasible) {
|
|---|
| 345 | // double collectedWeight = 0.0;
|
|---|
| 346 | // double objectiveValue = 0.0;
|
|---|
| 347 | // double infeasibleBaseLine = -1000000.0;
|
|---|
| 348 | // double speedCoefficient = (MaxSpeedParameter.Value.Value - MinSpeedParameter.Value.Value) / ksp.KnapsackCapacity.Value;
|
|---|
| 349 |
|
|---|
| 350 | // int hideoutIdx = 0;
|
|---|
| 351 | // while (tour[hideoutIdx] != 0) hideoutIdx++;
|
|---|
| 352 | // int cityIdx = (hideoutIdx + 1) % tour.Length;
|
|---|
| 353 | // int lastCityIdx = hideoutIdx;
|
|---|
| 354 |
|
|---|
| 355 | // while (cityIdx != hideoutIdx) {
|
|---|
| 356 | // double oldCollectedWeight = collectedWeight;
|
|---|
| 357 | // var availableItems = AvailabilityParameter.Value.Select((c, i) => new { CityIdx = c, ItemIdx = i }).Where(x => x.CityIdx == tour[cityIdx]);
|
|---|
| 358 |
|
|---|
| 359 | // foreach (var item in availableItems) {
|
|---|
| 360 | // if (!loot[item.ItemIdx]) continue;
|
|---|
| 361 | // collectedWeight += ksp.Weights[item.ItemIdx];
|
|---|
| 362 | // objectiveValue += ksp.Values[item.ItemIdx];
|
|---|
| 363 | // }
|
|---|
| 364 |
|
|---|
| 365 | // objectiveValue -= Distance(tsp.Coordinates.CloneAsMatrix(), tour[lastCityIdx], tour[cityIdx]) * RentingRatioParameter.Value.Value /
|
|---|
| 366 | // (MaxSpeedParameter.Value.Value - speedCoefficient * oldCollectedWeight);
|
|---|
| 367 | // lastCityIdx = cityIdx;
|
|---|
| 368 | // cityIdx = (cityIdx + 1) % tour.Length;
|
|---|
| 369 | // }
|
|---|
| 370 |
|
|---|
| 371 | // objectiveValue -= Distance(tsp.Coordinates.CloneAsMatrix(), tour[lastCityIdx], tour[hideoutIdx]) * RentingRatioParameter.Value.Value /
|
|---|
| 372 | // (MaxSpeedParameter.Value.Value - speedCoefficient * collectedWeight);
|
|---|
| 373 |
|
|---|
| 374 | // feasible = collectedWeight <= ksp.KnapsackCapacity.Value;
|
|---|
| 375 | // if (!feasible) objectiveValue = infeasibleBaseLine - collectedWeight;
|
|---|
| 376 |
|
|---|
| 377 | // return objectiveValue;
|
|---|
| 378 | // }
|
|---|
| 379 |
|
|---|
| 380 | // private int[] MapCities(bool[] loot) {
|
|---|
| 381 | // var map = new HashSet<int> { 0 };
|
|---|
| 382 | // for (int i = 0; i < loot.Length; i++)
|
|---|
| 383 | // if (loot[i]) map.Add(AvailabilityParameter.Value[i]);
|
|---|
| 384 | // return map.OrderBy(x => x).ToArray();
|
|---|
| 385 | // }
|
|---|
| 386 |
|
|---|
| 387 | // private double Distance(double[,] coords, int fromIdx, int toIdx) {
|
|---|
| 388 | // double fromX = coords[fromIdx, 0], fromY = coords[fromIdx, 1],
|
|---|
| 389 | // toX = coords[toIdx, 0], toY = coords[toIdx, 1];
|
|---|
| 390 | // return Math.Sqrt((toX - fromX) * (toX - fromX) + (toY - fromY) * (toY - fromY));
|
|---|
| 391 | // }
|
|---|
| 392 | // #endregion
|
|---|
| 393 |
|
|---|
| 394 | // #region Event Handlers
|
|---|
| 395 | // private void TspSolverOrchestrationPort_ConnectedPortChanged(object sender, EventArgs e) {
|
|---|
| 396 | // if (TspSolverOrchestrationPort.ConnectedPort == null) return;
|
|---|
| 397 |
|
|---|
| 398 | // var node = TspSolverOrchestrationPort.ConnectedPort.Parent as OrchestratedAlgorithmNode;
|
|---|
| 399 | // if (node == null) return;
|
|---|
| 400 |
|
|---|
| 401 | // var hook = new HookOperator { Name = "TSP Eval Hook" };
|
|---|
| 402 | // hook.Parameters.Add(new LookupParameter<Permutation>("TSPTour") { Hidden = true });
|
|---|
| 403 | // hook.Parameters.Add(new LookupParameter<DoubleValue>("TSPTourLength") { Hidden = true });
|
|---|
| 404 | // node.EvalHook = hook;
|
|---|
| 405 |
|
|---|
| 406 | // node.OrchestrationPort.CloneParametersFromPort(TspSolverOrchestrationPort);
|
|---|
| 407 | // node.EvaluationPort.CloneParametersFromPort(TspSolverEvaluationPort);
|
|---|
| 408 | // node.EvaluationPort.ConnectedPort = TspSolverEvaluationPort;
|
|---|
| 409 | // }
|
|---|
| 410 |
|
|---|
| 411 | // private void KspSolverOrchestrationPort_ConnectedPortChanged(object sender, EventArgs e) {
|
|---|
| 412 | // if (KspSolverOrchestrationPort.ConnectedPort == null) return;
|
|---|
| 413 |
|
|---|
| 414 | // var node = KspSolverOrchestrationPort.ConnectedPort.Parent as OrchestratedAlgorithmNode;
|
|---|
| 415 | // if (node == null) return;
|
|---|
| 416 |
|
|---|
| 417 | // var hook = new HookOperator { Name = "KSP Eval Hook" };
|
|---|
| 418 | // hook.Parameters.Add(new LookupParameter<BinaryVector>("KnapsackSolution") { Hidden = true });
|
|---|
| 419 | // hook.Parameters.Add(new LookupParameter<DoubleValue>("Quality") { Hidden = true });
|
|---|
| 420 | // node.EvalHook = hook;
|
|---|
| 421 |
|
|---|
| 422 | // node.OrchestrationPort.CloneParametersFromPort(KspSolverOrchestrationPort);
|
|---|
| 423 | // node.EvaluationPort.CloneParametersFromPort(KspSolverEvaluationPort);
|
|---|
| 424 | // node.EvaluationPort.ConnectedPort = KspSolverEvaluationPort;
|
|---|
| 425 | // }
|
|---|
| 426 | // #endregion
|
|---|
| 427 | // }
|
|---|
| 428 | //}
|
|---|
