AG - Aula 1

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#               main.py        #
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from ag import AlgoritmoGenetico

dados = [
    {'item': 'Lapis', 'peso': 1, 'valor': 2},
    {'item': 'Borracha', 'peso': 1, 'valor': 1},
    {'item': 'Caderno', 'peso': 3, 'valor': 4},
    {'item': 'Livro', 'peso': 4, 'valor': 5},
    {'item': 'Caneta', 'peso': 1, 'valor': 2},
    {'item': 'Cálculadora', 'peso': 3, 'valor': 3},
]

def funFitness(genes, dados):
    peso = 0
    valor = 0

    for i in range(len(genes)):
        #Adiciona os itens na bolsa
        if (genes[i]==1):
            peso += dados[i]['peso']
            valor += dados[i]['valor']

    if (peso > 10):
        return 0
    return valor

ag = AlgoritmoGenetico(dados, funcaoFitness=funFitness)
ag.executa()
print(ag.populacao)

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#                 ag.py                                 #
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import random

class AlgoritmoGenetico:

    def __init__(self, dados, tamPopulacao = 10, limGeracoes = 50, probMutacao=5, funcaoFitness = None, maiorFitness = True):
        #Atributos
        self.dados = dados
        self.tamPopulacao = tamPopulacao
        self.limGeracoes = limGeracoes
        self.funcaoFitness = funcaoFitness
        self.maiorFitness = maiorFitness
        self.probMutacao = probMutacao
        self.populacao = []
        self.geracao = 1

        #Funções que podem ser alteradas
        self.funMutacao = self.mutacao
        self.funSelecao = self.selecao
        self.funCrossover = self.crossover
        self.funCriaIndividuo = self.criaIndividuo


    def executa(self):
        """ Executa o código """
        self.criaPopulacaoInicial()

    def criaPopulacaoInicial(self):
        """ Cria a primeira população """
        for i in range(self.tamPopulacao):
            cromossomo = {'fitness': 0, 'genes': self.funCriaIndividuo(self.dados)}
            cromossomo['fitness'] = self.funcaoFitness(cromossomo['genes'], self.dados)
            self.populacao.append(cromossomo)


    def criaIndividuo(self, dados):
        """ Cria um novo individuo """
        gene = []
        for i in range(len(dados)):
            gene.append(random.randint(0,1))
        return gene

    def crossover(self, pai1, pai2):
        """ Cruza os genes dos pais gerando 2 filhos """
        pass

    def selecao(self, populacao):
        """ Realiza a escolha de um elemento para cruzar """
        pass

    def mutacao(self, genes):
        """ Realiza a mutação de um item """
        pass

    def melhorResultado(self):
        """ Retorna o melhor resultado """
        pass