int main(void){
char **m;
int t,l;
scanf("%d",&t);
l=latoCristallo(t);
printf("%d\n",l );
m=creaMatrice(l);
stampaMatrice(m,l);
//crist(m,l,l,l);
stampaMatrice(m,l);
return 0;
}
int main(void){
int t,l;
char **m;
scanf("%d",&t);
l=latoCristallo(t);
m=creaMatrice(l);
printf("%c\n",m[0][0]);
printf("%d\n",l );
crist(m,l/2,l/2,l);
stampaMatrice(m,l);
return 0;
}
void chromosome::generateMatCL(frbs& fis)
{
//da scommentare per generazione wm
/*double* appopesi=fis.calcolaPesi((int**)matWM,dimMatWM,realPart,inOutTr,numPatterTr,pwLT,tun, scaling);
eliminaConliffitto(appopesi,0, (int**)matWM, (int&)dimMatWM);
delete[] appopesi;
*/
if (dimMatWM<maxRule)
maxRule=dimMatWM;
indiciCL=new int[numParts[numVar-1]];
for (int i=0;i<numParts[numVar-1];i++)
indiciCL[i]=0;
ordinaxClasse((int**)matWM,dimMatWM,indiciCL);
#ifdef stampa
stampaMatrice((int**)matWM,dimMatWM,numVar);
#endif
}
int main()
{
int matx[SIZER][SIZEC];
int scelta,min,max,med;
int uscita=0;
float media;
printf("Inserisci il vettore di 10cifre\n");
for(int i=0;i<SIZER;i++){
for(int j=0;j<SIZEC;j++){
printf("Elemento matrice[%d][%d]:",i,j);
scanf("%d",&matx[i][j]);
}
}
while(!uscita){
printf("\nMENU:\n");
printf("1-stampa matrice\n2-stampa matrice ruotata 90 gradi in senso antiorario\nscelta->");
scanf("%d",&scelta);
switch(scelta){
case 1:
// bubbleSort(matx,SIZER,SIZEC);
printf("\n\nMATRICE:\n");
stampaMatrice(matx,SIZER,SIZEC);
break;
case 2:
printf("\n\nMATRICE:\n");
stampaMatriceGirata(matx,SIZER,SIZEC);
break;
default:
uscita=1;
break;
}
}
return 0;
}
void lavora(int n, int c, int d) {
int row;
numero_generazione_attuale = 0;
do {//NUOVA GENERAZIONE
//SCAMBIO VETTORI POPOLAZIONE
numero_generazione_attuale++;
int i_target;
for (i_target = 0; i_target < num_pop_iniziale; i_target++) {
if (POP_NEW[i_target] != POP_NOW[i_target]) {
if (POP_NOW[i_target] != 0) {
for (row = 0; row < c; row++) {
free(POP_NOW[i_target] -> V_p[row]);
free(POP_NOW[i_target] -> U_p[row]);
}
free(POP_NOW[i_target]->V_p);
free(POP_NOW[i_target]->U_p);
free(POP_NOW[i_target]);
}
POP_NOW[i_target] = POP_NEW[i_target];
}
}
/////////////////DE////////////////////
for (i_target = 0; i_target < num_pop_iniziale; i_target++) {//PER OGNI COMPONENTE DELLA POP
/*if(indice_base == i_target){
printf("!");
continue;
}*/
//SCELTA CANDIDATI
//tre vettori devono essere scelti a caso nella popolazione
//diversi dal target (indice i) e mutualmente
int indice_1, indice_2, indice_base;
do {
indice_1 = random_at_most(((long) num_pop_iniziale) - 1);
} while (indice_1 == i_target); // || indice_1 == indice_base
do {
indice_2 = random_at_most(((long) num_pop_iniziale) - 1);
} while (indice_2 == i_target || indice_2 == indice_1); // || indice_2 == indice_base
do {
indice_base = random_at_most(((long) num_pop_iniziale) - 1);
} while (indice_base == i_target || indice_base == indice_1 || indice_base == indice_2);
//l'elemento mutante
el_pop *mutant = malloc(sizeof (el_pop));
//alloc V_p del mutante
mutant -> V_p = malloc(c * sizeof (double*));
for (row = 0; row < c; row++) {
mutant -> V_p[row] = malloc(d * sizeof (double));
}
//alloc U_p mutante
mutant -> U_p = malloc(c * sizeof (double*));
for (row = 0; row < c; row++) {
mutant -> U_p[row] = malloc(n * sizeof (double));
}
//MUTATION
int i1, j1;
for (i1 = 0; i1 < c; i1++) {
double f;
if (tipo_dw == 2)//dithering
f = dbl_rnd_inRange(dw_lowerbound, dw_upperbound);
else if (tipo_dw == 3) //dither + jitter
f = dbl_rnd_inRange(dw_lowerbound, dw_upperbound) + 0.001 * (dbl_rnd_inRange(0, 1) - 0.5);
else
f = dw_upperbound;
for (j1 = 0; j1 < d; j1++) {
mutant->V_p[i1][j1] = POP_NOW[indice_base]->V_p[i1][j1] + f * (POP_NOW[indice_1]->V_p[i1][j1] - POP_NOW[indice_2]->V_p[i1][j1]);
}
}
//CROSSOVER CON IL VETTORE TARGET (TIPO 1)
for (i1 = 0; i1 < c; i1++) {
double prob_crossover = dbl_rnd_inRange(0.0, 1.0);
for (j1 = 0; j1 < d; j1++) {
if (prob_crossover < CR) {
//prendo il cromosoma del target
mutant->V_p[i1][j1] = POP_NOW[i_target]->V_p[i1][j1];
}
}
}
//CROSSOVER CON IL VETTORE ATTUALE (TIPO 2) (BAD)
/*for (i1 = 0; i1 < c; i1++) {
for (j1 = 0; j1 < d; j1++) {
double prob_crossover = fRand(0.0, 1.0);
if (prob_crossover < CR) {
mutant->V_p[i1][j1] = POP_NOW[i_CPop]->V_p[i1][j1];
}
}
}*/
//CROSSOVER CON IL VETTORE ATTUALE (TIPO 3)
/*for (i1 = 0; i1 < c; i1++) {
double prob_crossover = fRand(0.0, 1.0);
if (prob_crossover < CR) {
//prendo tutto il vettore del compagno
copiaVettore(d,POP_NOW[i_CPop]->V_p[i1],mutant->V_p[i1]);
}
}*/
///CALCOLO FITNESS DEL MUTANTE
//calcolo U mutante
for (i = 0; i < c; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
double denom = 0.0;
double dist_x_j__v_i = calcDistanza(X[j], mutant -> V_p[i]);
if (dist_x_j__v_i == 0) {
puts("calcolo U mutante, distanza nulla");
exit(-1);
}
int k;
for (k = 0; k < c; k++) {
double dist_xj_vk = calcDistanza(X[j], mutant -> V_p[k]);
if (dist_xj_vk == 0) {
puts("calcolo U mutante, distanza nulla");
exit(-1);
}
denom += pow((dist_x_j__v_i / dist_xj_vk), esponente_U);
if (denom == 0) {
puts("calcolo U mutante, denom nullo");
exit(-1);
}
}
mutant -> U_p[i][j] = 1.0 / denom;
}
}
//calcolo fitness mutante
mutant->fitness = calcolaFitness(mutant->V_p, mutant->U_p, 1);
//SELECTION
//TIPO 2 (STANDARD)
if (mutant->fitness < POP_NOW[i_target]->fitness) {
xb_selezionato = mutant->fitness;
POP_NEW[i_target] = mutant;
} else {
for (row = 0; row < c; row++) {
free(mutant -> V_p[row]);
free(mutant -> U_p[row]);
}
free(mutant->V_p);
free(mutant->U_p);
free(mutant);
POP_NEW[i_target] = POP_NOW[i_target];
xb_selezionato = POP_NOW[i_target]->fitness;
}
}//END DE
numero_generazioni--;
} while (numero_generazioni > 0);
//computazione fitness della popolazione finale
double best_fitness = DBL_MAX;
int indice_best;
for (pop_index = 0; pop_index < num_pop_iniziale; pop_index++) {
POP_NEW[pop_index]->fitness = calcolaFitness(POP_NEW[pop_index]->V_p, POP_NEW[pop_index]->U_p, 0);
if (POP_NEW[pop_index]->fitness < best_fitness) {
best_fitness = POP_NEW[pop_index]->fitness;
indice_best = pop_index;
}
}
//calcolo xb del migliore
best_xb = calcolaXB(POP_NEW[indice_best]->V_p, POP_NEW[indice_best]->U_p, 0);
printf("miglior XB:%lf\n", best_xb);
fprintf(out_LOG_RIS, "\nmiglior XB:%lf\n\n", best_xb);
stampaMatriceSuFile(c, d, POP_NEW[indice_best]->V_p, out_LOG_RIS);
puts("matrice V:");
stampaMatrice(c, d, POP_NEW[indice_best]->V_p);
stampaMatriceSuFile(c, d, POP_NEW[indice_best]->V_p, out_V);
stampaMatriceSuFile(c, n, POP_NEW[indice_best]->U_p, out_U);
puts("***********************************************");
}
int main(int argc, char** argv) {
//PUNTATORI A FILE DI OUTPUT
FILE *out_V, *out_X, *out_U;
out_V = fopen("v_fcm.out", "w");
out_U = fopen("u_fcm.out", "w");
out_X = fopen("dataset/aggregation.data", "r");
//letture da utente
puts("numero di punti in input");
scanf("%d", &n);
puts("numero di dimensioni");
scanf("%d", &d);
puts("numero di centroidi");
scanf("%d", &c);
double distanze[c]; //vettore con le dist fra centroidi dopo l'aggiornamento
//allocazione X
int row;
X = malloc(n * sizeof (double*));
for (row = 0; row < n; row++) {
X[row] = malloc(d * sizeof (double));
}
//lettura X da file
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < d; j++) {
if (!fscanf(out_X, "%lf", &X[i][j]))
break;
}
}
fclose(out_X);
//alloc V
V = malloc(c * sizeof (double*));
for (row = 0; row < c; row++) {
V[row] = malloc(d * sizeof (double));
}
//INIT V
srand48(rand());
for (i = 0; i < c; i++)
for (j = 0; j < d; j++)
V[i][j] = 10 * drand48() - 5;
//alloc U
U = malloc(c * sizeof (double*));
for (row = 0; row < c; row++) {
U[row] = malloc(n * sizeof (double));
}
printf("########END INIT##########\n\n");
max = 0.0;
do {
//CALCOLO PARTITION MATRIX
for (i = 0; i < c; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
double esponente = 2.0 / (m - 1.0);
double denom = 0.0;
double dist_x_j__v_i = calcDistanza(X[j], V[i]);
int k; //SOMMATORIA 1
for (k = 0; k < c; k++) {
double dist_xj_vk = calcDistanza(X[j], V[k]);
denom += pow((dist_x_j__v_i / dist_xj_vk), esponente);
}
U[i][j] = 1.0 / denom;
}
}
//RICALCOLO POSIZIONE CENTROIDI
int i, j, z, k;
double old[d];
double denom;
for (i = 0; i < c; i++) {
for (z = 0; z < d; z++)
old[z] = V[i][z]; //per confronto diff
denom = 0.0;
for (j = 0; j < n; j++)//sommatoria denom (fatta una sola volta a centr.)
denom += pow(U[i][j], m);
for (k = 0; k < d; k++) {
double num = 0.0;
for (j = 0; j < n; j++) {//SOMMATORIA numeratore
num += X[j][k] * pow(U[i][j], m);
}
V[i][k] = num / denom;
}
distanze[i] = pow(calcDistanza(V[i], old), 2.0);
}
} while (maxDistCentroidi(distanze) > epsilon);
puts("matrice V:");
stampaMatrice(c, d, V);
stampaMatriceSuFile(c, d, V, out_V);
stampaMatriceSuFile(c, n, U, out_U);
printf("MAXDISTCENTROIDI: %lf\n", maxDistCentroidi(distanze));
puts("indice XB:");
double xb = calcolaXB(V, U, 0);
printf("%lf\n", xb);
plot();
return (0);
}
void lavora(int n, int c, int d) {
int row;
numero_generazione_attuale = 0;
do {//NUOVA GENERAZIONE
//SCAMBIO VETTORI POPOLAZIONE
conteggio_successi_generazione_attuale = 0;
numero_generazione_attuale++;
int i_target;
for (i = 0; i < num_pop_iniziale; i++) {
if (POP_NEW[i] != POP_NOW[i]) {
if (POP_NOW[i] != 0) {//FREE
for (row = 0; row < c; row++) {
free(POP_NOW[i] -> V_p[row]);
free(POP_NOW[i] -> U_p[row]);
}
free(POP_NOW[i]->V_p);
free(POP_NOW[i]->U_p);
free(POP_NOW[i]);
}
POP_NOW[i] = POP_NEW[i]; //l'individuo era stato sostituito
}
}
/////////////////DE////////////////////
for (i_target = 0; i_target < num_pop_iniziale; i_target++) {//PER OGNI COMPONENTE DELLA POP
//SCELTA CANDIDATI
//tre vettori devono essere scelti a caso nella popolazione
//diversi dal target (indice i) e mutualmente
int indice_1, indice_2, indice_base;
do {
indice_1 = random_at_most(((long) num_pop_iniziale) - 1);
} while (indice_1 == i_target); // || indice_1 == indice_base
do {
indice_2 = random_at_most(((long) num_pop_iniziale) - 1);
} while (indice_2 == i_target || indice_2 == indice_1); // || indice_2 == indice_base
do {
indice_base = random_at_most(((long) num_pop_iniziale) - 1);
} while (indice_base == i_target || indice_base == indice_1 || indice_base == indice_2);
//l'elemento mutante
el_pop *mutant = malloc(sizeof (el_pop));
//alloc V_p del mutante
mutant -> V_p = malloc(c * sizeof (double*));
for (row = 0; row < c; row++) {
mutant -> V_p[row] = malloc(d * sizeof (double));
}
//alloc U_p mutante
mutant -> U_p = malloc(c * sizeof (double*));
for (row = 0; row < c; row++) {
mutant -> U_p[row] = malloc(n * sizeof (double));
}
int i1, j1;
double f;
///MUTATION (TIPO 1 rand-rand-rand) singolo punto
//scelta f
if (tipo_dw == 2)//dithering
f = dbl_rnd_inRange(dw_lowerbound, dw_upperbound);
else if (tipo_dw == 3) //dither + jitter
f = dbl_rnd_inRange(dw_lowerbound, dw_upperbound) + 0.001 * (dbl_rnd_inRange(0, 1) - 0.5);
else
f = dw_upperbound;
for (i1 = 0; i1 < c; i1++) {//centroide
for (j1 = 0; j1 < d; j1++) {
mutant->V_p[i1][j1] = POP_NOW[indice_base]->V_p[i1][j1] + f * (POP_NOW[indice_1]->V_p[i1][j1] - POP_NOW[indice_2]->V_p[i1][j1]);
}
}
//MUTATION (TIPO 2 best-rand-rand) con f omogeneo per vettore dopo 3/4 delle gen., rand-rand-rand altrimenti
/*aggiornaVettoreFitness(); //per il best
for (i1 = 0; i1 < c; i1++) {
if (tipo_dw == 2)//dithering
f = dbl_rnd_inRange(dw_lowerbound, dw_upperbound);
else if (tipo_dw == 3) //dither + jitter
f = dbl_rnd_inRange(dw_lowerbound, dw_upperbound) + 0.001 * (dbl_rnd_inRange(0, 1) - 0.5);
else
f = dw_upperbound;
for (j1 = 0; j1 < d; j1++) {
if (numero_generazione_attuale > floor(numero_generazioni_iniziale * (7 / 8)))
mutant->V_p[i1][j1] = POP_NOW[bestFitIndex]->V_p[i1][j1] + f * (POP_NOW[indice_1]->V_p[i1][j1] - POP_NOW[indice_2]->V_p[i1][j1]);
else
mutant->V_p[i1][j1] = POP_NOW[indice_base]->V_p[i1][j1] + f * (POP_NOW[indice_1]->V_p[i1][j1] - POP_NOW[indice_2]->V_p[i1][j1]);
}
}*/
//CROSSOVER CON IL VETTORE TARGET UNIFORME
double prob_crossover;
for (i1 = 0; i1 < c; i1++) {
for (j1 = 0; j1 < d; j1++) {
prob_crossover = dbl_rnd_inRange(0.0, 1.0);
if (prob_crossover < CR) {
mutant->V_p[i1][j1] = POP_NOW[i_target]->V_p[i1][j1];
}
}
}
//CROSSOVER SPLIT
/*for (i1 = 0; i1 < c; i1++) {//centroide
for (j1 = 0; j1 < d; j1++) {//coordinata centroide
if (i1 >= floor((double) c / 2)) {//prendo i cromosomi dal target so oltre il punto di CO
mutant->V_p[i1][j1] = POP_NOW[i_target]->V_p[i1][j1];
}
}
}*/
//SORT MATRICE MUTANTE
sortMatrice(mutant->V_p);
///CALCOLO FITNESS DEL MUTANTE
//calcolo U mutante
for (i = 0; i < c; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
double denom = 0.0;
double dist_x_j__v_i = calcDistanza(X[j], mutant -> V_p[i]);
if (dist_x_j__v_i == 0) {
puts("calcolo U mutante, distanza nulla");
exit(-1);
}
int k;
for (k = 0; k < c; k++) {
double dist_xj_vk = calcDistanza(X[j], mutant -> V_p[k]);
if (dist_xj_vk == 0) {
puts("calcolo U mutante, distanza nulla");
exit(-1);
}
denom += pow((dist_x_j__v_i / dist_xj_vk), esponente_U);
if (denom == 0) {
puts("calcolo U mutante, denom nullo");
exit(-1);
}
}
mutant -> U_p[i][j] = 1.0 / denom;
}
}
//calcolo fitness mutante
mutant->fitness = calcolaFitness(mutant->V_p, mutant->U_p, 1);
//impostazione timer età mutante
mutant -> age = starting_age;
//SELECTION
//TIPO 2 (STANDARD)
if (mutant->fitness < POP_NOW[i_target]->fitness) {//IL MUTANTE RIMPIAZZA IL TGT
POP_NEW[i_target] = mutant;
fitness_vector[i_target] = mutant->fitness;
conteggio_successi_generazione_attuale++;
} else {//IL MUTANTE è SCARTATO
for (row = 0; row < c; row++) {
free(mutant -> V_p[row]);
free(mutant -> U_p[row]);
}
free(mutant->V_p);
free(mutant->U_p);
free(mutant);
//INVECCHIAMENTO del sopravvissuto
aggiornaVettoreFitness(); //MIGLIORE
if (i_target != bestFitIndex) { //se non è il migliore invecchia
if (POP_NOW[i_target] -> age > 0)//non sono in modalità reset
POP_NOW[i_target] -> age--;
if (POP_NOW[i_target] -> age <= 0) {//morte
//RINASCITA
//REINIT V_p
for (i = 0; i < c; i++) {
for (j = 0; j < d; j++) {
POP_NOW[i_target]->V_p[i][j] = drand48();
}
}
//SORT MATRICE V
sortMatrice(POP_NOW[i_target]->V_p);
//calcola U
for (i = 0; i < c; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
double denom = 0.0;
double dist_x_j__v_i = calcDistanza(X[j], POP_NOW[i_target] -> V_p[i]);
int k;
for (k = 0; k < c; k++) {
double dist_xj_vk = calcDistanza(X[j], POP_NOW[i_target] -> V_p[k]);
denom += pow((dist_x_j__v_i / dist_xj_vk), esponente_U);
}
POP_NOW[i_target] -> U_p[i][j] = 1.0 / denom;
if (POP_NOW[i_target] -> U_p[i][j] < 0) {
printf("ERR: INIT POP:inizializzato U di un membro con negativo::");
exit(-1);
}
}
}
//calcolo fitness
double fit = calcolaFitness(POP_NOW[i_target]->V_p, POP_NOW[i_target]->U_p, 0);
POP_NOW[i_target]->fitness = fit;
fitness_vector[i_target] = fit;
//impostazione età
POP_NOW[i_target] -> age = starting_age;
}
}
POP_NEW[i_target] = POP_NOW[i_target];
}
//END SELECTION
}//END DE//END GENERATION
numero_generazioni--;
//ADATTAMENTO PARAMETRI
if (conteggio_successi_generazione_attuale == 0 && ultimo_conteggio_successi == 0) {
printf("DW!\n");
dw_upperbound = dbl_rnd_inRange(dw_upperbound - 0.1, dw_upperbound + 0.1);
conteggio_adattamenti++;
}
//RESET
if (conteggio_adattamenti == reset_threshold) {
puts("#RESET GLOBALE#");
for (i = 0; i < num_pop; i++) {
if (i != bestFitIndex)
POP_NOW[i] -> age = 0;
}
conteggio_adattamenti = 0; //reset contatore
}
//END RESET
ultimo_conteggio_successi = conteggio_successi_generazione_attuale;
} while (numero_generazioni > 0);
//END GENERAZIONI
puts("end lavora");
//ULTIMO SCAMBIO POPOLAZIONI
for (i = 0; i < num_pop_iniziale; i++) {
if (POP_NEW[i] != POP_NOW[i]) {
if (POP_NOW[i] != 0) {
for (row = 0; row < c; row++) {
free(POP_NOW[i] -> V_p[row]);
free(POP_NOW[i] -> U_p[row]);
}
free(POP_NOW[i]->V_p);
free(POP_NOW[i]->U_p);
free(POP_NOW[i]);
}
POP_NOW[i] = POP_NEW[i];
}
}
//computazione fitness della popolazione finale
aggiornaVettoreFitness();
//calcolo xb del migliore
best_xb = calcolaXB(POP_NOW[bestFitIndex]->V_p, POP_NOW[bestFitIndex]->U_p, 0);
printf("\nmiglior XB: \t%lf\n", best_xb);
stampaMatrice(c, d, POP_NOW[bestFitIndex]->V_p);
stampaMatriceSuFile(c, d, POP_NOW[bestFitIndex]->V_p, out_V);
stampaMatriceSuFile(c, n, POP_NOW[bestFitIndex]->U_p, out_U);
puts("###################################################################");
}
//Genero il vettore delle regole selezionando dalla matrice matWM
void chromosome::generateIndiciCL(frbs& fis)
{
int* reg;
int numRegxClasse;
int maxDim;
int indmin;
for (int i=0;i<maxRule;i++)
vettR[i].index=dimMatWM;
if (dimMatWM <= maxRule) //Considero tutta la matrice matWM
{ for (int i = 0; i < maxRule; i++)
{ vettR[i].index = i;
for (int j = 0; j < numVar-1; j++)
if (matWM[i][j]!=0)
vettR[i].vectAnt[j] = true; //All'inizio tutti gli antecedenti della regola sono a 1
else
vettR[i].vectAnt[j] = false;
}
numRul=maxRule;
}
else
{ //seleziono maxRule dalla matrice matWM
numRegxClasse=maxRule/numParts[numVar-1];
numRul=0;
int numReg;
for (int i=0;i<numParts[numVar-1];i++)
{ if (i==0)
{ numReg=indiciCL[i];
indmin=0;
}
else
{ numReg=indiciCL[i]-indiciCL[i-1];
indmin=indiciCL[i-1];
}
if (numRegxClasse<=numReg)
maxDim=numRegxClasse;
else
maxDim=numReg;
reg=RandintDistinct(indmin, indiciCL[i] - 1, maxDim);
for (int k = 0; k <maxDim ; k++)
{ vettR[numRul].index = reg[k];
for (int j = 0; j < numVar-1; j++)
if (matWM[reg[k]][j]!=0)
vettR[numRul].vectAnt[j] = true; //All'inizio tutti gli antecedenti della regola sono a 1
else
vettR[numRul].vectAnt[j] = false;
numRul++;
}
delete[] reg;
}
}
ordinaIndex();
faiMatdaVec();
#ifdef stampa
cout<<endl<<"Matrice Iniziale"<<endl;
stampaMatrice((int**)matR,numRul,numVar);
#endif
}
