Michael Stangl
644f61ef6b
Zyklus/Farm: - neuer adaptiver Modus: grosse Startpopulation, die je Generation schrumpft (Start/Schrumpfung/MinPopulation) und bei Konvergenz stoppt (Geduld Generationen ohne Verbesserung >= Schwelle, max MaxGenerationen) - Zyklus.laden erkennt adaptives Profil am Feld 'Start' (Modus adaptiv), sonst klassisch (Abfolge/Anzahl); Farm._LaufStatisch/_LaufAdaptiv - neue Trunkierungs-Selektion Farm.PopulationBegrenzen - [Adaptiv]-Profil in zyklus.cfg (dokumentiert) Entwicklungsgrafik: - zweites Panel unter dem Verlauf zeigt die Anzahl erzeugter Verteilungen im Pool je Schritt (gemeinsame Zeitachse) Konfiguration: - platz.cfg entfernt; zyklus.cfg/strafen.cfg werden direkt aus $PLATZ_CFG geladen - neuer Schalter --zyklus-art (Default Adaptiv) waehlt das GA-Profil - web/main.py analog: direktes Laden, Profil via PLATZ_ZYKLUSART Doku (README.md, CLAUDE.md) und Tests entsprechend aktualisiert; Beispiele mit dem Adaptiv-Default neu berechnet. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
523 lines
18 KiB
Python
Executable File
523 lines
18 KiB
Python
Executable File
"""
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Enthaelt alle Datenstrukturen um die einen genetischen Algorithmus darzustellen
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|
"""
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from random import *
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from itertools import chain
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from copy import deepcopy
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from functools import total_ordering
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import ast
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import configparser, os
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def _StringAusdruck(text):
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"""wertet einen einfachen String-Ausdruck sicher aus.
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zyklus.cfg nutzt kompakte Schreibweisen wie
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'e,'+'s,z,m,j,z,'*3+'s'
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also String-Literale, mit '+' verkettet und mit '*' vervielfacht.
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ast.literal_eval kann das nicht (nur reine Literale), eval() waere
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unsicher. Dieser Mini-Auswerter erlaubt ausschliesslich str-Literale,
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ganze Zahlen sowie die Operatoren + und * - kein Funktionsaufruf,
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keine Namen, kein beliebiger Code.
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"""
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knoten = ast.parse(text, mode='eval').body
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def rechne(n):
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if isinstance(n, ast.Constant) and isinstance(n.value, (str, int)):
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return n.value
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if isinstance(n, ast.BinOp) and isinstance(n.op, (ast.Add, ast.Mult)):
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links, rechts = rechne(n.left), rechne(n.right)
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return links + rechts if isinstance(n.op, ast.Add) else links * rechts
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raise ValueError("unerlaubter Ausdruck in zyklus.cfg: %r" % text)
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ergebnis = rechne(knoten)
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if not isinstance(ergebnis, str):
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raise ValueError("zyklus.cfg-Ausdruck ergibt keinen String: %r" % text)
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return ergebnis
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__author__ = "Michael Stangl"
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__version__ = "$Revision: $"
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__date__ = "$Date: $"
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__copyright__ = "Copyright (c) 2005 Michael Stangl"
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__license__ = "Python"
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@total_ordering
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class Loesung:
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"""ein einfaches Loesungsobjekt. Taugt um es als Superklasse zu ueberladen"""
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def __init__(self, *Argumente, **keywords):
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self.Id = -1 * randint(1,100)
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self.value = self.Id
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print(" initialisiere Loesung " + repr(self.Id))
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def mutieren(self):
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print(" mutiere Loesung " + repr(self.Id))
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self.Id = -1 * randint(1,100)
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self.value = self.Id
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return self
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def kreuzen(self,obj):
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print(" kreuze Loesung " + repr(self.Id))
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def laden(self):
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print(" lade Loesung " + repr(self.Id))
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def speichern(self):
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print(" speichere Loesung " + repr(self.Id))
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def __repr__(self):
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return ' L '+ repr(self.Id)
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def __eq__(self,other):
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return self.value == other.value
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def __lt__(self,other):
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return self.value < other.value
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class Zyklus:
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"""Definiert wie ein Zyklus ablaufen soll:
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wann sollen Objekte generiert, gekreuzt, mutiert und selektiert werden
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wieviele sind davon jeweils betroffen
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"""
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# adaptive Vorgaben, falls das Profil kein eigenes Feld setzt
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AdaptivDefaults = {
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'Start': 40, # Groesse der Startpopulation (Anfangswert)
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'MutationProLoesung': 2,# wie oft jede Loesung je Generation mutiert wird
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'Schrumpfung': 0.85, # Faktor, um den die Population je Generation faellt
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'MinPopulation': 5, # untere Schranke der Population
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'MaxGenerationen': 50, # harte Obergrenze der Generationen
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'Geduld': 3, # Generationen ohne Verbesserung bis zum Abbruch
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'Schwelle': 1.0 } # als Verbesserung zaehlende Mindestdifferenz
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def __init__(self, Name='default',
|
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Abfolge='e,m,s',
|
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Anzahl='10,10,10'):
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self.Name = Name
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self.Abfolge = Abfolge.split(',')
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self.Anzahl = Anzahl.split(',')
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# 'statisch' = klassische Abfolge/Anzahl abspielen;
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# 'adaptiv' = Generationen-Schleife mit Abbruch bei Konvergenz.
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self.Modus = 'statisch'
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self.Adaptiv = {}
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def __repr__(self):
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if self.Modus == 'adaptiv':
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return( "Zyklus: %s (adaptiv)\n"
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" Parameter: %s\n" % ( self.Name, self.Adaptiv ) )
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return( "Zyklus: %s\n"
|
|
" Zyklusabfolge: %s\n"
|
|
" Anzahl : %s\n"
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% ( self.Name,
|
|
self.Abfolge,
|
|
self.Anzahl ) )
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def laden(self, FileName, ZyklusName):
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config = configparser.ConfigParser()
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ZyklusPath= os.path.split( FileName )
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ZyklusPath= os.path.join( FileName )
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config.read( ZyklusPath )
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self.Name = ZyklusName
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# Adaptives Profil, sobald ein 'Start'-Feld vorhanden ist. Dann wird
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# die Aktionsabfolge nicht aus der Config gelesen, sondern von der
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# Farm generationenweise erzeugt (mit Abbruch bei Konvergenz).
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if config.has_option( ZyklusName, 'Start' ):
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self.Modus = 'adaptiv'
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self.Adaptiv = dict(self.AdaptivDefaults)
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for Feld in self.AdaptivDefaults:
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if config.has_option( ZyklusName, Feld ):
|
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self.Adaptiv[Feld] = ast.literal_eval(
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|
config.get( ZyklusName, Feld ) )
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return
|
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self.Modus = 'statisch'
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Abfolge = _StringAusdruck( config.get( ZyklusName, 'Abfolge' ))
|
|
Anzahl = _StringAusdruck( config.get( ZyklusName, 'Anzahl' ))
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self.Abfolge = Abfolge.split(',')
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self.Anzahl = Anzahl.split(',')
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class Entwicklung:
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"""Beobachtungsobjekt: zeichnet den Verlauf der Loesungsfindung auf.
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Nach jeder Zyklus-Aktion wird ein Messpunkt erfasst (bester,
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durchschnittlicher und schlechtester Wert im aktuellen Pool).
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alsSVG() zeichnet daraus eine Verlaufsgrafik: Zeitachse (Aktions-
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index) nach rechts, Wertigkeit auf der Y-Achse. Domaenen-agnostisch;
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funktioniert mit jeder Loesung, die ein Attribut .value hat.
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"""
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# Buchstaben der Zyklus-Abfolge -> lesbare Namen fuer die Beschriftung
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AktionsNamen = {
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'e': 'erzeugen', 'm': 'mutieren', 's': 'selektieren',
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'S': 'zufaellig', 'j': 'behalten', 'z': 'Generation' }
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def __init__(self):
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# je Messpunkt: (Schrittindex, Aktion, bester, schnitt, schlechtester, N)
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self.Punkte = []
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def erfassen(self, Aktion, Pool):
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"""einen Messpunkt aus dem aktuellen Pool aufnehmen"""
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if not Pool:
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return
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Werte = [ L.value for L in Pool ]
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self.Punkte.append( (
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len(self.Punkte),
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Aktion,
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max(Werte),
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|
sum(Werte) / len(Werte),
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|
min(Werte),
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len(Werte) ) )
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def __repr__(self):
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r = "-- Entwicklung (%d Messpunkte):\n" % len(self.Punkte)
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for (i, Aktion, best, schnitt, schlecht, n) in self.Punkte:
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r = r + (" %3d %-12s best=%s schnitt=%.1f schlecht=%s (N=%d)\n"
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% (i, self.AktionsNamen.get(Aktion, Aktion),
|
|
best, schnitt, schlecht, n))
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return r
|
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def alsSVG(self, OutputSVG, Breite=900, Hoehe=650, Rand=60, PoolHoehe=150):
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"""zeichnet den aufgezeichneten Verlauf als SVG-Liniendiagramm
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Oberes Panel: Wertigkeit (beste/durchschnittliche/schlechteste
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Loesung) ueber die Zyklus-Aktionen. Unteres Panel (PoolHoehe hoch):
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Anzahl der erzeugten Verteilungen im Pool je Schritt, auf derselben
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Zeitachse. Beide Panels teilen sich die X-Achse.
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"""
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if not self.Punkte:
|
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raise ValueError("keine Messpunkte aufgezeichnet")
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AlleWerte = []
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for (_i, _a, best, schnitt, schlecht, _n) in self.Punkte:
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AlleWerte.extend( (best, schnitt, schlecht) )
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WMin, WMax = min(AlleWerte), max(AlleWerte)
|
|
if WMax == WMin:
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|
WMax = WMin + 1 # flache Linie nicht auf den Rand kleben
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|
# Pool-Groessen (N je Messpunkt, Index 5)
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NMax = max( p[5] for p in self.Punkte )
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if NMax == 0:
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NMax = 1
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N = len(self.Punkte)
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PlotBreite = Breite - 2 * Rand
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# Oberes Panel (Wertigkeit) reicht von Rand bis kurz vor das
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# untere Panel; dazwischen ein kleiner Zwischenraum (Luecke).
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Luecke = 50
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OberUnten = Hoehe - Rand - PoolHoehe - Luecke # Unterkante oberes Panel
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OberHoehe = OberUnten - Rand
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UnterOben = OberUnten + Luecke # Oberkante unteres Panel
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UnterUnten = Hoehe - Rand # Unterkante unteres Panel
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def X(i):
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if N == 1:
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return Rand + PlotBreite / 2
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return Rand + PlotBreite * i / (N - 1)
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def Y(wert):
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# hoher (besserer) Wert oben, niedriger unten
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return Rand + OberHoehe * (WMax - wert) / (WMax - WMin)
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def YPool(n):
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# 0 an der Unterkante des unteren Panels, NMax an der Oberkante
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return UnterUnten - (UnterUnten - UnterOben) * n / NMax
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def Polyline(Index, Farbe, Beschriftung):
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punkte = ' '.join( '%.1f,%.1f' % (X(i), Y(p[Index]))
|
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for i, p in enumerate(self.Punkte) )
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return ('<polyline points="%s" fill="none" stroke="%s" '
|
|
'stroke-width="2"/>\n' % (punkte, Farbe), Beschriftung, Farbe)
|
|
|
|
Teile = []
|
|
Teile.append( '<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>\n' )
|
|
Teile.append(
|
|
'<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="%d" height="%d" '
|
|
'viewBox="0 0 %d %d" font-family="sans-serif">\n'
|
|
% (Breite, Hoehe, Breite, Hoehe) )
|
|
Teile.append( '<rect width="100%" height="100%" fill="white"/>\n' )
|
|
Teile.append(
|
|
'<text x="%d" y="30" text-anchor="middle" font-size="16" '
|
|
'fill="#333">Entwicklung der Loesungsfindung</text>\n'
|
|
% (Breite // 2) )
|
|
|
|
# --- Oberes Panel: Wertigkeit ---
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|
# Achsen
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|
Teile.append(
|
|
'<line x1="%d" y1="%d" x2="%d" y2="%.1f" stroke="#333" '
|
|
'stroke-width="1.5"/>\n' % (Rand, Rand, Rand, OberUnten) )
|
|
Teile.append(
|
|
'<line x1="%d" y1="%.1f" x2="%d" y2="%.1f" stroke="#333" '
|
|
'stroke-width="1.5"/>\n'
|
|
% (Rand, OberUnten, Breite - Rand, OberUnten) )
|
|
|
|
# Y-Gitter + Beschriftung (5 Linien)
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for k in range(6):
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wert = WMin + (WMax - WMin) * k / 5
|
|
y = Y(wert)
|
|
Teile.append(
|
|
'<line x1="%d" y1="%.1f" x2="%d" y2="%.1f" stroke="#eee" '
|
|
'stroke-width="1"/>\n' % (Rand, y, Breite - Rand, y) )
|
|
Teile.append(
|
|
'<text x="%d" y="%.1f" text-anchor="end" font-size="11" '
|
|
'fill="#666">%.0f</text>\n' % (Rand - 8, y + 4, wert) )
|
|
Teile.append(
|
|
'<text x="18" y="%.1f" text-anchor="middle" font-size="12" '
|
|
'fill="#333" transform="rotate(-90 18 %.1f)">Wertigkeit '
|
|
'(hoeher = besser)</text>\n'
|
|
% ((Rand + OberUnten) / 2, (Rand + OberUnten) / 2) )
|
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# die drei Kurven
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Kurven = [
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Polyline(2, '#2f6f4f', 'beste Loesung'),
|
|
Polyline(3, '#c08a2d', 'Durchschnitt'),
|
|
Polyline(4, '#a03030', 'schlechteste Loesung') ]
|
|
for (svg, _besch, _farbe) in Kurven:
|
|
Teile.append( svg )
|
|
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|
# Legende oben rechts
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LegX = Breite - Rand - 160
|
|
LegY = Rand + 10
|
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for k, (_svg, besch, farbe) in enumerate(Kurven):
|
|
y = LegY + k * 18
|
|
Teile.append(
|
|
'<line x1="%d" y1="%d" x2="%d" y2="%d" stroke="%s" '
|
|
'stroke-width="2"/>\n' % (LegX, y, LegX + 24, y, farbe) )
|
|
Teile.append(
|
|
'<text x="%d" y="%d" font-size="11" fill="#333">%s</text>\n'
|
|
% (LegX + 30, y + 4, besch) )
|
|
|
|
# --- Unteres Panel: Anzahl erzeugter Verteilungen (Pool-Groesse) ---
|
|
Teile.append(
|
|
'<text x="%d" y="%.1f" text-anchor="middle" font-size="13" '
|
|
'fill="#333">Anzahl erzeugter Verteilungen im Pool</text>\n'
|
|
% (Breite // 2, UnterOben - 12) )
|
|
# Achsen
|
|
Teile.append(
|
|
'<line x1="%d" y1="%.1f" x2="%d" y2="%.1f" stroke="#333" '
|
|
'stroke-width="1.5"/>\n' % (Rand, UnterOben, Rand, UnterUnten) )
|
|
Teile.append(
|
|
'<line x1="%d" y1="%.1f" x2="%d" y2="%.1f" stroke="#333" '
|
|
'stroke-width="1.5"/>\n'
|
|
% (Rand, UnterUnten, Breite - Rand, UnterUnten) )
|
|
# Y-Gitter + Beschriftung (0, Mitte, Max)
|
|
for n in (0, NMax // 2, NMax):
|
|
y = YPool(n)
|
|
Teile.append(
|
|
'<line x1="%d" y1="%.1f" x2="%d" y2="%.1f" stroke="#eee" '
|
|
'stroke-width="1"/>\n' % (Rand, y, Breite - Rand, y) )
|
|
Teile.append(
|
|
'<text x="%d" y="%.1f" text-anchor="end" font-size="11" '
|
|
'fill="#666">%d</text>\n' % (Rand - 8, y + 4, n) )
|
|
# Poolgroessen-Kurve
|
|
punkte = ' '.join( '%.1f,%.1f' % (X(i), YPool(p[5]))
|
|
for i, p in enumerate(self.Punkte) )
|
|
Teile.append(
|
|
'<polyline points="%s" fill="none" stroke="#4060a0" '
|
|
'stroke-width="2"/>\n' % punkte )
|
|
|
|
# X-Beschriftung: Aktionsbuchstaben unter dem unteren Panel (bei
|
|
# wenigen Punkten alle, sonst ausgeduennt, damit die Achse lesbar
|
|
# bleibt)
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Schritt = max(1, N // 30)
|
|
for i, p in enumerate(self.Punkte):
|
|
if i % Schritt == 0 or i == N - 1:
|
|
Teile.append(
|
|
'<text x="%.1f" y="%.1f" text-anchor="middle" font-size="10" '
|
|
'fill="#999">%s</text>\n' % (X(i), UnterUnten + 16, p[1]) )
|
|
Teile.append(
|
|
'<text x="%d" y="%d" text-anchor="middle" font-size="12" '
|
|
'fill="#333">Zyklus-Aktion (Zeit)</text>\n'
|
|
% (Breite // 2, Hoehe - 12) )
|
|
|
|
Teile.append( '</svg>\n' )
|
|
|
|
fout = open( OutputSVG, 'w' )
|
|
fout.writelines( Teile )
|
|
fout.close()
|
|
|
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|
class Farm:
|
|
"""enthaelt und pflegt Loesungsobjekte, kreuzt, mutiert, selektiert sie"""
|
|
def __init__(self, Zyklus, Klasse, *Arguments, **keywords):
|
|
"""initialisiere die Farm
|
|
|
|
mit einem definerten Zyklus fuer die Zucht und dem gewunschten zu Zuchtobjekt
|
|
|
|
Beobachtung: self.Entwicklung zeichnet nach jeder Zyklus-Aktion
|
|
den Pool-Zustand auf und laesst sich per alsSVG() visualisieren.
|
|
"""
|
|
self.Position = 0
|
|
self.Pool = []
|
|
self.PoolNeu = []
|
|
self.Zyklus = Zyklus
|
|
self.Klasse = Klasse
|
|
self.Entwicklung = Entwicklung()
|
|
if getattr(Zyklus, 'Modus', 'statisch') == 'adaptiv':
|
|
self._LaufAdaptiv(Klasse, *Arguments, **keywords)
|
|
else:
|
|
self._LaufStatisch(Klasse, *Arguments, **keywords)
|
|
|
|
def _Aufzeichnen(self, Aktion):
|
|
"""nach einer Aktion den aktuellen Pool-Zustand fuer die
|
|
Entwicklungsgrafik erfassen. Der beobachtete Pool ist der, in dem
|
|
gerade die Loesungen liegen: PoolNeu, sobald dort etwas gesammelt
|
|
wurde, sonst Pool."""
|
|
self.Entwicklung.erfassen(
|
|
Aktion, self.PoolNeu if self.PoolNeu else self.Pool )
|
|
|
|
def _LaufStatisch(self, Klasse, *Arguments, **keywords):
|
|
"""klassischer Ablauf: die Abfolge/Anzahl aus zyklus.cfg abspielen."""
|
|
for Aktion, Zahl in zip(self.Zyklus.Abfolge, self.Zyklus.Anzahl):
|
|
self.Position = self.Position + 1
|
|
if Aktion == 'e':
|
|
self.LoesungenErzeugen(int(Zahl), Klasse, *Arguments, **keywords)
|
|
elif Aktion == 'm':
|
|
self.LoesungenMutieren(int(Zahl))
|
|
elif Aktion == 's':
|
|
self.LoesungenAuswaehlen(int(Zahl))
|
|
elif Aktion == 'S':
|
|
self.LoesungenZufaelligAuswaehlen(int(Zahl))
|
|
elif Aktion == 'j':
|
|
self.LoesungenBehalten()
|
|
elif Aktion == 'z':
|
|
self.NeueGeneration()
|
|
else:
|
|
pass
|
|
self._Aufzeichnen(Aktion)
|
|
|
|
def _LaufAdaptiv(self, Klasse, *Arguments, **keywords):
|
|
"""adaptiver Ablauf: viele Startloesungen, dann Generationen mit
|
|
schrumpfender Population; Abbruch, sobald sich die beste Bewertung
|
|
ueber 'Geduld' Generationen um weniger als 'Schwelle' verbessert."""
|
|
P = self.Zyklus.Adaptiv
|
|
Population = max( int(P['Start']), int(P['MinPopulation']) )
|
|
|
|
# Startpopulation erzeugen (der 'maximale Anfangswert')
|
|
self.LoesungenErzeugen(Population, Klasse, *Arguments, **keywords)
|
|
self._Aufzeichnen('e')
|
|
|
|
BesterWert = max(self.Pool).value
|
|
OhneVerbesserung = 0
|
|
for Gen in range(int(P['MaxGenerationen'])):
|
|
self.Position = self.Position + 1
|
|
|
|
# Mutationskinder erzeugen (in PoolNeu) und die Eltern (Pool)
|
|
# dazunehmen, so dass PoolNeu Eltern + Kinder als Kandidaten haelt.
|
|
self.LoesungenMutieren( int(P['MutationProLoesung']) )
|
|
self._Aufzeichnen('m')
|
|
self.LoesungenBehalten() # PoolNeu += Pool
|
|
self.NeueGeneration() # Pool = PoolNeu (Kandidaten), PoolNeu leer
|
|
self._Aufzeichnen('j')
|
|
|
|
# Population fuer die naechste Generation schrumpfen (nie unter
|
|
# MinPopulation) und den Kandidatenpool auf die besten K trunkieren.
|
|
Population = max( int(P['MinPopulation']),
|
|
int(Population * float(P['Schrumpfung'])) )
|
|
self.PopulationBegrenzen( Population )
|
|
self._Aufzeichnen('s')
|
|
|
|
# Konvergenz pruefen
|
|
AktuellBest = max(self.Pool).value
|
|
if AktuellBest - BesterWert >= float(P['Schwelle']):
|
|
OhneVerbesserung = 0
|
|
else:
|
|
OhneVerbesserung = OhneVerbesserung + 1
|
|
if AktuellBest > BesterWert:
|
|
BesterWert = AktuellBest
|
|
print("+ Generation %d: bester Wert %.1f, Population %d, "
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"ohne Verbesserung %d" % (Gen + 1, AktuellBest, len(self.Pool),
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OhneVerbesserung))
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if OhneVerbesserung >= int(P['Geduld']):
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print("+ Abbruch: %d Generationen ohne nennenswerte "
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"Verbesserung" % OhneVerbesserung)
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break
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def LoesungenErzeugen(self, N, Klasse, *Arguments, **keywords):
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""" Erzeuge Loesungen"""
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for i in range(N):
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L = Klasse( *Arguments, **keywords )
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self.Pool.append(L)
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#print(repr(len(self.Pool)) + ' Loesungsobjekte erzeugt')
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def LoesungenKreuzen(self,N):
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"""mache aus zwei Loesungen eine neue"""
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#print("+ Loesungen kreuzen")
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for i in range(N):
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self.Pool.append(self.Pool[i].kreuzen())
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def LoesungenMutieren(self, N):
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"""veraendere die Loesung, so dass sie hoffentlich besser wird"""
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print("+ Loesungen mutieren: ", N)
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for n in range(N):
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#print(" -"+repr(n+1)+" mal")
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for L in chain(self.Pool):
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O = deepcopy(L)
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self.PoolNeu.append(O.mutieren())
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#print(self)
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def LoesungenBehalten(self):
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"""Behalte alle Eltern aus dem alten Pool"""
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print("+ alten Loesungspool behalten")
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self.PoolNeu = self.PoolNeu + self.Pool
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#print(self)
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def NeueGeneration(self):
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"""Loesche alle bisherigen Eltern und mache einen neuen Zyklus"""
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print("+ Neue Generation erzeugen")
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self.Pool = self.PoolNeu
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self.PoolNeu = []
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#print(self)
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#print("---------------")
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def LoesungenAuswaehlen(self, N):
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"""Selektiere die besten Loesungen"""
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print("+ die besten -", repr(N) +" - Loesungen auswaehlen -")
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for i in range(N):
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L = max(self.Pool)
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self.PoolNeu.append(L)
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self.Pool.remove(L)
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#print(self)
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def PopulationBegrenzen(self, K):
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"""Trunkierungs-Selektion: behalte im Pool nur die K besten
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Loesungen und verwirf den Rest. Anders als LoesungenAuswaehlen
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(das additiv nach PoolNeu verschiebt) veraendert dies den Pool an
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Ort und Stelle - fuer die adaptive Generationenschleife, damit die
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Population wirklich schrumpft."""
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K = max( 0, min( K, len(self.Pool) ) )
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self.Pool = sorted( self.Pool, reverse=True )[:K]
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print("+ Population auf %d beste begrenzt" % K)
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def LoesungenZufaelligAuswaehlen(self, N):
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"""Selektiere zufaellig Loesungen"""
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print("+ zufaellig auswaehlen -"+ repr(N) + "-")
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for i in range(N):
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self.PoolNeu.append(choice(self.Pool))
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#print(self)
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def __repr__(self):
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"""Drucke die Farm am Bildschirm aus"""
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return( " gewaehlte Objekte (%d): %s\n"
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" Elternobjekte (%d) : %s\n"
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% ( len(self.PoolNeu), self.PoolNeu,
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len(self.Pool), self.Pool))
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def laden(self):
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print("+ laden")
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def speichern(self):
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print("+ speichern")
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def Bester(self):
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return max(self.Pool)
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if __name__ == '__main__':
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print("\n-- Erzeuge Zyklus:")
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#Z = Zyklus( Name='Easy',
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#Abfolge='e,s,+,m,j,S,+',
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#Anzahl='10,5,x,2,x,5,x'
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|
#)
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Z = Zyklus( Name='Easy',
|
|
Abfolge='e,'+'s,z,m,j,z,'*3+'s',
|
|
Anzahl='10,'+'5,x,2,x,x,'*3+'1'
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)
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print(Z)
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print("\n-- Erzeuge Loesungen:")
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L1 = Loesung()
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L2 = Loesung()
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L3 = Loesung()
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print(L1, L2, L3)
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print('L1 > L2 =', L1 > L2)
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print('L2 > L3 =', L2 > L3)
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print('L1 > L3 =', L1 > L3)
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A=2
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B=3
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print("\n-- Erzeuge Farm:")
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F1 = Farm( Z, Loesung, Arg1=A, Arg2=B, Arg3=L1 )
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print(F1)
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else:
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pass
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