import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import random

#mutacion #probabilidad de mutacion p_mutacion=0.9 #cantidad de generaciones g=100 #poblacion p=10 #poblacion elite pe = 5

#df1 = pd.read_excel('Libro1.xlsx', sheet_name='Hoja1',index_col=0) #print(df1) #df2 = pd.read_excel('Libro1.xlsx', sheet_name='Hoja4',index_col=0) #print(df2)

#lista = [] #lista vacia para llenarla con datos #for i in range(len(df2)): # lista.append(list(df2.iloc[i,:])) #lista

#matriz de factibilidad, posibilidades que tiene cada crew de atender los vuelos # 0: si la crew no puede atender el vuelo f # 1: si puede atender el vuelo f matriz = [] bin = [0,1] for i in range(10): matriz.append([]) for j in range(10): matriz[i].append(random.choice(bin)) matriz

#definir los costos #costo de asignar el emparejamiento p perteneciente a Pk a la tripulacion k cp = [200,300,400,200,300,500,300,400,400,600] #costo de no cubrir el vuelo uf = [2000,1000,1000,9000,7000,2000,5000,7000,4000,3000] #costo de cada tripulacion que se desplaza en el vuelo f df = [[57, 115, 90, 130, 112, 191, 121, 173, 102, 147], [198, 173, 183, 154, 193, 176, 116, 169, 126, 172], [135, 146, 162, 199, 124, 52, 115, 148, 55, 63], [90, 56, 140, 194, 106, 195, 175, 182, 138, 66], [69, 142, 126, 81, 105, 74, 87, 148, 102, 103], [89, 59, 135, 157, 86, 76, 161, 55, 192, 194], [133, 183, 75, 87, 132, 91, 121, 185, 116, 93], [171, 89, 86, 131, 138, 175, 66, 101, 106, 132], [175, 129, 116, 172, 191, 104, 153, 191, 126, 143], [168, 172, 136, 139, 156, 196, 185, 89, 145, 174]] #costo de no asignar emparejamiento a la tripulacion k qk= [400,500,600,400,200,100,500,300,300,500] #1 si ek vuelo f esta cubierto por el emparejamiento p afp=50

#vuelo = [A,B,C,D,E,F,G,H,I,J] k = 0 print("-----------------------------\nEstado inicial\n-----------------------------\n") for i in range(len(matriz)): k = k + 1 vuelo = "" c = 0 ceros = 0 for j in range(len(matriz)): c = c + 1 if matriz[i][j]==1: ceros = ceros + 1 vuelo = vuelo + "f" + str(c) + " " if ceros == 0: vuelo = "---------sin asignar---------" print(f"La tripulacion K{k} puede atender los vuelos: {vuelo}")

# generar posibles atenciones (cromosoma) # se tiene presente las posibilidadesde atencion para que el cromosoma sea factible emparejamiento = [] bin = [0,1] pos = [] for i in range(len(matriz)): emparejamiento.append([]) c = 0 for j in range(len(matriz)): c = c + 1 if matriz[i][j]==1 and j not in pos: #puede realizarse o no el emparejamiento emparejamiento[i].append(random.choice(bin)) #registrar los emparejamientos ya realizados if emparejamiento[i][j] == 1: pos.append(j) else: emparejamiento[i].append(0) print(str(pos) + "\n") emparejamiento

def Emparejamiento (matriz): emparejamiento = [] bin = [0,1] pos = [] for i in range(len(matriz)): emparejamiento.append([]) c = 0 for j in range(len(matriz)): c = c + 1 if matriz[i][j]==1 and j not in pos: #puede realizarse o no el emparejamiento emparejamiento[i].append(random.choice(bin)) #registrar los emparejamientos ya realizados if emparejamiento[i][j] == 1: pos.append(j) else: emparejamiento[i].append(0) print(str(pos) + "\n") return emparejamiento emparejamiento

#Funcion Objetivo #cp = [200,300,400,200,300,500,300,400,400,600] FO= [] bin = [0,1] for i in range(10): z = 0 NoEmp = 0 for j in range(10): if emparejamiento[i][j] == 0: NoEmp = NoEmp + 1 z = z + emparejamiento[i][j]*cp[j] + emparejamiento[i][j]*df[i][j] if NoEmp == 10: z = z + qk[j] FO.append(z) print(FO) nc = [] for fil in range(10): NoCubierto = 0 for col in range(10): NoCubierto = emparejamiento[col][fil] + NoCubierto if NoCubierto == 0: nc.append(uf[fil]) print(f"nc {nc}") aa = 0 for suma in range(len(FO)): aa = FO[suma] + aa aaa = 0 for suma in range(len(nc)): aaa = FO[suma] + aaa fitness = aa + aaa print(f"fitness : {fitness}")

#comparar listas a = Emparejamiento(matriz) b = Emparejamiento(matriz) emp_a = [] pos_a = [] emp_b = [] pos_b = [] #valores de a for i in range(10): emp_a = [] for j in range(10): if a[i]==b[j]: booleano = True else: booleano = False emp_a.append(booleano) print(f"a{i} {a[i]} ----> b{j} {b[j]} {booleano}") #a[i]==b[j] print("-------------------------------------------------------------------------------") if True not in emp_a: pos_a.append(i) print(pos_a) #valores de b for i in range(10): emp_b = [] for j in range(10): if b[i]==a[j]: booleano = True else: booleano = False emp_b.append(booleano) print("-------------------------------------------------------------------------------") if True not in emp_b: pos_b.append(i) print(pos_b)

#comparar listas a = Emparejamiento(matriz) b = Emparejamiento(matriz) emp_a = [] pos_a = [] emp_b = [] pos_b = [] #valores de a for i in range(10): emp_a = [] for j in range(10): if a[i]==b[j]: booleano = True else: booleano = False emp_a.append(booleano) print(f"a{i} {a[i]} ----> b{j} {b[j]} {booleano}") print("-------------------------------------------------------------------------------") if True not in emp_a: pos_a.append(i) print(pos_a) #valores de b for i in range(10): emp_b = [] for j in range(10): if b[i]==a[j]: booleano = True else: booleano = False emp_b.append(booleano) print("-------------------------------------------------------------------------------") if True not in emp_b: pos_b.append(i) print(pos_b)

a = Emparejamiento(matriz) b = Emparejamiento(matriz) f1 = [] k1 = [] for i in range(10): for j in range(10): if a[i][j]==1: f1.append(j) k1.append(i) print("cromosomas") print(f"f (vuelo) : {f1}") print(f"k (tripulacion): {k1}") print("-----------------|-|--|--|--|--|--|--|--|--|--|") f2 = [] k2 = [] for i in range(10): for j in range(10): if b[i][j]==1: f2.append(j) k2.append(i) print(f"f (vuelo) : {f2}") print(f"k (tripulacion): {k2}")

print(f1) print(k1) print("") print(f2) print(k2)

f_hijo = [] k_hijo = [] posicion = [] for vu in range(10): # print(vu) eleccion = random.randint(0,1) condicion_1 = vu in f1 condicion_2 = vu in f2 if condicion_1 or condicion_2 == True: if eleccion == 0: if vu not in f1: #posicion.append(f2.index(vu)) pos = f2.index(vu) f_hijo.append(vu) k_hijo.append(k2[pos]) else: #posicion.append(f1.index(vu)) pos = f1.index(vu) f_hijo.append(vu) k_hijo.append(k1[pos]) elif eleccion ==1: if vu not in f2: #posicion.append(f2.index(vu)) pos = f1.index(vu) f_hijo.append(vu) k_hijo.append(k1[pos]) else: #posicion.append(f2.index(vu)) pos = f2.index(vu) f_hijo.append(vu) k_hijo.append(k2[pos]) print("cromosoma hijo") print(f"f (vuelo) : {f_hijo}") print(f"k (tripulacion): {k_hijo}")

k2

hijo = [] for i in range(10): hijo.append([]) for j in range(10): hijo[i].append(0) for cr in range(len(f_hijo)): hijo[k_hijo[cr]][f_hijo[cr]] = 1 hijo

#crear poblacion poblacion = [] for i in range(0, 10): poblacion.append(Emparejamiento(matriz)) poblacion

#seleccionar poblacion de elite def Fitness(emparejamiento, cp, df, qk): FO= [] bin = [0,1] for i in range(10): z = 0 NoEmp = 0 for j in range(10): if emparejamiento[i][j] == 0: NoEmp = NoEmp + 1 z = z + emparejamiento[i][j]*cp[j] + emparejamiento[i][j]*df[i][j] if NoEmp == 10: z = z + qk[j] FO.append(z) print(FO) nc = [] for fil in range(10): NoCubierto = 0 for col in range(10): NoCubierto = emparejamiento[col][fil] + NoCubierto if NoCubierto == 0: nc.append(uf[fil]) print(nc) aa = 0 for suma in range(len(FO)): aa = FO[suma] + aa aaa = 0 for suma in range(len(nc)): aaa = FO[suma] + aaa fitness = aa + aaa print(f"fitness : {fitness}") return fitness

#Evaluar poblacion def Evaluar(poblacion,cp,df,qk): resultados = [] for i in range(len(poblacion)): fo = Fitness(poblacion[i], cp, df, qk) resultados.append(fo) return resultados rr = Evaluar(poblacion,cp,df,qk)

rr

#saber el ranking de las posiciones orden = sorted(rr, reverse = False) #print(orden) print(f"Ranking : {orden}")

posicion = [] for p in range(len(orden)): posicion.append(rr.index(orden[p])) posicion

#seleccion de poblacion de elite, individuos que pasan a la siguiente generacion print("los mejores individuos son: ") for e in range(10): a = "cromosoma :" + str(poblacion[posicion[e]]) + " costo: " + str (rr[posicion[e]]) print(a)

# ver los cromosomas de la poblacion for pob in range(len(poblacion)): f1 = [] k1 = [] for i in range(10): for j in range(10): if poblacion[pob][i][j]==1: f1.append(j) k1.append(i) print(f"cromosoma {pob} Funcion Objetivo: {rr[pob]} ") print(f"ƒ (vuelo) : {f1}") print(f"k (tripulacion): {k1}")

def orden(resultados): #saber el ranking de las posiciones orden = sorted(resultados, reverse = False) #print(orden) print(f"Ranking : {orden}") print("--------------------------------------------------------------------") return orden o = orden(rr)

def Posicion(resultados, orden): posicion = [] for p in range(len(orden)): posicion.append(resultados.index(orden[p])) return posicion possss = Posicion(rr, o) possss

def elite(matriz,resultados,posicion,pe): top = [] for t in range(pe): top.append(matriz[posicion[t]]) #seleccion de poblacion de elite, individuos que pasan a la siguiente generacion #print("los mejores individuos son: ") #print(top) return top t = elite(poblacion, rr, possss, pe) t

#crear lista de combinaciones de padres def ListaPares(elite,pe): largo = pe pares = [] c = 0 for i in range(largo): dos = [] c = i for ji in range(largo): c = c + 1 if c <= (largo-1): print(f"{i} {c}") dos.append(i) dos.append(c) pares.append(dos) if len(dos)== 2: dos = [] return pares pares = ListaPares(elite,pe)

pares

kakaka = pares[len(pares)-1]

def ParesPadres(pares,poblacion): pos_p1 = pares[random.randint(0,len(pares)-1)][0] pos_p2 = pares[random.randint(0,len(pares)-1)][1] a = poblacion[pos_p1] b = poblacion[pos_p2] f1 = [] k1 = [] for i in range(10): for j in range(10): if a[i][j]==1: f1.append(j) k1.append(i) print("cromosomas") print(f"f (vuelo) : {f1}") print(f"k (tripulacion): {k1}") print("-----------------|-|--|--|--|--|--|--|--|--|--|") f2 = [] k2 = [] for i in range(10): for j in range(10): if b[i][j]==1: f2.append(j) k2.append(i) print(f"f (vuelo) : {f2}") print(f"k (tripulacion): {k2}") return f1,k1,f2,k2

print("cromosomas") print("padre 1") print(f"f (vuelo) : {f1}") print(f"k (tripulacion): {k1}") print("-----------------|-|--|--|--|--|--|--|--|--|--|") print("padre 2") print(f"f (vuelo) : {f2}") print(f"k (tripulacion): {k2}")

def cruce(f1,k1,f2,k2): f_hijo = [] k_hijo = [] posicion = [] for vu in range(10): # print(vu) eleccion = random.randint(0,1) condicion_1 = vu in f1 condicion_2 = vu in f2 if condicion_1 or condicion_2 == True: if eleccion == 0: if vu not in f1: #posicion.append(f2.index(vu)) pos = f2.index(vu) f_hijo.append(vu) k_hijo.append(k2[pos]) else: #posicion.append(f1.index(vu)) pos = f1.index(vu) f_hijo.append(vu) k_hijo.append(k1[pos]) elif eleccion ==1: if vu not in f2: #posicion.append(f2.index(vu)) pos = f1.index(vu) f_hijo.append(vu) k_hijo.append(k1[pos]) else: #posicion.append(f2.index(vu)) pos = f2.index(vu) f_hijo.append(vu) k_hijo.append(k2[pos]) print("cromosoma hijo---------------------------------") print(f"f (vuelo) : {f_hijo}") print(f"k (tripulacion): {k_hijo}") print("") return f_hijo,k_hijo

print("cromosoma hijo---------------------------------") print(f"f (vuelo) : {f_hijo}") print(f"k (tripulacion): {k_hijo}")

hijos = [] for i in range(5): f1,k1,f2,k2 = ParesPadres(pares,t) f_hijo,k_hijo = cruce(f1,k1,f2,k2) hijo = RepresentacionHijo(f_hijo,k_hijo) hijo_mutado = mutacion(hijo,matriz,p_mutacion) hijos.append(hijo_mutado)

hijos

def RepresentacionHijo(f_hijo,k_hijo): hijo = [] for i in range(10): hijo.append([]) for j in range(10): hijo[i].append(0) for cr in range(len(f_hijo)): hijo[k_hijo[cr]][f_hijo[cr]] = 1 return hijo

hijo

[[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1], [1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

for fil in range(10): NoCubierto = 0 for col in range(10): NoCubierto = emparejamiento[col][fil] + NoCubierto if NoCubierto == 0: nc.append(uf[fil])

reubicacion = random.randint(0,9) while matriz[reubicacion][3] == 1: reubicacion = random.randint(0,9) reubicacion

def mutacion(hijo,matriz,p_mutacion): cambiofila = [] cambiocolumna = [] for fila in range(10): for columna in range(10): if hijo[fila][columna]==1: if (fila not in cambiofila) and (columna not in cambiocolumna): mut = random.uniform(0,1) if mut <= p_mutacion: reubicacion = random.randint(0,9) while matriz[reubicacion][columna] == 1: reubicacion = random.randint(0,9) hijo[fila][columna] = 0 hijo[reubicacion][columna] = 1 cambiofila.append(reubicacion) cambiocolumna.append(columna) return hijo

#nueva generacion (5 x elite + 5 x hijos) ng = t + hijos len(ng)

#definir los costos #costo de asignar el emparejamiento p perteneciente a Pk a la tripulacion k cp = [200,300,400,200,300,500,300,400,400,600] #costo de no cubrir el vuelo uf = [2000,1000,1000,9000,7000,2000,5000,7000,4000,3000] #costo de cada tripulacion que se desplaza en el vuelo f df = [[57, 115, 90, 130, 112, 191, 121, 173, 102, 147], [198, 173, 183, 154, 193, 176, 116, 169, 126, 172], [135, 146, 162, 199, 124, 52, 115, 148, 55, 63], [90, 56, 140, 194, 106, 195, 175, 182, 138, 66], [69, 142, 126, 81, 105, 74, 87, 148, 102, 103], [89, 59, 135, 157, 86, 76, 161, 55, 192, 194], [133, 183, 75, 87, 132, 91, 121, 185, 116, 93], [171, 89, 86, 131, 138, 175, 66, 101, 106, 132], [175, 129, 116, 172, 191, 104, 153, 191, 126, 143], [168, 172, 136, 139, 156, 196, 185, 89, 145, 174]] #costo de no asignar emparejamiento a la tripulacion k qk= [400,500,600,400,200,100,500,300,300,500] #1 si ek vuelo f esta cubierto por el emparejamiento p afp=50

matriz = [] bin = [0,1] for i in range(10): matriz.append([]) for j in range(10): matriz[i].append(random.choice(bin)) k = 0 print("-----------------------------\nEstado inicial\n-----------------------------\n") for i in range(len(matriz)): k = k + 1 vuelo = "" c = 0 ceros = 0 for j in range(len(matriz)): c = c + 1 if matriz[i][j]==1: ceros = ceros + 1 vuelo = vuelo + "f" + str(c) + " " if ceros == 0: vuelo = "---------sin asignar---------" print(f"La tripulacion K{k} puede atender los vuelos: {vuelo}") #emparejamiento = Emparejamiento (matriz) #crear poblacion con combinaciones viables poblacion = [] for i in range(0, 10): poblacion.append(Emparejamiento(matriz)) #listas para los graficos grafico = [] FitnessPromedio = [] #----------------------------inicio------------------------------------------------------ for generation in range(1000): # cambiar a g #leer represntacion cromosomica de la poblacion for pob in range(len(poblacion)): f1 = [] k1 = [] for i in range(10): for j in range(10): if poblacion[pob][i][j]==1: f1.append(j) k1.append(i) print(f"cromosoma {pob} Funcion Objetivo: {rr[pob]} ") print(f"ƒ (vuelo) : {f1}") print(f"k (tripulacion): {k1}") #evaluar fenotipo de la poblacion rr = Evaluar(poblacion,cp,df,qk) #grafico grafico.append(rr[0]) mean = np.mean(rr) FitnessPromedio.append(mean) #ordenar la lista de menor a mayor fitness o = orden(rr) #posiciones de la lista ordenada position = Posicion(rr, o) #lista de los mejores 5 individuos t = elite(poblacion, rr, position, pe) pares = ListaPares(elite,pe) hijos = [] for i in range(5): f1,k1,f2,k2 = ParesPadres(pares,t) f_hijo,k_hijo = cruce(f1,k1,f2,k2) hijo = RepresentacionHijo(f_hijo,k_hijo) hijo_mutado = mutacion(hijo,matriz,p_mutacion) hijos.append(hijo_mutado) ng = t + hijos poblacion = ng

grafico[999]

ejex = [] cuenta = 0 for j in range(len (grafico)): cuenta = cuenta + 1 ejex.append(cuenta) import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() generaciones = ejex fitness = grafico ax.plot(generaciones, fitness, marker = 'o') plt.figure(figsize=(20,10)) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(figsize=(30,10)) x = ejex y = grafico plt.plot(x, y,'--') x1 = ejex y1 = FitnessPromedio plt.plot(x1, y1, '-') plt.xlabel("X - Generación") plt.ylabel("Y - Costo solución") plt.title("Mejor Fitness vs Fitness Promedio") plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ejex = [1,2,3,4,5,6,7] mutacion = [0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9] fitness = [4886, 4533,4795, 4549, 4685, 4649, 4572, 4898,5429] plt.figure(figsize=(15,10)) x = mutacion y = fitness plt.plot(x, y,'--') #x1 = mutacion #y1 = FitnessPromedio #plt.plot(x1, y1, '-') plt.xlabel("X - Pb. mutacion") plt.ylabel("Y - Fitness ") plt.title("Fitness vs Probabilidad Mutación") plt.show()

ejex = [] cuenta = 0 for j in range(len (grafico)): cuenta = cuenta + 1 ejex.append(cuenta) import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() generaciones = ejex fitness = grafico ax.plot(generaciones, fitness, marker = 'o') plt.figure(figsize=(20,10)) plt.show()