TruncationSelector.java
001 /*
002  * Java Genetic Algorithm Library (jenetics-4.0.0).
003  * Copyright (c) 2007-2017 Franz Wilhelmstötter
004  *
005  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
006  * you may not use this file except in compliance with the License.
007  * You may obtain a copy of the License at
008  *
009  *      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
010  *
011  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
012  * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
013  * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
014  * See the License for the specific language governing permissions and
015  * limitations under the License.
016  *
017  * Author:
018  *    Franz Wilhelmstötter (franz.wilhelmstoetter@gmail.com)
019  */
020 package io.jenetics;
021 
022 import static java.lang.Math.min;
023 import static java.lang.String.format;
024 import static java.util.Objects.requireNonNull;
025 
026 import io.jenetics.internal.util.Equality;
027 import io.jenetics.internal.util.Hash;
028 import io.jenetics.util.ISeq;
029 import io.jenetics.util.MSeq;
030 import io.jenetics.util.Seq;
031 
032 /**
033  * In truncation selection individuals are sorted according to their fitness.
034  * Only the n  best individuals are selected. The truncation selection is a very
035  * basic selection algorithm. It has it's strength in fast selecting individuals
036  * in large populations, but is not very often used in practice.
037  *
038  @see <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Truncation_selection">
039  *          Wikipedia: Truncation selection
040  *      </a>
041  *
042  @author <a href="mailto:franz.wilhelmstoetter@gmail.com">Franz Wilhelmstötter</a>
043  @since 1.0
044  @version 4.0
045  */
046 public final class TruncationSelector<
047     extends Gene<?, G>,
048     extends Comparable<? super C>
049 >
050     implements Selector<G, C>
051 {
052 
053     private final int _n;
054 
055     /**
056      * Create a new {@code TruncationSelector} object, where the worst selected
057      * individual has rank {@code n}. This means, if you want to select
058      * {@code count} individuals, the worst selected individual has rank
059      * {@code n}. If {@code count > n}, the selected population will contain
060      <em>duplicate</em> individuals.
061      *
062      @since 3.8
063      *
064      @param n the worst rank of the selected individuals
065      @throws IllegalArgumentException if {@code n < 1}
066      */
067     public TruncationSelector(final int n) {
068         if (n < 1) {
069             throw new IllegalArgumentException(format(
070                 "n must be greater or equal 1, but was %d.", n
071             ));
072         }
073 
074         _n = n;
075     }
076 
077     /**
078      * Create a new TruncationSelector object.
079      */
080     public TruncationSelector() {
081         this(Integer.MAX_VALUE);
082     }
083 
084     /**
085      * This method sorts the population in descending order while calculating
086      * the selection probabilities. If the selection size is greater the the
087      * population size, the whole population is duplicated until the desired
088      * sample size is reached.
089      *
090      @throws NullPointerException if the {@code population} or {@code opt} is
091      *         {@code null}.
092      */
093     @Override
094     public ISeq<Phenotype<G, C>> select(
095         final Seq<Phenotype<G, C>> population,
096         final int count,
097         final Optimize opt
098     ) {
099         requireNonNull(population, "Population");
100         requireNonNull(opt, "Optimization");
101         if (count < 0) {
102             throw new IllegalArgumentException(format(
103                 "Selection count must be greater or equal then zero, but was %s",
104                 count
105             ));
106         }
107 
108         final MSeq<Phenotype<G, C>> selection = MSeq
109             .ofLength(population.isEmpty() : count);
110 
111         if (count > && !population.isEmpty()) {
112             final MSeq<Phenotype<G, C>> copy = population.asISeq().copy();
113             copy.sort((a, b->
114                 opt.<C>descending().compare(a.getFitness(), b.getFitness()));
115 
116             int size = count;
117             do {
118                 final int length = min(min(copy.size(), size), _n);
119                 for (int i = 0; i < length; ++i) {
120                     selection.set((count - size+ i, copy.get(i));
121                 }
122 
123                 size -= length;
124             while (size > 0);
125         }
126 
127         return selection.toISeq();
128     }
129 
130     @Override
131     public int hashCode() {
132         return Hash.of(getClass()).value();
133     }
134 
135     @Override
136     public boolean equals(final Object obj) {
137         return Equality.ofType(this, obj);
138     }
139 
140     @Override
141     public String toString() {
142         return getClass().getName();
143     }
144 
145 }