| 
001 /*002  * Java Genetic Algorithm Library (jenetics-4.3.0).
 003  * Copyright (c) 2007-2018 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.ext;
 021
 022 import static java.lang.Math.min;
 023
 024 import java.util.Random;
 025
 026 import io.jenetics.Chromosome;
 027 import io.jenetics.Genotype;
 028 import io.jenetics.Phenotype;
 029 import io.jenetics.Recombinator;
 030 import io.jenetics.util.ISeq;
 031 import io.jenetics.util.MSeq;
 032 import io.jenetics.util.RandomRegistry;
 033
 034 import io.jenetics.ext.util.FlatTree;
 035 import io.jenetics.ext.util.FlatTreeNode;
 036 import io.jenetics.ext.util.TreeNode;
 037
 038 /**
 039  * Abstract implementation of tree base crossover recombinator. This class
 040  * simplifies the implementation of tree base crossover implementation, by doing
 041  * the transformation of the flattened tree genes to actual trees and vice versa.
 042  * Only the {@link #crossover(TreeNode, TreeNode)} method must be implemented.
 043  *
 044  * @author <a href="mailto:franz.wilhelmstoetter@gmail.com">Franz Wilhelmstötter</a>
 045  * @version 3.9
 046  * @since 3.9
 047  */
 048 public abstract class TreeCrossover<
 049     G extends TreeGene<?, G>,
 050     C extends Comparable<? super C>
 051 >
 052     extends Recombinator<G, C>
 053 {
 054
 055     /**
 056      * Constructs an tree crossover with a given recombination probability.
 057      *
 058      * @param probability the recombination probability
 059      * @throws IllegalArgumentException if the {@code probability} is not in the
 060      *          valid range of {@code [0, 1]}
 061      */
 062     protected TreeCrossover(final double probability) {
 063         super(probability, 2);
 064     }
 065
 066     @Override
 067     protected int recombine(
 068         final MSeq<Phenotype<G, C>> population,
 069         final int[] individuals,
 070         final long generation
 071     ) {
 072         assert individuals.length == 2 : "Required order of 2";
 073         final Random random = RandomRegistry.getRandom();
 074
 075         final Phenotype<G, C> pt1 = population.get(individuals[0]);
 076         final Phenotype<G, C> pt2 = population.get(individuals[1]);
 077         final Genotype<G> gt1 = pt1.getGenotype();
 078         final Genotype<G> gt2 = pt2.getGenotype();
 079
 080         //Choosing the Chromosome index for crossover.
 081         final int chIndex = random.nextInt(min(gt1.length(), gt2.length()));
 082
 083         final MSeq<Chromosome<G>> c1 = gt1.toSeq().copy();
 084         final MSeq<Chromosome<G>> c2 = gt2.toSeq().copy();
 085
 086         crossover(c1, c2, chIndex);
 087
 088         //Creating two new Phenotypes and exchanging it with the old.
 089         population.set(
 090             individuals[0],
 091             pt1.newInstance(Genotype.of(c1.toISeq()), generation)
 092         );
 093         population.set(
 094             individuals[1],
 095             pt2.newInstance(Genotype.of(c2.toISeq()), generation)
 096         );
 097
 098         return getOrder();
 099     }
 100
 101     // Since the allele type "A" is not part of the type signature, we have to
 102     // do some unchecked casts to make it "visible" again. The implementor of
 103     // the abstract "crossover" method usually don't have to do additional casts.
 104     private <A> void crossover(
 105         final MSeq<Chromosome<G>> c1,
 106         final MSeq<Chromosome<G>> c2,
 107         final int index
 108     ) {
 109         @SuppressWarnings("unchecked")
 110         final TreeNode<A> tree1 = (TreeNode<A>)TreeNode.ofTree(c1.get(index).getGene());
 111         @SuppressWarnings("unchecked")
 112         final TreeNode<A> tree2 = (TreeNode<A>)TreeNode.ofTree(c2.get(index).getGene());
 113
 114         crossover(tree1, tree2);
 115
 116         final FlatTreeNode<A> flat1 = FlatTreeNode.of(tree1);
 117         final FlatTreeNode<A> flat2 = FlatTreeNode.of(tree2);
 118
 119         @SuppressWarnings("unchecked")
 120         final TreeGene<A, ?> template = (TreeGene<A, ?>)c1.get(0).getGene();
 121
 122         final ISeq<G> genes1 = flat1.map(tree -> gene(template, tree));
 123         final ISeq<G> genes2 = flat2.map(tree -> gene(template, tree));
 124
 125         c1.set(index, c1.get(index).newInstance(genes1));
 126         c2.set(index, c2.get(index).newInstance(genes2));
 127     }
 128
 129     @SuppressWarnings("unchecked")
 130     private <A> G gene(
 131         final TreeGene<A, ?> template,
 132         final FlatTree<? extends A, ?> tree
 133     ) {
 134         return (G)template.newInstance(
 135             tree.getValue(),
 136             tree.childOffset(),
 137             tree.childCount()
 138         );
 139     }
 140
 141     /**
 142      * Template method which performs the crossover. The arguments given are
 143      * mutable non null trees.
 144      *
 145      * @param <A> the <em>existential</em> allele type
 146      * @param that the first (chromosome) tree
 147      * @param other he second (chromosome) tree
 148      * @return the number of altered genes
 149      */
 150     protected abstract <A> int crossover(
 151         final TreeNode<A> that,
 152         final TreeNode<A> other
 153     );
 154
 155 }
 |