TruncationSelector.java
001 /*
002  * Java Genetic Algorithm Library (jenetics-8.0.0).
003  * Copyright (c) 2007-2024 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.util.ISeq;
027 import io.jenetics.util.MSeq;
028 import io.jenetics.util.Seq;
029 
030 /**
031  * In truncation selection, individuals are sorted according to their fitness.
032  * Only the n  best individuals are selected. The truncation selection is a very
033  * basic selection algorithm. It has its strength in fast selecting individuals
034  * in large populations, but is not very often used in practice.
035  *
036  @see <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Truncation_selection">
037  *          Wikipedia: Truncation selection
038  *      </a>
039  *
040  @author <a href="mailto:franz.wilhelmstoetter@gmail.com">Franz Wilhelmstötter</a>
041  @since 1.0
042  @version 5.0
043  */
044 public final class TruncationSelector<
045     extends Gene<?, G>,
046     extends Comparable<? super C>
047 >
048     implements Selector<G, C>
049 {
050 
051     private final int _n;
052 
053     /**
054      * Create a new {@code TruncationSelector} object, where the worst selected
055      * individual has rank {@code n}. This means, if you want to select
056      * {@code count} individuals, the worst selected individual has rank
057      * {@code n}. If {@code count > n}, the selected population will contain
058      <em>duplicate</em> individuals.
059      *
060      @since 3.8
061      *
062      @param n the worst rank of the selected individuals
063      @throws IllegalArgumentException if {@code n < 1}
064      */
065     public TruncationSelector(final int n) {
066         if (n < 1) {
067             throw new IllegalArgumentException(format(
068                 "n must be greater or equal 1, but was %d.", n
069             ));
070         }
071 
072         _n = n;
073     }
074 
075     /**
076      * Create a new TruncationSelector object.
077      */
078     public TruncationSelector() {
079         this(Integer.MAX_VALUE);
080     }
081 
082     /**
083      * This method sorts the population in descending order while calculating
084      * the selection probabilities. If the selection size is greater the
085      * population size, the whole population is duplicated until the desired
086      * sample size is reached.
087      *
088      @throws NullPointerException if the {@code population} or {@code opt} is
089      *         {@code null}.
090      */
091     @Override
092     public ISeq<Phenotype<G, C>> select(
093         final Seq<Phenotype<G, C>> population,
094         final int count,
095         final Optimize opt
096     ) {
097         requireNonNull(population, "Population");
098         requireNonNull(opt, "Optimization");
099         if (count < 0) {
100             throw new IllegalArgumentException(format(
101                 "Selection count must be greater or equal then zero, but was %s",
102                 count
103             ));
104         }
105 
106         final MSeq<Phenotype<G, C>> selection = MSeq
107             .ofLength(population.isEmpty() : count);
108 
109         if (count > && !population.isEmpty()) {
110             final MSeq<Phenotype<G, C>> copy = population.asISeq().copy();
111             copy.sort((a, b->
112                 opt.<C>descending().compare(a.fitness(), b.fitness()));
113 
114             int size = count;
115             do {
116                 final int length = min(min(copy.size(), size), _n);
117                 for (int i = 0; i < length; ++i) {
118                     selection.set((count - size+ i, copy.get(i));
119                 }
120 
121                 size -= length;
122             while (size > 0);
123         }
124 
125         return selection.toISeq();
126     }
127 
128     @Override
129     public String toString() {
130         return getClass().getName();
131     }
132 
133 }