
import ag_lbpt.util as util


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# INPUT
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# ArchicoMOCHILAcsv = 'moc_12vp.csv' : Archivo de datos (Producto, Valor, Peso) en formato csv
# PesoMochila = 80              : Peso límite de la mochila
# Iteraciones = 15              : cantidad de veces que se ejecuta el AG
# Generaciones = 50             : Cantidade de generaciones que itera el AG
# Poblacion = 150               : Cantidad de pobladores del AG
# ProbMutacion = 0.5            : Probabilidad de mutación
# TipoMutacion = 'UnPunto'      : El individuo mutante se consigue por permutación de un atributo
# TipoCruce = 'UnPunto'         : la operación cruce se genera en un punto
# GenUnico = False              : Los genes puedenn tener valores repetidos
# IniciFijo = False             : El primer gen puede tomar cualquier valor
# IniciFinFijo = False          : El perimer y último gene puede tomar cualquier valor
# N = 10                        : Cantidad de ciudades
# MinCromosoma = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] : Mínimo valor de los genes (mínima cantidad de productos)
# MaxCromosoma : [9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9] : Máximo valor de los genes (máxima cantidad de productos)
# TipoDato : ['int','int','int','int','int','int','int','int','int','int','int','int'] : Tipo de dato 
#                                 de los genes, 'int' número entero; 'float' número real
# PobElite = 2                  : Indidivuos de la élite
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# OUTPUT
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# AG        : Objeto algoritmo genético
# Solución  : Cromosoma solución al problema
# Costo     : Costo que implica dicha solución 
# Producto  : Productos para los que se evalua la solución, que contiene como ultima fila la solución de AG
#--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

AG, Solucion, Costo, Producto = util.agMOCHILA('moc_12vp.csv', 80, 15, 50, 150, 0.5, 'UnPunto', 'UnPunto', 
                                   False, False, False, 12, [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0], [9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9,9],
                                   ['int','int','int','int','int','int','int','int','int','int','int','int'],
                                   2)
print('Solucion: ', Solucion)
print('Costo: ', Costo)
print(Producto)

Solucion:  [8, 9, 8, 2, 6, 9, 7, 8, 7, 3, 9, 4]
Costo:  0.09586578789694428
                        Producto Valor  Peso Cantidad  Importe
0                         Laptop  4000   3.0        8    32000
1             Camara fotográfica  2600   2.0        9    23400
2                         Casaca   600   4.0        8     4800
3                Botella de agua     7   1.0        2       14
4                          Libro    60   0.5        6      360
5                    Auriculares   180   0.8        9     1620
6                 Kit de auxilio   110   2.5        7      770
7                      Chocolate    18   0.3        8      144
8                      Zapatilla   350   2.5        7     2450
9                   Linterna LED    50   0.6        3      150
10         Repelento de insectos    28   0.5        9      252
11                Cargador solar   200   2.0        4      800
12  PESO E IMPORTE DE LA MOCHILA  None  80.0     None    66760


AG.GraficaCosto()


display(util.muestraMOCHILAValorPeso(Producto))

Algoritmo Genético para: PROBLEMA DE MOCHILA¶

Importación de librería¶

Ejecución de algoritmo genético¶

Evolución de costo¶

Visualización del contenido final de la mochila¶

	Producto	Valor	Peso	Cantidad	Importe
0	Laptop	4000	3.000000	8	32000
1	Camara fotográfica	2600	2.000000	9	23400
2	Casaca	600	4.000000	8	4800
3	Botella de agua	7	1.000000	2	14
4	Libro	60	0.500000	6	360
5	Auriculares	180	0.800000	9	1620
6	Kit de auxilio	110	2.500000	7	770
7	Chocolate	18	0.300000	8	144
8	Zapatilla	350	2.500000	7	2450
9	Linterna LED	50	0.600000	3	150
10	Repelento de insectos	28	0.500000	9	252
11	Cargador solar	200	2.000000	4	800
12	PESO E IMPORTE DE LA MOCHILA	None	80.000000	None	66760