Algoritmo metaheurístico basado en estimación de distribuciones de probabilidad. Más...

Diagrama de herencia de metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm

Diagrama de colaboración de metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm:

Métodos públicos
	DistributionEstimationAlgorithm ()
	Constructor por defecto del algoritmo de estimación de distribuciones.
State	MaxValue (List< State > listInd)
	Obtiene el estado con el valor máximo de evaluación.
State	generate (Integer operatornumber) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException
	Genera un nuevo estado candidato mediante estimación de distribuciones.
State	getReference ()
	Obtiene el estado de referencia con mejor evaluación.
List< State >	getReferenceList ()
	Obtiene una copia de la lista de referencias.
GeneratorType	getType ()
	Obtiene el tipo de generador.
void	setInitialReference (State stateInitialRef)
	Establece el estado de referencia inicial.
void	updateReference (State stateCandidate, Integer countIterationsCurrent) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException
	Actualiza la lista de referencias con un nuevo candidato.
List< State >	getListStateRef ()
	Obtiene la lista de estados de referencia desde la estrategia.
List< State >	getListReference ()
	Obtiene la lista de referencias.
void	setListReference (List< State > listReference)
	Establece la lista de referencias.
GeneratorType	getGeneratorType ()
	Obtiene el tipo de generador.
void	setGeneratorType (GeneratorType generatorType)
	Establece el tipo de generador.
List< State >	getfathersList () throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException
	Obtiene la lista de padres seleccionados.
List< State >	getSonList ()
	Obtiene la lista de estados hijos generados.
boolean	awardUpdateREF (State stateCandidate)
	Verifica si el candidato está en la lista de referencias.
float	getWeight ()
	Obtiene el peso actual del generador.
void	setWeight (float weight)
	Establece el peso del generador.
DistributionType	getDistributionType ()
	Obtiene el tipo de distribución.
void	setDistributionType (DistributionType distributionType)
	Establece el tipo de distribución.
int[]	getListCountBetterGender ()
	Obtiene el historial de mejoras por período.
int[]	getListCountGender ()
	Obtiene el historial de uso por período.
float[]	getTrace ()
	Obtiene el historial de trazas.

Atributos públicos estáticos
static List< State >	sonList = new ArrayList<State>()
	Lista de estados hijos generados.
static ReplaceType	replaceType
	Tipo de reemplazo de soluciones.
static SelectionType	selectionType
	Tipo de selección de padres.
static int	truncation
	Tamaño de truncamiento para la selección.
static int	countRef = 0
	Contador de referencias.

Atributos privados
State	stateReferenceDA
	Estado de referencia del algoritmo de estimación de distribuciones.
List< State >	referenceList = new ArrayList<State>()
	Lista de estados de referencia para la estimación de distribuciones.
IFFactoryFatherSelection	iffatherselection
	Factoría para la selección de padres.
IFFSampling	iffsampling
	Factoría para el muestreo de soluciones.
IFFactoryReplace	iffreplace
	Factoría para el reemplazo de soluciones.
DistributionType	distributionType
	Tipo de distribución utilizada.
SamplingType	Samplingtype
	Tipo de muestreo utilizado.
GeneratorType	generatorType
	Tipo de generador metaheurístico.
float	weight
	Peso del generador.
int[]	betterCountByPeriod = new int[10]
	Contador de mejoras por período para problemas dinámicos.
int[]	usageCountByPeriod = new int[10]
	Contador de uso por período para problemas dinámicos.
float[]	listTrace = new float[1200000]
	Historial de trazas del peso.

Otros miembros heredados
Atributos públicos heredados de metaheuristics.generators.Generator
int	countGender
	Contador de uso del generador.
int	countBetterGender
	Contador de mejoras del generador.
int[]	listCountBetterGender
	Array con las mejoras de cada generador en períodos de 10, acumulativo.

Descripción detallada

Algoritmo metaheurístico basado en estimación de distribuciones de probabilidad.

Esta clase implementa el algoritmo EDA que genera nuevas soluciones mediante la estimación de distribuciones de probabilidad a partir de un conjunto de soluciones prometedoras.

Documentación de constructores y destructores

◆ DistributionEstimationAlgorithm()

metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.DistributionEstimationAlgorithm ( )

Constructor por defecto del algoritmo de estimación de distribuciones.

Inicializa el algoritmo con los parámetros por defecto, incluyendo tipo de distribución univariada, muestreo probabilístico y peso inicial de 50.

Gráfico de llamadas de esta función:

Gráfico de llamadas a esta función:

Documentación de funciones miembro

◆ awardUpdateREF()

boolean metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.awardUpdateREF ( State stateCandidate )

Verifica si el candidato está en la lista de referencias.

Parámetros

stateCandidate Estado candidato a verificar

Devuelve: true si el candidato está en las referencias, false en caso contrario

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ generate()

State metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.generate ( Integer operatornumber ) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException

Genera un nuevo estado candidato mediante estimación de distribuciones.

Parámetros

operatornumber Número de operador a utilizar

Devuelve: Estado candidato generado

Excepciones

IllegalArgumentException	Si los argumentos son inválidos
SecurityException	Si hay problemas de seguridad
ClassNotFoundException	Si no se encuentra una clase
InstantiationException	Si hay error en la instanciación
IllegalAccessException	Si hay acceso ilegal
InvocationTargetException	Si hay error en la invocación
NoSuchMethodException	Si no se encuentra un método

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

Gráfico de llamadas de esta función:

◆ getDistributionType()

DistributionType metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getDistributionType ( )

Obtiene el tipo de distribución.

Devuelve: Tipo de distribución utilizada

◆ getfathersList()

List< State > metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getfathersList ( ) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException

Obtiene la lista de padres seleccionados.

Devuelve: Lista de estados padres seleccionados

Excepciones

IllegalArgumentException	Si los argumentos son inválidos
SecurityException	Si hay problemas de seguridad
ClassNotFoundException	Si no se encuentra una clase
InstantiationException	Si hay error en la instanciación
IllegalAccessException	Si hay acceso ilegal
InvocationTargetException	Si hay error en la invocación
NoSuchMethodException	Si no se encuentra un método

Gráfico de llamadas de esta función:

Gráfico de llamadas a esta función:

◆ getGeneratorType()

GeneratorType metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getGeneratorType ( )

Obtiene el tipo de generador.

Devuelve: Tipo de generador

◆ getListCountBetterGender()

int[] metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getListCountBetterGender ( )

Obtiene el historial de mejoras por período.

Devuelve: Array con el contador de mejoras

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getListCountGender()

int[] metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getListCountGender ( )

Obtiene el historial de uso por período.

Devuelve: Array con el contador de uso

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getListReference()

List< State > metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getListReference ( )

Obtiene la lista de referencias.

Devuelve: Lista de estados de referencia

Gráfico de llamadas a esta función:

◆ getListStateRef()

List< State > metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getListStateRef ( )

Obtiene la lista de estados de referencia desde la estrategia.

Devuelve: Lista de estados de referencia

Gráfico de llamadas de esta función:

Gráfico de llamadas a esta función:

◆ getReference()

State metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getReference ( )

Obtiene el estado de referencia con mejor evaluación.

Devuelve: Estado de referencia óptimo de la lista

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

Gráfico de llamadas de esta función:

◆ getReferenceList()

List< State > metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getReferenceList ( )

Obtiene una copia de la lista de referencias.

Devuelve: Lista de estados de referencia

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getSonList()

List< State > metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getSonList ( )

Obtiene la lista de estados hijos generados.

Devuelve: Lista de estados hijos

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getTrace()

float[] metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getTrace ( )

Obtiene el historial de trazas.

Devuelve: Array con el historial de trazas

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getType()

GeneratorType metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getType ( )

Obtiene el tipo de generador.

Devuelve: Tipo de generador DISTRIBUTION_ESTIMATION_ALGORITHM

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ getWeight()

float metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.getWeight ( )

Obtiene el peso actual del generador.

Devuelve: Peso del generador

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ MaxValue()

State metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.MaxValue ( List< State > listInd )

Obtiene el estado con el valor máximo de evaluación.

Parámetros

listInd Lista de estados a evaluar

Devuelve: Estado con la mejor evaluación

Gráfico de llamadas de esta función:

Gráfico de llamadas a esta función:

◆ setDistributionType()

void metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.setDistributionType ( DistributionType distributionType )

Establece el tipo de distribución.

Parámetros

distributionType Nuevo tipo de distribución

◆ setGeneratorType()

void metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.setGeneratorType ( GeneratorType generatorType )

Establece el tipo de generador.

Parámetros

generatorType Nuevo tipo de generador

◆ setInitialReference()

void metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.setInitialReference ( State stateInitialRef )

Establece el estado de referencia inicial.

Parámetros

stateInitialRef Estado de referencia inicial

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ setListReference()

void metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.setListReference ( List< State > listReference )

Establece la lista de referencias.

Parámetros

listReference Nueva lista de estados de referencia

◆ setWeight()

void metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.setWeight ( float weight )

Establece el peso del generador.

Parámetros

weight Nuevo peso del generador

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

◆ updateReference()

void metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.updateReference	(	State	stateCandidate,
		Integer	countIterationsCurrent ) throws IllegalArgumentException, SecurityException, ClassNotFoundException, InstantiationException, IllegalAccessException, InvocationTargetException, NoSuchMethodException

Actualiza la lista de referencias con un nuevo candidato.

Parámetros

stateCandidate	Estado candidato a evaluar
countIterationsCurrent	Iteración actual

Excepciones

IllegalArgumentException	Si los argumentos son inválidos
SecurityException	Si hay problemas de seguridad
ClassNotFoundException	Si no se encuentra una clase
InstantiationException	Si hay error en la instanciación
IllegalAccessException	Si hay acceso ilegal
InvocationTargetException	Si hay error en la invocación
NoSuchMethodException	Si no se encuentra un método

Reimplementado de metaheuristics.generators.Generator.

Gráfico de llamadas de esta función:

Tamaño de truncamiento para la selección.

◆ usageCountByPeriod

int [] metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.usageCountByPeriod = new int[10]

private

Contador de uso por período para problemas dinámicos.

◆ weight

float metaheuristics.generators.DistributionEstimationAlgorithm.weight

private

Peso del generador.

La documentación de esta clase está generada del siguiente archivo:

src/main/java/metaheuristics/generators/DistributionEstimationAlgorithm.java

Métodos públicos

Atributos públicos estáticos

Atributos privados

Otros miembros heredados

Descripción detallada

Documentación de constructores y destructores

◆ DistributionEstimationAlgorithm()

Documentación de funciones miembro

◆ awardUpdateREF()

◆ generate()

◆ getDistributionType()

◆ getfathersList()

◆ getGeneratorType()

◆ getListCountBetterGender()

◆ getListCountGender()

◆ getListReference()

◆ getListStateRef()

◆ getReference()

◆ getReferenceList()

◆ getSonList()

◆ getTrace()

◆ getType()

◆ getWeight()

◆ MaxValue()

◆ setDistributionType()

◆ setGeneratorType()

◆ setInitialReference()

◆ setListReference()

◆ setWeight()

◆ updateReference()

Documentación de datos miembro

◆ betterCountByPeriod

◆ countRef

◆ distributionType

◆ generatorType

◆ iffatherselection

◆ iffreplace

◆ iffsampling

◆ listTrace

◆ referenceList

◆ replaceType

◆ Samplingtype

◆ selectionType

◆ sonList

◆ stateReferenceDA

◆ truncation

◆ usageCountByPeriod

◆ weight