Functional non-threading "genetic algorithm" solution

__main__.py

@@ -0,0 +1,226 @@
+import numpy as np
+import threading
+
+INPUT_FILE = "data/medium.in"
+POPULATION = 1000
+MUTATION_AMOUNT = 250
+ITERATIONS = 30
+
+data = [line for line in open(INPUT_FILE)]
+params = list(map(int, data[0].split(" ")))
+data = [[0 if x=="T" else 1 for x in line] for line in data[1:]]
+data = np.array(data)[:, :-1]
+clusters = np.arange(params[0]*params[1]).reshape((1, params[0], params[1]))
+clusters = np.repeat(clusters, POPULATION, axis=0)+1
+print(params)
+print(data)
+print(clusters[0])
+
+values = {}
+first = True
+
+class myThread (threading.Thread):
+    def __init__(self, cluster, clean, id):
+        threading.Thread.__init__(self)
+        self.cluster = cluster
+        self.clean = clean
+        self.id = id
+        self.result = None
+        self.first = False
+        self.values = {}
+        self.vfunc = np.vectorize(self.myfunc)
+
+    def run(self):
+        # calc fitness
+        self.values = {}
+        self.first = True
+        self.vfunc(self.cluster, data)
+        self.result = get_fitness(self.values, clean=self.clean)
+        print("Exit thread", self.id)
+
+    def myfunc(self, a, b):
+        if self.first:
+            self.first = False
+            return
+        if a not in values:
+            self.values[a] = [0, 0]
+            self.values[a][b] += 1
+
+
+def get_fitnesses(clusts, clean=False):
+    threads = []
+    for i, cluster in enumerate(clusters):
+        if i % 20 == 0:
+            print("fitness", i, iteration)
+        # Create new threads
+        thread = myThread(cluster, clean, i)
+        # Start new Threads
+        thread.start()
+
+        # Add threads to thread list
+        threads.append(thread)
+
+    # Wait for all threads to complete
+    for t in threads:
+        t.join()
+    print("Exiting Main Thread")
+    return np.array([thread.result for thread in threads])
+
+def get_fitness(vals, clean=False):
+    fit = 0
+    for key, val in vals.items():
+        if key == 0:
+            continue
+        size = sum(val)
+        if size <= params[3] and min(val) >= params[2]:
+            fit += size
+        if clean:
+            continue
+        size_diff = params[3]-size
+        if size_diff < 0:
+            fit += 1-size_diff**2
+        elif size_diff > 0:
+            fit += np.exp(-abs(size-params[3]))
+    return fit
+
+
+def get_left_bound(clust, y, x):
+    val = clust[y, x]
+    while x > 0 and val == clust[y, x-1]:
+        x -= 1
+    return (y, x)
+
+
+def get_right_bound(clust, y, x):
+    val = clust[y, x]
+    while x+1 < clust.shape[1] and val == clust[y, x+1]:
+        x += 1
+    return (y, x)
+
+
+def get_top_bound(clust, y, x):
+    val = clust[y, x]
+    while y > 0 and val == clust[y-1, x]:
+        y -= 1
+    return (y, x)
+
+
+def get_bottom_bound(clust, y, x):
+    val = clust[y, x]
+    while y+1 < clust.shape[0] and val == clust[y+1, x]:
+        y += 1
+    return (y, x)
+
+
+def set_area(clust, y1, x1, y2, x2, value):
+    for y in range(y1, y2+1):
+        for x in range(x1, x2+1):
+            clust[y, x] = value
+    return clust
+
+
+def mutation(clust):
+    for _ in range(np.random.random_integers(MUTATION_AMOUNT)):
+        y = np.random.random_integers(params[0])-1
+        x = np.random.random_integers(params[1])-1
+        z = np.random.random()
+        if z < 0.2:
+            if y > 0:  # expand to top
+                yn = y-1
+                _, inner_left = get_left_bound(clust, y, x)
+                _, outer_left = get_left_bound(clust, yn, inner_left)
+                _, inner_right = get_right_bound(clust, y, x)
+                _, outer_right = get_right_bound(clust, yn, inner_right)
+                clust = set_area(clust, yn, outer_left, yn, outer_right, 0)
+                clust = set_area(clust, yn, inner_left, yn, inner_right, clust[y, x])
+        elif z < 0.4:
+            if x > 0:  # expand to left
+                xn = x-1
+                inner_top, _ = get_top_bound(clust, y, x)
+                outer_top, _ = get_top_bound(clust, inner_top, xn)
+                inner_bot, _ = get_bottom_bound(clust, y, x)
+                outer_bot, _ = get_bottom_bound(clust, inner_bot, xn)
+                clust = set_area(clust, outer_top, xn, outer_bot, xn, 0)
+                clust = set_area(clust, inner_top, xn, inner_bot, xn, clust[y, x])
+        elif z < 0.6:
+            if y < params[0]-1:  # expand to bottom
+                yn = y+1
+                _, inner_left = get_left_bound(clust, y, x)
+                _, outer_left = get_left_bound(clust, yn, inner_left)
+                _, inner_right = get_right_bound(clust, y, x)
+                _, outer_right = get_right_bound(clust, yn, inner_right)
+                clust = set_area(clust, yn, outer_left, yn, outer_right, 0)
+                clust = set_area(clust, yn, inner_left, yn, inner_right, clust[y, x])
+        elif z < 0.8:
+            if x < params[1]-1:  # expand to right
+                xn = x+1
+                inner_top, _ = get_top_bound(clust, y, x)
+                outer_top, _ = get_top_bound(clust, inner_top, xn)
+                inner_bot, _ = get_bottom_bound(clust, y, x)
+                outer_bot, _ = get_bottom_bound(clust, inner_bot, xn)
+                clust = set_area(clust, outer_top, xn, outer_bot, xn, 0)
+                clust = set_area(clust, inner_top, xn, inner_bot, xn, clust[y, x])
+        else:
+            pass#clust[y, x] = np.amax(clust)+1
+    return clust
+
+
+
+
+
+
+def myfunc(a, b):
+    global first, values
+    if first:
+        first = False
+        return
+    if a not in values:
+        values[a] = [0, 0]
+    values[a][b] += 1
+vfunc = np.vectorize(myfunc)
+
+# mutation
+xx = MUTATION_AMOUNT
+for i in range(POPULATION):
+    if i % 20 == 0:
+        print("mutation", i)
+    MUTATION_AMOUNT = 500
+    clusters[i] = mutation(clusters[i])
+MUTATION_AMOUNT = xx
+
+for iteration in range(ITERATIONS):
+    fitnesses = get_fitnesses(clusters, clean=False)
+    # calc fitness
+    fitnesses = np.zeros((POPULATION, ))
+    for i, cluster in enumerate(clusters):
+        if i % 20 == 0:
+            print("fitness", i, iteration)
+        values = {}
+        first = True
+        vfunc(cluster, data)
+        fitnesses[i] = get_fitness(values)
+    # select
+    z_exp = [np.exp(i) for i in fitnesses]
+    sum_z_exp = sum(z_exp)
+    softmax = [i / sum_z_exp for i in z_exp]
+    idx = np.random.choice(POPULATION, POPULATION, p=softmax)
+    clusters = clusters[idx, :, :]
+
+    # print best
+    max_idx = np.argmax(fitnesses)
+    print(clusters[max_idx])
+    print(iteration, max(fitnesses))
+
+    # mutation
+    for i in range(POPULATION):
+        clusters[i] = mutation(clusters[i])
+
+fitnesses = np.zeros((POPULATION, ))
+for i, cluster in enumerate(clusters):
+    values = {}
+    first = True
+    vfunc(cluster, data)
+    fitnesses[i] = get_fitness(values, clean=True)
+max_idx = np.argmax(fitnesses)
+print(clusters[max_idx])
+print(max(fitnesses))

data/example.in

@@ -0,0 +1,4 @@
+3 5 1 6
+TTTTT
+TMMMT
+TTTTT

data/medium.in

@@ -0,0 +1,201 @@
+200 250 4 12
+TMMMTTTMMMMTMMTTMTTMTTMMTMMMTTTTTTMTTTTTTMMMMMMMTMMMMTTTMTMMTTTTTTMMMMMTTMTMTMMMTMTTMMTTMMMTTMMMTTTTMTTTMTMMMTTMTMTTMTTMTTTTMMMTTTMMTTMMMTTMMTMTMMTTMMTTMTMMMTMMMTMTTMMTMMTTMTTMMMMMTTTMMMTMMMMMMTMTTMTTTTTMMMMMMTMTMMTTTTMMTTTTMTTTMTMMTTMMTMTTMTTTMTMMTM
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