% program DEMPAG1 demonstruje rozwiazanie zadanie mimalizacji funkcji jednej zmiennej f(x) 
% za pomoca prostego algorytmu genetycznego (PAG)
% z wykorzystaniem Genetic Algoritm Toolbox (GAT)
% Copyright (c), Marek Słoński, 09.04.2008
clear
%wykres optymalizowanej funkcji
x = 0:.1:31; y = funkcja_celu(x); 
plot(x, y, 'g--'); hold on; grid on; 
xlabel('x'); ylabel('f(x)'); pause

rand('state', 41)  %stan generatora liczb losowych (wpływa na populację początkową)

% parametry determinujące populację i proces ewolucji
PRECI = 5;  %liczba bitow reprezentujacych zmienną decyzyjną x (osobnika)
NIND = 4;   %liczba osobników w populacji
MAXGEN = 3; %liczba generacji
GGAP = 0.75; %współczynnik wymiany osobników
FieldD = [PRECI, 0, 31, 0, 0, 0, 0]';  %utworzenie wektora parametrów opisującego problem 

Chrom=crtbp(NIND, PRECI);  %utworzenie populacji poczatkowej (reprezentacja binarna)

Phen = bs2rv(Chrom, FieldD);  %utworzenie populacji fenotypów
objVal = funkcja_celu(Phen);  %obliczenie wartosci funkcji celu

%dodanie do wykresu fenotypów wraz z wartosciami funkcji celu 
plot(Phen, objVal, 'b^'); 
%lista osobników w populacji wraz z wartosciami funkcji celu
Chrom
lista = [Phen objVal]
pause

minobj(1) = min(objVal);   %zapisanie wartosci funkcji celu dla najlepszego osobnika
%return
for gen = 1:MAXGEN
  FitnV = ranking(objVal);                      %przyporządkowanie wartosci funkcji przystosowania
  SelChrom = select('rws', Chrom, FitnV, GGAP)  %operator selekcji - kolo ruletki
  SelChrom = recombin('xovsp', SelChrom, 0.7)   %operator krzyzowania jednopunktowego
  SelChrom = mut(SelChrom)                      %operator mutacji
  
  PhenSel = bs2rv(SelChrom, FieldD);            %utworzenie populacji fenotypów
  objValSel = funkcja_celu(PhenSel);            %obliczenie wartosci funkcji celu
  
  [Chrom objVal] = reins(Chrom, SelChrom, 1, 1, objVal, objValSel); %podstawienie do populacji nowych osobników

  Phen = bs2rv(Chrom, FieldD);   
  Chrom
  lista = [Phen objVal]
  minobj(gen+1) = min(objVal);
  plot(Phen, objVal, 'ro')
end

figure
plot([0, 1:MAXGEN], minobj, '--ro')