Quoridor/project/ReseauNeurones/generation.py

## Fichier : generation.py
# Auteur : Jovian Hersemeule

# Contient des fonctions qui construisent la génération suivante.

from random import randint
from random import uniform

class Generateur : # Jovian 15 mars 2017
	
	def __init__(self): # Jovian 15 mars 2017
		"""
		Permet de créer un générateur avec les paramètres désirés.
		"""
	
	def cross_random(self, chromA, chromB): # Jovian 15 mars 2017
		"""
		Retourne un chromosome dont chaque gène
		est choisi aléatoirement chez A ou B.
		"""
		
	def cross_mix(self, chromA, chromB): # Jovian 15 mars 2017
		"""
		Retourne un chromosome dont chaque gène
		est la moyenne arithmétique des valeurs
		des chromosomes chez A et B.
		"""
	
	def mutate_total(self, chromA, nb = 1, inf = -1, sup = +1): # Jovian 31 mai 2017
		"""
		Remplace certains gènes du chromosome
		par un poids aléatoire.
		Arg nb : le nombre de gènes à muter.
		"""
		n = len(chromA)
		
		for k in range(nb):
                        gene = randint(0, n-1)
                        new_value = uniform(inf, sup)
                        chromA[gene] = new_value
                        
		
	def mutate_diff(self, chromA, diff = 0.1, nb = 1, inf = -1, sup = +1): # Jovian 31 mai 2017
                """
                Modifie un certain nombre de gène par l'ajout
                d'une valeur aléatoire.
                Arg diff : la différence maximale ajoutée.
                Arg nb : le nombre de gènes à muter.
                """
                n = len(chromA)

                for k in range(nb):
                        gene = randint(0, n-1)
                        new_diff = uniform(-diff, diff)
                        
                        chromA[gene] += new_diff

                        if chromA[gene] >= sup :
                                chromA[gene] = sup
                        elif chromA[gene] <= inf :
                                chromA[gene] = inf