gabpdlg.cpp

用C#写的一个神经网络结合遗传算法优化的程序

// GABPDlg.cpp : 实现文件
//

#include "stdafx.h"
#include "GABP.h"
#include "GABPDlg.h"

#include "Controller.h"
#include "BP.h"
#include <fstream>
using namespace std;
#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#endif


// 用于应用程序“关于”菜单项的 CAboutDlg 对话框

class CAboutDlg : public CDialog
{
public:
	CAboutDlg();

// 对话框数据
	enum { IDD = IDD_ABOUTBOX };

	protected:
	virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX);    // DDX/DDV 支持

// 实现
protected:
	DECLARE_MESSAGE_MAP()
};

CAboutDlg::CAboutDlg() : CDialog(CAboutDlg::IDD)
{
}

void CAboutDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)
{
	CDialog::DoDataExchange(pDX);
}

BEGIN_MESSAGE_MAP(CAboutDlg, CDialog)
END_MESSAGE_MAP()


// CGABPDlg 对话框




CGABPDlg::CGABPDlg(CWnd* pParent /*=NULL*/)
	: CDialog(CGABPDlg::IDD, pParent)
{
	m_hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDR_MAINFRAME);
}

void CGABPDlg::DoDataExchange(CDataExchange* pDX)
{
	CDialog::DoDataExchange(pDX);
}

BEGIN_MESSAGE_MAP(CGABPDlg, CDialog)
	ON_WM_SYSCOMMAND()
	ON_WM_PAINT()
	ON_WM_QUERYDRAGICON()
	//}}AFX_MSG_MAP
	ON_BN_CLICKED(IDC_TRAIN, &CGABPDlg::OnBnClickedTrain)
	ON_WM_TIMER()
END_MESSAGE_MAP()


// CGABPDlg 消息处理程序

BOOL CGABPDlg::OnInitDialog()
{
	CDialog::OnInitDialog();

	// 将“关于...”菜单项添加到系统菜单中。

	// IDM_ABOUTBOX 必须在系统命令范围内。
	ASSERT((IDM_ABOUTBOX & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX);
	ASSERT(IDM_ABOUTBOX < 0xF000);

	CMenu* pSysMenu = GetSystemMenu(FALSE);
	if (pSysMenu != NULL)
	{
		CString strAboutMenu;
		strAboutMenu.LoadString(IDS_ABOUTBOX);
		if (!strAboutMenu.IsEmpty())
		{
			pSysMenu->AppendMenu(MF_SEPARATOR);
			pSysMenu->AppendMenu(MF_STRING, IDM_ABOUTBOX, strAboutMenu);
		}
	}

	// 设置此对话框的图标。当应用程序主窗口不是对话框时，框架将自动
	//  执行此操作
	SetIcon(m_hIcon, TRUE);			// 设置大图标
	SetIcon(m_hIcon, FALSE);		// 设置小图标

	// TODO: 在此添加额外的初始化代码
	SetTimer(0,100,NULL);

	return TRUE;  // 除非将焦点设置到控件，否则返回 TRUE
}

void CGABPDlg::OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam)
{
	if ((nID & 0xFFF0) == IDM_ABOUTBOX)
	{
		CAboutDlg dlgAbout;
		dlgAbout.DoModal();
	}
	else
	{
		CDialog::OnSysCommand(nID, lParam);
	}
}

// 如果向对话框添加最小化按钮，则需要下面的代码
//  来绘制该图标。对于使用文档/视图模型的 MFC 应用程序，
//  这将由框架自动完成。

void CGABPDlg::OnPaint()
{
	if (IsIconic())
	{
		CPaintDC dc(this); // 用于绘制的设备上下文

		SendMessage(WM_ICONERASEBKGND, reinterpret_cast<WPARAM>(dc.GetSafeHdc()), 0);

		// 使图标在工作矩形中居中
		int cxIcon = GetSystemMetrics(SM_CXICON);
		int cyIcon = GetSystemMetrics(SM_CYICON);
		CRect rect;
		GetClientRect(&rect);
		int x = (rect.Width() - cxIcon + 1) / 2;
		int y = (rect.Height() - cyIcon + 1) / 2;

		// 绘制图标
		dc.DrawIcon(x, y, m_hIcon);
	}
	else
	{
		CDialog::OnPaint();
	}
}

//当用户拖动最小化窗口时系统调用此函数取得光标显示。
//
HCURSOR CGABPDlg::OnQueryDragIcon()
{
	return static_cast<HCURSOR>(m_hIcon);
}

#define INPUTNUM 14
#define SAMPLENUM 35
#define OUTPUTNUM 3
#define TESTNUM 5
double input[INPUTNUM][SAMPLENUM];
double output[OUTPUTNUM][SAMPLENUM];
double test[INPUTNUM][SAMPLENUM];
CController ctrl;
CBPNeuralNet bpnn;

void read_from_file()
{
	ifstream finput("input.txt");
	if(!finput)
		return;
	for(int i=0;i<SAMPLENUM;i++)
	{
		for(int j=0; j<INPUTNUM;j++)
		{
			finput>>input[j][i];
		}
	}
	finput.close();
	ifstream foutput("output.txt");
	if(!foutput)
		return;
	for(int i=0;i<SAMPLENUM;i++)
	{
		for(int j=0;j<OUTPUTNUM;j++)
		{
			foutput>>output[j][i];
		}
	}
	foutput.close();

	ifstream ftest("test.txt");
	if(!ftest)
		return;
	for(int i=0;i<TESTNUM;i++)
	{
		for(int j=0; j<INPUTNUM;j++)
		{
			ftest>>test[j][i];
		}
	}
	ftest.close();		
}
UINT ThreadFunc(LPVOID lpParam)
{
	read_from_file();

	vector<vector<double>> SetIn; 
	vector<vector<double>> SetOut;
	vector<vector<double>> SetTest;
	SetIn.clear();
	SetOut.clear();

	for(int i=0;i<SAMPLENUM;i++)
	{
		vector<double> temp;
		for(int j=0;j<INPUTNUM;j++)
		{
			temp.push_back(input[j][i]);
		}
		SetIn.push_back(temp);
		temp.clear();
	}
	for(int i=0;i<SAMPLENUM;i++)
	{
		vector<double> temp;
		for(int j=0;j<OUTPUTNUM;j++)
		{
			temp.push_back(output[j][i]);
		}
		SetOut.push_back(temp);
		temp.clear();
	}	
	for(int i=0;i<TESTNUM;i++)
	{
		vector<double> temp;
		for(int j=0;j<INPUTNUM;j++)
		{
			temp.push_back(test[j][i]);
		}
		SetTest.push_back(temp);
		temp.clear();
	}

	vector<vector<double>> vecSetIn=SetIn;
	ctrl.ComputeFitness(SetIn,SetOut);//

	SetIn=vecSetIn;
	bpnn=CBPNeuralNet(14,3,6,0.5,false);//
	bpnn.PutWeights(ctrl.m_vecNN[0].GetWeights());
	bpnn.Train(SetIn,SetOut);

	ofstream outresult("out.txt");
	for(int i=0; i<TESTNUM; i++)
	{
		vector<double> t=bpnn.Update(SetTest[i]);
		for(int j=0; j<OUTPUTNUM; j++)
		{		
		    outresult<<t[j]<<" ";
		}
		outresult<<endl;
	}
	bpnn.OutputWeight();
	return 0;
}

void CGABPDlg::OnBnClickedTrain()
{
	// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
	UpdateData();
	pThread=AfxBeginThread(ThreadFunc,NULL);
}

void CGABPDlg::OnTimer(UINT_PTR nIDEvent)
{
	// TODO: 在此添加消息处理程序代码和/或调用默认值

	int iEpoch=ctrl.m_iGeneration;
	double dError=ctrl.m_vecNN[0].m_dErrorSum;
	CString strEpoch,strError;
	strEpoch.Format("%d",iEpoch);
	strError.Format("%.5f",dError);
	SetDlgItemText(IDC_EPOCH,strEpoch);
	SetDlgItemText(IDC_ERROR,strError);
	
	CString strEpoch1,strError1;
    strEpoch1.Format("%d", bpnn.Epoch());
	strError1.Format("%.5f",bpnn.Error());
	SetDlgItemText(IDC_ERROR1,strError1);
	SetDlgItemText(IDC_EPOCH1,strEpoch1);
}

/*-----------------------Main Idea-------------------------
将基于GA的遗传进化和基于梯度下降的反传训练结合，称为神经网络的
混合训练，这种训练取两种方法的各自特点：
(1)基于GA的遗传进化方法不需要有关误差函数梯度的信息，这在很难
   获取这些信息的情况下具有独特的优点。
(2)GA和BP的结果都对训练过程中用到的算法参数很敏感，BP算法的结果
   同时还依赖于网络的初始状态。
(3)GA擅长全局搜索，而BP算法在用于局部搜素时显得比较有效。
首先用GA对初始权值分布进行优化，在解空间定位出一个较好的搜素空间；
然后采用BP算法在这个小的解空间搜索出最优解。
   -------------------------Main Idea-----------------------*/