2018年度研究生の武市による改良型PGA-EAXのプログラムです． 本リポジトリはeclipseプロジェクトをそのまま貼り付けたものです．

インスタンスファイルである.tspファイルが入っています．

このディレクトリはローカルにあっても無意味で，ジョブの投入先で参照できるようにする必要があります． 適宜クラスタやTSUBAMEにコピーしてください．

expSuiteに入れるclusterinfo.txtのクラスタ版とTSUBAME版が入っています． クラスターで実行したいときはcluster/clusterinfo.txtを，TSUBAMEで実行したいときはtsubame/clusterinfo.txtをコピーしてください．

クラスタライブラリのアレです．

同上

同上

ソースコードが入っています．

GA-EAXのコアなアルゴリズムに関するソースコードです． AB-Cycleの構成や，E-Set戦略，データ構造などが記述されています． AB-Cycleを改良するときは,ここをいじります．

GA-EAXのフレームワークに関するソースコードです． 以下に列挙するディレクトリの，*Main.javaを実行すると然るべきところにジョブが投入されます．

• src/gaeax2018/nagata12Stage1：永田先生のGA-EAX Stage1の実装です．
• src/gaeax2018/nagata12Stage2：永田先生のGA-EAX Stage2の実装です．
• src/gaeax2018/honda12Stage1：本田さんのPGA-EAX Stage1の実装です．
• src/gaeax2018/yamakoshi14Stage1：山越さんのGA-EAX Stage1の実装です．
• src/gaeax2018/yamakoshi14Stage2：山越さんのGA-EAX Stage2の実装です．
• src/gaeax2018/propose17Stage1：森下のPGA-EAX Stage1の実装です（枝エントロピーを使用）．
• src/gaeax2018/propose17Stage2：森下のPGA-EAX Stage2の実装です（枝エントロピーを使用）．
• src/gaeax2018/propose18Stage1：森下のPGA-EAX Stage1の実装です（独自の多様性指標を使用）．
• src/gaeax2018/propose18Stage2：森下のPGA-EAX Stage2の実装です（独自の多様性指標を使用）．
• src/gaeax2018/takeichiStage1 : 武市のPGA-EAX Stage1の実装です（AB-Cycleの生成を改良）.
• src/gaeax2018/takeichiStage2 : 武市のPGA-EAX Stage2の実装です.

src/gaeax2018にあるベンチマークを走らせるときに必要なテキストデータです． 左からインスタンス名，集団サイズ，打ち切り改善失敗率r-base,　子個体生成数,　既知最良解（適当でもよい）を列挙しています． #で始めればその行を無視します．

src/gaeax2018にあるベンチマークを実行する際， そのプログラムが実行されたのがローカルかリモートかを判別するためのファイルです．

.tspファイルが手元にある状態から，PGA-EAXの最終的な解を得るまでの手順を以下に示します． プログラムの実行はsrc/gaeax2018の中身で完結します．

なお，ファイルの出力先を指定する場合は，あらかじめディレクトリを作っておいてください．

TNeighborListGeneratorMain.javaで.tspファイルから.neighbor.objファイルを生成します．

• instanceFilePath：.tspファイルパス
• neighborNum：近傍数

指定したfilename.tspファイルと同じ場所にfilename.neighbor.objの形式で出力されます．

TNagata12InitializePopulation.javaで初期集団ファイル.popを生成します．

• instanceFilePath：.tspファイルパス
• outputFilePath：出力先.popファイルパス
• populationSize：集団サイズ
• seed：乱数シード

指定したファイルパスに.popファイルが出力されます．

*Stage1Main.javaでstage1を実行します． *の部分には，nagata12, honda12, yamakoshi14, propose17, propose18等が入ります．

全ての手法に共通するパラメータを以下に示します． それぞれの手法特有のパラメータについては，design()メソッドのdesigner.begin()の引数を見てください．

• instanceFilePath：.tspファイルパス
• optimum：最適解の経路長(わからない場合は指定しない／適当で良い)
• initFilePath：初期集団.popファイルパス／初期集団.popファイルがあるディレクトリのパス
• outputPath : データの出力先のパス

リモートに生成されたexpSuite/Exp*/*/（指定した出力先）以下に，終了時の集団ファイルを初めとした色んなデータが出力されます．

*Stage2Main.javaでstage2を実行します． *の部分には，nagata12, yamakoshi14, propose17, propose18等が入ります．

全ての手法に共通するパラメータを以下に示します． それぞれの手法特有のパラメータについては，design()メソッドのdesigner.begin()の引数を見てください．

• instanceFilePath：.tspファイルパス
• optimum：最適解の経路長(わからない場合は指定しない／適当で良い)
• initFilePath：初期集団.popファイルパス／初期集団.popファイルがあるディレクトリのパス
• populationSize：集団サイズ
• childNum：子個体生成数
• failPath : データの出力先（子フォルダとしてpopフォルダとresultフォルダを事前に作ります）

リモートに生成されたexpSuite/Exp*/*/（指定した出力先）以下に，終了時の最良解を示した.resultファイルを始めとしたログファイルが出力されます． .resultファイルの読み方を次に示します．

最良経路長,世代数.resultの形式で出力されます．

最良経路長,世代数,交叉回数.resultの形式で出力されます．