1 | // This file is a part of Framsticks SDK. http://www.framsticks.com/ |
---|
2 | // Copyright (C) 1999-2020 Maciej Komosinski and Szymon Ulatowski. |
---|
3 | // See LICENSE.txt for details. |
---|
4 | |
---|
5 | // implementation of the ModelSimil class. |
---|
6 | |
---|
7 | #include "SVD/matrix_tools.h" |
---|
8 | #include "hungarian/hungarian.h" |
---|
9 | #include "simil_model.h" |
---|
10 | #include "simil_match.h" |
---|
11 | #include "frams/model/modelparts.h" |
---|
12 | #include "frams/util/list.h" |
---|
13 | #include "common/nonstd.h" |
---|
14 | #include <frams/vm/classes/genoobj.h> |
---|
15 | #ifdef EMSCRIPTEN |
---|
16 | #include <cstdlib> |
---|
17 | #else |
---|
18 | #include <stdlib.h> |
---|
19 | #endif |
---|
20 | #include <math.h> |
---|
21 | #include <string> |
---|
22 | #include <limits> |
---|
23 | #include <assert.h> |
---|
24 | #include <vector> |
---|
25 | #include <algorithm> |
---|
26 | #include <cstdlib> //required for std::qsort in macos xcode |
---|
27 | |
---|
28 | #define DB(x) //define as x if you want to print debug information |
---|
29 | |
---|
30 | const int ModelSimil::iNOFactors = 4; |
---|
31 | //depth of the fuzzy neighbourhood |
---|
32 | int fuzDepth = 0; |
---|
33 | |
---|
34 | #define FIELDSTRUCT ModelSimil |
---|
35 | |
---|
36 | static ParamEntry MSparam_tab[] = { |
---|
37 | { "Creature: Similarity", 1, 8, "ModelSimilarity", "Evaluates morphological dissimilarity. More information:\nhttp://www.framsticks.com/bib/Komosinski-et-al-2001\nhttp://www.framsticks.com/bib/Komosinski-and-Kubiak-2011\nhttp://www.framsticks.com/bib/Komosinski-2016\nhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-16692-2_8", }, |
---|
38 | { "simil_method", 0, 0, "Similarity algorithm", "d 0 1 0 ~New (flexible criteria order, optimal matching)~Old (vertex degree order, greedy matching)", FIELD(matching_method), "",}, |
---|
39 | { "simil_parts", 0, 0, "Weight of parts count", "f 0 100 0", FIELD(m_adFactors[0]), "Differing number of parts is also handled by the 'part degree' similarity component.", }, |
---|
40 | { "simil_partdeg", 0, 0, "Weight of parts' degree", "f 0 100 1", FIELD(m_adFactors[1]), "", }, |
---|
41 | { "simil_neuro", 0, 0, "Weight of neurons count", "f 0 100 0.1", FIELD(m_adFactors[2]), "", }, |
---|
42 | { "simil_partgeom", 0, 0, "Weight of parts' geometric distances", "f 0 100 0", FIELD(m_adFactors[3]), "", }, |
---|
43 | { "simil_fixedZaxis", 0, 0, "Fix 'z' (vertical) axis?", "d 0 1 0", FIELD(fixedZaxis), "", }, |
---|
44 | { "simil_weightedMDS", 0, 0, "Should weighted MDS be used?", "d 0 1 0", FIELD(wMDS), "If activated, weighted MDS with vertex (i.e., Part) degrees as weights is used for 3D alignment of body structure.", }, |
---|
45 | { "evaluateDistance", 0, PARAM_DONTSAVE | PARAM_USERHIDDEN, "evaluate model dissimilarity", "p f(oGeno,oGeno)", PROCEDURE(p_evaldistance), "Calculates dissimilarity between two models created from Geno objects.", }, |
---|
46 | { 0, }, |
---|
47 | }; |
---|
48 | |
---|
49 | #undef FIELDSTRUCT |
---|
50 | |
---|
51 | ////////////////////////////////////////////////////////////////////// |
---|
52 | // Construction/Destruction |
---|
53 | ////////////////////////////////////////////////////////////////////// |
---|
54 | |
---|
55 | /** Constructor. Sets default weights. Initializes other fields with zeros. |
---|
56 | */ |
---|
57 | ModelSimil::ModelSimil() : localpar(MSparam_tab, this), m_iDV(0), m_iDD(0), m_iDN(0), m_dDG(0.0) |
---|
58 | { |
---|
59 | localpar.setDefault(); |
---|
60 | |
---|
61 | m_Gen[0] = NULL; |
---|
62 | m_Gen[1] = NULL; |
---|
63 | m_Mod[0] = NULL; |
---|
64 | m_Mod[1] = NULL; |
---|
65 | m_aDegrees[0] = NULL; |
---|
66 | m_aDegrees[1] = NULL; |
---|
67 | m_aPositions[0] = NULL; |
---|
68 | m_aPositions[1] = NULL; |
---|
69 | m_fuzzyNeighb[0] = NULL; |
---|
70 | m_fuzzyNeighb[1] = NULL; |
---|
71 | m_Neighbours[0] = NULL; |
---|
72 | m_Neighbours[1] = NULL; |
---|
73 | m_pMatching = NULL; |
---|
74 | |
---|
75 | //Determines whether "fuzzy vertex degree" should be used. |
---|
76 | //Currently "fuzzy vertex degree" is inactive. |
---|
77 | isFuzzy = false; |
---|
78 | fuzzyDepth = 10; |
---|
79 | |
---|
80 | //Determines whether weighted MDS should be used. |
---|
81 | wMDS = 0; |
---|
82 | //Determines whether best matching should be saved using hungarian similarity measure. |
---|
83 | saveMatching = false; |
---|
84 | } |
---|
85 | |
---|
86 | double ModelSimil::EvaluateDistanceGreedy(const Geno *G0, const Geno *G1) |
---|
87 | { |
---|
88 | double dResult = 0.0; |
---|
89 | |
---|
90 | m_Gen[0] = G0; |
---|
91 | m_Gen[1] = G1; |
---|
92 | |
---|
93 | // create models of objects to compare |
---|
94 | m_Mod[0] = newModel(m_Gen[0]); |
---|
95 | m_Mod[1] = newModel(m_Gen[1]); |
---|
96 | |
---|
97 | if (m_Mod[0] == NULL || m_Mod[1] == NULL) |
---|
98 | return 0.0; |
---|
99 | |
---|
100 | // difference in the number of vertices (Parts) - positive |
---|
101 | // find object that has less parts (m_iSmaller) |
---|
102 | m_iDV = (m_Mod[0]->getPartCount() - m_Mod[1]->getPartCount()); |
---|
103 | if (m_iDV > 0) |
---|
104 | m_iSmaller = 1; |
---|
105 | else |
---|
106 | { |
---|
107 | m_iSmaller = 0; |
---|
108 | m_iDV = -m_iDV; |
---|
109 | } |
---|
110 | |
---|
111 | // check if index of the smaller organism is a valid index |
---|
112 | assert((m_iSmaller == 0) || (m_iSmaller == 1)); |
---|
113 | // validate difference in the parts number |
---|
114 | assert(m_iDV >= 0); |
---|
115 | |
---|
116 | // create Parts matching object |
---|
117 | m_pMatching = new SimilMatching(m_Mod[0]->getPartCount(), m_Mod[1]->getPartCount()); |
---|
118 | // validate matching object |
---|
119 | assert(m_pMatching != NULL); |
---|
120 | assert(m_pMatching->IsEmpty() == true); |
---|
121 | |
---|
122 | |
---|
123 | // assign matching function |
---|
124 | int (ModelSimil:: * pfMatchingFunction) () = NULL; |
---|
125 | |
---|
126 | pfMatchingFunction = &ModelSimil::MatchPartsGeometry; |
---|
127 | |
---|
128 | // match Parts (vertices of creatures) |
---|
129 | if ((this->*pfMatchingFunction)() == 0) |
---|
130 | { |
---|
131 | logPrintf("ModelSimil", "EvaluateDistanceGreedy", LOG_ERROR, "The matching function returned 0"); |
---|
132 | return 0.0; |
---|
133 | } |
---|
134 | |
---|
135 | // after matching function call we must have full matching |
---|
136 | assert(m_pMatching->IsFull() == true); |
---|
137 | |
---|
138 | DB(SaveIntermediateFiles();) |
---|
139 | |
---|
140 | // count differences in matched parts |
---|
141 | if (CountPartsDistance() == 0) |
---|
142 | { |
---|
143 | logPrintf("ModelSimil", "EvaluateDistanceGreedy", LOG_ERROR, "CountPartDistance()==0"); |
---|
144 | return 0.0; |
---|
145 | } |
---|
146 | |
---|
147 | // delete degree arrays created in CreatePartInfoTables |
---|
148 | SAFEDELETEARRAY(m_aDegrees[0]); |
---|
149 | SAFEDELETEARRAY(m_aDegrees[1]); |
---|
150 | |
---|
151 | // and position arrays |
---|
152 | SAFEDELETEARRAY(m_aPositions[0]); |
---|
153 | SAFEDELETEARRAY(m_aPositions[1]); |
---|
154 | |
---|
155 | // in fuzzy mode delete arrays of neighbourhood and fuzzy neighbourhood |
---|
156 | if (isFuzzy) |
---|
157 | { |
---|
158 | for (int i = 0; i != 2; ++i) |
---|
159 | { |
---|
160 | for (int j = 0; j != m_Mod[i]->getPartCount(); ++j) |
---|
161 | { |
---|
162 | delete[] m_Neighbours[i][j]; |
---|
163 | delete[] m_fuzzyNeighb[i][j]; |
---|
164 | } |
---|
165 | delete[] m_Neighbours[i]; |
---|
166 | delete[] m_fuzzyNeighb[i]; |
---|
167 | } |
---|
168 | |
---|
169 | } |
---|
170 | |
---|
171 | // delete created models |
---|
172 | SAFEDELETE(m_Mod[0]); |
---|
173 | SAFEDELETE(m_Mod[1]); |
---|
174 | |
---|
175 | // delete created matching |
---|
176 | SAFEDELETE(m_pMatching); |
---|
177 | |
---|
178 | dResult = m_adFactors[0] * double(m_iDV) + |
---|
179 | m_adFactors[1] * double(m_iDD) + |
---|
180 | m_adFactors[2] * double(m_iDN) + |
---|
181 | m_adFactors[3] * double(m_dDG); |
---|
182 | |
---|
183 | return dResult; |
---|
184 | } |
---|
185 | |
---|
186 | ModelSimil::~ModelSimil() |
---|
187 | { |
---|
188 | // matching should have been deleted earlier |
---|
189 | assert(m_pMatching == NULL); |
---|
190 | } |
---|
191 | |
---|
192 | /** Creates files matching.txt, org0.txt and org1.txt containing information |
---|
193 | * about the matching and both organisms for visualization purpose. |
---|
194 | */ |
---|
195 | void ModelSimil::SaveIntermediateFiles() |
---|
196 | { |
---|
197 | assert(m_pMatching->IsFull() == true); |
---|
198 | printf("Saving the matching to file 'matching.txt'\n"); |
---|
199 | FILE *pMatchingFile = NULL; |
---|
200 | // try to open the file |
---|
201 | pMatchingFile = fopen("matching.txt", "wt"); |
---|
202 | assert(pMatchingFile != NULL); |
---|
203 | |
---|
204 | int iOrgPart; // original index of a Part |
---|
205 | int nBigger; // index of the larger organism |
---|
206 | |
---|
207 | // check which object is bigger |
---|
208 | if (m_pMatching->GetObjectSize(0) >= m_pMatching->GetObjectSize(1)) |
---|
209 | { |
---|
210 | nBigger = 0; |
---|
211 | } |
---|
212 | else |
---|
213 | { |
---|
214 | nBigger = 1; |
---|
215 | } |
---|
216 | |
---|
217 | // print first line - original indices of Parts of the bigger organism |
---|
218 | fprintf(pMatchingFile, "[ "); |
---|
219 | for (iOrgPart = 0; iOrgPart < m_pMatching->GetObjectSize(nBigger); iOrgPart++) |
---|
220 | { |
---|
221 | fprintf(pMatchingFile, "%2i ", iOrgPart); |
---|
222 | } |
---|
223 | fprintf(pMatchingFile, "] : ORG[%i]\n", nBigger); |
---|
224 | |
---|
225 | // print second line - matched original indices of the second organism |
---|
226 | fprintf(pMatchingFile, "[ "); |
---|
227 | for (iOrgPart = 0; iOrgPart < m_pMatching->GetObjectSize(nBigger); iOrgPart++) |
---|
228 | { |
---|
229 | int iSorted; // index of the iOrgPart after sorting (as used by matching) |
---|
230 | int iSortedMatched; // index of the matched Part (after sorting) |
---|
231 | int iOrginalMatched; // index of the matched Part (the original one) |
---|
232 | |
---|
233 | // find the index of iOrgPart after sorting (in m_aDegrees) |
---|
234 | for (iSorted = 0; iSorted < m_Mod[nBigger]->getPartCount(); iSorted++) |
---|
235 | { |
---|
236 | // for each iSorted, an index in the sorted m_aDegrees array |
---|
237 | if (m_aDegrees[nBigger][iSorted][0] == iOrgPart) |
---|
238 | { |
---|
239 | // if the iSorted Part is the one with iOrgPart as the orginal index |
---|
240 | // remember the index |
---|
241 | break; |
---|
242 | } |
---|
243 | } |
---|
244 | // if the index iSorted was found, then this condition is met |
---|
245 | assert(iSorted < m_Mod[nBigger]->getPartCount()); |
---|
246 | |
---|
247 | // find the matched sorted index |
---|
248 | if (m_pMatching->IsMatched(nBigger, iSorted)) |
---|
249 | { |
---|
250 | // if Part iOrgPart is matched |
---|
251 | // then get the matched Part (sorted) index |
---|
252 | iSortedMatched = m_pMatching->GetMatchedIndex(nBigger, iSorted); |
---|
253 | assert(iSortedMatched >= 0); |
---|
254 | // and find its original index |
---|
255 | iOrginalMatched = m_aDegrees[1 - nBigger][iSortedMatched][0]; |
---|
256 | fprintf(pMatchingFile, "%2i ", iOrginalMatched); |
---|
257 | } |
---|
258 | else |
---|
259 | { |
---|
260 | // if the Part iOrgPart is not matched |
---|
261 | // just print "X" |
---|
262 | fprintf(pMatchingFile, " X "); |
---|
263 | } |
---|
264 | } // for ( iOrgPart ) |
---|
265 | |
---|
266 | // now all matched Part indices are printed out, end the line |
---|
267 | fprintf(pMatchingFile, "] : ORG[%i]\n", 1 - nBigger); |
---|
268 | |
---|
269 | // close the file |
---|
270 | fclose(pMatchingFile); |
---|
271 | // END TEMP |
---|
272 | |
---|
273 | // TEMP |
---|
274 | // print out the 2D positions of Parts of both of the organisms |
---|
275 | // to files "org0.txt" and "org1.txt" using the original indices of Parts |
---|
276 | int iModel; // index of a model (an organism) |
---|
277 | FILE *pModelFile; |
---|
278 | for (iModel = 0; iModel < 2; iModel++) |
---|
279 | { |
---|
280 | // for each iModel, a model of a compared organism |
---|
281 | // write its (only 2D) positions to a file "org<iModel>.txt" |
---|
282 | // construct the model filename "org<iModel>.txt" |
---|
283 | std::string sModelFilename("org"); |
---|
284 | // char *szModelIndex = "0"; // the index of the model (iModel) in the character form |
---|
285 | char szModelIndex[2]; |
---|
286 | sprintf(szModelIndex, "%i", iModel); |
---|
287 | sModelFilename += szModelIndex; |
---|
288 | sModelFilename += ".txt"; |
---|
289 | // open the file for writing |
---|
290 | pModelFile = fopen(sModelFilename.c_str(), "wt"); //FOPEN_WRITE |
---|
291 | assert(pModelFile != NULL); |
---|
292 | // write the 2D positions of iModel to the file |
---|
293 | int iOriginalPart; // an original index of a Part |
---|
294 | for (iOriginalPart = 0; iOriginalPart < m_Mod[iModel]->getPartCount(); iOriginalPart++) |
---|
295 | { |
---|
296 | // for each iOriginalPart, a Part of the organism iModel |
---|
297 | // get the 2D coordinates of the Part |
---|
298 | double dPartX = m_aPositions[iModel][iOriginalPart].x; |
---|
299 | double dPartY = m_aPositions[iModel][iOriginalPart].y; |
---|
300 | // print the line: <iOriginalPart> <dPartX> <dPartY> |
---|
301 | fprintf(pModelFile, "%i %.4lf %.4lf\n", iOriginalPart, dPartX, dPartY); |
---|
302 | } |
---|
303 | // close the file |
---|
304 | fclose(pModelFile); |
---|
305 | } |
---|
306 | } |
---|
307 | |
---|
308 | /** Comparison function required for qsort() call. Used while sorting groups of |
---|
309 | Parts with respect to degree. Compares two TDN structures |
---|
310 | with respect to their [1] field (degree). Highest degree goes first. |
---|
311 | @param pElem1 Pointer to the TDN structure of some Part. |
---|
312 | @param pElem2 Pointer to the TDN structure of some Part. |
---|
313 | @return (-1) - pElem1 should go first, 0 - equal, (1) - pElem2 should go first. |
---|
314 | */ |
---|
315 | int ModelSimil::CompareDegrees(const void *pElem1, const void *pElem2) |
---|
316 | { |
---|
317 | int *tdn1 = (int *)pElem1; |
---|
318 | int *tdn2 = (int *)pElem2; |
---|
319 | |
---|
320 | if (tdn1[1] > tdn2[1]) |
---|
321 | { |
---|
322 | // when degree - tdn1[1] - is BIGGER |
---|
323 | return -1; |
---|
324 | } |
---|
325 | else |
---|
326 | if (tdn1[1] < tdn2[1]) |
---|
327 | { |
---|
328 | // when degree - tdn2[1] - is BIGGER |
---|
329 | return 1; |
---|
330 | } |
---|
331 | else |
---|
332 | { |
---|
333 | return 0; |
---|
334 | } |
---|
335 | } |
---|
336 | |
---|
337 | /** Comparison function required for qsort() call. Used while sorting groups of |
---|
338 | Parts with respect to fuzzy vertex degree. Compares two TDN structures |
---|
339 | with respect to their [4] field ( fuzzy vertex degree). Highest degree goes first. |
---|
340 | @param pElem1 Pointer to the TDN structure of some Part. |
---|
341 | @param pElem2 Pointer to the TDN structure of some Part. |
---|
342 | @return (-1) - pElem1 should go first, 0 - equal, (1) - pElem2 should go first. |
---|
343 | */ |
---|
344 | int ModelSimil::CompareFuzzyDegrees(const void *pElem1, const void *pElem2) |
---|
345 | { |
---|
346 | int *tdn1 = (int *)pElem1; |
---|
347 | int *tdn2 = (int *)pElem2; |
---|
348 | |
---|
349 | if (tdn1[4] > tdn2[4]) |
---|
350 | { |
---|
351 | // when degree - tdn1[4] - is BIGGER |
---|
352 | return -1; |
---|
353 | } |
---|
354 | else |
---|
355 | if (tdn1[4] < tdn2[4]) |
---|
356 | { |
---|
357 | // when degree - tdn2[4] - is BIGGER |
---|
358 | return 1; |
---|
359 | } |
---|
360 | else |
---|
361 | { |
---|
362 | return 0; |
---|
363 | } |
---|
364 | } |
---|
365 | |
---|
366 | /** Comparison function required for qsort() call. Used while sorting groups of Parts with |
---|
367 | the same degree. Firstly, compare NIt. Secondly, compare Neu. If both are equal - |
---|
368 | compare Parts' original index (they are never equal). So this sorting assures |
---|
369 | that the order obtained is deterministic. |
---|
370 | @param pElem1 Pointer to the TDN structure of some Part. |
---|
371 | @param pElem2 Pointer to the TDN structure of some Part. |
---|
372 | @return (-1) - pElem1 should go first, 0 - equal, (1) - pElem2 should go first. |
---|
373 | */ |
---|
374 | int ModelSimil::CompareConnsNo(const void *pElem1, const void *pElem2) |
---|
375 | { |
---|
376 | // pointers to TDN arrays |
---|
377 | int *tdn1, *tdn2; |
---|
378 | // definitions of elements being compared |
---|
379 | tdn1 = (int *)pElem1; |
---|
380 | tdn2 = (int *)pElem2; |
---|
381 | |
---|
382 | // comparison according to Neural Connections (to jest TDN[2]) |
---|
383 | if (tdn1[NEURO_CONNS] > tdn2[NEURO_CONNS]) |
---|
384 | { |
---|
385 | // when number of NConn Elem1 is BIGGER |
---|
386 | return -1; |
---|
387 | } |
---|
388 | else |
---|
389 | if (tdn1[NEURO_CONNS] < tdn2[NEURO_CONNS]) |
---|
390 | { |
---|
391 | // when number of NConn Elem1 is SMALLER |
---|
392 | return 1; |
---|
393 | } |
---|
394 | else |
---|
395 | { |
---|
396 | // when numbers of NConn are EQUAL |
---|
397 | // compare Neu numbers (TDN[3]) |
---|
398 | if (tdn1[NEURONS] > tdn2[NEURONS]) |
---|
399 | { |
---|
400 | // when number of Neu is BIGGER for Elem1 |
---|
401 | return -1; |
---|
402 | } |
---|
403 | else |
---|
404 | if (tdn1[NEURONS] < tdn2[NEURONS]) |
---|
405 | { |
---|
406 | // when number of Neu is SMALLER for Elem1 |
---|
407 | return 1; |
---|
408 | } |
---|
409 | else |
---|
410 | { |
---|
411 | // when numbers of Nconn and Neu are equal we check original indices |
---|
412 | // of Parts being compared |
---|
413 | |
---|
414 | // comparison according to OrgIndex |
---|
415 | if (tdn1[ORIG_IND] > tdn2[ORIG_IND]) |
---|
416 | { |
---|
417 | // when the number of NIt Deg1 id BIGGER |
---|
418 | return -1; |
---|
419 | } |
---|
420 | else |
---|
421 | if (tdn1[ORIG_IND] < tdn2[ORIG_IND]) |
---|
422 | { |
---|
423 | // when the number of NIt Deg1 id SMALLER |
---|
424 | return 1; |
---|
425 | } |
---|
426 | else |
---|
427 | { |
---|
428 | // impossible, indices are alway different |
---|
429 | return 0; |
---|
430 | } |
---|
431 | } |
---|
432 | } |
---|
433 | } |
---|
434 | |
---|
435 | /** Returns number of factors involved in final distance computation. |
---|
436 | These factors include differences in numbers of parts, degrees, |
---|
437 | number of neurons. |
---|
438 | */ |
---|
439 | int ModelSimil::GetNOFactors() |
---|
440 | { |
---|
441 | return ModelSimil::iNOFactors; |
---|
442 | } |
---|
443 | |
---|
444 | /** Prints the array of degrees for the given organism. Debug method. |
---|
445 | */ |
---|
446 | void ModelSimil::_PrintDegrees(int i) |
---|
447 | { |
---|
448 | int j; |
---|
449 | printf("Organizm %i :", i); |
---|
450 | printf("\n "); |
---|
451 | for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++) |
---|
452 | printf("%3i ", j); |
---|
453 | printf("\nInd: "); |
---|
454 | for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++) |
---|
455 | printf("%3i ", (int)m_aDegrees[i][j][0]); |
---|
456 | printf("\nDeg: "); |
---|
457 | for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++) |
---|
458 | printf("%3i ", (int)m_aDegrees[i][j][1]); |
---|
459 | printf("\nNIt: "); |
---|
460 | for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++) |
---|
461 | printf("%3i ", (int)m_aDegrees[i][j][2]); |
---|
462 | printf("\nNeu: "); |
---|
463 | for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++) |
---|
464 | printf("%3i ", (int)m_aDegrees[i][j][3]); |
---|
465 | printf("\n"); |
---|
466 | } |
---|
467 | |
---|
468 | /** Prints one array of ints. Debug method. |
---|
469 | @param array Base pointer of the array. |
---|
470 | @param base First index of the array's element. |
---|
471 | @param size Number of elements to print. |
---|
472 | */ |
---|
473 | void ModelSimil::_PrintArray(int *array, int base, int size) |
---|
474 | { |
---|
475 | int i; |
---|
476 | for (i = base; i < base + size; i++) |
---|
477 | { |
---|
478 | printf("%i ", array[i]); |
---|
479 | } |
---|
480 | printf("\n"); |
---|
481 | } |
---|
482 | |
---|
483 | void ModelSimil::_PrintArrayDouble(double *array, int base, int size) |
---|
484 | { |
---|
485 | int i; |
---|
486 | for (i = base; i < base + size; i++) |
---|
487 | { |
---|
488 | printf("%f ", array[i]); |
---|
489 | } |
---|
490 | printf("\n"); |
---|
491 | } |
---|
492 | |
---|
493 | /** Prints one array of parts neighbourhood. |
---|
494 | @param index of organism |
---|
495 | */ |
---|
496 | void ModelSimil::_PrintNeighbourhood(int o) |
---|
497 | { |
---|
498 | assert(m_Neighbours[o] != 0); |
---|
499 | printf("Neighbourhhod of organism %i\n", o); |
---|
500 | int size = m_Mod[o]->getPartCount(); |
---|
501 | for (int i = 0; i < size; i++) |
---|
502 | { |
---|
503 | for (int j = 0; j < size; j++) |
---|
504 | { |
---|
505 | printf("%i ", m_Neighbours[o][i][j]); |
---|
506 | } |
---|
507 | printf("\n"); |
---|
508 | } |
---|
509 | } |
---|
510 | |
---|
511 | /** Prints one array of parts fuzzy neighbourhood. |
---|
512 | @param index of organism |
---|
513 | */ |
---|
514 | void ModelSimil::_PrintFuzzyNeighbourhood(int o) |
---|
515 | { |
---|
516 | assert(m_fuzzyNeighb[o] != NULL); |
---|
517 | printf("Fuzzy neighbourhhod of organism %i\n", o); |
---|
518 | int size = m_Mod[o]->getPartCount(); |
---|
519 | for (int i = 0; i < size; i++) |
---|
520 | { |
---|
521 | for (int j = 0; j < fuzzyDepth; j++) |
---|
522 | { |
---|
523 | printf("%f ", m_fuzzyNeighb[o][i][j]); |
---|
524 | } |
---|
525 | printf("\n"); |
---|
526 | } |
---|
527 | } |
---|
528 | |
---|
529 | Model* ModelSimil::newModel(const Geno *g) |
---|
530 | { |
---|
531 | if (g == NULL) |
---|
532 | { |
---|
533 | logPrintf("ModelSimil", "newModel", LOG_ERROR, "NULL genotype pointer"); |
---|
534 | return NULL; |
---|
535 | } |
---|
536 | Model *m = new Model(*g, Model::SHAPETYPE_UNKNOWN); |
---|
537 | if (!m->isValid()) |
---|
538 | { |
---|
539 | logPrintf("ModelSimil", "newModel", LOG_ERROR, "Invalid model for the genotype of '%s'", g->getName().c_str()); |
---|
540 | delete m; |
---|
541 | return NULL; |
---|
542 | } |
---|
543 | return m; |
---|
544 | } |
---|
545 | |
---|
546 | |
---|
547 | /** Creates arrays holding information about organisms' Parts (m_aDegrees) andm_Neigh |
---|
548 | fills them with initial data (original indices and zeros). |
---|
549 | Assumptions: |
---|
550 | - Models (m_Mod) are created and available. |
---|
551 | */ |
---|
552 | int ModelSimil::ModelSimil::CreatePartInfoTables() |
---|
553 | { |
---|
554 | // check assumptions about models |
---|
555 | assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL)); |
---|
556 | assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid()); |
---|
557 | |
---|
558 | int i, j, partCount; |
---|
559 | // utwórz tablice na informacje o stopniach wierzchołków i liczbie neuroitems |
---|
560 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
561 | { |
---|
562 | partCount = m_Mod[i]->getPartCount(); |
---|
563 | // utworz i wypelnij tablice dla Parts wartosciami poczatkowymi |
---|
564 | m_aDegrees[i] = new TDN[partCount]; |
---|
565 | |
---|
566 | if (isFuzzy) |
---|
567 | { |
---|
568 | m_Neighbours[i] = new int*[partCount]; |
---|
569 | m_fuzzyNeighb[i] = new float*[partCount]; |
---|
570 | } |
---|
571 | |
---|
572 | if (m_aDegrees[i] != NULL && ((!isFuzzy) || (m_Neighbours[i] != NULL && m_fuzzyNeighb[i] != NULL))) |
---|
573 | { |
---|
574 | // wypelnij tablice zgodnie z sensem TDN[0] - orginalny index |
---|
575 | // TDN[1], TDN[2], TDN[3] - zerami |
---|
576 | DB(printf("m_aDegrees[%i]: %p\n", i, m_aDegrees[i]);) |
---|
577 | for (j = 0; j < partCount; j++) |
---|
578 | { |
---|
579 | m_aDegrees[i][j][0] = j; |
---|
580 | m_aDegrees[i][j][1] = 0; |
---|
581 | m_aDegrees[i][j][2] = 0; |
---|
582 | m_aDegrees[i][j][3] = 0; |
---|
583 | m_aDegrees[i][j][4] = 0; |
---|
584 | |
---|
585 | // sprawdz, czy nie piszemy po jakims szalonym miejscu pamieci |
---|
586 | assert(m_aDegrees[i][j] != NULL); |
---|
587 | |
---|
588 | if (isFuzzy) |
---|
589 | { |
---|
590 | m_Neighbours[i][j] = new int[partCount]; |
---|
591 | for (int k = 0; k < partCount; k++) |
---|
592 | { |
---|
593 | m_Neighbours[i][j][k] = 0; |
---|
594 | } |
---|
595 | |
---|
596 | m_fuzzyNeighb[i][j] = new float[fuzzyDepth]; |
---|
597 | for (int k = 0; k < fuzzyDepth; k++) |
---|
598 | { |
---|
599 | m_fuzzyNeighb[i][j][k] = 0; |
---|
600 | } |
---|
601 | |
---|
602 | assert(m_Neighbours[i][j] != NULL); |
---|
603 | assert(m_fuzzyNeighb[i][j] != NULL); |
---|
604 | } |
---|
605 | |
---|
606 | } |
---|
607 | } |
---|
608 | else |
---|
609 | { |
---|
610 | logPrintf("ModelSimil", "CreatePartInfoTables", LOG_ERROR, "Not enough memory?"); |
---|
611 | return 0; |
---|
612 | } |
---|
613 | // utworz tablice dla pozycji 3D Parts (wielkosc tablicy: liczba Parts organizmu) |
---|
614 | m_aPositions[i] = new Pt3D[m_Mod[i]->getPartCount()]; |
---|
615 | assert(m_aPositions[i] != NULL); |
---|
616 | // wypelnij tablice OnJoints i Anywhere wartościami początkowymi |
---|
617 | // OnJoint |
---|
618 | m_aOnJoint[i][0] = 0; |
---|
619 | m_aOnJoint[i][1] = 0; |
---|
620 | m_aOnJoint[i][2] = 0; |
---|
621 | m_aOnJoint[i][3] = 0; |
---|
622 | // Anywhere |
---|
623 | m_aAnywhere[i][0] = 0; |
---|
624 | m_aAnywhere[i][1] = 0; |
---|
625 | m_aAnywhere[i][2] = 0; |
---|
626 | m_aAnywhere[i][3] = 0; |
---|
627 | } |
---|
628 | return 1; |
---|
629 | } |
---|
630 | |
---|
631 | /** Computes degrees of Parts of both organisms. Fills in the m_aDegrees arrays |
---|
632 | with proper information about degrees. |
---|
633 | Assumptions: |
---|
634 | - Models (m_Mod) are created and available. |
---|
635 | - Arrays m_aDegrees are created. |
---|
636 | */ |
---|
637 | int ModelSimil::CountPartDegrees() |
---|
638 | { |
---|
639 | // sprawdz zalozenie - o modelach |
---|
640 | assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL)); |
---|
641 | assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid()); |
---|
642 | |
---|
643 | // sprawdz zalozenie - o tablicach |
---|
644 | assert(m_aDegrees[0] != NULL); |
---|
645 | assert(m_aDegrees[1] != NULL); |
---|
646 | |
---|
647 | Part *P1, *P2; |
---|
648 | int i, j, i1, i2; |
---|
649 | |
---|
650 | // dla obu stworzen oblicz stopnie wierzcholkow |
---|
651 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
652 | { |
---|
653 | // dla wszystkich jointow |
---|
654 | for (j = 0; j < m_Mod[i]->getJointCount(); j++) |
---|
655 | { |
---|
656 | // pobierz kolejny Joint |
---|
657 | Joint *J = m_Mod[i]->getJoint(j); |
---|
658 | // wez jego konce |
---|
659 | P1 = J->part1; |
---|
660 | P2 = J->part2; |
---|
661 | // znajdz ich indeksy w Modelu (indeksy orginalne) |
---|
662 | i1 = m_Mod[i]->findPart(P1); |
---|
663 | i2 = m_Mod[i]->findPart(P2); |
---|
664 | // zwieksz stopien odpowiednich Parts |
---|
665 | m_aDegrees[i][i1][DEGREE]++; |
---|
666 | m_aDegrees[i][i2][DEGREE]++; |
---|
667 | m_aDegrees[i][i1][FUZZ_DEG]++; |
---|
668 | m_aDegrees[i][i2][FUZZ_DEG]++; |
---|
669 | if (isFuzzy) |
---|
670 | { |
---|
671 | m_Neighbours[i][i1][i2] = 1; |
---|
672 | m_Neighbours[i][i2][i1] = 1; |
---|
673 | } |
---|
674 | } |
---|
675 | // dla elementow nie osadzonych na Parts (OnJoint, Anywhere) - |
---|
676 | // stopnie wierzchołka są już ustalone na zero |
---|
677 | } |
---|
678 | |
---|
679 | if (isFuzzy) |
---|
680 | { |
---|
681 | CountFuzzyNeighb(); |
---|
682 | } |
---|
683 | |
---|
684 | return 1; |
---|
685 | } |
---|
686 | |
---|
687 | void ModelSimil::GetNeighbIndexes(int mod, int partInd, std::vector<int> &indexes) |
---|
688 | { |
---|
689 | indexes.clear(); |
---|
690 | int i, size = m_Mod[mod]->getPartCount(); |
---|
691 | |
---|
692 | for (i = 0; i < size; i++) |
---|
693 | { |
---|
694 | if (m_Neighbours[mod][partInd][i] > 0) |
---|
695 | { |
---|
696 | indexes.push_back(i); |
---|
697 | } |
---|
698 | } |
---|
699 | } |
---|
700 | |
---|
701 | int cmpFuzzyRows(const void *pa, const void *pb) |
---|
702 | { |
---|
703 | float **a = (float**)pa; |
---|
704 | float **b = (float**)pb; |
---|
705 | |
---|
706 | |
---|
707 | for (int i = 1; i < fuzDepth; i++) |
---|
708 | { |
---|
709 | if (a[0][i] > b[0][i]) |
---|
710 | { |
---|
711 | |
---|
712 | return -1; |
---|
713 | } |
---|
714 | if (a[0][i] < b[0][i]) |
---|
715 | { |
---|
716 | |
---|
717 | return 1; |
---|
718 | } |
---|
719 | } |
---|
720 | |
---|
721 | return 0; |
---|
722 | } |
---|
723 | |
---|
724 | void ModelSimil::FuzzyOrder() |
---|
725 | { |
---|
726 | int i, depth, partInd, prevPartInd, partCount; |
---|
727 | for (int mod = 0; mod < 2; mod++) |
---|
728 | { |
---|
729 | partCount = m_Mod[mod]->getPartCount(); |
---|
730 | partInd = m_fuzzyNeighb[mod][partCount - 1][0]; |
---|
731 | m_aDegrees[mod][partInd][FUZZ_DEG] = 0; |
---|
732 | |
---|
733 | for (i = (partCount - 2); i >= 0; i--) |
---|
734 | { |
---|
735 | prevPartInd = partInd; |
---|
736 | partInd = m_fuzzyNeighb[mod][i][0]; |
---|
737 | m_aDegrees[mod][partInd][FUZZ_DEG] = m_aDegrees[mod][prevPartInd][FUZZ_DEG]; |
---|
738 | for (depth = 1; depth < fuzzyDepth; depth++) |
---|
739 | { |
---|
740 | if (m_fuzzyNeighb[mod][i][depth] != m_fuzzyNeighb[mod][i + 1][depth]) |
---|
741 | { |
---|
742 | m_aDegrees[mod][partInd][FUZZ_DEG]++; |
---|
743 | break; |
---|
744 | } |
---|
745 | } |
---|
746 | } |
---|
747 | } |
---|
748 | } |
---|
749 | |
---|
750 | //sort according to fuzzy degree |
---|
751 | void ModelSimil::SortFuzzyNeighb() |
---|
752 | { |
---|
753 | fuzDepth = fuzzyDepth; |
---|
754 | for (int mod = 0; mod < 2; mod++) |
---|
755 | { |
---|
756 | std::qsort(m_fuzzyNeighb[mod], (size_t)m_Mod[mod]->getPartCount(), sizeof(m_fuzzyNeighb[mod][0]), cmpFuzzyRows); |
---|
757 | } |
---|
758 | } |
---|
759 | |
---|
760 | //computes fuzzy vertex degree |
---|
761 | void ModelSimil::CountFuzzyNeighb() |
---|
762 | { |
---|
763 | assert(m_aDegrees[0] != NULL); |
---|
764 | assert(m_aDegrees[1] != NULL); |
---|
765 | |
---|
766 | assert(m_Neighbours[0] != NULL); |
---|
767 | assert(m_Neighbours[1] != NULL); |
---|
768 | |
---|
769 | assert(m_fuzzyNeighb[0] != NULL); |
---|
770 | assert(m_fuzzyNeighb[1] != NULL); |
---|
771 | |
---|
772 | std::vector<int> nIndexes; |
---|
773 | float newDeg = 0; |
---|
774 | |
---|
775 | for (int mod = 0; mod < 2; mod++) |
---|
776 | { |
---|
777 | int partCount = m_Mod[mod]->getPartCount(); |
---|
778 | |
---|
779 | for (int depth = 0; depth < fuzzyDepth; depth++) |
---|
780 | { |
---|
781 | //use first column for storing indices |
---|
782 | for (int partInd = 0; partInd < partCount; partInd++) |
---|
783 | { |
---|
784 | if (depth == 0) |
---|
785 | { |
---|
786 | m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = partInd; |
---|
787 | } |
---|
788 | else if (depth == 1) |
---|
789 | { |
---|
790 | m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = m_aDegrees[mod][partInd][DEGREE]; |
---|
791 | } |
---|
792 | else |
---|
793 | { |
---|
794 | GetNeighbIndexes(mod, partInd, nIndexes); |
---|
795 | for (unsigned int k = 0; k < nIndexes.size(); k++) |
---|
796 | { |
---|
797 | newDeg += m_fuzzyNeighb[mod][nIndexes.at(k)][depth - 1]; |
---|
798 | } |
---|
799 | newDeg /= nIndexes.size(); |
---|
800 | m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = newDeg; |
---|
801 | for (int mod = 0; mod < 2; mod++) |
---|
802 | { |
---|
803 | int partCount = m_Mod[mod]->getPartCount(); |
---|
804 | for (int i = partCount - 1; i >= 0; i--) |
---|
805 | { |
---|
806 | |
---|
807 | } |
---|
808 | } |
---|
809 | newDeg = 0; |
---|
810 | } |
---|
811 | } |
---|
812 | } |
---|
813 | } |
---|
814 | |
---|
815 | SortFuzzyNeighb(); |
---|
816 | FuzzyOrder(); |
---|
817 | } |
---|
818 | |
---|
819 | /** Gets information about Parts' positions in 3D from models into the arrays |
---|
820 | m_aPositions. |
---|
821 | Assumptions: |
---|
822 | - Models (m_Mod) are created and available. |
---|
823 | - Arrays m_aPositions are created. |
---|
824 | @return 1 if success, otherwise 0. |
---|
825 | */ |
---|
826 | int ModelSimil::GetPartPositions() |
---|
827 | { |
---|
828 | // sprawdz zalozenie - o modelach |
---|
829 | assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL)); |
---|
830 | assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid()); |
---|
831 | |
---|
832 | // sprawdz zalozenie - o tablicach m_aPositions |
---|
833 | assert(m_aPositions[0] != NULL); |
---|
834 | assert(m_aPositions[1] != NULL); |
---|
835 | |
---|
836 | // dla każdego stworzenia skopiuj informację o polozeniu jego Parts |
---|
837 | // do tablic m_aPositions |
---|
838 | Part *pPart; |
---|
839 | int iMod; // licznik modeli (organizmow) |
---|
840 | int iPart; // licznik Parts |
---|
841 | for (iMod = 0; iMod < 2; iMod++) |
---|
842 | { |
---|
843 | // dla każdego z modeli iMod |
---|
844 | for (iPart = 0; iPart < m_Mod[iMod]->getPartCount(); iPart++) |
---|
845 | { |
---|
846 | // dla każdego iPart organizmu iMod |
---|
847 | // pobierz tego Part |
---|
848 | pPart = m_Mod[iMod]->getPart(iPart); |
---|
849 | // zapamietaj jego pozycje 3D w tablicy m_aPositions |
---|
850 | m_aPositions[iMod][iPart].x = pPart->p.x; |
---|
851 | m_aPositions[iMod][iPart].y = pPart->p.y; |
---|
852 | m_aPositions[iMod][iPart].z = pPart->p.z; |
---|
853 | } |
---|
854 | } |
---|
855 | |
---|
856 | return 1; |
---|
857 | } |
---|
858 | |
---|
859 | /** Computes numbers of neurons and neurons' inputs for each Part of each |
---|
860 | organisms and fills in the m_aDegrees array. |
---|
861 | Assumptions: |
---|
862 | - Models (m_Mod) are created and available. |
---|
863 | - Arrays m_aDegrees are created. |
---|
864 | */ |
---|
865 | int ModelSimil::CountPartNeurons() |
---|
866 | { |
---|
867 | // sprawdz zalozenie - o modelach |
---|
868 | assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL)); |
---|
869 | assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid()); |
---|
870 | |
---|
871 | // sprawdz zalozenie - o tablicach |
---|
872 | assert(m_aDegrees[0] != NULL); |
---|
873 | assert(m_aDegrees[1] != NULL); |
---|
874 | |
---|
875 | Part *P1; |
---|
876 | Joint *J1; |
---|
877 | int i, j, i2, neuro_connections; |
---|
878 | |
---|
879 | // dla obu stworzen oblicz liczbe Neurons + connections dla Parts |
---|
880 | // a takze dla OnJoints i Anywhere |
---|
881 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
882 | { |
---|
883 | for (j = 0; j < m_Mod[i]->getNeuroCount(); j++) |
---|
884 | { |
---|
885 | // pobierz kolejny Neuron |
---|
886 | Neuro *N = m_Mod[i]->getNeuro(j); |
---|
887 | // policz liczbe jego wejść i jego samego tez |
---|
888 | // czy warto w ogole liczyc polaczenia...? co to da/spowoduje? |
---|
889 | neuro_connections = N->getInputCount() + 1; |
---|
890 | // wez Part, na ktorym jest Neuron |
---|
891 | P1 = N->getPart(); |
---|
892 | if (P1) |
---|
893 | { |
---|
894 | // dla neuronow osadzonych na Partach |
---|
895 | i2 = m_Mod[i]->findPart(P1); // znajdz indeks Part w Modelu |
---|
896 | m_aDegrees[i][i2][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons dla tego Part (TDN[2]) |
---|
897 | m_aDegrees[i][i2][3]++; // zwieksz liczbe Neurons dla tego Part (TDN[3]) |
---|
898 | } |
---|
899 | else |
---|
900 | { |
---|
901 | // dla neuronow nie osadzonych na partach |
---|
902 | J1 = N->getJoint(); |
---|
903 | if (J1) |
---|
904 | { |
---|
905 | // dla tych na Jointach |
---|
906 | m_aOnJoint[i][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons |
---|
907 | m_aOnJoint[i][3]++; // zwieksz liczbe Neurons |
---|
908 | } |
---|
909 | else |
---|
910 | { |
---|
911 | // dla tych "gdziekolwiek" |
---|
912 | m_aAnywhere[i][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons |
---|
913 | m_aAnywhere[i][3]++; // zwieksz liczbe Neurons |
---|
914 | } |
---|
915 | } |
---|
916 | } |
---|
917 | } |
---|
918 | return 1; |
---|
919 | } |
---|
920 | |
---|
921 | /** Sorts arrays m_aDegrees (for each organism) by Part's degree, and then by |
---|
922 | number of neural connections and neurons in groups of Parts with the same |
---|
923 | degree. |
---|
924 | Assumptions: |
---|
925 | - Models (m_Mod) are created and available. |
---|
926 | - Arrays m_aDegrees are created. |
---|
927 | @saeDegrees, CompareItemNo |
---|
928 | */ |
---|
929 | int ModelSimil::SortPartInfoTables() |
---|
930 | { |
---|
931 | // sprawdz zalozenie - o modelach |
---|
932 | assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL)); |
---|
933 | assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid()); |
---|
934 | |
---|
935 | // sprawdz zalozenie - o tablicach |
---|
936 | assert(m_aDegrees[0] != NULL); |
---|
937 | assert(m_aDegrees[1] != NULL); |
---|
938 | |
---|
939 | int i; |
---|
940 | int(*pfDegreeFunction) (const void*, const void*) = NULL; |
---|
941 | pfDegreeFunction = isFuzzy ? &CompareFuzzyDegrees : &CompareDegrees; |
---|
942 | // sortowanie obu tablic wg stopni punktów - TDN[1] |
---|
943 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
944 | { |
---|
945 | DB(_PrintDegrees(i)); |
---|
946 | std::qsort(m_aDegrees[i], (size_t)(m_Mod[i]->getPartCount()), |
---|
947 | sizeof(TDN), pfDegreeFunction); |
---|
948 | DB(_PrintDegrees(i)); |
---|
949 | } |
---|
950 | |
---|
951 | // sprawdzenie wartosci parametru |
---|
952 | DB(i = sizeof(TDN);) |
---|
953 | int degreeType = isFuzzy ? FUZZ_DEG : DEGREE; |
---|
954 | |
---|
955 | // sortowanie obu tablic m_aDegrees wedlug liczby neuronów i |
---|
956 | // czesci neuronu - ale w obrebie grup o tym samym stopniu |
---|
957 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
958 | { |
---|
959 | int iPocz = 0; |
---|
960 | int iDeg, iNewDeg, iPartCount, j; |
---|
961 | // stopien pierwszego punktu w tablicy Degrees odniesienie |
---|
962 | iDeg = m_aDegrees[i][0][degreeType]; |
---|
963 | iPartCount = m_Mod[i]->getPartCount(); |
---|
964 | // po kolei dla kazdego punktu w organizmie |
---|
965 | for (j = 0; j <= iPartCount; j++) |
---|
966 | { |
---|
967 | // sprawdz stopien punktu (lub nadaj 0 - gdy juz koniec tablicy) |
---|
968 | // iNewDeg = (j != iPartCount) ? m_aDegrees[i][j][1] : 0; |
---|
969 | // usunieto stara wersje porownania!!! wprowadzono znak porownania < |
---|
970 | |
---|
971 | iNewDeg = (j < iPartCount) ? m_aDegrees[i][j][degreeType] : 0; |
---|
972 | // skoro tablice sa posortowane wg stopni, to mamy na pewno taka kolejnosc |
---|
973 | assert(iNewDeg <= iDeg); |
---|
974 | if (iNewDeg != iDeg) |
---|
975 | { |
---|
976 | // gdy znaleziono koniec grupy o tym samym stopniu |
---|
977 | // sortuj po liczbie neuronow w obrebie grupy |
---|
978 | DB(_PrintDegrees(i)); |
---|
979 | DB(printf("qsort( poczatek=%i, rozmiar=%i, sizeof(TDN)=%i)\n", iPocz, (j - iPocz), sizeof(TDN));) |
---|
980 | // wyswietlamy z jedna komorka po zakonczeniu tablicy |
---|
981 | DB(_PrintArray(m_aDegrees[i][iPocz], 0, (j - iPocz) * 4);) |
---|
982 | |
---|
983 | std::qsort(m_aDegrees[i][iPocz], (size_t)(j - iPocz), |
---|
984 | sizeof(TDN), ModelSimil::CompareConnsNo); |
---|
985 | DB(_PrintDegrees(i)); |
---|
986 | // wyswietlamy z jedna komorka po zakonczeniu tablicy |
---|
987 | DB(_PrintArray(m_aDegrees[i][iPocz], 0, (j - iPocz) * 4);) |
---|
988 | // rozpocznij nowa grupe |
---|
989 | iPocz = j; |
---|
990 | iDeg = iNewDeg; |
---|
991 | } |
---|
992 | } |
---|
993 | } |
---|
994 | return 1; |
---|
995 | } |
---|
996 | |
---|
997 | |
---|
998 | /** Prints the state of the matching object. Debug method. |
---|
999 | */ |
---|
1000 | void ModelSimil::_PrintPartsMatching() |
---|
1001 | { |
---|
1002 | // assure that matching exists |
---|
1003 | assert(m_pMatching != NULL); |
---|
1004 | |
---|
1005 | printf("Parts matching:\n"); |
---|
1006 | m_pMatching->PrintMatching(); |
---|
1007 | } |
---|
1008 | |
---|
1009 | void ModelSimil::ComputeMatching() |
---|
1010 | { |
---|
1011 | // uniwersalne liczniki |
---|
1012 | int i, j; |
---|
1013 | |
---|
1014 | assert(m_pMatching != NULL); |
---|
1015 | assert(m_pMatching->IsEmpty() == true); |
---|
1016 | |
---|
1017 | // rozpoczynamy etap dopasowywania Parts w organizmach |
---|
1018 | // czy dopasowano już wszystkie Parts? |
---|
1019 | int iCzyDopasowane = 0; |
---|
1020 | // koniec grupy aktualnie dopasowywanej w każdym organizmie |
---|
1021 | int aiKoniecGrupyDopasowania[2] = { 0, 0 }; |
---|
1022 | // koniec grupy już w całości dopasowanej |
---|
1023 | // (Pomiedzy tymi dwoma indeksami znajduja sie Parts w tablicy |
---|
1024 | // m_aDegrees, ktore moga byc dopasowywane (tam nadal moga |
---|
1025 | // byc tez dopasowane - ale nie musi to byc w sposob |
---|
1026 | // ciagly) |
---|
1027 | int aiKoniecPierwszejGrupy[2] = { 0, 0 }; |
---|
1028 | // Tablica przechowująca odległości poszczególnych Parts z aktualnych |
---|
1029 | // grup dopasowania. Rozmiar - prostokąt o bokach równych liczbie elementów w |
---|
1030 | // dopasowywanych aktualnie grupach. Pierwszy wymiar - pierwszy organizm. |
---|
1031 | // Drugi wymiar - drugi organizm (nie zależy to od tego, który jest mniejszy). |
---|
1032 | // Wliczane w rozmiar tablicy są nawet już dopasowane elementy - tablice |
---|
1033 | // paiCzyDopasowany pamiętają stan dopasowania tych elementów. |
---|
1034 | typedef double *TPDouble; |
---|
1035 | double **aadOdleglosciParts; |
---|
1036 | // dwie tablice okreslajace Parts, ktore moga byc do siebie dopasowywane |
---|
1037 | // rozmiary: [0] - aiRozmiarCalychGrup[1] |
---|
1038 | // [1] - aiRozmiarCalychGrup[0] |
---|
1039 | std::vector<bool> *apvbCzyMinimalnaOdleglosc[2]; |
---|
1040 | // rozmiar aktualnie dopasowywanej grupy w odpowiednim organizmie (tylko elementy |
---|
1041 | // jeszcze niedopasowane). |
---|
1042 | int aiRozmiarGrupy[2]; |
---|
1043 | // rozmiar aktualnie dopasowywanych grup w odpowiednim organizmie (włączone są |
---|
1044 | // w to również elementy już dopasowane). |
---|
1045 | int aiRozmiarCalychGrup[2] = { 0, 0 }; |
---|
1046 | |
---|
1047 | // utworzenie tablicy rozmiarow |
---|
1048 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
1049 | { |
---|
1050 | m_aiPartCount[i] = m_Mod[i]->getPartCount(); |
---|
1051 | } |
---|
1052 | |
---|
1053 | // DOPASOWYWANIE PARTS |
---|
1054 | while (!iCzyDopasowane) |
---|
1055 | { |
---|
1056 | // znajdz konce obu grup aktualnie dopasowywanych w obu organizmach |
---|
1057 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
1058 | { |
---|
1059 | // czyli poszukaj miejsca zmiany stopnia lub konca tablicy |
---|
1060 | for (j = aiKoniecPierwszejGrupy[i] + 1; j < m_aiPartCount[i]; j++) |
---|
1061 | { |
---|
1062 | if (m_aDegrees[i][j][DEGREE] < m_aDegrees[i][j - 1][DEGREE]) |
---|
1063 | { |
---|
1064 | break; |
---|
1065 | } |
---|
1066 | } |
---|
1067 | aiKoniecGrupyDopasowania[i] = j; |
---|
1068 | |
---|
1069 | // sprawdz poprawnosc tego indeksu |
---|
1070 | assert((aiKoniecGrupyDopasowania[i] > 0) && |
---|
1071 | (aiKoniecGrupyDopasowania[i] <= m_aiPartCount[i])); |
---|
1072 | |
---|
1073 | // oblicz rozmiary całych grup - łącznie z dopasowanymi już elementami |
---|
1074 | aiRozmiarCalychGrup[i] = aiKoniecGrupyDopasowania[i] - |
---|
1075 | aiKoniecPierwszejGrupy[i]; |
---|
1076 | |
---|
1077 | // sprawdz teraz rozmiar tej grupy w sensie liczby niedopasowanzch |
---|
1078 | // nie moze to byc puste! |
---|
1079 | aiRozmiarGrupy[i] = 0; |
---|
1080 | for (j = aiKoniecPierwszejGrupy[i]; j < aiKoniecGrupyDopasowania[i]; j++) |
---|
1081 | { |
---|
1082 | // od poczatku do konca grupy |
---|
1083 | if (!m_pMatching->IsMatched(i, j)) |
---|
1084 | { |
---|
1085 | // jesli niedopasowany, to zwieksz licznik |
---|
1086 | aiRozmiarGrupy[i]++; |
---|
1087 | } |
---|
1088 | } |
---|
1089 | // grupa nie moze byc pusta! |
---|
1090 | assert(aiRozmiarGrupy[i] > 0); |
---|
1091 | } |
---|
1092 | |
---|
1093 | // DOPASOWYWANIE PARTS Z GRUP |
---|
1094 | |
---|
1095 | // stworzenie tablicy odległości lokalnych |
---|
1096 | // stwórz pierwszy wymiar - wg rozmiaru zerowego organizmu |
---|
1097 | aadOdleglosciParts = new TPDouble[aiRozmiarCalychGrup[0]]; |
---|
1098 | assert(aadOdleglosciParts != NULL); |
---|
1099 | // stwórz drugi wymiar - wg rozmiaru drugiego organizmu |
---|
1100 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++) |
---|
1101 | { |
---|
1102 | aadOdleglosciParts[i] = new double[aiRozmiarCalychGrup[1]]; |
---|
1103 | assert(aadOdleglosciParts[i] != NULL); |
---|
1104 | } |
---|
1105 | |
---|
1106 | // stworzenie tablic mozliwosci dopasowania (indykatorow minimalnej odleglosci) |
---|
1107 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0] = new std::vector<bool>(aiRozmiarCalychGrup[1], false); |
---|
1108 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1] = new std::vector<bool>(aiRozmiarCalychGrup[0], false); |
---|
1109 | // sprawdz stworzenie tablic |
---|
1110 | assert(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0] != NULL); |
---|
1111 | assert(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1] != NULL); |
---|
1112 | |
---|
1113 | // wypełnienie elementów macierzy (i,j) odległościami pomiędzy |
---|
1114 | // odpowiednimi Parts: (i) w organizmie 0 i (j) w organizmie 1. |
---|
1115 | // UWAGA! Uwzględniamy tylko te Parts, które nie są jeszcze dopasowane |
---|
1116 | // (reszta to byłaby po prostu strata czasu). |
---|
1117 | int iDeg, iNeu; // ilościowe określenie różnic stopnia, liczby neuronów i połączeń Parts |
---|
1118 | //int iNIt; |
---|
1119 | double dGeo; // ilościowe określenie różnic geometrycznych pomiędzy Parts |
---|
1120 | // indeksy konkretnych Parts - indeksy sa ZERO-BASED, choć właściwy dostep |
---|
1121 | // do informacji o Part wymaga dodania aiKoniecPierwszejGrupy[] |
---|
1122 | // tylko aadOdleglosciParts[][] indeksuje sie bezposrednio zawartoscia iIndex[] |
---|
1123 | int iIndex[2]; |
---|
1124 | int iPartIndex[2] = { -1, -1 }; // at [iModel]: original index of a Part for the specified model (iModel) |
---|
1125 | |
---|
1126 | // debug - wypisz zakres dopasowywanych indeksow |
---|
1127 | DB(printf("Organizm 0: grupa: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0], |
---|
1128 | aiKoniecGrupyDopasowania[0]);) |
---|
1129 | DB(printf("Organizm 1: grupa: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[1], |
---|
1130 | aiKoniecGrupyDopasowania[1]);) |
---|
1131 | |
---|
1132 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++) |
---|
1133 | { |
---|
1134 | |
---|
1135 | // iterujemy i - Parts organizmu 0 |
---|
1136 | // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[0]) |
---|
1137 | |
---|
1138 | if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i))) |
---|
1139 | { |
---|
1140 | // interesuja nas tylko te niedopasowane jeszcze (i) |
---|
1141 | for (j = 0; j < aiRozmiarCalychGrup[1]; j++) |
---|
1142 | { |
---|
1143 | |
---|
1144 | // iterujemy j - Parts organizmu 1 |
---|
1145 | // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[1]) |
---|
1146 | |
---|
1147 | if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j))) |
---|
1148 | { |
---|
1149 | // interesuja nas tylko te niedopasowane jeszcze (j) |
---|
1150 | // teraz obliczymy lokalne różnice pomiędzy Parts |
---|
1151 | iDeg = abs(m_aDegrees[0][aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i][1] |
---|
1152 | - m_aDegrees[1][aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j][1]); |
---|
1153 | |
---|
1154 | //iNit currently is not a component of distance measure |
---|
1155 | //iNIt = abs(m_aDegrees[0][ aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i ][2] |
---|
1156 | // - m_aDegrees[1][ aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j ][2]); |
---|
1157 | |
---|
1158 | iNeu = abs(m_aDegrees[0][aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i][3] |
---|
1159 | - m_aDegrees[1][aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j][3]); |
---|
1160 | |
---|
1161 | // obliczenie także lokalnych różnic geometrycznych pomiędzy Parts |
---|
1162 | // find original indices of Parts for both of the models |
---|
1163 | iPartIndex[0] = m_aDegrees[0][aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i][0]; |
---|
1164 | iPartIndex[1] = m_aDegrees[1][aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j][0]; |
---|
1165 | // now compute the geometrical distance of these Parts (use m_aPositions |
---|
1166 | // which should be computed by SVD) |
---|
1167 | Pt3D Part0Pos(m_aPositions[0][iPartIndex[0]]); |
---|
1168 | Pt3D Part1Pos(m_aPositions[1][iPartIndex[1]]); |
---|
1169 | dGeo = m_adFactors[3] == 0 ? 0 : Part0Pos.distanceTo(Part1Pos); //no need to compute distane when m_dDG weight is 0 |
---|
1170 | |
---|
1171 | // tutaj prawdopodobnie należy jeszcze dodać sprawdzanie |
---|
1172 | // identyczności pozostałych własności (oprócz geometrii) |
---|
1173 | // - żeby móc stwierdzić w ogóle identyczność Parts |
---|
1174 | |
---|
1175 | // i ostateczna odleglosc indukowana przez te roznice |
---|
1176 | // (tutaj nie ma różnicy w liczbie wszystkich wierzchołków) |
---|
1177 | aadOdleglosciParts[i][j] = m_adFactors[1] * double(iDeg) + |
---|
1178 | m_adFactors[2] * double(iNeu) + |
---|
1179 | m_adFactors[3] * dGeo; |
---|
1180 | DB(printf("Parts Distance (%2i,%2i) = %.3lf\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i, |
---|
1181 | aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j, aadOdleglosciParts[i][j]);) |
---|
1182 | DB(printf("Parts geometrical distance = %.20lf\n", dGeo);) |
---|
1183 | DB(printf("Pos0: (%.3lf %.3lf %.3lf)\n", Part0Pos.x, Part0Pos.y, Part0Pos.z);) |
---|
1184 | DB(printf("Pos1: (%.3lf %.3lf %.3lf)\n", Part1Pos.x, Part1Pos.y, Part1Pos.z);) |
---|
1185 | } |
---|
1186 | } |
---|
1187 | } |
---|
1188 | } |
---|
1189 | |
---|
1190 | // tutaj - sprawdzic tylko, czy tablica odleglosci lokalnych jest poprawnie obliczona |
---|
1191 | |
---|
1192 | // WYKORZYSTANIE TABLICY ODLEGLOSCI DO BUDOWY DOPASOWANIA |
---|
1193 | |
---|
1194 | // trzeba raczej iterować aż do zebrania wszystkich możliwych dopasowań w grupie |
---|
1195 | // dlatego wprowadzamy dodatkowa zmienna - czy skonczyla sie juz grupa |
---|
1196 | bool bCzyKoniecGrupy = false; |
---|
1197 | while (!bCzyKoniecGrupy) |
---|
1198 | { |
---|
1199 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
1200 | { |
---|
1201 | // iterujemy (i) po organizmach |
---|
1202 | // szukamy najpierw jakiegoś niedopasowanego jeszcze Part w organizmach |
---|
1203 | |
---|
1204 | // zakładamy, że nie ma takiego Part |
---|
1205 | iIndex[i] = -1; |
---|
1206 | |
---|
1207 | for (j = 0; j < aiRozmiarCalychGrup[i]; j++) |
---|
1208 | { |
---|
1209 | // iterujemy (j) - Parts organizmu (i) |
---|
1210 | // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[0]) |
---|
1211 | if (!(m_pMatching->IsMatched(i, aiKoniecPierwszejGrupy[i] + j))) |
---|
1212 | { |
---|
1213 | // gdy mamy w tej grupie jakis niedopasowany element, to ustawiamy |
---|
1214 | // iIndex[i] (chcemy w zasadzie pierwszy taki) |
---|
1215 | iIndex[i] = j; |
---|
1216 | break; |
---|
1217 | } |
---|
1218 | } |
---|
1219 | |
---|
1220 | // sprawdzamy, czy w ogole znaleziono taki Part |
---|
1221 | if (iIndex[i] < 0) |
---|
1222 | { |
---|
1223 | // gdy nie znaleziono takiego Part - mamy koniec dopasowywania w |
---|
1224 | // tych grupach |
---|
1225 | bCzyKoniecGrupy = true; |
---|
1226 | } |
---|
1227 | // sprawdz poprawnosc indeksu niedopasowanego Part - musi byc w aktualnej grupie |
---|
1228 | assert((iIndex[i] >= -1) && (iIndex[i] < aiRozmiarCalychGrup[i])); |
---|
1229 | } |
---|
1230 | |
---|
1231 | |
---|
1232 | // teraz mamy sytuacje: |
---|
1233 | // - mamy w iIndex[0] i iIndex[1] indeksy pierwszych niedopasowanych Part |
---|
1234 | // w organizmach, albo |
---|
1235 | // - nie ma w ogóle już czego dopasowywać (należy przejść do innej grupy) |
---|
1236 | if (!bCzyKoniecGrupy) |
---|
1237 | { |
---|
1238 | // gdy nie ma jeszcze końca żadnej z grup - możemy dopasowywać |
---|
1239 | // najpierw wyszukujemy w tablicy minimum odległości od tych |
---|
1240 | // wyznaczonych Parts |
---|
1241 | |
---|
1242 | // najpierw wyczyscimy wektory potencjalnych dopasowan |
---|
1243 | // dla organizmu 1 (o rozmiarze grupy z 0) |
---|
1244 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++) |
---|
1245 | { |
---|
1246 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = false; |
---|
1247 | } |
---|
1248 | // dla organizmu 0 (o rozmiarze grup z 1) |
---|
1249 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++) |
---|
1250 | { |
---|
1251 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = false; |
---|
1252 | } |
---|
1253 | |
---|
1254 | // szukanie minimum dla Part o indeksie iIndex[0] w organizmie 0 |
---|
1255 | // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 1 |
---|
1256 | // zakładamy, że nie znaleliśmy jeszcze minimum |
---|
1257 | double dMinimum = HUGE_VAL; |
---|
1258 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++) |
---|
1259 | { |
---|
1260 | if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + i))) |
---|
1261 | { |
---|
1262 | |
---|
1263 | // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod |
---|
1264 | // niedopasowanych jeszcze Parts |
---|
1265 | if (aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] < dMinimum) |
---|
1266 | { |
---|
1267 | dMinimum = aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i]; |
---|
1268 | } |
---|
1269 | |
---|
1270 | // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double |
---|
1271 | assert(aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] < HUGE_VAL); |
---|
1272 | } |
---|
1273 | } |
---|
1274 | // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego |
---|
1275 | assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL)); |
---|
1276 | |
---|
1277 | // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja |
---|
1278 | // rzeczywiscie te minimalna odleglosc do Part iIndex[0] w organizmie 0 |
---|
1279 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++) |
---|
1280 | { |
---|
1281 | if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + i))) |
---|
1282 | { |
---|
1283 | if (aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] == dMinimum) |
---|
1284 | { |
---|
1285 | // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne |
---|
1286 | // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[0] |
---|
1287 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = true; |
---|
1288 | } |
---|
1289 | |
---|
1290 | // sprawdz poprawnosc znalezionego wczesniej minimum |
---|
1291 | assert(aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] >= dMinimum); |
---|
1292 | } |
---|
1293 | } |
---|
1294 | |
---|
1295 | // podobnie szukamy minimum dla Part o indeksie iIndex[1] w organizmie 1 |
---|
1296 | // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 0 |
---|
1297 | dMinimum = HUGE_VAL; |
---|
1298 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++) |
---|
1299 | { |
---|
1300 | if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i))) |
---|
1301 | { |
---|
1302 | // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod |
---|
1303 | // niedopasowanych jeszcze Parts |
---|
1304 | if (aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] < dMinimum) |
---|
1305 | { |
---|
1306 | dMinimum = aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]]; |
---|
1307 | } |
---|
1308 | // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double |
---|
1309 | assert(aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] < HUGE_VAL); |
---|
1310 | } |
---|
1311 | } |
---|
1312 | // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego |
---|
1313 | assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL)); |
---|
1314 | |
---|
1315 | // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja |
---|
1316 | // rzeczywiscie te minimalne odleglosci do Part iIndex[1] w organizmie 1 |
---|
1317 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++) |
---|
1318 | { |
---|
1319 | if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i))) |
---|
1320 | { |
---|
1321 | if (aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] == dMinimum) |
---|
1322 | { |
---|
1323 | // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne |
---|
1324 | // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[1] |
---|
1325 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = true; |
---|
1326 | } |
---|
1327 | |
---|
1328 | // sprawdz poprawnosc znalezionego wczesniej minimum |
---|
1329 | assert(aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] >= dMinimum); |
---|
1330 | } |
---|
1331 | } |
---|
1332 | |
---|
1333 | // teraz mamy juz poszukane potencjalne grupy dopasowania - musimy |
---|
1334 | // zdecydowac, co do czego dopasujemy! |
---|
1335 | // szukamy Part iIndex[0] posrod mozliwych do dopasowania dla Part iIndex[1] |
---|
1336 | // szukamy takze Part iIndex[1] posrod mozliwych do dopasowania dla Part iIndex[0] |
---|
1337 | bool PartZ1NaLiscie0 = apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](iIndex[1]); |
---|
1338 | bool PartZ0NaLiscie1 = apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](iIndex[0]); |
---|
1339 | |
---|
1340 | if (PartZ1NaLiscie0 && PartZ0NaLiscie1) |
---|
1341 | { |
---|
1342 | // PRZYPADEK 1. Oba Parts maja sie wzajemnie na listach mozliwych |
---|
1343 | // dopasowan. |
---|
1344 | // AKCJA. Dopasowanie wzajemne do siebie. |
---|
1345 | |
---|
1346 | m_pMatching->Match(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iIndex[0], |
---|
1347 | 1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]); |
---|
1348 | |
---|
1349 | // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach |
---|
1350 | aiRozmiarGrupy[0]--; |
---|
1351 | aiRozmiarGrupy[1]--; |
---|
1352 | // debug - co zostalo dopasowane |
---|
1353 | DB(printf("Przypadek 1.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0] |
---|
1354 | + iIndex[0], aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);) |
---|
1355 | |
---|
1356 | }// PRZYPADEK 1. |
---|
1357 | else |
---|
1358 | if (PartZ1NaLiscie0 || PartZ0NaLiscie1) |
---|
1359 | { |
---|
1360 | // PRZYPADEK 2. Tylko jeden z Parts ma drugiego na swojej liscie |
---|
1361 | // mozliwych dopasowan |
---|
1362 | // AKCJA. Dopasowanie jednego jest proste (tego, ktory nie ma |
---|
1363 | // na swojej liscie drugiego). Dla tego drugiego nalezy powtorzyc |
---|
1364 | // duza czesc obliczen (znalezc mu nowa mozliwa pare) |
---|
1365 | |
---|
1366 | // indeks organizmu, ktorego Part nie ma dopasowywanego Part |
---|
1367 | // z drugiego organizmu na swojej liscie |
---|
1368 | int iBezDrugiego; |
---|
1369 | |
---|
1370 | // okreslenie indeksu organizmu z dopasowywanym Part |
---|
1371 | if (!PartZ1NaLiscie0) |
---|
1372 | { |
---|
1373 | iBezDrugiego = 0; |
---|
1374 | } |
---|
1375 | else |
---|
1376 | { |
---|
1377 | iBezDrugiego = 1; |
---|
1378 | } |
---|
1379 | // sprawdz indeks organizmu |
---|
1380 | assert((iBezDrugiego == 0) || (iBezDrugiego == 1)); |
---|
1381 | |
---|
1382 | int iDopasowywany = -1; |
---|
1383 | // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania |
---|
1384 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1 - iBezDrugiego]; i++) |
---|
1385 | { |
---|
1386 | if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[iBezDrugiego]->operator[](i)) |
---|
1387 | { |
---|
1388 | iDopasowywany = i; |
---|
1389 | break; |
---|
1390 | } |
---|
1391 | } |
---|
1392 | // sprawdz poprawnosc indeksu dopasowywanego (musimy cos znalezc!) |
---|
1393 | // nieujemny i w odpowiedniej grupie! |
---|
1394 | assert((iDopasowywany >= 0) && |
---|
1395 | (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[1 - iBezDrugiego])); |
---|
1396 | |
---|
1397 | // znalezlismy 1. Part z listy dopasowania - dopasowujemy! |
---|
1398 | m_pMatching->Match( |
---|
1399 | iBezDrugiego, |
---|
1400 | aiKoniecPierwszejGrupy[iBezDrugiego] + iIndex[iBezDrugiego], |
---|
1401 | 1 - iBezDrugiego, |
---|
1402 | aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iBezDrugiego] + iDopasowywany); |
---|
1403 | DB(printf("Przypadek 2.1.: dopasowane Parts dopasowanie bez drugiego: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[iBezDrugiego] + iIndex[iBezDrugiego], |
---|
1404 | aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iBezDrugiego] + iDopasowywany);) |
---|
1405 | |
---|
1406 | // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach |
---|
1407 | aiRozmiarGrupy[0]--; |
---|
1408 | aiRozmiarGrupy[1]--; |
---|
1409 | |
---|
1410 | // sprawdz, czy jest szansa dopasowania tego Part z drugiej strony |
---|
1411 | // (ktora miala mozliwosc dopasowania tego Part z poprzedniego organizmu) |
---|
1412 | if ((aiRozmiarGrupy[0] > 0) && (aiRozmiarGrupy[1] > 0)) |
---|
1413 | { |
---|
1414 | // jesli grupy sie jeszcze nie wyczrpaly |
---|
1415 | // to jest mozliwosc dopasowania w organizmie |
---|
1416 | |
---|
1417 | int iZDrugim = 1 - iBezDrugiego; |
---|
1418 | // sprawdz indeks organizmu |
---|
1419 | assert((iZDrugim == 0) || (iZDrugim == 1)); |
---|
1420 | |
---|
1421 | // bedziemy szukac minimum wsrod niedopasowanych - musimy wykasowac |
---|
1422 | // poprzednie obliczenia minimum |
---|
1423 | // dla organizmu 1 (o rozmiarze grupy z 0) |
---|
1424 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++) |
---|
1425 | { |
---|
1426 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = false; |
---|
1427 | } |
---|
1428 | // dla organizmu 0 (o rozmiarze grup z 1) |
---|
1429 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++) |
---|
1430 | { |
---|
1431 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = false; |
---|
1432 | } |
---|
1433 | |
---|
1434 | // szukamy na nowo minimum dla Part o indeksie iIndex[ iZDrugim ] w organizmie iZDrugim |
---|
1435 | // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 1 - iZDrugim |
---|
1436 | dMinimum = HUGE_VAL; |
---|
1437 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1 - iZDrugim]; i++) |
---|
1438 | { |
---|
1439 | if (!(m_pMatching->IsMatched( |
---|
1440 | 1 - iZDrugim, |
---|
1441 | aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iZDrugim] + i))) |
---|
1442 | { |
---|
1443 | // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod |
---|
1444 | // niedopasowanych jeszcze Parts |
---|
1445 | if (iZDrugim == 0) |
---|
1446 | { |
---|
1447 | // teraz niestety musimy rozpoznac odpowiedni organizm |
---|
1448 | // zeby moc indeksowac niesymetryczna tablice |
---|
1449 | if (aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] < dMinimum) |
---|
1450 | { |
---|
1451 | dMinimum = aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i]; |
---|
1452 | } |
---|
1453 | // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double |
---|
1454 | assert(aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] < HUGE_VAL); |
---|
1455 | |
---|
1456 | } |
---|
1457 | else |
---|
1458 | { |
---|
1459 | if (aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] < dMinimum) |
---|
1460 | { |
---|
1461 | dMinimum = aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]]; |
---|
1462 | } |
---|
1463 | // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double |
---|
1464 | assert(aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] < HUGE_VAL); |
---|
1465 | } |
---|
1466 | } |
---|
1467 | } |
---|
1468 | // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego |
---|
1469 | assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL)); |
---|
1470 | |
---|
1471 | // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja |
---|
1472 | // rzeczywiscie te minimalne odleglosci do Part w organizmie iZDrugim |
---|
1473 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1 - iZDrugim]; i++) |
---|
1474 | { |
---|
1475 | if (!(m_pMatching->IsMatched( |
---|
1476 | 1 - iZDrugim, |
---|
1477 | aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iZDrugim] + i))) |
---|
1478 | { |
---|
1479 | if (iZDrugim == 0) |
---|
1480 | { |
---|
1481 | // teraz niestety musimy rozpoznac odpowiedni organizm |
---|
1482 | // zeby moc indeksowac niesymetryczna tablice |
---|
1483 | if (aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] == dMinimum) |
---|
1484 | { |
---|
1485 | // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne |
---|
1486 | // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[1] |
---|
1487 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = true; |
---|
1488 | } |
---|
1489 | } |
---|
1490 | else |
---|
1491 | { |
---|
1492 | if (aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] == dMinimum) |
---|
1493 | { |
---|
1494 | apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = true; |
---|
1495 | } |
---|
1496 | } |
---|
1497 | } |
---|
1498 | } |
---|
1499 | |
---|
1500 | // a teraz - po znalezieniu potencjalnych elementow do dopasowania |
---|
1501 | // dopasowujemy pierwszy z potencjalnych |
---|
1502 | iDopasowywany = -1; |
---|
1503 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1 - iZDrugim]; i++) |
---|
1504 | { |
---|
1505 | if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[iZDrugim]->operator[](i)) |
---|
1506 | { |
---|
1507 | iDopasowywany = i; |
---|
1508 | break; |
---|
1509 | } |
---|
1510 | } |
---|
1511 | // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego |
---|
1512 | assert((iDopasowywany >= 0) && |
---|
1513 | (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[1 - iZDrugim])); |
---|
1514 | |
---|
1515 | // no to juz mozemy dopasowac |
---|
1516 | m_pMatching->Match( |
---|
1517 | iZDrugim, |
---|
1518 | aiKoniecPierwszejGrupy[iZDrugim] + iIndex[iZDrugim], |
---|
1519 | 1 - iZDrugim, |
---|
1520 | aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iZDrugim] + iDopasowywany); |
---|
1521 | DB(printf("Przypadek 2.1.: dopasowane Parts dopasowaniebz drugim: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[iZDrugim] + iIndex[iZDrugim], aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iZDrugim] + iDopasowywany);) |
---|
1522 | |
---|
1523 | //aiKoniecPierwszejGrupy[ 1-iBezDrugiego ] + iDopasowywany ;) |
---|
1524 | //aiKoniecPierwszejGrupy[ 1-iBezDrugiego ] + iDopasowywany ;) |
---|
1525 | // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach |
---|
1526 | aiRozmiarGrupy[0]--; |
---|
1527 | aiRozmiarGrupy[1]--; |
---|
1528 | |
---|
1529 | } |
---|
1530 | else |
---|
1531 | { |
---|
1532 | // jedna z grup sie juz wyczerpala |
---|
1533 | // wiec nie ma mozliwosci dopasowania tego drugiego Partu |
---|
1534 | /// i trzeba poczekac na zmiane grupy |
---|
1535 | } |
---|
1536 | |
---|
1537 | DB(printf("Przypadek 2.\n");) |
---|
1538 | |
---|
1539 | }// PRZYPADEK 2. |
---|
1540 | else |
---|
1541 | { |
---|
1542 | // PRZYPADEK 3. Zaden z Parts nie ma na liscie drugiego |
---|
1543 | // AKCJA. Niezalezne dopasowanie obu Parts do pierwszych ze swojej listy |
---|
1544 | |
---|
1545 | // najpierw dopasujemy do iIndex[0] w organizmie 0 |
---|
1546 | int iDopasowywany = -1; |
---|
1547 | // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania - w organizmie 1 |
---|
1548 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++) |
---|
1549 | { |
---|
1550 | if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i)) |
---|
1551 | { |
---|
1552 | iDopasowywany = i; |
---|
1553 | break; |
---|
1554 | } |
---|
1555 | } |
---|
1556 | // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego |
---|
1557 | assert((iDopasowywany >= 0) && |
---|
1558 | (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[1])); |
---|
1559 | |
---|
1560 | // teraz wlasnie dopasowujemy |
---|
1561 | m_pMatching->Match( |
---|
1562 | 0, |
---|
1563 | aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iIndex[0], |
---|
1564 | 1, |
---|
1565 | aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iDopasowywany); |
---|
1566 | |
---|
1567 | // zmniejszamy liczbe niedopasowanych Parts |
---|
1568 | aiRozmiarGrupy[0]--; |
---|
1569 | aiRozmiarGrupy[1]--; |
---|
1570 | |
---|
1571 | // debug - dopasowanie |
---|
1572 | DB(printf("Przypadek 3.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0] |
---|
1573 | + iIndex[0], aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iDopasowywany);) |
---|
1574 | |
---|
1575 | // teraz dopasowujemy do iIndex[1] w organizmie 1 |
---|
1576 | iDopasowywany = -1; |
---|
1577 | // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania - w organizmie 0 |
---|
1578 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++) |
---|
1579 | { |
---|
1580 | if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i)) |
---|
1581 | { |
---|
1582 | iDopasowywany = i; |
---|
1583 | break; |
---|
1584 | } |
---|
1585 | } |
---|
1586 | // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego |
---|
1587 | assert((iDopasowywany >= 0) && |
---|
1588 | (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[0])); |
---|
1589 | |
---|
1590 | // no i teraz realizujemy dopasowanie |
---|
1591 | m_pMatching->Match( |
---|
1592 | 0, |
---|
1593 | aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iDopasowywany, |
---|
1594 | 1, |
---|
1595 | aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]); |
---|
1596 | |
---|
1597 | // zmniejszamy liczbe niedopasowanych Parts |
---|
1598 | aiRozmiarGrupy[0]--; |
---|
1599 | aiRozmiarGrupy[1]--; |
---|
1600 | |
---|
1601 | // debug - dopasowanie |
---|
1602 | DB(printf("Przypadek 3.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0] |
---|
1603 | + iDopasowywany, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);) |
---|
1604 | |
---|
1605 | |
---|
1606 | } // PRZYPADEK 3. |
---|
1607 | |
---|
1608 | }// if (! bCzyKoniecGrupy) |
---|
1609 | else |
---|
1610 | { |
---|
1611 | // gdy mamy juz koniec grup - musimy zlikwidowac tablice aadOdleglosciParts |
---|
1612 | // bo za chwilke skonczy sie nam petla |
---|
1613 | for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++) |
---|
1614 | { |
---|
1615 | SAFEDELETEARRAY(aadOdleglosciParts[i]); |
---|
1616 | } |
---|
1617 | SAFEDELETEARRAY(aadOdleglosciParts); |
---|
1618 | |
---|
1619 | // musimy tez usunac tablice (wektory) mozliwosci dopasowania |
---|
1620 | SAFEDELETE(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]); |
---|
1621 | SAFEDELETE(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]); |
---|
1622 | } |
---|
1623 | } // while (! bCzyKoniecGrupy) |
---|
1624 | |
---|
1625 | // PO DOPASOWANIU WSZYSTKIEGO Z GRUP (CO NAJMNIEJ JEDNEJ GRUPY W CALOSCI) |
---|
1626 | |
---|
1627 | // gdy rozmiar ktorejkolwiek z grup dopasowania spadl do zera |
---|
1628 | // to musimy przesunac KoniecPierwszejGrupy (wszystkie dopasowane) |
---|
1629 | for (i = 0; i < 2; i++) |
---|
1630 | { |
---|
1631 | // grupy nie moga miec mniejszego niz 0 rozmiaru |
---|
1632 | assert(aiRozmiarGrupy[i] >= 0); |
---|
1633 | if (aiRozmiarGrupy[i] == 0) |
---|
1634 | aiKoniecPierwszejGrupy[i] = aiKoniecGrupyDopasowania[i]; |
---|
1635 | } |
---|
1636 | |
---|
1637 | // sprawdzenie warunku konca dopasowywania - gdy nie |
---|
1638 | // ma juz w jakims organizmie co dopasowywac |
---|
1639 | if (aiKoniecPierwszejGrupy[0] >= m_aiPartCount[0] || |
---|
1640 | aiKoniecPierwszejGrupy[1] >= m_aiPartCount[1]) |
---|
1641 | { |
---|
1642 | iCzyDopasowane = 1; |
---|
1643 | } |
---|
1644 | } // koniec WHILE - petli dopasowania |
---|
1645 | } |
---|
1646 | |
---|
1647 | /** Matches Parts in both organisms so that computation of similarity is possible. |
---|
1648 | New algorithm (assures symmetry of the similarity measure) with geometry |
---|
1649 | taken into consideration. |
---|
1650 | Assumptions: |
---|
1651 | - Models (m_Mod) are created and available. |
---|
1652 | - Matching (m_pMatching) is created, but empty |
---|
1653 | Exit conditions: |
---|
1654 | - Matching (m_pMatching) is full |
---|
1655 | @return 1 if success, 0 otherwise |
---|
1656 | */ |
---|
1657 | int ModelSimil::MatchPartsGeometry() |
---|
1658 | { |
---|
1659 | // zaloz, ze sa modele i sa poprawne |
---|
1660 | assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL)); |
---|
1661 | assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid()); |
---|
1662 | |
---|
1663 | if (!CreatePartInfoTables()) |
---|
1664 | return 0; |
---|
1665 | if (!CountPartDegrees()) |
---|
1666 | return 0; |
---|
1667 | if (!GetPartPositions()) |
---|
1668 | { |
---|
1669 | return 0; |
---|
1670 | } |
---|
1671 | if (!CountPartNeurons()) |
---|
1672 | return 0; |
---|
1673 | |
---|
1674 | |
---|
1675 | if (m_adFactors[3] > 0) |
---|
1676 | { |
---|
1677 | if (!ComputePartsPositionsBySVD()) |
---|
1678 | { |
---|
1679 | return 0; |
---|
1680 | } |
---|
1681 | } |
---|
1682 | |
---|
1683 | DB(printf("Przed sortowaniem:\n");) |
---|
1684 | DB(_PrintDegrees(0);) |
---|
1685 | DB(_PrintDegrees(1);) |
---|
1686 | |
---|
1687 | if (!SortPartInfoTables()) |
---|
1688 | return 0; |
---|
1689 | |
---|
1690 | DB(printf("Po sortowaniu:\n");) |
---|
1691 | DB(_PrintDegrees(0);) |
---|
1692 | DB(_PrintDegrees(1);) |
---|
1693 | |
---|
1694 | if (m_adFactors[3] > 0) |
---|
1695 | { |
---|
1696 | // tutaj zacznij pętlę po przekształceniach geometrycznych |
---|
1697 | const int NO_OF_TRANSFORM = 8; // liczba transformacji geometrycznych (na razie tylko ID i O_YZ) |
---|
1698 | // tablice transformacji współrzędnych; nie są to dokładnie tablice tranformacji, ale raczej tablice PRZEJŚĆ |
---|
1699 | // pomiędzy transformacjami; |
---|
1700 | // wartości orginalne transformacji dOrig uzyskuje się przez: |
---|
1701 | // for ( iTrans = 0; iTrans <= TRANS_INDEX; iTrans++ ) dOrig *= dMul[ iTrans ]; |
---|
1702 | //const char *szTransformNames[NO_OF_TRANSFORM] = { "ID", "S_yz", "S_xz", "S_xy", "R180_z", "R180_y", "R180_z", "S_(0,0,0)" }; |
---|
1703 | const int dMulX[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1 }; |
---|
1704 | const int dMulY[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1 }; |
---|
1705 | const int dMulZ[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1 }; |
---|
1706 | |
---|
1707 | #ifdef max |
---|
1708 | #undef max //this macro would conflict with line below |
---|
1709 | #endif |
---|
1710 | double dMinSimValue = std::numeric_limits<double>::max(); // minimum value of similarity |
---|
1711 | int iMinSimTransform = -1; // index of the transformation with the minimum similarity |
---|
1712 | SimilMatching *pMinSimMatching = NULL; // matching with the minimum value of similarity |
---|
1713 | |
---|
1714 | // remember the original positions of model 0 as computed by SVD in order to restore them later, after |
---|
1715 | // all transformations have been computed |
---|
1716 | Pt3D *StoredPositions = NULL; // array of positions of Parts, for one (0th) model |
---|
1717 | // create the stored positions |
---|
1718 | StoredPositions = new Pt3D[m_Mod[0]->getPartCount()]; |
---|
1719 | assert(StoredPositions != NULL); |
---|
1720 | // copy the original positions of model 0 (store them) |
---|
1721 | int iPart; // a counter of Parts |
---|
1722 | for (iPart = 0; iPart < m_Mod[0]->getPartCount(); iPart++) |
---|
1723 | { |
---|
1724 | StoredPositions[iPart].x = m_aPositions[0][iPart].x; |
---|
1725 | StoredPositions[iPart].y = m_aPositions[0][iPart].y; |
---|
1726 | StoredPositions[iPart].z = m_aPositions[0][iPart].z; |
---|
1727 | } |
---|
1728 | // now the original positions of model 0 are stored |
---|
1729 | |
---|
1730 | |
---|
1731 | int iTransform; // a counter of geometric transformations |
---|
1732 | for (iTransform = 0; iTransform < NO_OF_TRANSFORM; iTransform++) |
---|
1733 | { |
---|
1734 | // for each geometric transformation to be done |
---|
1735 | // entry conditions: |
---|
1736 | // - models (m_Mod) exist and are available |
---|
1737 | // - matching (m_pMatching) exists and is empty |
---|
1738 | // - all properties are created and available (m_aDegrees and m_aPositions) |
---|
1739 | |
---|
1740 | // recompute geometric properties according to the transformation iTransform |
---|
1741 | // but only for model 0 |
---|
1742 | for (iPart = 0; iPart < m_Mod[0]->getPartCount(); iPart++) |
---|
1743 | { |
---|
1744 | // for each iPart, a part of the model iMod |
---|
1745 | m_aPositions[0][iPart].x *= dMulX[iTransform]; |
---|
1746 | m_aPositions[0][iPart].y *= dMulY[iTransform]; |
---|
1747 | m_aPositions[0][iPart].z *= dMulZ[iTransform]; |
---|
1748 | } |
---|
1749 | // now the positions are recomputed |
---|
1750 | ComputeMatching(); |
---|
1751 | |
---|
1752 | // teraz m_pMatching istnieje i jest pełne |
---|
1753 | assert(m_pMatching != NULL); |
---|
1754 | assert(m_pMatching->IsFull() == true); |
---|
1755 | |
---|
1756 | // wykorzystaj to dopasowanie i geometrię do obliczenia tymczasowej wartości miary |
---|
1757 | int iTempRes = CountPartsDistance(); |
---|
1758 | // załóż sukces |
---|
1759 | assert(iTempRes == 1); |
---|
1760 | double dCurrentSim = m_adFactors[0] * double(m_iDV) + |
---|
1761 | m_adFactors[1] * double(m_iDD) + |
---|
1762 | m_adFactors[2] * double(m_iDN) + |
---|
1763 | m_adFactors[3] * double(m_dDG); |
---|
1764 | // załóż poprawną wartość podobieństwa |
---|
1765 | assert(dCurrentSim >= 0.0); |
---|
1766 | |
---|
1767 | // porównaj wartość obliczoną z dotychczasowym minimum |
---|
1768 | if (dCurrentSim < dMinSimValue) |
---|
1769 | { |
---|
1770 | // jeśli uzyskano mniejszą wartość dopasowania, |
---|
1771 | // to zapamiętaj to przekształcenie geometryczne i dopasowanie |
---|
1772 | dMinSimValue = dCurrentSim; |
---|
1773 | iMinSimTransform = iTransform; |
---|
1774 | SAFEDELETE(pMinSimMatching); |
---|
1775 | pMinSimMatching = new SimilMatching(*m_pMatching); |
---|
1776 | assert(pMinSimMatching != NULL); |
---|
1777 | } |
---|
1778 | |
---|
1779 | // teraz już można usunąć stare dopasowanie (dla potrzeb następnego przebiegu pętli) |
---|
1780 | m_pMatching->Empty(); |
---|
1781 | } // for ( iTransform ) |
---|
1782 | |
---|
1783 | // po pętli przywróć najlepsze dopasowanie |
---|
1784 | delete m_pMatching; |
---|
1785 | m_pMatching = pMinSimMatching; |
---|
1786 | |
---|
1787 | DB(printf("Matching has been chosen!\n");) |
---|
1788 | // print the name of the chosen transformation: |
---|
1789 | // printf("Chosen transformation: %s\n", szTransformNames[ iMinSimTransform ] ); |
---|
1790 | |
---|
1791 | // i przywróć jednocześnie pozycje Parts modelu 0 dla tego dopasowania |
---|
1792 | // - najpierw przywroc Parts pozycje orginalne, po SVD |
---|
1793 | for (iPart = 0; iPart < m_Mod[0]->getPartCount(); iPart++) |
---|
1794 | { |
---|
1795 | m_aPositions[0][iPart].x = StoredPositions[iPart].x; |
---|
1796 | m_aPositions[0][iPart].y = StoredPositions[iPart].y; |
---|
1797 | m_aPositions[0][iPart].z = StoredPositions[iPart].z; |
---|
1798 | } |
---|
1799 | // - usun teraz zapamietane pozycje Parts |
---|
1800 | delete[] StoredPositions; |
---|
1801 | // - a teraz oblicz na nowo wspolrzedne wlasciwego przeksztalcenia dla model 0 |
---|
1802 | for (iTransform = 0; iTransform <= iMinSimTransform; iTransform++) |
---|
1803 | { |
---|
1804 | // for each transformation before and INCLUDING iMinTransform |
---|
1805 | // do the transformation (only model 0) |
---|
1806 | for (iPart = 0; iPart < m_Mod[0]->getPartCount(); iPart++) |
---|
1807 | { |
---|
1808 | m_aPositions[0][iPart].x *= dMulX[iTransform]; |
---|
1809 | m_aPositions[0][iPart].y *= dMulY[iTransform]; |
---|
1810 | m_aPositions[0][iPart].z *= dMulZ[iTransform]; |
---|
1811 | } |
---|
1812 | } |
---|
1813 | |
---|
1814 | } |
---|
1815 | else |
---|
1816 | { |
---|
1817 | ComputeMatching(); |
---|
1818 | } |
---|
1819 | // teraz dopasowanie musi byc pelne - co najmniej w jednym organizmie musza byc |
---|
1820 | // wszystkie elementy dopasowane |
---|
1821 | assert(m_pMatching->IsFull() == true); |
---|
1822 | |
---|
1823 | // _PrintDegrees(0); |
---|
1824 | // _PrintDegrees(1); |
---|
1825 | |
---|
1826 | DB(_PrintPartsMatching();) |
---|
1827 | |
---|
1828 | return 1; |
---|
1829 | } |
---|
1830 | |
---|
1831 | void ModelSimil::_PrintSeamnessTable(std::vector<int> *pTable, int iCount) |
---|
1832 | { |
---|
1833 | int i; |
---|
1834 | printf(" "); |
---|
1835 | for (i = 0; i < iCount; i++) |
---|
1836 | printf("%3i ", i); |
---|
1837 | printf("\n "); |
---|
1838 | for (i = 0; i < iCount; i++) |
---|
1839 | { |
---|
1840 | |
---|
1841 | printf("%3i ", pTable->operator[](i)); |
---|
1842 | } |
---|
1843 | printf("\n"); |
---|
1844 | } |
---|
1845 | |
---|
1846 | /** Computes elements of similarity (m_iDD, m_iDN, m_dDG) based on underlying matching. |
---|
1847 | Assumptions: |
---|
1848 | - Matching (m_pMatching) exists and is full. |
---|
1849 | - Internal arrays m_aDegrees and m_aPositions exist and are properly filled in |
---|
1850 | Exit conditions: |
---|
1851 | - Elements of similarity are computed (m)iDD, m_iDN, m_dDG). |
---|
1852 | @return 1 if success, otherwise 0. |
---|
1853 | */ |
---|
1854 | int ModelSimil::CountPartsDistance() |
---|
1855 | { |
---|
1856 | int i, temp; |
---|
1857 | |
---|
1858 | // assume existence of m_pMatching |
---|
1859 | assert(m_pMatching != NULL); |
---|
1860 | // musi byc pelne! |
---|
1861 | assert(m_pMatching->IsFull() == true); |
---|
1862 | |
---|
1863 | // roznica w stopniach |
---|
1864 | m_iDD = 0; |
---|
1865 | // roznica w liczbie neuronów |
---|
1866 | m_iDN = 0; |
---|
1867 | // roznica w odleglosci dopasowanych Parts |
---|
1868 | m_dDG = 0.0; |
---|
1869 | |
---|
1870 | int iOrgPart, iOrgMatchedPart; // orginalny indeks Part i jego dopasowanego Part |
---|
1871 | int iMatchedPart; // indeks (wg sortowania) dopasowanego Part |
---|
1872 | |
---|
1873 | // wykorzystanie dopasowania do zliczenia m_iDD - roznicy w stopniach |
---|
1874 | // i m_iDN - roznicy w liczbie neuronow |
---|
1875 | // petla w wiekszej tablicy |
---|
1876 | for (i = 0; i < m_aiPartCount[1 - m_iSmaller]; i++) |
---|
1877 | { |
---|
1878 | // dla kazdego elementu [i] z wiekszego organizmu |
---|
1879 | // pobierz jego orginalny indeks w organizmie z tablicy TDN |
---|
1880 | iOrgPart = m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][0]; |
---|
1881 | if (!(m_pMatching->IsMatched(1 - m_iSmaller, i))) |
---|
1882 | { |
---|
1883 | // gdy nie zostal dopasowany |
---|
1884 | // dodaj jego stopien do DD |
---|
1885 | m_iDD += m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][1]; |
---|
1886 | // dodaj liczbe neuronow do DN |
---|
1887 | m_iDN += m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][3]; |
---|
1888 | // i oblicz odleglosc tego Part od srodka organizmu (0,0,0) |
---|
1889 | // (uzyj orginalnego indeksu) |
---|
1890 | //no need to compute distane when m_dDG weight is 0 |
---|
1891 | m_dDG += m_adFactors[3] == 0 ? 0 : m_aPositions[1 - m_iSmaller][iOrgPart].length(); |
---|
1892 | } |
---|
1893 | else |
---|
1894 | { |
---|
1895 | // gdy byl dopasowany |
---|
1896 | // pobierz indeks (po sortowaniu) tego dopasowanego Part |
---|
1897 | iMatchedPart = m_pMatching->GetMatchedIndex(1 - m_iSmaller, i); |
---|
1898 | // pobierz indeks orginalny tego dopasowanego Part |
---|
1899 | iOrgMatchedPart = m_aDegrees[m_iSmaller][iMatchedPart][0]; |
---|
1900 | // dodaj ABS roznicy stopni do DD |
---|
1901 | temp = m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][1] - |
---|
1902 | m_aDegrees[m_iSmaller][iMatchedPart][1]; |
---|
1903 | m_iDD += abs(temp); |
---|
1904 | // dodaj ABS roznicy neuronow do DN |
---|
1905 | temp = m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][3] - |
---|
1906 | m_aDegrees[m_iSmaller][iMatchedPart][3]; |
---|
1907 | m_iDN += abs(temp); |
---|
1908 | // pobierz polozenie dopasowanego Part |
---|
1909 | Pt3D MatchedPartPos(m_aPositions[m_iSmaller][iOrgMatchedPart]); |
---|
1910 | // dodaj euklidesowa odleglosc Parts do sumy odleglosci |
---|
1911 | //no need to compute distane when m_dDG weight is 0 |
---|
1912 | m_dDG += m_adFactors[3] == 0 ? 0 : m_aPositions[1 - m_iSmaller][iOrgPart].distanceTo(MatchedPartPos); |
---|
1913 | } |
---|
1914 | } |
---|
1915 | |
---|
1916 | // obliczenie i dodanie różnicy w liczbie neuronów OnJoint... |
---|
1917 | temp = m_aOnJoint[0][3] - m_aOnJoint[1][3]; |
---|
1918 | m_iDN += abs(temp); |
---|
1919 | DB(printf("OnJoint DN: %i\n", abs(temp));) |
---|
1920 | // ... i Anywhere |
---|
1921 | temp = m_aAnywhere[0][3] - m_aAnywhere[1][3]; |
---|
1922 | m_iDN += abs(temp); |
---|
1923 | DB(printf("Anywhere DN: %i\n", abs(temp));) |
---|
1924 | |
---|
1925 | return 1; |
---|
1926 | } |
---|
1927 | |
---|
1928 | /** Computes new positions of Parts of both of organisms stored in the object. |
---|
1929 | Assumptions: |
---|
1930 | - models (m_Mod) are created and valid |
---|
1931 | - positions (m_aPositions) are created and filled with original positions of Parts |
---|
1932 | - the sorting algorithm was not yet run on the array m_aDegrees |
---|
1933 | @return true if successful; false otherwise |
---|
1934 | */ |
---|
1935 | bool ModelSimil::ComputePartsPositionsBySVD() |
---|
1936 | { |
---|
1937 | bool bResult = true; // the result; assume a success |
---|
1938 | |
---|
1939 | // check assumptions |
---|
1940 | // the models |
---|
1941 | assert(m_Mod[0] != NULL && m_Mod[0]->isValid()); |
---|
1942 | assert(m_Mod[1] != NULL && m_Mod[1]->isValid()); |
---|
1943 | // the position arrays |
---|
1944 | assert(m_aPositions[0] != NULL); |
---|
1945 | assert(m_aPositions[1] != NULL); |
---|
1946 | |
---|
1947 | int iMod; // a counter of models |
---|
1948 | // use SVD to obtain different point of view on organisms |
---|
1949 | // and store the new positions (currently the original ones are still stored) |
---|
1950 | for (iMod = 0; iMod < 2; iMod++) |
---|
1951 | { |
---|
1952 | // prepare the vector of errors of approximation for the SVD |
---|
1953 | std::vector<double> vEigenvalues; |
---|
1954 | int nSize = m_Mod[iMod]->getPartCount(); |
---|
1955 | |
---|
1956 | double *pDistances = new double[nSize * nSize]; |
---|
1957 | |
---|
1958 | for (int i = 0; i < nSize; i++) |
---|
1959 | { |
---|
1960 | pDistances[i] = 0; |
---|
1961 | } |
---|
1962 | |
---|
1963 | Model *pModel = m_Mod[iMod]; // use the model of the iMod (current) organism |
---|
1964 | int iP1, iP2; // indices of Parts in the model |
---|
1965 | Part *P1, *P2; // pointers to Parts |
---|
1966 | Pt3D P1Pos, P2Pos; // positions of parts |
---|
1967 | double dDistance; // the distance between Parts |
---|
1968 | |
---|
1969 | double *weights = new double[nSize]; |
---|
1970 | for (int i = 0; i < nSize; i++) |
---|
1971 | { |
---|
1972 | if (wMDS == 1) |
---|
1973 | weights[i] = 0; |
---|
1974 | else |
---|
1975 | weights[i] = 1; |
---|
1976 | } |
---|
1977 | |
---|
1978 | if (wMDS == 1) |
---|
1979 | for (int i = 0; i < pModel->getJointCount(); i++) |
---|
1980 | { |
---|
1981 | weights[pModel->getJoint(i)->p1_refno]++; |
---|
1982 | weights[pModel->getJoint(i)->p2_refno]++; |
---|
1983 | } |
---|
1984 | |
---|
1985 | for (iP1 = 0; iP1 < pModel->getPartCount(); iP1++) |
---|
1986 | { |
---|
1987 | // for each iP1, a Part index in the model of organism iMod |
---|
1988 | P1 = pModel->getPart(iP1); |
---|
1989 | // get the position of the Part |
---|
1990 | P1Pos = P1->p; |
---|
1991 | if (fixedZaxis == 1) |
---|
1992 | { |
---|
1993 | P1Pos.z = 0; //fixed vertical axis, so pretend all points are on the xy plane |
---|
1994 | } |
---|
1995 | for (iP2 = 0; iP2 < pModel->getPartCount(); iP2++) |
---|
1996 | { |
---|
1997 | // for each (iP1, iP2), a pair of Parts index in the model |
---|
1998 | P2 = pModel->getPart(iP2); |
---|
1999 | // get the position of the Part |
---|
2000 | P2Pos = P2->p; |
---|
2001 | if (fixedZaxis == 1) |
---|
2002 | { |
---|
2003 | P2Pos.z = 0; //fixed vertical axis, so pretend all points are on the xy plane |
---|
2004 | } |
---|
2005 | // compute the geometric (Euclidean) distance between the Parts |
---|
2006 | dDistance = P1Pos.distanceTo(P2Pos); |
---|
2007 | // store the distance |
---|
2008 | pDistances[iP1 * nSize + iP2] = dDistance; |
---|
2009 | } // for (iP2) |
---|
2010 | } // for (iP1) |
---|
2011 | |
---|
2012 | MatrixTools::weightedMDS(vEigenvalues, nSize, pDistances, m_aPositions[iMod], weights); |
---|
2013 | if (fixedZaxis == 1) //restore the original vertical coordinate of each Part |
---|
2014 | { |
---|
2015 | for (int part = 0; part < pModel->getPartCount(); part++) |
---|
2016 | { |
---|
2017 | m_aPositions[iMod][part].z = pModel->getPart(part)->p.z; |
---|
2018 | } |
---|
2019 | } |
---|
2020 | |
---|
2021 | delete[] pDistances; |
---|
2022 | delete[] weights; |
---|
2023 | } |
---|
2024 | |
---|
2025 | return bResult; |
---|
2026 | } |
---|
2027 | |
---|
2028 | /** Evaluates distance between two given genotypes. The distance depends strongly |
---|
2029 | on weights set and the matching algorithm used. |
---|
2030 | @param G0 Pointer to the first of compared genotypes |
---|
2031 | @param G1 Pointer to the second of compared genotypes. |
---|
2032 | @return Distance between two genotypes. |
---|
2033 | @sa m_adFactors, matching_method |
---|
2034 | */ |
---|
2035 | double ModelSimil::EvaluateDistance(const Geno *G0, const Geno *G1) |
---|
2036 | { |
---|
2037 | return matching_method == 0 ? EvaluateDistanceHungarian(G0, G1) : EvaluateDistanceGreedy(G0, G1); |
---|
2038 | } |
---|
2039 | |
---|
2040 | void ModelSimil::p_evaldistance(ExtValue *args, ExtValue *ret) |
---|
2041 | { |
---|
2042 | Geno *g1 = GenoObj::fromObject(args[1]); |
---|
2043 | Geno *g2 = GenoObj::fromObject(args[0]); |
---|
2044 | if ((!g1) || (!g2)) |
---|
2045 | ret->setEmpty(); |
---|
2046 | else |
---|
2047 | ret->setDouble(EvaluateDistance(g1, g2)); |
---|
2048 | } |
---|
2049 | |
---|
2050 | void ModelSimil::FillPartsDistances(double*& dist, int bigger, int smaller, bool geo) |
---|
2051 | { |
---|
2052 | for (int i = 0; i < bigger; i++) |
---|
2053 | { |
---|
2054 | for (int j = 0; j < bigger; j++) |
---|
2055 | { |
---|
2056 | // assign penalty for unassignment for vertex from bigger model |
---|
2057 | if (j >= smaller) |
---|
2058 | { |
---|
2059 | if (geo) |
---|
2060 | dist[i * bigger + j] += m_adFactors[3] * m_aPositions[1 - m_iSmaller][i].length(); |
---|
2061 | else |
---|
2062 | dist[i * bigger + j] = m_adFactors[1] * m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][DEGREE] + m_adFactors[2] * m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][NEURONS]; |
---|
2063 | } |
---|
2064 | // compute distance between parts |
---|
2065 | else |
---|
2066 | { |
---|
2067 | if (geo) |
---|
2068 | dist[i * bigger + j] += m_adFactors[3] * m_aPositions[1 - m_iSmaller][i].distanceTo(m_aPositions[m_iSmaller][j]); |
---|
2069 | else |
---|
2070 | dist[i * bigger + j] = m_adFactors[1] * abs(m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][DEGREE] - m_aDegrees[m_iSmaller][j][DEGREE]) |
---|
2071 | + m_adFactors[2] * abs(m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][NEURONS] - m_aDegrees[m_iSmaller][j][NEURONS]); |
---|
2072 | } |
---|
2073 | |
---|
2074 | } |
---|
2075 | } |
---|
2076 | } |
---|
2077 | |
---|
2078 | double ModelSimil::EvaluateDistanceHungarian(const Geno *G0, const Geno *G1) |
---|
2079 | { |
---|
2080 | double dResult = 0.0; |
---|
2081 | |
---|
2082 | m_Gen[0] = G0; |
---|
2083 | m_Gen[1] = G1; |
---|
2084 | |
---|
2085 | // create models of objects to compare |
---|
2086 | m_Mod[0] = newModel(m_Gen[0]); |
---|
2087 | m_Mod[1] = newModel(m_Gen[1]); |
---|
2088 | |
---|
2089 | if (m_Mod[0] == NULL || m_Mod[1] == NULL) |
---|
2090 | return 0.0; |
---|
2091 | |
---|
2092 | //Get information about vertex degrees, neurons and 3D location |
---|
2093 | if (!CreatePartInfoTables()) |
---|
2094 | return 0.0; |
---|
2095 | if (!CountPartDegrees()) |
---|
2096 | return 0.0; |
---|
2097 | if (!GetPartPositions()) |
---|
2098 | return 0.0; |
---|
2099 | if (!CountPartNeurons()) |
---|
2100 | return 0.0; |
---|
2101 | |
---|
2102 | m_iSmaller = m_Mod[0]->getPartCount() <= m_Mod[1]->getPartCount() ? 0 : 1; |
---|
2103 | int nSmaller = m_Mod[m_iSmaller]->getPartCount(); |
---|
2104 | int nBigger = m_Mod[1 - m_iSmaller]->getPartCount(); |
---|
2105 | |
---|
2106 | double* partsDistances = new double[nBigger * nBigger](); |
---|
2107 | FillPartsDistances(partsDistances, nBigger, nSmaller, false); |
---|
2108 | int *assignment = new int[nBigger](); |
---|
2109 | |
---|
2110 | HungarianAlgorithm hungarian; |
---|
2111 | |
---|
2112 | if (m_adFactors[3] > 0) |
---|
2113 | { |
---|
2114 | if (!ComputePartsPositionsBySVD()) |
---|
2115 | { |
---|
2116 | return 0.0; |
---|
2117 | } |
---|
2118 | |
---|
2119 | // tutaj zacznij pętlę po przekształceniach geometrycznych |
---|
2120 | const int NO_OF_TRANSFORM = 8; // liczba transformacji geometrycznych (na razie tylko ID i O_YZ) |
---|
2121 | // tablice transformacji współrzędnych; nie są to dokładnie tablice tranformacji, ale raczej tablice PRZEJŚĆ |
---|
2122 | // pomiędzy transformacjami; |
---|
2123 | const int dMulX[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1 }; |
---|
2124 | const int dMulY[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1 }; |
---|
2125 | const int dMulZ[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1 }; |
---|
2126 | |
---|
2127 | std::vector<int> minAssignment(nBigger); |
---|
2128 | #ifdef max |
---|
2129 | #undef max //this macro would conflict with line below |
---|
2130 | #endif |
---|
2131 | double dMinSimValue = std::numeric_limits<double>::max(); // minimum value of similarity |
---|
2132 | |
---|
2133 | int iTransform; // a counter of geometric transformations |
---|
2134 | for (iTransform = 0; iTransform < NO_OF_TRANSFORM; iTransform++) |
---|
2135 | { |
---|
2136 | // for each geometric transformation to be done |
---|
2137 | // entry conditions: |
---|
2138 | // - models (m_Mod) exist and are available |
---|
2139 | // - all properties are created and available (m_aDegrees and m_aPositions) |
---|
2140 | double* tmpPartsDistances = new double[nBigger * nBigger](); |
---|
2141 | std::copy(partsDistances, partsDistances + nBigger * nBigger, tmpPartsDistances); |
---|
2142 | // recompute geometric properties according to the transformation iTransform |
---|
2143 | // but only for model 0 |
---|
2144 | for (int iPart = 0; iPart < m_Mod[m_iSmaller]->getPartCount(); iPart++) |
---|
2145 | { |
---|
2146 | // for each iPart, a part of the model iMod |
---|
2147 | m_aPositions[m_iSmaller][iPart].x *= dMulX[iTransform]; |
---|
2148 | m_aPositions[m_iSmaller][iPart].y *= dMulY[iTransform]; |
---|
2149 | m_aPositions[m_iSmaller][iPart].z *= dMulZ[iTransform]; |
---|
2150 | } |
---|
2151 | // now the positions are recomputed |
---|
2152 | |
---|
2153 | FillPartsDistances(tmpPartsDistances, nBigger, nSmaller, true); |
---|
2154 | std::fill_n(assignment, nBigger, 0); |
---|
2155 | double dCurrentSim = hungarian.Solve(tmpPartsDistances, assignment, nBigger, nBigger); |
---|
2156 | |
---|
2157 | delete[] tmpPartsDistances; |
---|
2158 | // załóż poprawną wartość podobieństwa |
---|
2159 | assert(dCurrentSim >= 0.0); |
---|
2160 | |
---|
2161 | // porównaj wartość obliczoną z dotychczasowym minimum |
---|
2162 | if (dCurrentSim < dMinSimValue) |
---|
2163 | { |
---|
2164 | dMinSimValue = dCurrentSim; |
---|
2165 | if (saveMatching) |
---|
2166 | { |
---|
2167 | minAssignment.clear(); |
---|
2168 | minAssignment.insert(minAssignment.begin(), assignment, assignment + nBigger); |
---|
2169 | } |
---|
2170 | } |
---|
2171 | } |
---|
2172 | |
---|
2173 | dResult = dMinSimValue; |
---|
2174 | if (saveMatching) |
---|
2175 | std::copy(minAssignment.begin(), minAssignment.end(), assignment); |
---|
2176 | } |
---|
2177 | else |
---|
2178 | { |
---|
2179 | dResult = hungarian.Solve(partsDistances, assignment, nBigger, nBigger); |
---|
2180 | } |
---|
2181 | |
---|
2182 | //add difference in anywhere and onJoint neurons |
---|
2183 | dResult += m_adFactors[2] * (abs(m_aOnJoint[0][3] - m_aOnJoint[1][3]) + abs(m_aAnywhere[0][3] - m_aAnywhere[1][3])); |
---|
2184 | //add difference in part numbers |
---|
2185 | dResult += (nBigger - nSmaller) * m_adFactors[0]; |
---|
2186 | |
---|
2187 | // delete degree arrays created in CreatePartInfoTables |
---|
2188 | SAFEDELETEARRAY(m_aDegrees[0]); |
---|
2189 | SAFEDELETEARRAY(m_aDegrees[1]); |
---|
2190 | |
---|
2191 | // and position arrays |
---|
2192 | SAFEDELETEARRAY(m_aPositions[0]); |
---|
2193 | SAFEDELETEARRAY(m_aPositions[1]); |
---|
2194 | |
---|
2195 | // delete created models |
---|
2196 | SAFEDELETE(m_Mod[0]); |
---|
2197 | SAFEDELETE(m_Mod[1]); |
---|
2198 | |
---|
2199 | delete[] assignment; |
---|
2200 | delete[] partsDistances; |
---|
2201 | |
---|
2202 | return dResult; |
---|
2203 | } |
---|