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import streamlit as st |
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from pages.vrp.Origen import Grafo, Vehiculos |
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from pages.vrp.Algoritmo_gen茅tico import Algoritmo_Genetico |
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def grafar(reparto : list[list[int]]): |
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result = "digraph { \n" |
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for ruta in reparto: |
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result += "Almac茅n ->" |
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for nodo in ruta: |
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result += str(nodo) + "\n" |
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result += str(nodo) + "->" |
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result += "Almac茅n \n" |
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result += "}" |
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return result |
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def presentar(reparto : list[list[int]]): |
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result = "" |
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for i in range(len(reparto)): |
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result += "Camion " + str(i) + ": " + "Almac茅n -> " |
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for parada in reparto[i]: |
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result += str(parada) + " -> " |
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result += "Almac茅n \n" |
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return result |
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st.set_page_config(page_title="LupercAI", page_icon= "馃殯") |
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st.title("LupercAI 馃殯") |
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valores_vitales = ["distancias", "demandas_clientes", "capacidad_vehiculos"] |
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importado = True |
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for valor in valores_vitales: importado = importado and valor in st.session_state |
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if not importado: |
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st.warning("Faltan datos", icon="鈿狅笍") |
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else: |
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grafo = Grafo(st.session_state["distancias"], st.session_state["demandas_clientes"]) |
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vehiculos = Vehiculos(st.session_state["capacidad_vehiculos"]) |
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if "activar_generaciones" in st.session_state: |
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if st.session_state["activar_generaciones"]: |
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if "alg_genetico" not in st.session_state: st.session_state["alg_genetico"] = Algoritmo_Genetico(tamano_poblacion = st.session_state["tamano_poblacion"], |
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generaciones = st.session_state["generaciones"], tamano_torneo = st.session_state["tamano_torneo"], |
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crossover_prob = st.session_state["crossover_prob"], mutation_prob = st.session_state["mutation_prob"]) |
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else: |
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if "alg_genetico" not in st.session_state: st.session_state["alg_genetico"] = Algoritmo_Genetico() |
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else: |
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if "alg_genetico" not in st.session_state: st.session_state["alg_genetico"] = Algoritmo_Genetico() |
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alg_genetico = st.session_state["alg_genetico"] |
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from threading import Thread |
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Thread(target=alg_genetico.generar, args = (grafo, vehiculos)).start() |
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empty_latest_iteration = st.empty() |
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empty_mejor_coste = st.empty() |
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st.subheader("Barra de progreso") |
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barra_progreso = st.progress(0) |
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st.subheader("Grafo del mejor recorrido actual") |
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empty_txt = st.empty() |
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empty_grafo = st.empty() |
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i = 0 |
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while alg_genetico.generacion_actual < alg_genetico.generaciones: |
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empty_latest_iteration.write("Generaci贸n: " + str(alg_genetico.generacion_actual)) |
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barra_progreso.progress( alg_genetico.generacion_actual/alg_genetico.generaciones) |
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empty_mejor_coste.write("**Mejor coste**: " + str(alg_genetico.mejor_candidato[1])) |
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empty_txt.download_button("Mejor recorrido 馃斀", presentar(alg_genetico.mejor_candidato[0]), file_name="Mejor reparto - Generacion " + str(alg_genetico.generacion_actual) + ".txt", key=str(i)) |
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i += 1 |
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empty_grafo.graphviz_chart(grafar(alg_genetico.mejor_candidato[0])) |
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empty_latest_iteration.write("Generaci贸n: " + str(alg_genetico.generacion_actual)) |
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barra_progreso.progress( alg_genetico.generacion_actual/alg_genetico.generaciones) |
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empty_mejor_coste.write("**Mejor coste**: " + str(alg_genetico.mejor_candidato[1])) |
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empty_txt.download_button("Mejor recorrido 馃斀", presentar(alg_genetico.mejor_candidato[0]), file_name="Mejor reparto - Generacion " + str(alg_genetico.generacion_actual) + ".txt", key=str(i)) |
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empty_grafo.graphviz_chart(grafar(alg_genetico.mejor_candidato[0])) |
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