ajout de la fonction population

test.py

+import random
+
+class Population:
+    def __init__(self,n):
+        self.indiv=[Individu(rot_table.alea) for k in range (n)]
+        self.n = n
+    
+    def selection_duel_pondere(self,p=(self.n)//2): 
+        n=self.n
+        newself=[]                           #méthode des duels pondérée: si x=10 et y=1, y a une chance sur 11 de passer
+        while len(self)>p:
+            m=random.randrange(0,len(self))
+            t=random.randrange(0,len(self))
+            x=self[m]
+            y=self[t]
+            p=uniform(0,1)
+            if p>x.score/(x.score+y.score):
+                newself.append(y)
+            else:
+                newself.append(x)
+        return(newself)
+    
+    def selection_duel(self,p=(self.n)//2):
+        n=self.n
+        newself=[]                           #méthode des duels pondérée: si x=10 et y=1, y a une chance sur 11 de passer
+        while len(self)>p:
+            m=random.randrange(0,len(self))
+            t=random.randrange(0,len(self))
+            x=self[m]
+            y=self[t]
+            if x.score<=y.score:
+                newself.append(x)
+            else:
+                newself.append(y)
+        return(newself)
+
+    def selection_par_rang(self, p):
+        liste_individus = self.indiv
+        n = self.n
+        
+        def echanger(tableau, i, j):
+            tableau[i], tableau[j] = tableau[j], tableau[i]
+            
+        def partitionner(tableau,debut,fin):
+            echanger(tableau,debut,randint(debut,fin-1)) 
+            partition=debut
+            for i in range(debut+1,fin):
+                if tableau[i] < tableau[debut]:
+                if tableau[i].score<tableau[debut].score: 
+                    partition+=1 
+                    echanger(tableau,i,partition) 
+            echanger(tableau,debut,partition) 
+            return partition
+            
+        def tri_rapide_aux(tableau,debut,fin):
+            if debut < fin-1:
+                positionPivot=partitionner(tableau,debut,fin)
+                tri_rapide_aux(tableau,debut,positionPivot)
+                tri_rapide_aux(tableau,positionPivot+1,fin)
+            
+        def tri_rapide(tableau):
+            tri_rapide_aux(tableau,0,len(tableau))
+            
+        tri_rapide(liste_individus)
+        individus_selectionnes = []
+    
+        for _ in range(p):
+            curseur = random()*n*(n+1)/2
+            # print("curseur", curseur)
+            j = 1
+            while j*(j+1)/2 < curseur :
+                j+=1 
+            #on doit prendre l'individu avec le jème score 
+            # print("individus selectionés", individus_selectionnes)
+            individus_selectionnes.append(liste[j-1])
+            
+        def modifier_population(self, liste_individus):
+            self.n = len(liste_individus)
+            self.indiv = liste_individus
+            return self
+        
+        self = modifier_population(self, individus_selectionnes)
+
+    def reproduction(self,selection=selection_duel,enfant=mixage,p=n//2):
+        newself=selection(self,p)
+        while len(newself)<self.n:
+            m=random.randrange(0,len(newself))
+            t=random.randrange(0,len(newself))
+            x=newself[m]
+            y=newself[t]
+            newself.append(enfant(x,y))
+        return(newself)
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+print([random.randrange(1,10) for i in range(5)])
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