5 years ago · 687c5a83dd
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
 # ---> Python
 # Byte-compiled / optimized / DLL files
 __pycache__/
 *.py[cod]
 *$py.class
 # C extensions
 *.so
 # Distribution / packaging
 .Python
 build/
 develop-eggs/
 dist/
 downloads/
 eggs/
 .eggs/
 lib/
 lib64/
 parts/
 sdist/
 var/
 wheels/
 *.egg-info/
 .installed.cfg
 *.egg
 MANIFEST
 # PyInstaller
 #  Usually these files are written by a python script from a template
 #  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
 *.manifest
 *.spec
 # Installer logs
 pip-log.txt
 pip-delete-this-directory.txt
 # Unit test / coverage reports
 htmlcov/
 .tox/
 .nox/
 .coverage
 .coverage.*
 .cache
 nosetests.xml
 coverage.xml
 *.cover
 .hypothesis/
 .pytest_cache/
 # Translations
 *.mo
 *.pot
 # Django stuff:
 *.log
 local_settings.py
 db.sqlite3
 # Flask stuff:
 instance/
 .webassets-cache
 # Scrapy stuff:
 .scrapy
 # Sphinx documentation
 docs/_build/
 # PyBuilder
 target/
 # Jupyter Notebook
 .ipynb_checkpoints
 # IPython
 profile_default/
 ipython_config.py
 # pyenv
 .python-version
 # celery beat schedule file
 celerybeat-schedule
 # SageMath parsed files
 *.sage.py
 # Environments
 .env
 .venv
 env/
 venv/
 ENV/
 env.bak/
 venv.bak/
 # Spyder project settings
 .spyderproject
 .spyproject
 # Rope project settings
 .ropeproject
 # mkdocs documentation
 /site
 # mypy
 .mypy_cache/
 .dmypy.json
 dmypy.json
 # Pyre type checker
 .pyre/
 obj/*
--- a/bin/Debug/mm-cpp.exe
+++ b/bin/Debug/mm-cpp.exe
--- a/2/complete-crossover-proba.csv
+++ b/2/complete-crossover-proba.csv
--- a/bin/Release/Experience
+++ b/bin/Release/Experience
 3;0.035;0.35;0.475;2440
 4;0.1;0.17;0.4;2440
 5;0.055;0.16;0.325;2440
 6;0.06;0.105;0.28;2440
 7;0.035;0.095;0.245;2440
 8;0.02;0.1;0.215;2440
 9;0.01;0.08;0.19;2440
 10;0.01;0.06;0.165;2440
 11;0.015;0.04;0.155;2440
 12;0.015;0.04;0.105;2440
 13;0.015;0.04;0.135;2440
 14;0.01;0.02;0.13;2440
 15;0.01;0.04;0.1;2440
 16;0.01;0.025;0.11;2440
 17;0.01;0.02;0.085;2440
 18;0.01;0.03;0.095;2440
 19;0.01;0.05;0.09;2440
 20;0.01;0.045;0.1;2440
 21;0.01;0.03;0.165;680
 22;0.01;0.03;0.125;680
 23;0.01;0.015;0.12;680
 24;0.01;0.045;0.12;680
 25;0.01;0.015;0.115;680
 26;0.01;0.025;0.1;680
 27;0.01;0.045;0.12;680
 28;0.01;0.03;0.085;680
 29;0.01;0.015;0.11;680
 30;0.01;0.01;0.11;680
 31;0.01;0.02;0.095;680
 32;0.01;0.01;0.115;680
 33;0.01;0.01;0.105;680
 34;0.01;0.015;0.115;680
 35;0.01;0.045;0.12;680
 36;0.01;0.01;0.08;680
 37;0.01;0.04;0.115;680
 38;0.01;0.02;0.08;680
 39;0.01;0.01;0.1;680
--- a/2/global-crossover-proba-11-2.csv
+++ b/2/global-crossover-proba-11-2.csv
 11;2;0.01;0.025;0.07;702.406
 11;3;0.01;0.025;0.115;727.642
 11;4;0.01;0.03;0.1;729.252
 11;5;0.01;0.04;0.155;756.135
 11;6;0.025;0.08;0.18;761.12
 11;7;0.035;0.09;0.17;772.397
 11;8;0.04;0.115;0.18;773.056
 11;9;0.095;0.225;0.315;720.074
 11;10;0.11;0.205;0.285;717.073
 11;11;0.14;0.2;0.315;713.835
 11;12;0.125;0.3;0.35;736.672
 11;13;0.135;0.19;0.345;733.594
 11;14;0.15;0.245;0.355;736.385
 11;15;0.17;0.23;0.36;737.161
 11;16;0.16;0.305;0.395;739.694
 11;17;0.17;0.295;0.39;744.98
 11;18;0.195;0.28;0.415;747.445
 11;19;0.195;0.26;0.43;753.623
 11;20;0.215;0.285;0.445;752.897
 11;21;0.2;0.335;0.465;762.507
 11;22;0.24;0.38;0.48;758.417
 11;23;0.23;0.33;0.475;764.697
 11;24;0.25;0.375;0.485;761.326
 11;25;0.27;0.34;0.48;758.071
 11;26;0.26;0.4;0.495;756.717
 11;27;0.295;0.365;0.51;760.608
 11;28;0.295;0.405;0.53;763.159
 11;29;0.29;0.43;0.56;757.948
 11;30;0.3;0.455;0.6;761.694
 11;31;0.335;0.39;0.57;759.499
 11;32;0.345;0.415;0.57;751.675
 11;33;0.325;0.46;0.605;760.661
 11;34;0.355;0.495;0.605;756.246
 11;35;0.38;0.465;0.61;753.368
 11;36;0.365;0.455;0.65;759.437
 11;37;0.38;0.525;0.65;754.075
 11;38;0.405;0.52;0.63;749.556
 11;39;0.415;0.58;0.655;746.279
 11;40;0.425;0.545;0.68;753.428
 11;41;0.405;0.535;0.665;749.976
 11;42;0.41;0.51;0.71;764.119
 11;43;0.485;0.6;0.67;743.099
 11;44;0.44;0.61;0.715;756.898
 11;45;0.45;0.64;0.725;758.009
 11;46;0.445;0.53;0.76;764.266
 11;47;0.465;0.67;0.745;764.37
 11;48;0.475;0.625;0.76;762.22
 11;49;0.49;0.655;0.76;768.65
 11;50;0.495;0.7;0.78;771.175
 11;51;0.535;0.64;0.78;762.437
 11;52;0.575;0.67;0.78;753.487
 11;53;0.545;0.67;0.805;771.531
 11;54;0.56;0.66;0.8;771.128
 11;55;0.555;0.63;0.795;778.185
 11;56;0.565;0.645;0.825;775.881
 11;57;0.565;0.71;0.825;784.018
 11;58;0.595;0.69;0.84;779.596
 11;59;0.595;0.685;0.85;789.581
 11;60;0.665;0.755;0.81;773.712
 11;61;0.66;0.72;0.845;782.82
 11;62;0.635;0.7;0.865;799.396
 11;63;0.595;0.705;0.87;804.123
 11;64;0.63;0.71;0.875;807.158
 11;65;0.655;0.78;0.85;801.041
 11;66;0.655;0.775;0.88;808.877
 11;67;0.66;0.72;0.895;816.682
 11;68;0.665;0.79;0.885;819.299
 11;69;0.64;0.765;0.905;830.516
 11;70;0.665;0.82;0.895;833.186
 11;71;0.685;0.78;0.9;838.398
 11;72;0.66;0.77;0.9;849.335
 11;73;0.685;0.795;0.93;848.848
 11;74;0.69;0.825;0.93;861.118
 11;75;0.695;0.815;0.935;863.921
 11;76;0.735;0.825;0.945;857.359
 11;77;0.715;0.885;0.94;867.071
 11;78;0.725;0.855;0.94;878.049
 11;79;0.73;0.805;0.945;884.048
 11;80;0.725;0.815;0.955;892.602
 11;81;0.745;0.83;0.94;898.798
 11;82;0.75;0.855;0.94;899.561
 11;83;0.775;0.905;0.95;896.6
 11;84;0.775;0.85;0.955;906.242
 11;85;0.835;0.8675;0.96;907.165
 11;86;0.79;0.8925;0.965;920.242
 11;87;0.7975;0.8725;0.9725;923.314
 11;88;0.805;0.86;0.9725;930.603
 11;89;0.7825;0.865;0.97;941.875
 11;90;0.805;0.8375;0.9775;946.313
 11;91;0.8525;0.915;0.965;938.237
 11;92;0.8375;0.9;0.9725;952.605
 11;93;0.89;0.93;0.97;946.494
 11;94;0.83;0.89;0.9825;969.25
 11;95;0.8175;0.9275;0.9875;980.408
 11;96;0.87;0.9225;0.985;972.197
 11;97;0.875;0.8975;0.9775;989.053
 11;98;0.875;0.93;0.9775;994.506
 11;99;0.8575;0.9225;0.98;1001.07
 11;100;0.855;0.93;0.98;1013.41
 12;2;0.605;0.61;0.6225;2139.65
 12;3;0.355;0.355;0.39;1299.66
 12;4;0.105;0.145;0.175;971.518
 12;5;0.01;0.075;0.14;937.682
 12;6;0.015;0.035;0.17;945.877
 12;7;0.025;0.085;0.17;959.134
 12;8;0.045;0.09;0.19;962.773
 12;9;0.09;0.16;0.285;879.569
 12;10;0.095;0.17;0.305;884.654
 12;11;0.11;0.185;0.325;897.056
 12;12;0.125;0.165;0.32;893.54
 12;13;0.125;0.265;0.325;909.286
 12;14;0.12;0.18;0.34;913.113
 12;15;0.135;0.25;0.35;911.476
 12;16;0.16;0.21;0.365;911.613
 12;17;0.16;0.235;0.37;913.442
 12;18;0.16;0.225;0.395;927.75
 12;19;0.17;0.305;0.405;933.218
 12;20;0.185;0.32;0.39;926.81
 12;21;0.18;0.31;0.405;935.276
 12;22;0.2;0.335;0.415;936.33
 12;23;0.225;0.29;0.415;937.504
 12;24;0.24;0.38;0.46;938.066
 12;25;0.225;0.325;0.47;951.073
 12;26;0.27;0.32;0.46;930.237
 12;27;0.255;0.335;0.455;937.796
 12;28;0.28;0.37;0.485;940.041
 12;29;0.255;0.335;0.54;951.914
 12;30;0.285;0.365;0.525;938.579
 12;31;0.31;0.38;0.535;939.429
 12;32;0.29;0.415;0.555;949.053
 12;33;0.315;0.435;0.57;940.996
 12;34;0.31;0.43;0.565;937.479
 12;35;0.33;0.465;0.575;935.042
 12;36;0.325;0.435;0.6;942.472
 12;37;0.37;0.485;0.59;929.946
 12;38;0.34;0.43;0.6;939.259
 12;39;0.37;0.43;0.63;934.672
 12;40;0.38;0.46;0.625;933.568
 12;41;0.395;0.475;0.65;928.368
 12;42;0.38;0.51;0.64;927.383
 12;43;0.385;0.505;0.67;931.409
 12;44;0.42;0.47;0.675;924.933
 12;45;0.41;0.525;0.705;929.224
 12;46;0.425;0.56;0.685;923.957
 12;47;0.45;0.515;0.665;920.952
 12;48;0.455;0.565;0.705;916.602
 12;49;0.45;0.525;0.705;919.479
 12;50;0.41;0.54;0.73;932.085
 12;51;0.475;0.6;0.735;922.084
 12;52;0.47;0.54;0.72;925.559
 12;53;0.46;0.62;0.765;935.121
 12;54;0.5;0.57;0.74;924.17
 12;55;0.5;0.615;0.77;926.694
 12;56;0.505;0.655;0.775;935.037
 12;57;0.525;0.645;0.78;933.331
 12;58;0.53;0.71;0.78;932.912
 12;59;0.53;0.61;0.78;931.948
 12;60;0.56;0.69;0.785;926.541
 12;61;0.565;0.675;0.815;941.252
 12;62;0.55;0.63;0.81;945.638
 12;63;0.555;0.695;0.82;946.635
 12;64;0.575;0.73;0.83;951.727
 12;65;0.6;0.685;0.83;950.166
 12;66;0.585;0.69;0.815;947.069
 12;67;0.575;0.73;0.86;962.412
 12;68;0.6;0.765;0.87;963.722
 12;69;0.61;0.72;0.86;966.234
 12;70;0.615;0.815;0.865;969.561
 12;71;0.65;0.72;0.895;963.292
 12;72;0.61;0.765;0.875;982.611
 12;73;0.66;0.75;0.865;977.375
 12;74;0.65;0.745;0.9;982.202
 12;75;0.685;0.785;0.865;981.959
 12;76;0.66;0.83;0.895;996.027
 12;77;0.675;0.805;0.905;1001.59
 12;78;0.675;0.775;0.91;1000.98
 12;79;0.715;0.825;0.905;1004.82
 12;80;0.755;0.8;0.91;1013.2
 12;81;0.67;0.785;0.925;1029.44
 12;82;0.69;0.8;0.92;1022.31
 12;83;0.74;0.82;0.93;1023.27
 12;84;0.71;0.785;0.935;1033.32
 12;85;0.71;0.85;0.93;1038.41
 12;86;0.715;0.835;0.95;1049.36
 12;87;0.715;0.875;0.95;1055.74
 12;88;0.75;0.79;0.94;1055.22
 12;89;0.76;0.865;0.93;1060.4
 12;90;0.765;0.83;0.94;1066.97
 12;91;0.745;0.855;0.95;1079.72
 12;92;0.755;0.82;0.95;1083.1
 12;93;0.805;0.865;0.93;1073.25
 12;94;0.75;0.8;0.97;1097.06
 12;95;0.785;0.83;0.955;1098.2
 12;96;0.83;0.875;0.97;1106.82
 12;97;0.8125;0.8875;0.9625;1103.96
 12;98;0.8225;0.8775;0.965;1110.88
 12;99;0.8125;0.865;0.9625;1120.74
 12;100;0.8175;0.915;0.9675;1128.53
 13;2;0.5675;0.575;0.5875;2403.72
 13;3;0.3175;0.3175;0.3325;1497.62
 13;4;0.0675;0.0775;0.1325;1136.38
 13;5;0.01;0.035;0.125;1134.64
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+++ b/cpp/main.cpp
 #include <iostream>
 #include <cstdlib>
 #include <ctime>
 #include <numeric>
 #include <algorithm>
 #include <vector>
 #include <random>
 using namespace std;
 class MasterMind {
    public:
        MasterMind(int nb_colors, int nb_cases) {
            m_nb_colors = nb_colors;
            m_nb_cases = nb_cases;
            m_solution = random_candidate();
        }
        MasterMind(int nb_colors, int nb_cases, int* solution) {
            m_nb_colors = nb_colors;
            m_nb_cases = nb_cases;
            m_solution = solution;
        }
        int* random_candidate() {
            int* cand = new int[m_nb_cases];
            for(int i=0; i<m_nb_cases; i++)
                cand[i] = (rand() % m_nb_colors);
            return cand;
        }
        int try_candidate(int* candidate){
            int total = 0;
            for(int i=0; i<m_nb_cases; i++)
                if(candidate[i] == m_solution[i])
                    total++;
            return total;
        }
        int get_max_radius() {
            return m_nb_cases;
        }
        int* modify_with_radius(int* x, int r, bool copy=false) {
            vector<int> items(m_nb_cases);
            iota(items.begin(), items.end(), 0);
            mt19937 rng(std::random_device{}());
            shuffle(begin(items), end(items), rng);
            int* x2 = x;
            if(copy) {
                x2 = new int[m_nb_cases];
                for(int i=0; i<m_nb_cases; i++)
                    x2[i] = x[i];
            }
            for(int i=0; i<r; i++)
                x2[items[i]] = rand() % m_nb_colors;
            return x2;
        }
        bool is_optimal(int* x) {
            int v_x = try_candidate(x);
            return (v_x == m_nb_cases);
        }
        bool is_optimal(int* x, int v_x) {
            return (v_x == m_nb_cases);
        }
    private:
        int m_nb_colors;
        int m_nb_cases;
        int* m_solution;
 };
 struct Result {
    Result(int* s, int v, int c) {
        solution = s;
        v_solution = v;
        nb_calls = c;
    }
    int* solution;
    int v_solution;
    int nb_calls;
 };
 class SearchHeuristic {
    public:
        virtual Result run() = 0;
        void set_problem(MasterMind* problem) {
            m_problem = problem;
        }
    protected:
        MasterMind* m_problem;
 };
 struct Candidate {
    Candidate(int* s, int v) {
        sol = s;
        value = v;
    }
    int* sol;
    int value;
 };
 class RLS : public SearchHeuristic {
    public:
        Result run() {
            MasterMind* pb = m_problem;
            int* x = pb->random_candidate();
            int v_x = pb->try_candidate(x);
            int nb_calls = 1;
            while(! pb->is_optimal(x, v_x)) {
                int r = 1;
                int* y = pb->modify_with_radius(x, r, true);
                int v_y = pb->try_candidate(y);
                if(v_y >= v_x) {
                    delete[] x;
                    x = y;
                    v_x = v_y;
                } else {
                    delete[] y;
                }
                nb_calls++;
            }
            return Result(x, v_x, nb_calls);
        }
 };
 class EA : public SearchHeuristic {
    public:
        EA(double proba, int lda, int mu) {
            m_proba = proba;
            m_lambda = lda;
            m_mu = mu;
        }
        Result run() {
            MasterMind* pb = m_problem;
            vector<Candidate> x_list;
            for(int i=0; i<m_mu; i++) {
                int* x = pb->random_candidate();
                int vx = pb->try_candidate(x);
                x_list.push_back(Candidate(x, vx));
            }
            struct {
                bool operator()(Candidate a, Candidate b) const
                {
                    return a.value > b.value;
                }
            } customLess;
            sort(x_list.begin(), x_list.end(), customLess);
            Candidate x_best = x_list[0];
            int nb_calls = 1;
            default_random_engine generator;
            binomial_distribution<int> distribution(pb->get_max_radius(), m_proba);
            while(! pb->is_optimal(x_best.sol, x_best.value)) {
                for(int i=0; i<m_lambda; i++) {
                    int r = distribution(generator);
                    int* y = pb->modify_with_radius(x_best.sol, r, true);
                    int vy = pb->try_candidate(y);
                    x_list.push_back(Candidate(y, vy));
                }
                sort(x_list.begin(), x_list.end(), customLess);
                for(int i=0; i<x_list.size()-m_mu; i++)
                    x_list.pop_back();
                x_best = x_list[0];
                nb_calls++;
            }
            return Result(x_best.sol, x_best.value, nb_calls);
        }
    private:
        double m_proba;
        int m_lambda;
        int m_mu;
 };
 double avg_calls(SearchHeuristic& algo, MasterMind problem, int nb=100) {
    int sum = 0;
    for(int i=0; i<nb; i++) {
        algo.set_problem(&problem);
        Result res = algo.run();
        sum += res.nb_calls;
        //cout << res.nb_calls << "; ";
    }
    return (double) sum / nb;
 }
 int main() {
    int nb_colors = 5;
    int nb_cases = 5;
    srand(time(NULL));
    RLS algo1;
    double avg = avg_calls(algo1, MasterMind(nb_colors, nb_cases));
    cout << "Average RLS: " << avg << endl;
    EA algo2(1./nb_cases, 1, 1);
    avg = avg_calls(algo2, MasterMind(nb_colors, nb_cases));
    cout << "Average EA: " << avg << endl;
    cout << "=========================" << endl;
    for(int n=5; n<15; n++) {
        vector<double> avg_list;
        vector<double> probas;
        for(double p=0.05; p<0.5; p+=0.01) {
            EA algo(p, 1, 1);
            double avg = avg_calls(algo, MasterMind(n, n));
            avg_list.push_back(avg);
            probas.push_back(p);
        }
        int min_ind = 0;
        for(int i=1; i<avg_list.size(); i++)
            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
                min_ind = i;
        double p_best = probas[min_ind];
        cout << n << ": " << p_best << endl;
    }
    return 0;
 }
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 80;2.4651;3.59357;3.91202;3.81147
 81;2.43612;3.79424;4.04555;3.86077
 82;2.3279;3.91202;3.91202;3.91007
 83;2.12026;3.79424;3.79424;3.95937
 84;2.05964;3.10109;3.68888;4.00867
 85;2.1848;3.35241;3.79424;4.05798
 86;2.27789;3.91202;4.04555;4.10728
 87;2.07944;3.68888;3.79424;4.15658
 88;2.14132;3.91202;3.91202;4.20588
 89;2.12026;3.42652;3.91202;4.25518
 90;2.20727;3.68888;3.79424;4.30448
 91;2.16282;2.99573;3.50656;4.35378
 92;2.16282;3.68888;4.04555;4.40309
 93;2.20727;3.91202;3.91202;4.45239
 94;2.05964;2.99573;3.50656;4.50169
 95;2.14132;3.68888;3.79424;4.55099
 96;2.14132;3.28341;3.79424;4.60029
 97;2.23026;3.35241;3.79424;4.64959
 98;2.23026;2.85597;3.59357;4.6989
 99;1.93102;3.21888;3.68888;4.7482
 100;2.14132;2.85597;3.91202;4.7975
--- a/data/complete-crossover-proba-n-10.csv
+++ b/data/complete-crossover-proba-n-10.csv
 n;pmin;pbest;pmax;ln(1/(1-pmin));ln(1/(1-pbest));ln(1/(1-pmax));1/(1-pmin);1/(1-pbest);1/(1-pmax)
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 6;0,03;0,075;0,165;0,030459207;0,077961541;0,180323554;1,030927835;1,081081081;1,19760479
 7;0,04;0,11;0,195;0,040821995;0,116533816;0,216913002;1,041666667;1,123595506;1,242236025
 8;0,045;0,125;0,22;0,046043939;0,133531393;0,248461359;1,047120419;1,142857143;1,282051282
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 10;0,125;0,205;0,33;0,133531393;0,229413164;0,400477567;1,142857143;1,257861635;1,492537313
 11;0,13;0,195;0,34;0,139262067;0,216913002;0,415515444;1,149425287;1,242236025;1,515151515
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 35;0,395;0,535;0,67;0,502526821;0,765717873;1,108662625;1,652892562;2,150537634;3,03030303
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 42;0,465;0,57;0,745;0,625488532;0,84397007;1,366491734;1,869158879;2,325581395;3,921568627
 43;0,49;0,54;0,785;0,673344553;0,776528789;1,537117251;1,960784314;2,173913043;4,651162791
 44;0,5;0,64;0,77;0,693147181;1,021651248;1,46967597;2;2,777777778;4,347826087
 45;0,53;0,585;0,74;0,755022584;0,879476759;1,347073648;2,127659574;2,409638554;3,846153846
 46;0,53;0,645;0,77;0,755022584;1,03563749;1,46967597;2,127659574;2,816901408;4,347826087
 47;0,545;0,72;0,77;0,78745786;1,272965676;1,46967597;2,197802198;3,571428571;4,347826087
 48;0,555;0,66;0,82;0,809680997;1,078809661;1,714798428;2,247191011;2,941176471;5,555555556
 49;0,535;0,65;0,82;0,765717873;1,049822124;1,714798428;2,150537634;2,857142857;5,555555556
 50;0,595;0,715;0,8;0,903868212;1,255266099;1,609437912;2,469135802;3,50877193;5
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 52;0,58;0,665;0,835;0,867500568;1,093624747;1,801809805;2,380952381;2,985074627;6,060606061
 53;0,6;0,79;0,86;0,916290732;1,560647748;1,966112856;2,5;4,761904762;7,142857143
 54;0,615;0,705;0,85;0,954511945;1,220779923;1,897119985;2,597402597;3,389830508;6,666666667
 55;0,635;0,78;0,855;1,007857925;1,514127733;1,931021537;2,739726027;4,545454545;6,896551724
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 421;0.15;0.15;0.985;2440
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 54;0.15;0.15;0.985;2440
 53;0.15;0.15;0.985;2440
 54;0.15;0.15;0.985;2440
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 53;0.15;0.15;0.985;2440
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+++ b/data/crossover-proba.csv
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 4;0.075;0.255;0.375;2440
 5;0.065;0.18;0.325;2440
 6;0.06;0.16;0.26;2440
 7;0.035;0.085;0.23;2440
--- a/data/draw.gpl
+++ b/data/draw.gpl
 set datafile separator ';'
 # Set first two line styles to blue (#0060ad) and red (#dd181f)
 set style line 1 \
    linecolor rgb '#0060ad' \
    linetype 1 linewidth 2 \
    pointtype 7 pointsize 1.5
 set style line 2 \
    linecolor rgb '#dd181f' \
    linetype 1 linewidth 2 \
    dashtype 3 \
    pointtype 5 pointsize 1.5
 set style line 3 \
    linecolor rgb '#0060ad' \
    linetype 1 linewidth 2 \
    pointtype 7 pointsize 1.5
 set style line 4 \
    linecolor rgb '#00ff00' \
    linetype 1 linewidth 2 \
    pointtype 7 pointsize 1.5
 set ylabel "proba"
 set xlabel "n"
 plot 'complete-crossover-proba-filter.csv' using 1:2 with lines linestyle 1, \
     ''                   using 1:3 with lines linestyle 2, \
     ''                   using 1:4 with lines linestyle 3, \
     ''                   using 1:5 with lines linestyle 4
--- a/data/fit.log
+++ b/data/fit.log
--- a/data/global-crossover-proba
+++ b/data/global-crossover-proba
 3;2;0.01;0.01;0.2;19.0341
 3;3;0.01;0.025;0.32;19.9882
 3;4;0.015;0.21;0.41;20.8923
 3;5;0.09;0.27;0.535;21.6345
 3;6;0.025;0.25;0.57;22.8076
 3;7;0.105;0.41;0.625;23.6718
 3;8;0.095;0.505;0.72;25.0357
 3;9;0.04;0.365;0.765;26.3046
 3;10;0.11;0.525;0.825;27.0483
 3;11;0.065;0.36;0.865;28.133
 3;12;0.03;0.54;0.875;29.4119
 3;13;0.04;0.615;0.92;30.2069
 3;14;0.02;0.745;0.945;31.031
 3;15;0.03;0.64;0.965;32.2833
 3;16;0.015;0.685;0.975;33.1057
 3;17;0.025;0.71;0.985;33.8645
 3;18;0.015;0.645;0.985;34.7772
 3;19;0.045;0.59;0.985;35.8074
 3;20;0.015;0.495;0.985;36.5404
 3;21;0.02;0.815;0.985;37.2032
 3;22;0.015;0.72;0.98;37.768
 3;23;0.01;0.665;0.985;38.9407
 3;24;0.02;0.505;0.985;39.5527
 3;25;0.01;0.715;0.985;40.5953
 3;26;0.015;0.91;0.985;41.6085
 3;27;0.01;0.57;0.985;41.9604
 3;28;0.02;0.615;0.985;42.4989
 3;29;0.01;0.62;0.985;43.0004
 3;30;0.01;0.515;0.985;44.623
 3;31;0.01;0.96;0.985;44.9653
 3;32;0.01;0.48;0.985;46.1447
 3;33;0.01;0.58;0.985;46.4828
 3;34;0.01;0.91;0.985;47.6241
 3;35;0.01;0.67;0.965;47.766
 3;36;0.01;0.38;0.985;48.7502
 3;37;0.01;0.44;0.985;49.6463
 3;38;0.01;0.725;0.985;50.53
 3;39;0.01;0.95;0.985;51.1642
 3;40;0.01;0.87;0.975;52.137
 3;41;0.01;0.98;0.985;52.8613
 3;42;0.01;0.84;0.985;53.3285
 3;43;0.01;0.78;0.965;54.3186
 3;44;0.01;0.86;0.985;54.8061
 3;45;0.01;0.765;0.985;55.588
 3;46;0.02;0.305;0.985;56.5573
 3;47;0.01;0.8;0.985;56.9164
 3;48;0.01;0.84;0.985;57.4713
 3;49;0.01;0.305;0.985;58.6919
 3;50;0.01;0.785;0.98;59.0616
 3;51;0.01;0.735;0.985;60.2292
 3;52;0.01;0.545;0.985;61.0672
 3;53;0.01;0.26;0.985;62.0092
 3;54;0.01;0.105;0.985;62.4443
 3;55;0.01;0.58;0.985;63.5977
 3;56;0.01;0.62;0.985;64.3553
 3;57;0.01;0.575;0.985;64.7032
 3;58;0.01;0.675;0.975;65.7901
 3;59;0.015;0.86;0.985;65.8952
 3;60;0.01;0.81;0.985;67.1175
 3;61;0.01;0.68;0.985;68.064
 3;62;0.01;0.805;0.985;68.7602
 3;63;0.01;0.925;0.985;69.6853
 3;64;0.01;0.515;0.985;70.4598
 3;65;0.01;0.705;0.985;71.2067
 3;66;0.01;0.92;0.985;72.4208
 3;67;0.01;0.1;0.985;73.1878
 3;68;0.01;0.225;0.985;73.7105
 3;69;0.01;0.49;0.985;74.5724
 3;70;0.01;0.705;0.985;75.1513
 3;71;0.01;0.7;0.985;76.4791
 3;72;0.01;0.91;0.985;77.362
 3;73;0.01;0.245;0.985;77.9645
 3;74;0.01;0.71;0.985;79.0568
 3;75;0.01;0.965;0.965;79.8276
 3;76;0.01;0.795;0.985;80.642
 3;77;0.01;0.97;0.975;81.6943
 3;78;0.01;0.09;0.975;82.2328
 3;79;0.01;0.5;0.985;83.1446
 3;80;0.01;0.675;0.985;83.771
 3;81;0.01;0.71;0.985;84.8167
 3;82;0.01;0.285;0.965;85.8989
 3;83;0.01;0.46;0.985;86.7012
 3;84;0.01;0.645;0.985;87.6266
 3;85;0.01;0.91;0.965;88.5856
 3;86;0.01;0.285;0.985;89.6151
 3;87;0.01;0.235;0.985;90.5101
 3;88;0.01;0.015;0.985;91.1864
 3;89;0.01;0.88;0.965;92.1809
 3;90;0.01;0.46;0.985;93.0087
 3;91;0.01;0.445;0.985;93.7778
 3;92;0.015;0.62;0.94;94.539
 3;93;0.02;0.325;0.985;95.8225
 3;94;0.01;0.145;0.965;96.3541
 3;95;0.01;0.08;0.965;97.5678
 3;96;0.015;0.825;0.965;98.3851
 3;97;0.01;0.455;0.965;99.3901
 3;98;0.01;0.435;0.945;100.376
 3;99;0.01;0.32;0.985;101.557
 3;100;0.01;0.45;0.985;102.184
 4;2;0.01;0.06;0.16;47.0581
 4;3;0.01;0.13;0.275;49.3845
 4;4;0.045;0.19;0.36;50.2201
 4;5;0.12;0.235;0.415;51.0467
 4;6;0.155;0.235;0.465;52.1479
 4;7;0.205;0.345;0.54;53.3491
 4;8;0.19;0.325;0.59;55.2303
 4;9;0.295;0.475;0.645;56.1891
 4;10;0.285;0.49;0.685;58.4768
 4;11;0.305;0.52;0.74;60.746
 4;12;0.38;0.575;0.735;61.8516
 4;13;0.38;0.595;0.76;64.4532
 4;14;0.38;0.6;0.83;66.5626
 4;15;0.445;0.635;0.835;67.9662
 4;16;0.48;0.72;0.86;70.1245
 4;17;0.525;0.745;0.875;71.5184
 4;18;0.52;0.845;0.895;73.9399
 4;19;0.53;0.82;0.935;76.2657
 4;20;0.535;0.66;0.94;78.4923
 4;21;0.575;0.84;0.96;79.5625
 4;22;0.565;0.78;0.945;82.4849
 4;23;0.54;0.805;0.965;84.4965
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 4;26;0.625;0.855;0.98;90.3219
 4;27;0.605;0.865;0.985;93.1773
 4;28;0.66;0.935;0.985;94.8157
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 4;39;0.605;0.96;0.985;117.795
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 4;45;0.605;0.89;0.985;130.097
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 4;56;0.59;0.925;0.985;150.368
 4;57;0.67;0.92;0.985;151.851
 4;58;0.595;0.935;0.985;153.919
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 4;60;0.595;0.9;0.985;157.735
 4;61;0.565;0.955;0.985;158.809
 4;62;0.58;0.98;0.985;162.139
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 4;64;0.56;0.94;0.985;165.339
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 7;61;0.87;0.92;0.985;398.751
 7;62;0.85;0.89;0.985;405.508
 7;63;0.86;0.94;0.985;407.106
 7;64;0.88;0.925;0.98;413.16
 7;65;0.87;0.97;0.975;418.635
 7;66;0.845;0.9;0.985;426.71
 7;67;0.88;0.935;0.985;426.869
 7;68;0.895;0.97;0.97;431.451
 7;69;0.905;0.96;0.98;435.589
 7;70;0.895;0.97;0.98;441.117
 7;71;0.885;0.975;0.975;446.922
 7;72;0.9;0.965;0.985;452.351
 7;73;0.91;0.955;0.975;454.556
 7;74;0.925;0.98;0.985;460.26
 7;75;0.915;0.955;0.985;465.454
 7;76;0.91;0.97;0.985;472.64
 7;77;0.895;0.965;0.97;476.168
 7;78;0.9;0.985;0.985;481.764
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 7;95;0.915;0.985;0.985;566.103
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 7;97;0.94;0.97;0.98;576.008
 7;98;0.92;0.965;0.975;582.882
 7;99;0.92;0.975;0.975;588.235
 7;100;0.93;0.985;0.985;591.947
 8;2;0.01;0.025;0.08;317.538
--- a/data/lambda-vmath.csv
+++ b/data/lambda-vmath.csv
 mu;1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15;16;17;18;19;20;21;22;23;24;25;26;27;28;29;30;31;32;33;34;35;36;37;38;39;40;41;42;43;44;45;46;47;48;49;50;51;52;53;54;55;56;57;58;59;60;61;62;63;64;65;66;67;68;69;70;71;72;73;74;75;76;77;78;79;80;81;82;83;84;85;86;87;88;89;90;91;92;93;94;95;96;97;98;99;
 20;(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);
--- a/data/modeling.gpl
+++ b/data/modeling.gpl
 set datafile separator ';'
 # Set first two line styles to blue (#0060ad) and red (#dd181f)
 set style line 1 \
    linecolor rgb '#0060ad' \
    linetype 1 linewidth 2 \
    pointtype 7 pointsize 1.5
 set style line 2 \
    linecolor rgb '#dd181f' \
    linetype 1 linewidth 2 \
    dashtype 3 \
    pointtype 5 pointsize 1.5
 set style line 3 \
    linecolor rgb '#0060ad' \
    linetype 1 linewidth 2 \
    pointtype 7 pointsize 1.5
 set style line 4 \
    linecolor rgb '#00ff00' \
    linetype 1 linewidth 2 \
    pointtype 7 pointsize 1.5
 set ylabel "proba"
 set xlabel "n"
 f1(x) = m1*x + b1
 f2(x) = m2*x + b2
 f3(x) = m3*x + b3
 fit f1(x) 'complete-crossover-proba-modeling.csv' using 1:2 via m1,b1
 fit f2(x) 'complete-crossover-proba-modeling.csv' using 1:3 via m2,b2
 fit f3(x) 'complete-crossover-proba-modeling.csv' using 1:4 via m3,b3
 plot 'complete-crossover-proba-modeling.csv' using 1:2 with lines linestyle 1, \
     ''                   using 1:3 with lines linestyle 2, \
     ''                   using 1:4 with lines linestyle 3, \
     ''                   using 1:5 with lines linestyle 4, \
     f1(x) title sprintf("y=%.2fx+%.2f", m1, b1), \
     f2(x) title sprintf("y=%.2fx+%.2f", m2, b2), \
     f3(x) title sprintf("y=%.2fx+%.2f", m3, b3)
--- a/data/optimal-proba
+++ b/data/optimal-proba
 n;pmin;phat;pmax;1/n;1/pmax;1/phat;1/pmin
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 6;0,1575;0,1775;0,255;0,166666667;3,921568627;5,633802817;6,349206349
 7;0,13;0,1675;0,23;0,142857143;4,347826087;5,970149254;7,692307692
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 9;0,1075;0,14;0,1725;0,111111111;5,797101449;7,142857143;9,302325581
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 12;0,085;0,1025;0,13;0,083333333;7,692307692;9,756097561;11,76470588
 13;0,0675;0,09;0,12;0,076923077;8,333333333;11,11111111;14,81481481
 14;0,0675;0,09;0,115;0,071428571;8,695652174;11,11111111;14,81481481
 15;0,0625;0,0825;0,0975;0,066666667;10,25641026;12,12121212;16
 16;0,055;0,085;0,1;0,0625;10;11,76470588;18,18181818
 17;0,055;0,075;0,0975;0,058823529;10,25641026;13,33333333;18,18181818
 18;0,0475;0,0775;0,0925;0,055555556;10,81081081;12,90322581;21,05263158
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--- a/data/optimal-proba.csv
+++ b/data/optimal-proba.csv
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 4;0.2225;0.295;0.3875;2220
 5;0.17;0.23;0.3075;2220
 6;0.1575;0.1775;0.255;2220
 7;0.13;0.1675;0.23;2220
 8;0.12;0.1575;0.19;2220
 9;0.1075;0.14;0.1725;2220
 10;0.095;0.125;0.155;2220
 11;0.085;0.11;0.145;2220
 12;0.085;0.1025;0.13;2220
 13;0.0675;0.09;0.12;2220
 14;0.0675;0.09;0.115;2220
 15;0.0625;0.0825;0.0975;2220
 16;0.055;0.085;0.1;1120
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 29;0.03;0.03625;0.05375;1120
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 37;0.0275;0.03;0.04125;1120
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--- a/data/probas-vmath-rec
+++ b/data/probas-vmath-rec
--- a/data/probas-vmath-rec.csv
+++ b/data/probas-vmath-rec.csv
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 #ifndef EA_H
 #define EA_H
 #include <random>
 #include "GA.h"
 class EA : public GA {
    public:
        EA(int mu, int lda, int selection, double proba, std::default_random_engine& randomizer) : GA(mu, lda, selection, proba, 0., NO_CROSSOVER, GA_V1, randomizer) {};
 };
 #endif // EA_H
--- a/include/GA.h
+++ b/include/GA.h
 #ifndef GA_H
 #define GA_H
 #include <random>
 #include "GGA.h"
 class GA : public GGA {
    public:
        GA(int mu, int lda, int selection, double sbm_proba, double crossover_proba, int crossover_method, int version, std::default_random_engine& randomizer) : GGA(mu, lda, selection, sbm_proba, crossover_method, version, randomizer), m_crossover_proba{crossover_proba} {};
        double get_crossover_proba(double progress);
    protected:
        double m_crossover_proba;
 };
 #endif // GA_H
--- a/include/GGA.h
+++ b/include/GGA.h
 #ifndef GGA_H
 #define GGA_H
 #include <iostream>
 #include <vector>
 #include <algorithm>
 #include <random>
 #include "SearchHeuristic.h"
 #define COMMA 1
 #define PLUS 2
 #define GA_V1 1
 #define GA_V2 2
 class GGA : public SearchHeuristic
 {
    public:
        GGA(int mu, int lda, int selection, double sbm_proba, int crossover_method, int version, std::default_random_engine& randomizer);
        GGA(int mu, int lda, int selection, double sbm_proba, int crossover_method, std::default_random_engine& randomizer) :
            GGA(mu, lda, selection, sbm_proba, crossover_method, GA_V1, randomizer) {};
        void prepare_tab();
        virtual double get_crossover_proba(double progress) = 0;
        virtual double get_sbm_proba(double progress) = 0;
        Result run();
        virtual ~GGA();
    protected:
        int m_mu;
        int m_lambda;
        int m_selection;
        double m_sbm_proba;
        int m_crossover_method;
        int m_version;
        std::default_random_engine m_randomizer;
        std::binomial_distribution<int> m_binomial_dist;
        std::uniform_int_distribution<int> m_uniform_dist;
        bool m_is_prepared;
        Candidate** x_tab;
    private:
 };
 #endif // GGA_H
--- a/mm-cpp/include/MasterMind.h
+++ b/mm-cpp/include/MasterMind.h
 #include <vector>
 #include <algorithm>
 #include "crossover.h"
 class MasterMind
 {
    public:
        int try_candidate(int* candidate);
        int get_max_radius();
        int* modify_with_radius(int* x, int r);
        int* crossover(int* y, int** x, int nb);
        int* crossover(int* y, void* x, int nb, int* (*selector)(int, void*), int method);
        void copy_candidate(int *x, int *y);
        bool is_optimal(int* x);
        bool is_optimal(int* x, int v_x);
        double get_progress(int* x, int v_x);
        bool is_optimal(int* x, double objective=1.00);
        bool is_optimal(int* x, int v_x, double objective=1.00);
        virtual ~MasterMind();
    protected:
        bool m_random_solution;
        std::vector<int> m_permutation;
        std::default_random_engine m_randomizer;
        int* m_vote;
 };
 #endif // MASTERMIND_H
--- a/include/PGA.h
+++ b/include/PGA.h
 #ifndef PGA_H
 #define PGA_H
 #include <vector>
 #include <random>
 #include "GGA.h"
 class PGA : public GGA {
    public:
        PGA(int mu, int lda, int selection, double sbm_proba, std::vector<double> crossover_probas, int crossover_method, int version, std::default_random_engine& randomizer) : GGA(mu, lda, selection, sbm_proba, crossover_method, version, randomizer), m_crossover_probas{crossover_probas} {};
        double get_crossover_proba(double progress);
    protected:
        std::vector<double> m_crossover_probas;
 };
 #endif // PGA_H
--- a/include/ParameterOptimizer.h
+++ b/include/ParameterOptimizer.h
 #ifndef PARAMETEROPTIMIZER_H
 #define PARAMETEROPTIMIZER_H
 #include <iostream>
 #include <vector>
 #include <string>
 #include <sstream>
 #include <fstream>
 #include "SearchHeuristic.h"
 #include "analysis.h"
 struct ConfidenceInterval {
    ConfidenceInterval(double d, double m, double u, double t=-1) : down{d}, mean{m}, up{u}, thresold{t} {};
    double down;
    double mean;
    double up;
    double thresold;
 };
 struct TestWave {
    TestWave(int nb, double q, int d=0) : nb_tests{nb}, slq{q}, depth{d} {};
    int nb_tests;
    double slq; // Student Law Quartile
    int depth;
 };
 class ParameterOptimizer
 {
    public:
        ParameterOptimizer(std::default_random_engine& randomizer);
        virtual ~ParameterOptimizer();
        // Algorithms
        virtual SearchHeuristic* get_context(unsigned int num_context, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) = 0;
        virtual std::string display_context(unsigned int num_context);
        void set_nb_contexts(unsigned int nb_contexts);
        // Interval
        void set_study_interval(double initial_parameter, double final_parameter, double parameter_step);
        // Test waves
        void add_test_wave(int nb_tests, double student_law_quartile, int depth=0);
        // Running
        virtual std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context);
        void save_run(std::string filename);
        std::vector<ConfidenceInterval> run_step(int num_step=0, bool displaying=true);
        std::vector<ConfidenceInterval> run_step(int num_step, int first_context, int nb_explored_contexts, double initial_parameter, double final_parameter, double parameter_step, bool displaying=true);
        std::vector<ConfidenceInterval> run(bool displaying=true);
    protected:
    private:
        unsigned int m_nb_contexts;
        std::default_random_engine& m_randomizer;
        double m_initial_parameter;
        double m_final_parameter;
        double m_parameter_step;
        std::vector<TestWave> m_waves;
        bool m_saving_in_csvfile;
        std::string m_csvfile_name;
 };
 #endif // PARAMETEROPTIMIZER_H
--- a/mm-cpp/include/RLS.h
+++ b/mm-cpp/include/RLS.h
--- a/include/SearchHeuristic.h
+++ b/include/SearchHeuristic.h
 #ifndef SEARCHHEURISTIC_H
 #define SEARCHHEURISTIC_H
 #include <vector>
 #include "MasterMind.h"
 struct Point {
    Point() : Point(0,0) {};
    Point(int c, double v) : nb_calls{c}, value{v} {};
    int nb_calls;
    double value;
 };
 struct Candidate {
    Candidate(int* s, int v) {
        sol = s;
        value = v;
    }
    int* sol;
    int value;
 };
 void swap_candidates(Candidate** tab, unsigned int i, unsigned int j);
 struct {
    bool operator()(Candidate* a, Candidate* b) const {
        return a->value > b->value;
    }
 } cmp_candidates;
 struct Result {
    Result(int* s, int v, int c, bool a=false) {
        solution = s;
        v_solution = v;
        nb_calls = c;
        has_been_aborted = a;
    }
    int* solution;
    int v_solution;
    int nb_calls;
    bool has_been_aborted;
 };
 class SearchHeuristic
 {
    public:
        SearchHeuristic();
        virtual Result run() = 0;
        MasterMind* get_problem();
        void set_problem(MasterMind* problem);
        void set_abortion_limit(double l);
        void set_record(std::vector<Point>* m_record_tab);
        bool is_recording();
        void clear_record();
        void record(int nb_calls, double value);
        std::vector<Point>* get_record();
        void set_objective(double objective);
        virtual ~SearchHeuristic();
    protected:
        MasterMind* m_problem;
        double m_abortion_limit;
        std::vector<Point>* m_record;
        double m_objective; // 1=100% of the result
    private:
 };
 #endif // SEARCHHEURISTIC_H
--- a/include/algo-complexity.h
+++ b/include/algo-complexity.h
 #ifndef ALGO_COMPLEXITY_H_INCLUDED
 #define ALGO_COMPLEXITY_H_INCLUDED
 #include <string>
 #include <vector>
 #include <fstream>
 #include "analysis.h"
 std::vector<Statistic> compute_complexity(std::default_random_engine& randomizer, SearchHeuristic* algo, int n_initial, int n_final, int n_step=1, int nb_tests=100, double slq=-1, bool displaying=true);
 void save_in_file(std::string namefile, std::vector<Statistic> stats);
 #endif // ALGO_COMPLEXITY_H_INCLUDED
--- a/include/analysis.h
+++ b/include/analysis.h
 #ifndef ANALYSIS_H_INCLUDED
 #define ANALYSIS_H_INCLUDED
 #include <iostream>
 #include <chrono>
 #include <vector>
 #include <algorithm>
 #include <fstream>
 #include "SearchHeuristic.h"
 struct Statistic {
    Statistic() : Statistic(0,0,0,0,0,0,0) {};
    Statistic(double n, double s, double avg, double mini, double maxi, double med, double dev) :
        nb{n}, sum{s}, average{avg}, minimal{mini}, maximal{maxi}, median{med}, deviation{dev} {
            no_bias_deviation = 0;
            alea = 0;
            label = 0;
    };
    double nb;
    double sum;
    double average;
    double minimal;
    double maximal;
    double median;
    double deviation;
    double no_bias_deviation;
    double alea;
    double label;
 };
 std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> start_chrono();
 std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> stop_chrono();
 int interval_chrono(std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> start, std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> stop);
 Statistic avg_calls(SearchHeuristic* algo, int nb=100, double abortion_limit=-1, double student_law_quartile=-1);
 Statistic* avg_evolution(SearchHeuristic* algo, int max_evolution, int nb_tests = 100);
 Statistic* derivate(Statistic* curve, unsigned int length);
 Statistic* compress(Statistic* curve, unsigned int length);
 Statistic* smooth(Statistic* curve, unsigned int length);
 #endif // ANALYSIS_H_INCLUDED
--- a/include/bestPGA.h
+++ b/include/bestPGA.h
 #ifndef BEST_PGA_H_INCLUDED
 #define BEST_PGA_H_INCLUDED
 #include <vector>
 #include "PGA.h"
 class PGACrossoverProbaOptimizer : public ParameterOptimizer {
    public:
        PGACrossoverProbaOptimizer(unsigned int n_init, std::vector<double> probas, unsigned int flexive_point, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), n_initial{n_init}, m_probas{probas}, m_flexive_point{flexive_point} {};
        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
            std::vector<double> probas(m_probas);
            //for(int k=m_flexive_point; k<probas.size(); k++)
            //    probas[k] = parameter;
            probas[m_flexive_point] = parameter;
            if(m_flexive_point == 0) {
                for(int k=0; k<probas.size(); k++)
                    probas[k] = parameter;
            }
            PGA* algo = new PGA(10, 10, PLUS, 1./(n_initial+i), probas, UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
            MasterMind* mm = new MasterMind(n_initial+i, n_initial+i, randomizer);
            algo->set_problem(mm);
            return algo;
        }
        std::string display_context(unsigned int context) {
           std::stringstream ss;
           ss << "n=" << n_initial+context;
           return ss.str();
        }
        std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context) {
           return std::to_string(n_initial+num_context);
        }
    private:
        unsigned int n_initial;
        std::vector<double> m_probas;
        unsigned int m_flexive_point;
 };
 void pga_optimisation(unsigned int n, int subdivision_size, std::default_random_engine& randomizer) {
    std::vector<double> probas;
    for(int i=0; i<=subdivision_size; i++)
        probas.push_back(0.);
    for(unsigned int k=0; k<=subdivision_size; k++) {
        PGACrossoverProbaOptimizer pga_cpo(n, probas, k, randomizer);
        pga_cpo.set_nb_contexts(1);
        pga_cpo.set_study_interval(0.01, 0.95, 0.02);
        pga_cpo.add_test_wave(500, 2.2481733216, 0);
        pga_cpo.add_test_wave(8000, 2.243091696, 1);
        std::vector<ConfidenceInterval> cis = pga_cpo.run(false);
        std::cout << "STEP " << k << ": " << cis[0].down << ", " << cis[0].mean << ", " << cis[0].up << std::endl;
        double p = (cis[0].down + cis[0].up)/2.;
        if(k==0) {
            for(int j=0; j<=subdivision_size; j++)
                probas[j] = p;
        } else {
            probas[k] = p;
            if(k+1<=subdivision_size) probas[k+1] = (2*p+probas[k+1])/3;
            if(k+2<=subdivision_size) probas[k+2] = (p+2*probas[k+2])/3;
        }
        std::cout << "==========> " << k << ", " << p << std::endl;
    }
 }
 #endif // BEST_PGA_H_INCLUDED
--- a/include/crossover-rate.h
+++ b/include/crossover-rate.h
 #ifndef CROSSOVER-RATE_H_INCLUDED
 #define CROSSOVER-RATE_H_INCLUDED
 #include <vector>
 #include <fstream>
 #include "ParameterOptimizer.h"
 #include "GA.h"
 class CrossoverProbaFromLambdaOptimizer : public ParameterOptimizer {
    public:
        CrossoverProbaFromLambdaOptimizer(int nb_cases, int lda_initial, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), n{nb_cases}, lambda_initial{lda_initial} {};
        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer);
        std::string display_context(unsigned int num_context);
        std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context);
    private:
        int n;
        int lambda_initial;
 };
 void script_crossover_proba_global_optim(std::default_random_engine& randomizer, std::string namefile="global-crossover-proba.csv", bool restart=false, unsigned int restart_n=5, unsigned int restart_lambda=2);
 double crossover_model_linearization(double x);
 void crossover_model_filtering(std::string input, std::string output, std::string modeling, int filtered_n, int filtered_lda);
 void crossover_model_optimization(std::string namefile="global-crossover-proba.csv");
 void crossover_model_validation(std::string namefile, double slope1, double intercept1, double slope2, double intercept2);
 double cr(int n, int lambda);
 #endif // CROSSOVER-RATE_H_INCLUDED
--- a/include/crossover.h
+++ b/include/crossover.h
 #ifndef CROSSOVER_H_INCLUDED
 #define CROSSOVER_H_INCLUDED
 #define NO_CROSSOVER 0
 #define UNIFORM_CROSSOVER 1
 #define MAJORITY_VOTE_CROSSOVER 2
 #define K_POINT_CROSSOVER 4
 #endif // CROSSOVER_H_INCLUDED
--- a/include/scripts.h
+++ b/include/scripts.h
 #ifndef SCRIPTS_H_INCLUDED
 #define SCRIPTS_H_INCLUDED
 #include <vector>
 #include "analysis.h"
 #include "ParameterOptimizer.h"
 using namespace std;
 class ProbaOptimizer : public ParameterOptimizer {
    public:
        ProbaOptimizer(int initial_n, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), m_initial_n{initial_n} {};
        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
            EA* algo = new EA(1, 1, PLUS, parameter, randomizer);
            MasterMind* mm = new MasterMind(m_initial_n+i, m_initial_n+i, randomizer);
            algo->set_problem(mm);
            return algo;
        }
        virtual std::string display_context(unsigned int context) {
           std::stringstream ss;
           ss << "n=" << context+m_initial_n;
           return ss.str();
        }
        std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context) {
           return std::to_string(m_initial_n+num_context);
        }
    private:
        int m_initial_n;
 };
 void optimal_proba_vmath3(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01, vector<int> nb_tests_by_depth={}, vector<double> stq_by_depth={}) {
    ProbaOptimizer po(n_initial, randomizer);
    po.set_nb_contexts(n_final-n_initial);
    po.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
    for(int depth=0; depth<nb_tests_by_depth.size(); depth++)
        po.add_test_wave(nb_tests_by_depth[depth], stq_by_depth[depth], depth);
    po.run();
 }
 void script_optimal_proba(std::default_random_engine& randomizer) {
    std::string namefile = "optimal-proba.csv";
    {
        int n_init=3, n_final=16;
        double p_init=0.05, p_final=0.5, p_step=0.01;
        ProbaOptimizer po(n_init, randomizer);
        po.set_nb_contexts(n_final-n_init);
        po.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
        po.add_test_wave(20, 2.3362421597, 0);
        po.add_test_wave(200, 2.3451370823, 1);
        po.add_test_wave(2000, 2.2953981367, 2);
        po.save_run(namefile);
        po.run();
    }
    {
        int n_init=16, n_final=28;
        double p_init=0.03, p_final=0.2, p_step=0.01;
        ProbaOptimizer po(n_init, randomizer);
        po.set_nb_contexts(n_final-n_init);
        po.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
        po.add_test_wave(20, 2.6742086844, 0);
        po.add_test_wave(100, 2.4755765532, 1);
        po.add_test_wave(1000, 2.4365960683, 2);
        po.save_run(namefile);
        po.run();
    }
    {
        int n_init=28, n_final=46;
        double p_init=0.01, p_final=0.1, p_step=0.005;
        ProbaOptimizer po(n_init, randomizer);
        po.set_nb_contexts(n_final-n_init);
        po.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
        po.add_test_wave(20, 2.6742086844, 0);
        po.add_test_wave(100, 2.4755765532, 1);
        po.add_test_wave(1000, 2.4365960683, 2);
        po.save_run(namefile);
        po.run();
    }
 }
 vector<ConfidenceInterval> optimal_proba_vmath2(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01, int nb_tests=10, double student_law_quartile=-1, bool displaying=true) {
    int nb_diff_proba = floor((p_final-p_init)/p_step);
    // Initialize result file
    ofstream probafile("probas-vmath.csv");
    probafile << "n;";
    for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
        probafile << p_init+i*p_step << ";";
    probafile << endl;
    vector<ConfidenceInterval> res;
    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
        auto start_n = start_chrono();
        Statistic stats[nb_diff_proba];
        double thresold = 0;
        // Realize the experiences
        for(int ind=0; ind<nb_diff_proba; ind++) {
            double p = p_init+ind*p_step;
            EA algo(1, 1, PLUS, p, randomizer);
            MasterMind mm(n, n, randomizer);
            algo.set_problem(&mm);
            stats[ind] = avg_calls(&algo, nb_tests, -1, student_law_quartile);
            double potential_thresold = stats[ind].average + stats[ind].alea;
            if(ind == 0 || thresold > potential_thresold)
                thresold = potential_thresold;
            auto stop_loop = stop_chrono();
            int elapsed_milliseconds_loop = interval_chrono(start_n, stop_loop);
            if(displaying) cout << '\r' << "n=" << n << ", p=" << p << "... executed in " << elapsed_milliseconds_loop/1000. << " s";
        }
        // Calculate the confidence interval of 95%
        if(displaying) cout << '\r' << "n=" << n << ". Thresold=" << thresold << ". Keep best... ";
        int min_possible = -1;
        int max_possible = -1;
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
            double min_bound = stats[i].average - stats[i].alea;
            if(min_possible < 0 && min_bound < thresold)
                min_possible = i;
            if(min_bound < thresold)
                max_possible = i;
        }
        double pmin = p_init+min_possible*p_step;
        double pmax = p_init+max_possible*p_step;
        // Store the results in a file
        probafile << n << ";";
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
            probafile << "("<<pmin<<","<<pmax<<")" << ";";
        }
        probafile << endl;
        auto stop_n = stop_chrono();
        int elapsed_milliseconds_n = interval_chrono(start_n, stop_n);
        if(displaying) cout << "Interval=[" << pmin << ", " << pmax << "]" << endl;
        if(displaying) cout << "... executed in " << elapsed_milliseconds_n/1000. << " seconds ";
        if(displaying) cout << "with " << nb_tests*nb_diff_proba << " resolutions" << endl;
        ConfidenceInterval ci(pmin, -1, pmax);
        res.push_back(ci);
    }
    return res;
 }
 vector<ConfidenceInterval> optimal_proba_vmath2_rec(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double base_p_init=0.05, double base_p_final=0.5, double p_step=0.01, vector<int> nb_tests_by_depth={}, vector<double> stq_by_depth={}) {
    vector<ConfidenceInterval> res;
    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
        cout << "STUDY N=" << n << ":" << endl;
        vector<ConfidenceInterval> cis;
        int nb_tests = 0;
        for(unsigned int depth=0; depth<nb_tests_by_depth.size(); depth++) {
            double p_init = (depth == 0) ? base_p_init : cis[0].down-p_step/pow(2, depth-1);
            double p_final = (depth == 0) ? base_p_final : cis[0].up+p_step/depth;
            cout << " - depth=" << depth+1 << ": ";
            cis = optimal_proba_vmath2(n, n+1, randomizer, p_init, p_final, p_step/pow(2, depth), nb_tests_by_depth[depth], stq_by_depth[depth], false);
            nb_tests += nb_tests_by_depth[depth];
            cout << "["<< cis[0].down <<","<< cis[0].up <<"]" << endl;
        }
        res.push_back(cis[0]);
        ofstream probafile("probas-vmath-rec.csv", ios::app);
        probafile << n << ";" << cis[0].down << ";" << cis[0].up << ";" << 1./cis[0].up << ";" << 1./cis[0].down << ";" << nb_tests << endl;
    }
    return res;
 }
 double calculate_up_bound(double x, int nb) {
    return (x + 2./nb + sqrt(4./nb * (x - pow(x, 2) + 1./nb))) / (1. + 4./nb);
 }
 double calculate_down_bound(double x, int nb) {
    return (x + 2./nb - sqrt(4./nb * (x - pow(x, 2) + 1./nb))) / (1. + 4./nb);
 }
 void optimal_proba_vmath(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01, int nb_loops=1000) {
    int nb_diff_proba = floor((p_final-p_init)/p_step);
    int nb_tests = 10;
    // Initialize result file
    ofstream probafile("probas-vmath.csv");
    probafile << "n;";
    for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
        probafile << p_init+i*p_step << ";";
    probafile << endl;
    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
        auto start_n = start_chrono();
        int nb_best[nb_diff_proba] = {0};
        int nb_solved_problems = 0;
        // Realize the experiences
        int old_min_ind = 0;
        int max_min_ind = 0;
        for(int num_loop=1; num_loop<nb_loops; num_loop++) {
            double min_avg = -1;
            int min_ind;
            // Realize the experience once
            for(int ind2=-1; ind2<nb_diff_proba; ind2++) {
                if(ind2 == old_min_ind) continue;
                int ind = (ind2 >= 0) ? ind2 : old_min_ind;
                double p = p_init+ind*p_step;
                EA algo(1, 1, PLUS, p, randomizer);
                MasterMind mm(n, n, randomizer);
                algo.set_problem(&mm);
                Statistic stat = avg_calls(&algo, nb_tests, min_avg+1);
                nb_solved_problems += stat.nb;
                double avg_nb_calls = stat.average;
                if(min_avg < 0 || min_avg > avg_nb_calls) {
                    min_avg = avg_nb_calls;
                    min_ind = ind;
                }
            }
            // Store the result of the experience
            nb_best[min_ind]++;
            if(nb_best[min_ind] > nb_best[max_min_ind])
                max_min_ind = min_ind;
            old_min_ind = min_ind;
            // Display temporary results
            auto stop_loop = stop_chrono();
            int elapsed_milliseconds_loop = interval_chrono(start_n, stop_loop);
            cout << "\r";
            cout << "n=" << n << ", num_loop=" << num_loop << ": ";
            cout << p_init+max_min_ind*p_step << " (" << nb_best[max_min_ind] << "), ";
            cout << "executed in " <<elapsed_milliseconds_loop/1000. << " seconds [" << nb_solved_problems << "]";
            cout << "    ";
        }
        // Display the global distribution
        cout << '\r' << "===== Graph ====                     " << endl;
        for(int j=9; j>=0; j--) {
            for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
                double pourcent = (double) nb_best[i]/nb_best[max_min_ind];
                cout << ((pourcent >= j/10.) ? '#' : ' ');
            }
            cout << endl;
        }
        cout << endl;
        // Calculate the confidence interval of 95%
        double pbest = p_init+max_min_ind*p_step;
        double x = (double) nb_best[max_min_ind]/nb_loops;
        cout << "x=" << x << ',' << nb_loops << ',' << nb_best[max_min_ind] << endl;
        double up_bound = calculate_up_bound(x, nb_loops);
        double down_bound = calculate_down_bound(x, nb_loops);
        cout << "\\mu_{p_best} \\in [" << down_bound << ", " << up_bound << "]" << endl;
        cout << "Keep best..." << endl;
        int min_possible = -1;
        int max_possible = -1;
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
            double measured = (double) nb_best[i]/nb_loops;
            double max_bound = calculate_up_bound(measured, nb_loops);
            if(min_possible < 0 && max_bound >= down_bound)
                min_possible = i;
            if(max_bound >= down_bound)
                max_possible = i;
        }
        double pmin = p_init+min_possible*p_step;
        double pmax = p_init+max_possible*p_step;
        // Store the results in a file
        probafile << n << ";";
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++) {
            probafile << "("<<pmin<<","<<pbest<<","<<pmax<<")" << ";";
        }
        probafile << endl;
        auto stop_n = stop_chrono();
        int elapsed_milliseconds_n = interval_chrono(start_n, stop_n);
        cout << "n=" << n << ": We are sure at 95% that it is in [" << pmin << ", " << pmax << "], with p_best=" << pbest << "." << endl;
        cout << "... executed in " << elapsed_milliseconds_n/1000. << " seconds ";
        cout << "with " << nb_solved_problems << " resolutions";
        for(int u=0; u<3; u++)
            Beep(1568, 200);
        //delete[] nb_best;
    }
 }
 /// Bellow, it is just some tests of algorithm...
 struct Weight {
    Weight() : Weight(0) {};
    Weight(double w) {
        weight = w;
        nb_executed = 0;
        nb_best = 0;
    }
    double weight;
    int nb_executed;
    int nb_best;
 };
 void optimal_proba_v2(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01, int depth_initial=8) {
    int nb_diff_proba = floor((p_final-p_init)/p_step);
    double initial_value = 50;
    int nb_test = 20;
    double zero_limit = 2/3.;
    double pa = -1./(pow(zero_limit, 2)-2*zero_limit+1);
    double pb = -2*pa;
    double pc = 1+pa;
    ofstream probafile("probas.csv");
    for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
        probafile << p_init+i*p_step << ";";
    probafile << endl;
    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
        auto start_n = start_chrono();
        Weight* tab = new Weight[nb_diff_proba];
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
            tab[i].weight = initial_value;
        double max_weight = initial_value;
        int max_weight_ind_proba = 0;
        double second_weight = initial_value;
        int second_weight_ind_proba = 1;
        int nb_solved_problems = 0;
        for(int depth=depth_initial; depth>0; depth/=2) {
            double start_with_weight = max_weight;
            for(int num_loop=1; second_weight + 2*initial_value > max_weight && max_weight < 20*initial_value+start_with_weight; num_loop++) {
                int nb_new_problems = 0;
                for(int k=0; k<20; k++) {
                    double min_avg = -1;
                    double min_proba;
                    for(int ind2=-2; ind2<nb_diff_proba; ind2++) {
                        if(ind2 == max_weight_ind_proba || ind2 == second_weight_ind_proba) continue;
                        int ind = (ind2 >= 0) ? ind2 : ((ind2 == -2) ? max_weight_ind_proba: second_weight_ind_proba);
                        if(ind % depth != 0) continue;
                        double p = p_init+ind*p_step;
                        double weight = tab[ind].weight;
                        double execution_proba = weight/max_weight;
                        if(ind-depth >= 0 && ind+depth < nb_diff_proba)
                            execution_proba = ((tab[ind-depth].weight+weight+tab[ind+depth].weight)/3)/max_weight;
                        else if(ind-depth >= 0)
                            execution_proba = ((tab[ind-depth].weight + weight)/2)/max_weight;
                        else if(ind+depth < nb_diff_proba)
                            execution_proba = ((weight + tab[ind+depth].weight)/2)/max_weight;
                        execution_proba = (2*execution_proba > 1) ? pa*pow(execution_proba, 2)+pb*execution_proba+pc : 0;
                        std::bernoulli_distribution distribution(execution_proba);
                        if(distribution(randomizer)) {
                            tab[ind].nb_executed++;
                            EA algo(1, 1, PLUS, p, randomizer);
                            MasterMind mm(n, n, randomizer);
                            algo.set_problem(&mm);
                            Statistic stat = avg_calls(&algo, nb_test, min_avg+1);
                            double avg = stat.average;
                            if(min_avg < 0 || min_avg > avg) {
                                min_avg = avg;
                                min_proba = p;
                            }
                            nb_new_problems += stat.nb;
                        }
                    }
                    int ind_p = round((min_proba - p_init)/p_step);
                    tab[ind_p].weight++;
                    if(tab[ind_p].weight > max_weight) {
                        max_weight = tab[ind_p].weight;
                        max_weight_ind_proba = ind_p;
                    }
                    tab[max_weight_ind_proba].nb_best++;
                }
                auto stop_loop = stop_chrono();
                int elapsed_milliseconds_loop = interval_chrono(start_n, stop_loop);
                second_weight = -1;
                for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
                    if(i != max_weight_ind_proba)
                        if(second_weight < 0 || second_weight < tab[i].weight) {
                            second_weight = tab[i].weight;
                            second_weight_ind_proba = i;
                        }
                nb_solved_problems += nb_new_problems;
                cout << "\r";
                cout << "n=" << n << ", depth=" << depth << ", num_loop=" << num_loop << ": ";
                cout << p_init+max_weight_ind_proba*p_step << " (" << max_weight << "), ";
                cout << p_init+second_weight_ind_proba*p_step << " (" << second_weight << "), ";
                cout << "executed in " <<elapsed_milliseconds_loop/1000. << " seconds [.+" << nb_new_problems << "=" << nb_solved_problems << "]";
                cout << "    ";
            }
            int fdepth = depth / 2;
            if(fdepth) {
                for(int ind=0; ind<nb_diff_proba; ind++) {
                    if(ind%depth != 0 && ind%fdepth == 0) {
                        if(ind+fdepth<nb_diff_proba)
                            tab[ind].weight = max(tab[ind-fdepth].weight, tab[ind+fdepth].weight);
                        else
                            tab[ind].weight = tab[ind-fdepth].weight;
                    }
                }
                second_weight = max_weight;
            }
        }
        double p_best = p_init+max_weight_ind_proba*p_step;
        double mean = 0;
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
            mean += tab[i].nb_executed ? ((double) tab[i].nb_best/tab[i].nb_executed) * (p_init+i*p_step) : 0;
        double stddev = 0;
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
            stddev += tab[i].nb_executed ? ((double) tab[i].nb_best/tab[i].nb_executed) * pow(p_init+i*p_step, 2) : 0;
        stddev -= pow(mean, 2);
        cout << '%' << mean << "," << stddev  << endl;
        stddev = sqrt(stddev);
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
            probafile << (tab[i].nb_executed ? ((double) tab[i].nb_best/tab[i].nb_executed) * pow(p_init+i*p_step, 2) : 0) << ";";
        probafile << endl;
        auto stop_n = stop_chrono();
        int elapsed_milliseconds_n = interval_chrono(start_n, stop_n);
        cout << '\r' << "n=" << n << ", p_best=" << p_best << " (" << stddev << "), ";
        cout << "executed in " << elapsed_milliseconds_n/1000. << " seconds ";
        cout << "with " << nb_solved_problems << " resolutions";
        cout << "                           " << endl;
 //        for(int u=0; u<3; u++)
 //            Beep(1568, 200);
        delete[] tab;
    }
 }
 void optimal_proba(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01) {
    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
        vector<double> avg_list;
        vector<double> probas;
        auto start = start_chrono();
        for(double p=p_init; p<p_final; p+=p_step) {
            EA algo(1, 1, PLUS, p, randomizer);
            MasterMind mm(n, n, randomizer);
            algo.set_problem(&mm);
            Statistic stat = avg_calls(&algo);
            double avg = stat.average;
            avg_list.push_back(avg);
            probas.push_back(p);
        }
        auto stop = stop_chrono();
        int elapsed_milliseconds = interval_chrono(start, stop);
        int min_ind = 0;
        for(unsigned int i=1; i<avg_list.size(); i++)
            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
                min_ind = i;
        double p_best = probas[min_ind];
        cout << "n=" << n << ": " << p_best << " in " << elapsed_milliseconds/1000. << " seconds " << "(" << 100*floor((p_final-p_init)/p_step) << " problems)" << endl;
    }
 }
 #endif // SCRIPTS_H_INCLUDED
--- a/include/scripts2.h
+++ b/include/scripts2.h
 #ifndef SCRIPTS2_H_INCLUDED
 #define SCRIPTS2_H_INCLUDED
 #include <vector>
 #include <fstream>
 #include "analysis.h"
 #include "ParameterOptimizer.h"
 void cmp_evolution(std::vector<SearchHeuristic*> algos, MasterMind& problem, int max_evolution, int nb_tests = 100) {
    int nb_algos = algos.size();
    Statistic** values = new Statistic*[nb_algos];
    for(int i=0; i<nb_algos; i++) {
        algos[i]->set_problem(&problem);
        values[i] = avg_evolution(algos[i], max_evolution, nb_tests);
    }
    std::ofstream statsfile("stats.csv");
    for(int i=0; i<max_evolution; i++) {
        statsfile << i << ";";
        for(int k=0; k<nb_algos; k++)
            statsfile << values[k][i].average << ";";
        statsfile << std::endl;
    }
    for(int i=0; i<nb_algos; i++)
        delete[] values[i];
    delete[] values;
 }
 /// Max Lambda
 class LambdaOptimizer : public ParameterOptimizer {
    public:
        LambdaOptimizer(std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer) {};
        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
            unsigned int n=20;
            EA* algo = new EA(1+i, (int)parameter, PLUS, 1./n, randomizer);
            MasterMind* mm = new MasterMind(n, n, randomizer);
            algo->set_problem(mm);
            return algo;
        }
        virtual std::string display_context(unsigned int context) {
           std::stringstream ss;
           ss << "mu=" << context+1;
           return ss.str();
        }
 };
 void optimal_lambda(int n, int mu_initial, int mu_final, std::default_random_engine& randomizer, int lambda_init, int lambda_final, int lambda_step=1, int nb_tests=10, double student_law_quartile=-1, bool displaying=true) {
    LambdaOptimizer lo(randomizer);
    lo.set_nb_contexts(50);
    lo.set_study_interval(lambda_init, lambda_final, lambda_step);
    lo.add_test_wave(nb_tests, student_law_quartile);
    lo.run();
 }
 class MuLambdaOptimizer : public ParameterOptimizer {
    public:
        MuLambdaOptimizer(int n_init, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), n_initial{n_init} {};
        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
            EA* algo = new EA((int)parameter, (int)parameter, PLUS, 1./(n_initial+i), randomizer);
            MasterMind* mm = new MasterMind(n_initial+i, n_initial+i, randomizer);
            algo->set_problem(mm);
            return algo;
        }
        virtual std::string display_context(unsigned int context) {
           std::stringstream ss;
           ss << "n=" << n_initial+context;
           return ss.str();
        }
    private:
        int n_initial;
 };
 void optimal_mulambda(int initial_n, int final_n, std::default_random_engine& randomizer, int par_init, int par_final, int par_step=1, int nb_tests=10, double student_law_quartile=-1, bool displaying=true) {
    MuLambdaOptimizer lo(initial_n, randomizer);
    lo.set_nb_contexts(final_n - initial_n);
    lo.set_study_interval(par_init, par_final, par_step);
    lo.add_test_wave(nb_tests, student_law_quartile);
    lo.run();
 }
 class CrossoverProbaOptimizer : public ParameterOptimizer {
    public:
        CrossoverProbaOptimizer(int n_init, double obj, std::default_random_engine& randomizer) : ParameterOptimizer(randomizer), n_initial{n_init}, objective{obj} {};
        SearchHeuristic* get_context(unsigned int i, double parameter, std::default_random_engine& randomizer) {
            GA* algo = new GA(5, 5, PLUS, 1./(n_initial+i), parameter, UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
            MasterMind* mm = new MasterMind(n_initial+i, n_initial+i, randomizer);
            algo->set_problem(mm);
            algo->set_objective(objective);
            return algo;
        }
        std::string display_context(unsigned int context) {
           std::stringstream ss;
           ss << "n=" << n_initial+context;
           return ss.str();
        }
        std::string get_context_for_csvfile(unsigned int num_context) {
           return std::to_string(n_initial+num_context);
        }
    private:
        int n_initial;
        double objective;
 };
 void script_crossover_proba_optim(std::default_random_engine& randomizer) {
    std::string namefile = "crossover-proba.csv";
    ofstream savefile(namefile);
    {
        int n_init=3, n_final=21;
        double p_init=0.01, p_final=0.99, p_step=0.02;
        CrossoverProbaOptimizer cpo(n_init, 1.00, randomizer);
        cpo.set_nb_contexts(n_final - n_init);
        cpo.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
        cpo.add_test_wave(40, 2.5419828669, 0);
        cpo.add_test_wave(400, 2.4429370465, 1);
        cpo.add_test_wave(2000, 2.4344837209, 2);
        cpo.save_run(namefile);
        cpo.run();
    }{
        int n_init=21, n_final=40;
        double p_init=0.01, p_final=0.3, p_step=0.02;
        CrossoverProbaOptimizer cpo(n_init, 1.00, randomizer);
        cpo.set_nb_contexts(n_final - n_init);
        cpo.set_study_interval(p_init, p_final, p_step);
        cpo.add_test_wave(80, 2.4860491262, 0);
        cpo.add_test_wave(200, 2.4535822177, 1);
        cpo.add_test_wave(400, 2.4429370465, 2);
        cpo.save_run(namefile);
        cpo.run();
    }
 }
 #endif // SCRIPTS2_H_INCLUDED
--- a/main.cpp
+++ b/main.cpp
 #include <iostream>
 #include <cstdlib>
 #include <ctime>
 #include <numeric>
 #include <algorithm>
 #include <vector>
 #include <random>
 #include <chrono>
 #include <cmath>
 #include <windows.h>
 #include <limits>
 #include <fstream>
 #include <sstream>
 #include <stdlib.h>
 #include "EA.h"
 #include "RLS.h"
 #include "analysis.h"
 #include "crossover-rate.h"
 #include "scripts.h"
 #include "scripts2.h"
 #include "bestPGA.h"
 #include "algo-complexity.h"
 using namespace std;
 int main(int argc, char** argv) {
    srand(time(NULL));
    std::default_random_engine randomizer{static_cast<long unsigned int>(time(0))};
    if(argc >= 2) {
        int num_experiment = atoi(argv[1]);
        switch(num_experiment) {
            case 1:
                cout << "Experiment: Optimal Crossover probability" << endl;
                switch(atoi(argv[2])) {
                    case 0: // Start from beginning
                        script_crossover_proba_global_optim(randomizer, "global-crossover-proba.csv", false, 5, 5);
                        break;
                    case 1: // Restart from a specific point
                        {
                            stringstream ss;
                            ss << "global-crossover-proba-" << atoi(argv[3]) << "-" << atoi(argv[4]) << ".csv";
                            script_crossover_proba_global_optim(randomizer, ss.str(), true, atoi(argv[3]), atoi(argv[4]));
                        }break;
                    case 2: // Filtering
                        crossover_model_filtering(argv[3], argv[4], argv[5], atoi(argv[6]), atoi(argv[7]));
                        break;
                    case 3: // Local optimization of model
                        crossover_model_optimization(argv[3]);
                        break;
                    case 4: // Validation of model
                        crossover_model_validation(argv[3], atof(argv[4]), atof(argv[5]), atof(argv[6]), atof(argv[7]));
                        break;
                }
                return 0;
        }
    }
    ////////////////////////////////////////////////////
    RLS algo;
    vector<Statistic> stats = compute_complexity(randomizer, &algo, 10, 1000, 10, 100, 1.9842169516, true);
    save_in_file("RLS-complexity", stats);
    return 0;
    //script_optimal_proba(randomizer);
    pga_optimisation(10, 20, randomizer);
    return 0;
    int nb_colors = 50;
    int nb_cases = 50;
    MasterMind mm(nb_colors, nb_cases, randomizer);
    RLS algo1;
    EA algo2(100, 100, PLUS, 1./nb_colors, randomizer);
    GA algo3(100, 100, PLUS, 1./nb_cases, cr(nb_colors, 100), UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
    cout << cr(nb_colors, 100) << endl;
    EA algo4(500, 500, PLUS, 1./nb_colors, randomizer);
    GA algo5(500, 500, PLUS, 1./nb_cases, cr(nb_colors, 500), UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
    cout << cr(nb_colors, 500) << endl;
    GA algo6(100, 100, PLUS, 1./nb_cases, 0.8, UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
    algo1.set_problem(&mm);
    algo2.set_problem(&mm);
    algo3.set_problem(&mm);
    algo4.set_problem(&mm);
    algo5.set_problem(&mm);
    algo6.set_problem(&mm);
    vector<SearchHeuristic*> algos = {&algo1, &algo2, &algo3, &algo4, &algo5, &algo6};
    Statistic stat = avg_calls(&algo1, 20, -1, 3.883);
    int max_nb_calls = ceil(stat.average+stat.alea)*2;
    cmp_evolution(algos, mm, max_nb_calls, 100);
    return 0;
 /*
    Statistic* curves[6];
    Statistic* dcurves[6];
    int length = 0;
    for(int i=0; i<algos.size(); i++) {
        curves[i] = avg_evolution(algos[i], max_nb_calls, 20);
        dcurves[i] = derivate(curves[i], max_nb_calls);
        length = max_nb_calls-1;
        for(int k=0; k<7; k++) {
            Statistic* cdcurve = compress(dcurves[i], length);
            delete[] dcurves[i];
            dcurves[i] = cdcurve;
            length = ceil(length/2.)-1;
        }
        for(int k=0; k<15; k++) {
            Statistic* sdcurve = smooth(dcurves[i], length);
            delete[] dcurves[i];
            dcurves[i] = sdcurve;
        }
    }
    ofstream testfile("42.csv");
    for(int i=0; i<length; i++) {
        for(int j=0; j<algos.size(); j++)
            testfile << dcurves[j][i].average << ";";
        testfile << endl;
    }
    ofstream testfile2("43.csv");
    for(int i=0; i<max_nb_calls; i++) {
        for(int j=0; j<algos.size(); j++)
            testfile2 << curves[j][i].average << ";";
        testfile2 << endl;
    }
    for(int j=0; j<algos.size(); j++) {
        delete[] dcurves[j];
        delete[] curves[j];
    }
    return 0;
    int initial_n = 3;
    int final_n = 25;
    /// Mu-Lambda Optimisation
    MuLambdaOptimizer mlo(initial_n, randomizer);
    mlo.set_nb_contexts(final_n - initial_n);
    mlo.set_study_interval(1, 100, 4);
    mlo.add_test_wave(100, 2.4751374205, 0);
    mlo.add_test_wave(1000, 2.4365918443, 1);
    mlo.add_test_wave(10000, 2.4327997145, 2);
    //mlo.run();
 /*
    //optimal_mulambda(3, 16, randomizer, 1, 50, 1, 100, 1.9842169516);
    return 0;
    optimal_lambda(20, 1, 2, randomizer, 1, 100, 1, 50, 1.9842169516, true);
    return 0;
 */
 /*    int nb_tests = 100;
    MasterMind mm(nb_colors, nb_cases, randomizer);
    RLS algo1;
    GA algo3(10, 10, PLUS, 1./nb_cases, 2./nb_cases, UNIFORM_CROSSOVER, GA_V1, randomizer);
    algo1.set_problem(&mm);
    Statistic stat = avg_calls(&algo1, 20, -1, 3.883);
    int max_nb_calls = ceil(stat.average);
    cmp_evolution({&algo1, &algo3}, mm, max_nb_calls, nb_tests);
    return 0;
 */
    //cout << "=========================" << endl;
    //optimal_proba(5,15, randomizer);
    //optimal_proba_v2(5,15, randomizer);
    //optimal_proba_vmath2_rec(3, 16, randomizer, 0.05, 0.5, 0.01, {20, 200, 2000}, {2.3362421597,2.3451370823,3.2953981367});
    //optimal_proba_vmath2_rec(16, 25, randomizer, 0.02, 0.2, 0.005, {20, 200, 2000}, {2.3362421597,2.3451370823,3.2953981367});
    cout << "FINISHED !" << endl;
    std::cin.ignore(std::numeric_limits<std::streamsize>::max(), '\n');
    std::cin.get();
    return 0;
    cout << "=========================" << endl;
    for(int n=5; n<6; n++) {
        vector<double> avg_list;
        vector<double> lambdas;
        int lambda_init = 1;
        int lambda_final = 20;
        int nb_tests = 10000;
        auto start = start_chrono();
        for(int lambda=lambda_init; lambda<lambda_final; lambda++) {
            EA algo(1, lambda, PLUS, 1./n, randomizer);
            MasterMind mm(n, n, randomizer);
            algo.set_problem(&mm);
            Statistic stat = avg_calls(&algo, nb_tests);
            double avg = stat.average;
            avg_list.push_back(avg);
            lambdas.push_back(lambda);
            cout << " -> lambda=" << lambda << ", nbcalls=" << avg << endl;
        }
        auto stop = stop_chrono();
        int elapsed_milliseconds = interval_chrono(start, stop);
        int min_ind = 0;
        for(unsigned int i=1; i<avg_list.size(); i++)
            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
                min_ind = i;
        double lambda_best = lambdas[min_ind];
        cout << "n=" << n << ": " << lambda_best << " in " << elapsed_milliseconds/1000. << " seconds " << "(" << nb_tests*(lambda_final-lambda_init) << " problems)" << endl;
    }
    return 0;
 }
--- a/mastermind.py
+++ b/mastermind.py
 import random
 import numpy
 ## Configuration MasterMind
 nb_colors = 5
 nb_cases = 5
 ## Black-box
 class MasterMind:
    def __init__(self, nb_colors, nb_cases, solution=None):
        self.nb_colors = nb_colors
        self.nb_cases = nb_cases
        self._solution = solution if solution else self.random_candidate()
    def random_candidate(self):
        import random
        return [random.randrange(self.nb_colors) for _ in range(self.nb_cases)]
    def try_candidate(self, candidate):
        total = 0
        for i, x in enumerate(self._solution):
            if candidate[i] == x:
                total += 1
        return total
    def get_max_radius(self):
        return self.nb_cases
    def modify_with_radius(self, x, r):
        import random
        x = x[:]
        items = list(range(self.nb_cases))
        random.shuffle(items)
        for i in items[:r]:
            x[i] = random.randrange(self.nb_colors)
        return x
    def is_optimal(self, x, v_x=None):
        v_x = v_x if v_x else self.try_candidate(x)
        return (v_x == self.nb_cases)
 class SearchHeuristic:
    def set_problem(self, problem):
        self.problem = problem
    def run(self):
        raise Exception('Not implemented !')
 # Random Local Search
 class RLS(SearchHeuristic):
    def run(self):
        pb = self.problem
        x = pb.random_candidate()
        v_x = pb.try_candidate(x)
        nb_calls = 1
        while not pb.is_optimal(x, v_x):
            r = 1
            y = pb.modify_with_radius(x, r)
            v_y = pb.try_candidate(y)
            if v_y >= v_x:
                x = y
                v_x = v_y
            nb_calls += 1
        return (x, v_x, nb_calls)
 class EA(SearchHeuristic):
    def __init__(self, proba, lda, mu):
        self.proba = proba
        self.lda = lda
        self.mu = mu
    def run(self):
        pb = self.problem
        x_list = []
        for _ in range(self.mu):
            x = pb.random_candidate()
            vx = pb.try_candidate(x)
            x_list.append((x, vx))
        x_list = sorted(x_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)
        x_best = x_list[0]
        nb_calls = 1
        while not pb.is_optimal(x_best[0], x_best[1]):
            y_list = []
            for _ in range(self.lda):
                r = numpy.random.binomial(pb.get_max_radius(), self.proba)
                y = pb.modify_with_radius(x_best[0], r)
                vy = pb.try_candidate(y)
                y_list.append((y, vy))
            #print(x_list, y_list)
            selection = x_list + y_list
            selection = sorted(selection, key=lambda x: x[1], reverse=True)
            x_list = selection[:self.mu]
            x_best = x_list[0]
            nb_calls += 1
        return (x_best[0], x_best[1], nb_calls)
 def avg_calls(algo, problem, nb=100):
    nb_calls_list = []
    for _ in range(100):
        algo.set_problem(problem)
        _, _, nb_calls = algo.run()
        nb_calls_list.append(nb_calls)
    return numpy.mean(nb_calls_list)
 ## Main
 avg = avg_calls(RLS(), MasterMind(nb_colors, nb_cases))
 print('Average RLS: %s' % avg)
 avg = avg_calls(EA(1./nb_cases, 1, 1), MasterMind(nb_colors, nb_cases))
 print('Average EA: %s' % avg)
 print('=================')
 probas = list(numpy.arange(0.05, 0.5, 0.01))
 p_best_list = []
 for n in range(5, 15):
    avg_list = []
    for p in probas:
        avg = avg_calls(EA(p, 1, 1), MasterMind(n, n))
        avg_list.append(avg)
        #print('{}%'.format(int(p*100)))
    p_best = probas[numpy.argmin(avg_list)]
    p_best *= n
    p_best_list.append(p_best)
    print('{}: {}'.format(n, p_best))
 from matplotlib import pyplot as plt
 x = list(range(5, 15))
 y = p_best_list
 plt.plot(x, y)
 plt.savefig('foo3.png')
--- a/mm-cpp/mm-cpp.cbp
+++ b/mm-cpp/mm-cpp.cbp
 			<Add option="-fexceptions" />
 		</Compiler>
 		<Unit filename="include/EA.h" />
 		<Unit filename="include/GA.h" />
 		<Unit filename="include/GGA.h" />
 		<Unit filename="include/MasterMind.h" />
 		<Unit filename="include/PGA.h" />
 		<Unit filename="include/ParameterOptimizer.h" />
 		<Unit filename="include/RLS.h" />
 		<Unit filename="include/SearchHeuristic.h" />
 		<Unit filename="include/algo-complexity.h" />
 		<Unit filename="include/analysis.h" />
 		<Unit filename="include/bestPGA.h" />
 		<Unit filename="include/crossover-rate.h" />
 		<Unit filename="include/crossover.h" />
 		<Unit filename="include/scripts.h" />
 		<Unit filename="include/scripts2.h" />
 		<Unit filename="main.cpp" />
 		<Unit filename="src/EA.cpp" />
 		<Unit filename="src/GA.cpp" />
 		<Unit filename="src/GGA.cpp" />
 		<Unit filename="src/MasterMind.cpp" />
 		<Unit filename="src/PGA.cpp" />
 		<Unit filename="src/ParameterOptimizer.cpp">
 			<Option weight="59" />
 		</Unit>
 		<Unit filename="src/RLS.cpp" />
 		<Unit filename="src/SearchHeuristic.cpp" />
 		<Unit filename="src/algo-complexity.cpp" />
 		<Unit filename="src/analysis.cpp" />
 		<Unit filename="src/crossover-rate.cpp" />
 		<Extensions>
 			<code_completion />
 			<envvars />
--- a/mm-cpp.depend
+++ b/mm-cpp.depend
 # depslib dependency file v1.0
 1579790133 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\rls.cpp
 	"RLS.h"
 1578486688 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\rls.h
 	<iostream>
 	"SearchHeuristic.h"
 1579790033 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\searchheuristic.h
 	<vector>
 	"MasterMind.h"
 1579813071 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\mastermind.h
 	<iostream>
 	<ctime>
 	<random>
 	<vector>
 	<algorithm>
 	"crossover.h"
 1579790104 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\searchheuristic.cpp
 	"SearchHeuristic.h"
 1579638586 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\ea.cpp
 	"EA.h"
 1579813024 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\ea.h
 	<random>
 	"GA.h"
 1579810278 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\mastermind.cpp
 	"MasterMind.h"
 1580571686 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\main.cpp
 	<iostream>
 	<cstdlib>
 	<ctime>
 	<numeric>
 	<algorithm>
 	<vector>
 	<random>
 	<chrono>
 	<cmath>
 	<windows.h>
 	<limits>
 	<fstream>
 	<sstream>
 	<stdlib.h>
 	"EA.h"
 	"RLS.h"
 	"analysis.h"
 	"crossover-rate.h"
 	"scripts.h"
 	"scripts2.h"
 	"bestPGA.h"
 	"algo-complexity.h"
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 	<iostream>
 	<chrono>
 	<vector>
 	<algorithm>
 	<fstream>
 	"SearchHeuristic.h"
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 	<vector>
 	"analysis.h"
 	"ParameterOptimizer.h"
 1579810099 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\ga.h
 	<random>
 	"GGA.h"
 1579810106 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\ga.cpp
 	"GA.h"
 1579640108 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\crossover.h
 1580478192 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\scripts2.h
 	<vector>
 	<fstream>
 	"analysis.h"
 	"ParameterOptimizer.h"
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 	<iostream>
 	<vector>
 	<string>
 	<sstream>
 	<fstream>
 	"SearchHeuristic.h"
 	"analysis.h"
 1580229005 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\parameteroptimizer.cpp
 	"ParameterOptimizer.h"
 1580211297 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\analysis.cpp
 	"analysis.h"
 1580491457 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\gga.h
 	<iostream>
 	<vector>
 	<algorithm>
 	<random>
 	"SearchHeuristic.h"
 1580211803 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\gga.cpp
 	"GGA.h"
 1580482057 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\pga.cpp
 	"PGA.h"
 1579810120 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\pga.h
 	<vector>
 	<random>
 	"GGA.h"
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 	<vector>
 	"PGA.h"
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 	"crossover-rate.h"
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 	<vector>
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 	"ParameterOptimizer.h"
 	"GA.h"
 1580571654 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\algo-complexity.cpp
 	"algo-complexity.h"
 1580571704 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\algo-complexity.h
 	<string>
 	<vector>
 	<fstream>
 	"analysis.h"
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 </CodeBlocks_layout_file>
--- a/mm-cpp/bin/Debug/mm-cpp
+++ b/mm-cpp/bin/Debug/mm-cpp
--- a/mm-cpp/bin/Debug/mm-cpp.exe
+++ b/mm-cpp/bin/Debug/mm-cpp.exe
--- a/mm-cpp/bin/Release/mm-cpp.exe
+++ b/mm-cpp/bin/Release/mm-cpp.exe
--- a/mm-cpp/include/EA.h
+++ b/mm-cpp/include/EA.h
 #ifndef EA_H
 #define EA_H
 #include <iostream>
 #include <vector>
 #include <algorithm>
 #include <random>
 #include "SearchHeuristic.h"
 class EA : public SearchHeuristic
 {
    public:
        EA(double proba, int lda, int mu, std::default_random_engine& randomizer);
        void prepare_tab();
        Result run();
        virtual ~EA();
    protected:
        double m_proba;
        int m_lambda;
        int m_mu;
        std::default_random_engine m_randomizer;
        std::binomial_distribution<int> m_binomial_dist;
        bool m_is_prepared;
        Candidate** x_tab;
    private:
 };
 #endif // EA_H
--- a/mm-cpp/include/SearchHeuristic.h
+++ b/mm-cpp/include/SearchHeuristic.h
 #ifndef SEARCHHEURISTIC_H
 #define SEARCHHEURISTIC_H
 #include "MasterMind.h"
 struct Candidate {
    Candidate(int* s, int v) {
        sol = s;
        value = v;
    }
    int* sol;
    int value;
 };
 struct {
    bool operator()(Candidate* a, Candidate* b) const {
        return a->value > b->value;
    }
 } cmp_candidates;
 struct Result {
    Result(int* s, int v, int c) {
        solution = s;
        v_solution = v;
        nb_calls = c;
    }
    int* solution;
    int v_solution;
    int nb_calls;
 };
 class SearchHeuristic
 {
    public:
        SearchHeuristic();
        virtual Result run() = 0;
        void set_problem(MasterMind* problem);
        virtual ~SearchHeuristic();
    protected:
       MasterMind* m_problem;
    private:
 };
 #endif // SEARCHHEURISTIC_H
--- a/mm-cpp/include/analysis.h
+++ b/mm-cpp/include/analysis.h
 #ifndef ANALYSIS_H_INCLUDED
 #define ANALYSIS_H_INCLUDED
 #include <iostream>
 #include <chrono>
 #include <vector>
 #include "SearchHeuristic.h"
 std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> start_chrono() {
    return std::chrono::system_clock::now();
 }
 std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> stop_chrono() {
    return std::chrono::system_clock::now();
 }
 int interval_chrono(std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> start, std::chrono::time_point<std::chrono::system_clock> stop) {
    return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(stop-start).count();
 }
 struct Statistic {
    Statistic(double avg, double mini, double maxi, double med, double dev) :
        average{avg}, minimal{mini}, maximal{maxi}, median{med}, deviation{dev} {};
    double average;
    double minimal;
    double maximal;
    double median;
    double deviation;
 };
 Statistic avg_calls(SearchHeuristic& algo, MasterMind problem, int nb=100) {
    std::vector<double> data;
    Statistic stat(0,0,0,0,0);
    for(int i=0; i<nb; i++) {
        algo.set_problem(&problem);
        Result res = algo.run();
        delete[] res.solution;
        data.push_back(res.nb_calls);
        stat.average += res.nb_calls;
        if(i == 0) {
            stat.minimal = res.nb_calls;
            stat.maximal = res.nb_calls;
        }
        if(res.nb_calls > stat.maximal)
            stat.maximal = res.nb_calls;
        if(res.nb_calls < stat.minimal)
            stat.minimal = res.nb_calls;
    }
    stat.average /= nb;
    for(int i=0; i<nb; i++)
        stat.deviation += pow(data[i] - stat.average, 2);
    stat.deviation = sqrt(stat.deviation/nb);
    return stat;
 }
 #endif // ANALYSIS_H_INCLUDED
--- a/mm-cpp/include/scripts.h
+++ b/mm-cpp/include/scripts.h
 #ifndef SCRIPTS_H_INCLUDED
 #define SCRIPTS_H_INCLUDED
 #include <vector>
 #include "analysis.h"
 using namespace std;
 void optimal_proba(int n_initial, int n_final, std::default_random_engine& randomizer, double p_init=0.05, double p_final=0.5, double p_step=0.01) {
    for(int n=n_initial; n<n_final; n++) {
        vector<double> avg_list;
        vector<double> probas;
        auto start = start_chrono();
        for(double p=p_init; p<p_final; p+=p_step) {
            EA algo(p, 1, 1, randomizer);
            Statistic stat = avg_calls(algo, MasterMind(n, n, randomizer));
            double avg = stat.average;
            avg_list.push_back(avg);
            probas.push_back(p);
        }
        auto stop = stop_chrono();
        int elapsed_milliseconds = interval_chrono(start, stop);
        int min_ind = 0;
        for(int i=1; i<avg_list.size(); i++)
            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
                min_ind = i;
        double p_best = probas[min_ind];
        cout << "n=" << n << ": " << p_best << " in " << elapsed_milliseconds/1000. << " seconds " << "(" << 100*floor((p_final-p_init)/p_step) << " problems)" << endl;
    }
 }
 #endif // SCRIPTS_H_INCLUDED
--- a/mm-cpp/main.cpp
+++ b/mm-cpp/main.cpp
 #include <iostream>
 #include <cstdlib>
 #include <ctime>
 #include <numeric>
 #include <algorithm>
 #include <vector>
 #include <random>
 #include <chrono>
 #include <cmath>
 #include <windows.h>
 #include <limits>
 #include "EA.h"
 #include "RLS.h"
 #include "analysis.h"
 #include "scripts.h"
 using namespace std;
 int main() {
    int nb_colors = 16;
    int nb_cases = 16;
    srand(time(NULL));
    std::default_random_engine randomizer{static_cast<long unsigned int>(time(0))};
    auto start2 = start_chrono();
    RLS algo1;
    Statistic stat1 = avg_calls(algo1, MasterMind(nb_colors, nb_cases, randomizer), 4500);
    cout << "Average RLS: " << stat1.average << endl;
    EA algo2(1./nb_cases, 1, 1, randomizer);
    Statistic stat2 = avg_calls(algo2, MasterMind(nb_colors, nb_cases, randomizer), 4500);
    cout << "Average EA: " << stat2.average << endl;
    auto stop2 = stop_chrono();
    int elapsed_milliseconds2 = interval_chrono(start2, stop2);
    cout << " ... executed in " << elapsed_milliseconds2/1000. << " seconds" << endl;
    for(int u=0; u<3; u++)
        Beep(1568, 200);
    cout << "=========================" << endl;
    //optimal_proba(5,15, randomizer);
    double p_init=0.05;
    double p_final=0.5;
    double p_step=0.01;
    int nb_diff_proba = floor((p_final-p_init)/p_step);
    int exploration_phase = 1000;
    int exploitation_phase = 10000;
    double initial_value = 50;
    int nb_test = 20;
    for(int n=2; n<15; n++) {
        auto start_n = start_chrono();
        double* tab = new double[nb_diff_proba];
        for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
            tab[i] = initial_value;
        double max_weight = initial_value;
        int max_weight_ind_proba = 0;
        double second_weight = initial_value;
        double second_weight_ind_proba = 1;
        for(int num_loop=1; second_weight + 2*initial_value > max_weight; num_loop++) {
            auto start_loop = start_chrono();
            int nb_solved_problems = 0;
            for(int k=0; k<20; k++) {
                double min_avg = -1;
                double min_proba;
                for(double p=p_init; p<p_final; p+=p_step) {
                    int ind = round((p - p_init)/p_step);
                    double execution_proba = 0;
                    if(ind > 0 && ind < nb_diff_proba-1)
                        execution_proba = ((tab[ind-1]+tab[ind]+tab[ind+1])/3)/max_weight;
                    else if(ind > 0)
                        execution_proba = ((tab[ind-1] + tab[ind])/2)/max_weight;
                    else if(ind < nb_diff_proba-1)
                        execution_proba = ((tab[ind] + tab[ind+1])/2)/max_weight;
                    execution_proba = (2*execution_proba > 1) ? -4*pow(execution_proba, 2)+8*execution_proba-3 : 0;
                    std::bernoulli_distribution distribution(execution_proba);
                    if(distribution(randomizer)) {
                        EA algo(p, 1, 1, randomizer);
                        Statistic stat = avg_calls(algo, MasterMind(n, n, randomizer), nb_test);
                        double avg = stat.average;
                        if(min_avg < 0 || min_avg > avg) {
                            min_avg = avg;
                            min_proba = p;
                        }
                        nb_solved_problems += nb_test;
                    }
                }
                int ind_p = round((min_proba - p_init)/p_step);
                tab[ind_p]++;
                if(tab[ind_p] > max_weight) {
                    max_weight = tab[ind_p];
                    max_weight_ind_proba = ind_p;
                }
            }
            auto stop_loop = stop_chrono();
            int elapsed_milliseconds_loop = interval_chrono(start_n, stop_loop);
            second_weight = -1;
            for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
                if(i != max_weight_ind_proba)
                    if(second_weight < 0 || second_weight < tab[i]) {
                        second_weight = tab[i];
                        second_weight_ind_proba = i;
                    }
            cout << "\r";
            cout << "n=" << n << ", num_loop=" << num_loop << ": ";
            cout << p_init+max_weight_ind_proba*p_step << " (" << max_weight << "), ";
            cout << p_init+second_weight_ind_proba*p_step << " (" << second_weight << "), ";
            cout << "executed in " <<elapsed_milliseconds_loop/1000. << " seconds [" << nb_solved_problems << "]";
            cout << "    ";
        }
        //cout << endl;
        //for(int i=0; i<nb_diff_proba; i++)
        //    cout << p_init+i*p_step << ": " << tab[i]-initial_value << endl;
        auto stop_n = stop_chrono();
        int elapsed_milliseconds_n = interval_chrono(start_n, stop_n);
        cout << '\r' << "n=" << n << ", p_best=" << p_init+max_weight_ind_proba*p_step << ", executed in " << elapsed_milliseconds_n/1000. << " seconds";
        cout << "                                       " << endl;
        for(int u=0; u<3; u++)
            Beep(1568, 200);
    }
    cout << "FINISHED !" << endl;
    std::cin.ignore(std::numeric_limits<std::streamsize>::max(), '\n');
    std::cin.get();
    return 0;
    cout << "=========================" << endl;
    for(int n=5; n<6; n++) {
        vector<double> avg_list;
        vector<double> lambdas;
        int lambda_init = 1;
        int lambda_final = 20;
        int nb_tests = 10000;
        auto start = start_chrono();
        for(int lambda=lambda_init; lambda<lambda_final; lambda++) {
            EA algo(1./n, lambda, 1, randomizer);
            Statistic stat = avg_calls(algo, MasterMind(n, n, randomizer), nb_tests);
            double avg = stat.average;
            avg_list.push_back(avg);
            lambdas.push_back(lambda);
            cout << " -> lambda=" << lambda << ", nbcalls=" << avg << endl;
        }
        auto stop = stop_chrono();
        int elapsed_milliseconds = interval_chrono(start, stop);
        int min_ind = 0;
        for(int i=1; i<avg_list.size(); i++)
            if(avg_list[min_ind] > avg_list[i])
                min_ind = i;
        double lambda_best = lambdas[min_ind];
        cout << "n=" << n << ": " << lambda_best << " in " << elapsed_milliseconds/1000. << " seconds " << "(" << nb_tests*(lambda_final-lambda_init) << " problems)" << endl;
    }
    return 0;
 }
--- a/mm-cpp/mm-cpp.depend
+++ b/mm-cpp/mm-cpp.depend
 # depslib dependency file v1.0
 1578514325 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\rls.cpp
 	"RLS.h"
 1578486688 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\rls.h
 	<iostream>
 	"SearchHeuristic.h"
 1578515541 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\searchheuristic.h
 	"MasterMind.h"
 1578518136 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\mastermind.h
 	<iostream>
 	<ctime>
 	<random>
 	<vector>
 	<algorithm>
 1578485606 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\searchheuristic.cpp
 	"SearchHeuristic.h"
 1578518197 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\ea.cpp
 	"EA.h"
 1578516723 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\ea.h
 	<iostream>
 	<vector>
 	<algorithm>
 	<random>
 	"SearchHeuristic.h"
 1578517787 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\src\mastermind.cpp
 	"MasterMind.h"
 1578576187 source:c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\main.cpp
 	<iostream>
 	<cstdlib>
 	<ctime>
 	<numeric>
 	<algorithm>
 	<vector>
 	<random>
 	<chrono>
 	<cmath>
 	<windows.h>
 	<limits>
 	"EA.h"
 	"RLS.h"
 	"analysis.h"
 	"scripts.h"
 1578495657 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\analysis.h
 	<iostream>
 	<chrono>
 	<vector>
 	"SearchHeuristic.h"
 1578517311 c:\users\tfeneuil\nextcloud\apprentissage\telecom paristech\mpri\heuristiques de recherche\mastermind\mm-cpp\include\scripts.h
 	<vector>
 	"analysis.h"
--- a/mm-cpp/mm-cpp.layout
+++ b/mm-cpp/mm-cpp.layout

					mu;1;2;3;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15;16;17;18;19;20;21;22;23;24;25;26;27;28;29;30;31;32;33;34;35;36;37;38;39;40;41;42;43;44;45;46;47;48;49;50;51;52;53;54;55;56;57;58;59;60;61;62;63;64;65;66;67;68;69;70;71;72;73;74;75;76;77;78;79;80;81;82;83;84;85;86;87;88;89;90;91;92;93;94;95;96;97;98;99;
					20;(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);(1,42);

					n;0.0325;0.03375;0.035;0.03625;0.0375;0.03875;0.04;0.04125;0.0425;0.04375;0.045;0.04625;0.0475;0.04875;0.05;0.05125;0.0525;0.05375;0.055;0.05625;0.0575;0.05875;0.06;0.06125;0.0625;0.06375;0.065;0.06625;0.0675;0.06875;0.07;0.07125;0.0725;0.07375;0.075;0.07625;
					24;(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);(0.03625,0.065);