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Maciej Komosinski
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cpp/frams
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    r605 r606  
    1616
    1717/** Computes a matrix of distances between all genotypes in the specified
    18     .gen file, using the matching and measure weights as specified in the
    19     command line. */
     18        .gen file, using the matching and measure weights as specified in the
     19        command line. */
    2020int main(int argc, char *argv[])
    2121{
    22     LoggerToStdout messages_to_stdout(LoggerBase::Enable);
    23     typedef double *pDouble;
    24     int iCurrParam = 0; // index of the currently processed parameter
    25     char *szCurrParam = NULL;
    26     ModelSimil M; // similarity computing object
    27     bool bPrintNames = false; // specifies if names of genotypes are to be printed
    28     int nResult = 0; // a temporary result
    29 
    30     if (argc < 7)
    31     {
    32         printf("Too few parameters!\n");
    33         printf("Command line: [-names] <genotypesFile> <w_dP> <w_dDEG> <w_dNEU> <w_dGEO> <fixZaxis?>\n\n");
    34         printf("Parameters:\n");
    35         printf("  <genotypesFile> name of a file with genotypes\n");
    36         printf("  <w_dP> weight of the difference in the number of parts\n");
    37         printf("  <w_dDEG> weight of the difference in degrees of matched parts\n");
    38         printf("  <w_dNEU> weight of the difference in neurons of matched parts\n");
    39         printf("  <w_dGEO> weight of the distance of matched parts\n");
    40         printf("  <fixZaxis?> should the 'z' (vertical) coordinate be fixed during the alignment? (0 or 1)\n\n");
    41         printf("Switches:\n");
    42         printf("  -names specifies that the number and names of genotypes are to be printed to output\n");
    43         printf("  before the distance matrix; by default the number and names are not printed\n\n");
    44 
    45         printf("Outputs a symmetric distance matrix in the format:\n");
    46         printf("  <row_1> (columns in a row are separated by TABs)\n");
    47         printf("  ...\n");
    48         printf("  <row_n>\n");
    49 
    50         return -1;
    51     }
    52 
    53     // prepare output parameters from .gen file
    54     vector<Geno *> pvGenos;
    55     vector<char *> pvNames;
    56 
    57     // check if there is a switch
    58     iCurrParam = 1;
    59     szCurrParam = argv[ iCurrParam ];
    60     if (strcmp(szCurrParam, "-names") == 0)
    61     {
    62         // switch "-names" was given; print names also
    63         bPrintNames = true;
    64         // pass to the next parameter
    65         iCurrParam++;
    66     }
    67 
    68     // check the parameters
    69     // get <genotypesFile> name from command line
    70     char *szFileName = argv[ iCurrParam ];
    71 
    72     // initially set measure components' weights to invalid values (negative)
    73     for (int i = 0; i < M.GetNOFactors(); i++)
    74     {
    75         M.m_adFactors[i] = -1.0;
    76     }
    77 
    78     const char *params[] = {"<w_dP>", "<w_dDEG>", "<w_dNEU>", "<w_dGEO>"};
    79     for (int i = 0; i < M.GetNOFactors(); i++)
    80     {
    81         iCurrParam++;
    82         szCurrParam = argv[ iCurrParam ];
    83         nResult = sscanf(szCurrParam, " %lf ", & M.m_adFactors[ i ]);
    84         if (nResult != 1)
    85         {
    86             // <w_dX> is not a number -- error
    87             printf("%s", params[i]);
    88             printf(" should be a number\n");
    89             return -1;
    90         }
    91         else
    92         {
    93             // <w_dX> is a number; check if nonnegative
    94             if (M.m_adFactors[ i ] < 0.0)
    95             {
    96                 printf("%s", params[i]);
    97                 printf(" should be a nonnegative number\n");
    98                 return -1;
    99             }
    100         }
    101     }
    102 
    103     iCurrParam++;
    104     szCurrParam = argv[ iCurrParam ];
    105     nResult = sscanf(szCurrParam, " %d", & M.zFixed);
    106     if (nResult != 1)
    107     {
    108         // <isZFixed> is not a number -- error
    109         printf("<isZFixed> should be a number\n");
    110         return -1;
    111     }
    112     else if (M.zFixed != 0 && M.zFixed != 1)
    113     {
    114         printf("<isZFixed>=%d. <isZFixed> should be equal to 0 or 1\n", M.zFixed);
    115         return -1;
    116     }
    117    
    118     // read the input file
    119     // prepare loading of genotypes from a .gen file
    120     // create some basic genotype converters
    121     PreconfiguredGenetics genetics;
    122     StdioFileSystem_autoselect stdiofilesys;
    123 
    124     long count = 0, totalsize = 0;
    125     MiniGenotypeLoader loader(szFileName);
    126     MiniGenotype *loaded;
    127     while (loaded = loader.loadNextGenotype())
    128     {
    129         // while a valid genotype was loaded
    130         count++;
    131         totalsize += loaded->genotype.len();
    132         // create a Geno object based on the MiniGenotype
    133         Geno *pNextGenotype = new Geno(loaded->genotype);
    134         if ((pNextGenotype != NULL) && (pNextGenotype->isValid()))
    135         {
    136             pvGenos.push_back(pNextGenotype);
    137             char *szNewName = new char [ loaded->name.len() + 1];
    138             strcpy(szNewName, loaded->name.c_str());
    139             pvNames.push_back(szNewName);
    140         }
    141         else
    142         {
    143             printf("Genotype %2li is not valid\n", count);
    144             if (pNextGenotype!=NULL) delete pNextGenotype;
    145         }
    146     }
    147     if (loader.getStatus() == MiniGenotypeLoader::OnError)
    148     {
    149         printf("Error: %s", loader.getError().c_str());
    150     }
    151 
    152     double dSimilarity = 0.0;
    153     double **aaSimil = NULL; // array of similarities
    154 
    155     // create the empty array of similarities
    156     aaSimil = new pDouble [pvGenos.size()];
    157     for (unsigned int k = 0; k < pvGenos.size(); k++)
    158     {
    159         aaSimil[k] = new double [pvGenos.size()];
     22        LoggerToStdout messages_to_stdout(LoggerBase::Enable);
     23        typedef double *pDouble;
     24        int iCurrParam = 0; // index of the currently processed parameter
     25        char *szCurrParam = NULL;
     26        ModelSimil M; // similarity computing object
     27        bool bPrintNames = false; // specifies if names of genotypes are to be printed
     28        int nResult = 0; // a temporary result
     29
     30        if (argc < 7)
     31        {
     32                printf("Too few parameters!\n");
     33                printf("Command line: [-names] <genotypesFile> <w_dP> <w_dDEG> <w_dNEU> <w_dGEO> <fixZaxis?>\n\n");
     34
     35                printf("Parameters:\n");
     36                printf("  <genotypesFile> name of a file with genotypes\n");
     37                printf("  <w_dP> weight of the difference in the number of parts\n");
     38                printf("  <w_dDEG> weight of the difference in degrees of matched parts\n");
     39                printf("  <w_dNEU> weight of the difference in neurons of matched parts\n");
     40                printf("  <w_dGEO> weight of the distance of matched parts\n");
     41                printf("  <fixZaxis?> should the 'z' (vertical) coordinate be fixed during the alignment? (0 or 1)\n\n");
     42
     43                printf("Switches:\n");
     44                printf("  -names specifies that the number and names of genotypes are to be printed to output\n");
     45                printf("  before the distance matrix; by default the number and names are not printed\n\n");
     46
     47                printf("Outputs a symmetric distance matrix in the format:\n");
     48                printf("  <row_1> (columns in a row are separated by TABs)\n");
     49                printf("  ...\n");
     50                printf("  <row_n>\n");
     51
     52                return -1;
     53        }
     54
     55        // prepare output parameters from .gen file
     56        vector<Geno *> pvGenos;
     57        vector<char *> pvNames;
     58
     59        // check if there is a switch
     60        iCurrParam = 1;
     61        szCurrParam = argv[iCurrParam];
     62        if (strcmp(szCurrParam, "-names") == 0)
     63        {
     64                // switch "-names" was given; print names also
     65                bPrintNames = true;
     66                // pass to the next parameter
     67                iCurrParam++;
     68        }
     69
     70        // check the parameters
     71        // get <genotypesFile> name from command line
     72        char *szFileName = argv[iCurrParam];
     73
     74        // initially set measure components' weights to invalid values (negative)
     75        for (int i = 0; i < M.GetNOFactors(); i++)
     76        {
     77                M.m_adFactors[i] = -1.0;
     78        }
     79
     80        const char *params[] = { "<w_dP>", "<w_dDEG>", "<w_dNEU>", "<w_dGEO>" };
     81        for (int i = 0; i < M.GetNOFactors(); i++)
     82        {
     83                iCurrParam++;
     84                szCurrParam = argv[iCurrParam];
     85                nResult = sscanf(szCurrParam, " %lf ", &M.m_adFactors[i]);
     86                if (nResult != 1)
     87                {
     88                        // <w_dX> is not a number -- error
     89                        printf("%s", params[i]);
     90                        printf(" should be a number\n");
     91                        return -1;
     92                }
     93                else
     94                {
     95                        // <w_dX> is a number; check if nonnegative
     96                        if (M.m_adFactors[i] < 0.0)
     97                        {
     98                                printf("%s", params[i]);
     99                                printf(" should be a nonnegative number\n");
     100                                return -1;
     101                        }
     102                }
     103        }
     104
     105        iCurrParam++;
     106        szCurrParam = argv[iCurrParam];
     107        nResult = sscanf(szCurrParam, " %d", &M.zFixed);
     108        if (nResult != 1)
     109        {
     110                // <isZFixed> is not a number -- error
     111                printf("<isZFixed> should be a number\n");
     112                return -1;
     113        }
     114        else if (M.zFixed != 0 && M.zFixed != 1)
     115        {
     116                printf("<isZFixed>=%d. <isZFixed> should be equal to 0 or 1\n", M.zFixed);
     117                return -1;
     118        }
     119
     120        // read the input file
     121        // prepare loading of genotypes from a .gen file
     122        // create some basic genotype converters
     123        PreconfiguredGenetics genetics;
     124        StdioFileSystem_autoselect stdiofilesys;
     125
     126        long count = 0, totalsize = 0;
     127        MiniGenotypeLoader loader(szFileName);
     128        MiniGenotype *loaded;
     129        while (loaded = loader.loadNextGenotype())
     130        {
     131                // while a valid genotype was loaded
     132                count++;
     133                totalsize += loaded->genotype.len();
     134                // create a Geno object based on the MiniGenotype
     135                Geno *pNextGenotype = new Geno(loaded->genotype);
     136                if ((pNextGenotype != NULL) && (pNextGenotype->isValid()))
     137                {
     138                        pvGenos.push_back(pNextGenotype);
     139                        char *szNewName = new char[loaded->name.len() + 1];
     140                        strcpy(szNewName, loaded->name.c_str());
     141                        pvNames.push_back(szNewName);
     142                }
     143                else
     144                {
     145                        printf("Genotype %2li is not valid\n", count);
     146                        if (pNextGenotype != NULL) delete pNextGenotype;
     147                }
     148        }
     149        if (loader.getStatus() == MiniGenotypeLoader::OnError)
     150        {
     151                printf("Error: %s", loader.getError().c_str());
     152        }
     153
     154        double dSimilarity = 0.0;
     155        double **aaSimil = NULL; // array of similarities
     156
     157        // create the empty array of similarities
     158        aaSimil = new pDouble[pvGenos.size()];
     159        for (unsigned int k = 0; k < pvGenos.size(); k++)
     160        {
     161                aaSimil[k] = new double[pvGenos.size()];
    160162                for (unsigned int l = 0; l < pvGenos.size(); l++)
    161             aaSimil[k][l] = 0.0;
    162     }
    163 
    164     // compute and remember similarities
     163                        aaSimil[k][l] = 0.0;
     164        }
     165
     166        // compute and remember similarities
    165167        for (unsigned int i = 0; i < pvGenos.size(); i++)
    166     {
     168        {
    167169                for (unsigned int j = 0; j < pvGenos.size(); j++)
    168         {
    169             dSimilarity = M.EvaluateDistance(pvGenos.operator[](i), pvGenos.operator[](j));
    170             aaSimil[i][j] = dSimilarity;
    171         }
    172     }
    173 
    174     if (bPrintNames)
    175     {
    176         // if "-names" switch was given, print the number of genotypes and their names
    177         printf("%li\n", pvGenos.size());
     170                {
     171                        dSimilarity = M.EvaluateDistance(pvGenos.operator[](i), pvGenos.operator[](j));
     172                        aaSimil[i][j] = dSimilarity;
     173                }
     174        }
     175
     176        if (bPrintNames)
     177        {
     178                // if "-names" switch was given, print the number of genotypes and their names
     179                printf("%li\n", pvGenos.size());
    178180                for (unsigned int iGen = 0; iGen < pvNames.size(); iGen++)
    179         {
    180             printf("%s\n", pvNames.at(iGen));
    181         }
    182     }
    183 
    184     // print out the matrix of similarities
     181                {
     182                        printf("%s\n", pvNames.at(iGen));
     183                }
     184        }
     185
     186        // print out the matrix of similarities
    185187        for (unsigned int i = 0; i < pvGenos.size(); i++)
    186     {
     188        {
    187189                for (unsigned int j = 0; j < pvGenos.size(); j++)
    188         {
    189             printf("%.2lf\t", aaSimil[i][j]);
    190         }
    191         printf("\n");
    192     }
    193 
    194     // delete vectors and arrays
     190                {
     191                        printf("%.2lf\t", aaSimil[i][j]);
     192                }
     193                printf("\n");
     194        }
     195
     196        // delete vectors and arrays
    195197        for (unsigned int i = 0; i < pvGenos.size(); i++)
    196     {
    197         delete pvGenos.operator[](i);
    198         delete [] pvNames.operator[](i);
    199         delete [] aaSimil[i];
    200     }
    201 
    202     delete [] aaSimil;
    203 
    204     return 0;
     198        {
     199                delete pvGenos.operator[](i);
     200                delete[] pvNames.operator[](i);
     201                delete[] aaSimil[i];
     202        }
     203
     204        delete[] aaSimil;
     205
     206        return 0;
    205207}

  • cpp/frams/model/similarity/simil_model.cpp

    r605 r606  
    11// This file is a part of Framsticks SDK.  http://www.framsticks.com/
    2 // Copyright (C) 1999-2015  Maciej Komosinski and Szymon Ulatowski.
     2// Copyright (C) 1999-2016  Maciej Komosinski and Szymon Ulatowski.
    33// See LICENSE.txt for details.
    44
    … …  
    1414#include <frams/vm/classes/genoobj.h>
    1515#ifdef EMSCRIPTEN
    16   #include <cstdlib>
     16#include <cstdlib>
    1717#else
    18   #include <stdlib.h>
     18#include <stdlib.h>
    1919#endif
    2020#include <math.h>
    … …  
    3434
    3535static ParamEntry MSparam_tab[] = {
    36     {"Creature: Similarity", 1, 6, "ModelSimilarity", "Evaluates morphological dissimilarity. More information:\nhttp://www.framsticks.com/node/795\nhttp://www.framsticks.com/node/890", },
    37     {"simil_parts", 0, 0, "Weight of parts count", "f 0 100 0", FIELD(m_adFactors[0]), "Differing number of parts is also handled by the 'part degree' similarity component.",},
    38     {"simil_partdeg", 0, 0, "Weight of parts' degree", "f 0 100 1", FIELD(m_adFactors[1]), "",},
    39     {"simil_neuro", 0, 0, "Weight of neurons count", "f 0 100 0.1", FIELD(m_adFactors[2]), "",},
    40     {"simil_partgeom", 0, 0, "Weight of parts' geometric distances", "f 0 100 0", FIELD(m_adFactors[3]), "",},
    41         {"simil_fixedZaxis", 0, 0, "Fix 'z' (vertical) axis?", "d 0 1 0", FIELD(fixedZaxis), "", },
    42         {"evaluateDistance", 0, PARAM_DONTSAVE | PARAM_USERHIDDEN, "evaluate model dissimilarity", "p f(oGeno,oGeno)", PROCEDURE(p_evaldistance), "Calculates dissimilarity between two models created from Geno objects.", },
    43     {0,},
     36                { "Creature: Similarity", 1, 6, "ModelSimilarity", "Evaluates morphological dissimilarity. More information:\nhttp://www.framsticks.com/node/795\nhttp://www.framsticks.com/node/890", },
     37                { "simil_parts", 0, 0, "Weight of parts count", "f 0 100 0", FIELD(m_adFactors[0]), "Differing number of parts is also handled by the 'part degree' similarity component.", },
     38                { "simil_partdeg", 0, 0, "Weight of parts' degree", "f 0 100 1", FIELD(m_adFactors[1]), "", },
     39                { "simil_neuro", 0, 0, "Weight of neurons count", "f 0 100 0.1", FIELD(m_adFactors[2]), "", },
     40                { "simil_partgeom", 0, 0, "Weight of parts' geometric distances", "f 0 100 0", FIELD(m_adFactors[3]), "", },
     41                { "simil_fixedZaxis", 0, 0, "Fix 'z' (vertical) axis?", "d 0 1 0", FIELD(fixedZaxis), "", },
     42                { "evaluateDistance", 0, PARAM_DONTSAVE | PARAM_USERHIDDEN, "evaluate model dissimilarity", "p f(oGeno,oGeno)", PROCEDURE(p_evaldistance), "Calculates dissimilarity between two models created from Geno objects.", },
     43                { 0, },
    4444};
    4545
    … …  
    5454ModelSimil::ModelSimil() : localpar(MSparam_tab, this), m_iDV(0), m_iDD(0), m_iDN(0), m_dDG(0.0)
    5555{
    56     localpar.setDefault();
    57 
    58     m_Gen[0] = NULL;
    59     m_Gen[1] = NULL;
    60     m_Mod[0] = NULL;
    61     m_Mod[1] = NULL;
    62     m_aDegrees[0] = NULL;
    63     m_aDegrees[1] = NULL;
    64     m_aPositions[0] = NULL;
    65     m_aPositions[1] = NULL;
    66     m_fuzzyNeighb[0] = NULL;
    67     m_fuzzyNeighb[1] = NULL;
    68     m_Neighbours[0] = NULL;
    69     m_Neighbours[1] = NULL;
    70     m_pMatching = NULL;
    71 
    72     //Determines whether "fuzzy vertex degree" should be used.
    73     //Currently "fuzzy vertex degree" is inactive.
    74     isFuzzy = 0;
    75     fuzzyDepth = 10;
     56        localpar.setDefault();
     57
     58        m_Gen[0] = NULL;
     59        m_Gen[1] = NULL;
     60        m_Mod[0] = NULL;
     61        m_Mod[1] = NULL;
     62        m_aDegrees[0] = NULL;
     63        m_aDegrees[1] = NULL;
     64        m_aPositions[0] = NULL;
     65        m_aPositions[1] = NULL;
     66        m_fuzzyNeighb[0] = NULL;
     67        m_fuzzyNeighb[1] = NULL;
     68        m_Neighbours[0] = NULL;
     69        m_Neighbours[1] = NULL;
     70        m_pMatching = NULL;
     71
     72        //Determines whether "fuzzy vertex degree" should be used.
     73        //Currently "fuzzy vertex degree" is inactive.
     74        isFuzzy = 0;
     75        fuzzyDepth = 10;
    7676}
    7777
    7878/**     Evaluates distance between two given genotypes. The distance depends strongly
    79     on weights set.
    80         @param G0 Pointer to the first of compared genotypes
    81         @param G1 Pointer to the second of compared genotypes.
    82         @return Distance between two genotypes.
    83     @sa m_adFactors, matching_method
    84  */
     79        on weights set.
     80        @param G0 Pointer to the first of compared genotypes
     81        @param G1 Pointer to the second of compared genotypes.
     82        @return Distance between two genotypes.
     83        @sa m_adFactors, matching_method
     84        */
    8585double ModelSimil::EvaluateDistance(const Geno *G0, const Geno *G1)
    8686{
    87     double dResult = 0;
    88 
    89     m_Gen[0] = G0;
    90     m_Gen[1] = G1;
    91 
    92     // check whether pointers are not NULL
    93     if (m_Gen[0] == NULL || m_Gen[1] == NULL)
    94     {
    95         DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - invalid genotypes pointers\n");)
    96         return 0.0;
    97     }
    98     // create models of objects to compare
    99     m_Mod[0] = new Model(*(m_Gen[0]));
    100     m_Mod[1] = new Model(*(m_Gen[1]));
    101 
    102     // validate models
    103     if (m_Mod[0] == NULL || m_Mod[1] == NULL || !(m_Mod[0]->isValid()) || !(m_Mod[1]->isValid()))
    104     {
    105         DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - invalid models pointers\n");)
    106         return 0.0;
    107     }
    108 
    109     // difference in the number of vertices (Parts) - positive
    110     // find object that has less parts (m_iSmaller)
    111     m_iDV = (m_Mod[0]->getPartCount() - m_Mod[1]->getPartCount());
    112     if (m_iDV > 0)
    113         m_iSmaller = 1;
    114     else
    115     {
    116         m_iSmaller = 0;
    117         m_iDV = -m_iDV;
    118     }
    119 
    120     // check if index of the smaller organism is a valid index
    121     assert((m_iSmaller == 0) || (m_iSmaller == 1));
    122     // validate difference in the parts number
    123     assert(m_iDV >= 0);
    124 
    125     // create Parts matching object
    126     m_pMatching = new SimilMatching(m_Mod[ 0 ]->getPartCount(), m_Mod[ 1 ]->getPartCount());
    127     // validate matching object
    128     assert(m_pMatching != NULL);
    129     assert(m_pMatching->IsEmpty() == true);
    130 
    131 
    132     // assign matching function
    133     int (ModelSimil::* pfMatchingFunction) () = NULL;
    134 
    135     pfMatchingFunction = &ModelSimil::MatchPartsGeometry;
    136 
    137     // match Parts (vertices of creatures)
    138     if ((this->*pfMatchingFunction)() == 0)
    139     {
    140         DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - MatchParts() error\n");)
    141         return 0.0;
    142     }
    143 
    144     // after matching function call we must have full matching
    145     assert(m_pMatching->IsFull() == true);
    146    
    147     DB(SaveIntermediateFiles();)
    148            
    149     // count differences in matched parts
    150     if (CountPartsDistance() == 0)
    151     {
    152         DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - CountPartDistance() error\n");)
    153         return 0.0;
    154     }
    155 
    156     // delete degree arrays created in CreatePartInfoTables
    157     SAFEDELETEARRAY(m_aDegrees[0]);
    158     SAFEDELETEARRAY(m_aDegrees[1]);
    159 
    160     // and position arrays
    161     SAFEDELETEARRAY(m_aPositions[0]);
    162     SAFEDELETEARRAY(m_aPositions[1]);
    163 
    164     // in fuzzy mode delete arrays of neighbourhood and fuzzy neighbourhood
    165     if (isFuzzy)
    166     {
    167         for (int i = 0; i != 2; ++i)
    168         {
    169             for (int j = 0; j != m_Mod[i]->getPartCount(); ++j)
    170             {
    171                 delete[] m_Neighbours[i][j];
    172                 delete[] m_fuzzyNeighb[i][j];
    173             }
    174             delete[] m_Neighbours[i];
    175             delete[] m_fuzzyNeighb[i];
    176         }
    177 
    178     }
    179    
    180     // delete created models
    181     SAFEDELETE(m_Mod[0]);
    182     SAFEDELETE(m_Mod[1]);
    183 
    184     // delete created matching
    185     SAFEDELETE(m_pMatching);
    186 
    187     dResult = m_adFactors[0] * double(m_iDV) +
    188             m_adFactors[1] * double(m_iDD) +
    189             m_adFactors[2] * double(m_iDN) +
    190             m_adFactors[3] * double(m_dDG);
    191 
    192     return dResult;
     87        double dResult = 0;
     88
     89        m_Gen[0] = G0;
     90        m_Gen[1] = G1;
     91
     92        // check whether pointers are not NULL
     93        if (m_Gen[0] == NULL || m_Gen[1] == NULL)
     94        {
     95                DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - invalid genotypes pointers\n");)
     96                        return 0.0;
     97        }
     98        // create models of objects to compare
     99        m_Mod[0] = new Model(*(m_Gen[0]));
     100        m_Mod[1] = new Model(*(m_Gen[1]));
     101
     102        // validate models
     103        if (m_Mod[0] == NULL || m_Mod[1] == NULL || !(m_Mod[0]->isValid()) || !(m_Mod[1]->isValid()))
     104        {
     105                DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - invalid models pointers\n");)
     106                        return 0.0;
     107        }
     108
     109        // difference in the number of vertices (Parts) - positive
     110        // find object that has less parts (m_iSmaller)
     111        m_iDV = (m_Mod[0]->getPartCount() - m_Mod[1]->getPartCount());
     112        if (m_iDV > 0)
     113                m_iSmaller = 1;
     114        else
     115        {
     116                m_iSmaller = 0;
     117                m_iDV = -m_iDV;
     118        }
     119
     120        // check if index of the smaller organism is a valid index
     121        assert((m_iSmaller == 0) || (m_iSmaller == 1));
     122        // validate difference in the parts number
     123        assert(m_iDV >= 0);
     124
     125        // create Parts matching object
     126        m_pMatching = new SimilMatching(m_Mod[0]->getPartCount(), m_Mod[1]->getPartCount());
     127        // validate matching object
     128        assert(m_pMatching != NULL);
     129        assert(m_pMatching->IsEmpty() == true);
     130
     131
     132        // assign matching function
     133        int (ModelSimil::* pfMatchingFunction) () = NULL;
     134
     135        pfMatchingFunction = &ModelSimil::MatchPartsGeometry;
     136
     137        // match Parts (vertices of creatures)
     138        if ((this->*pfMatchingFunction)() == 0)
     139        {
     140                DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - MatchParts() error\n");)
     141                        return 0.0;
     142        }
     143
     144        // after matching function call we must have full matching
     145        assert(m_pMatching->IsFull() == true);
     146
     147        DB(SaveIntermediateFiles();)
     148
     149                // count differences in matched parts
     150                if (CountPartsDistance() == 0)
     151                {
     152                DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - CountPartDistance() error\n");)
     153                        return 0.0;
     154                }
     155
     156        // delete degree arrays created in CreatePartInfoTables
     157        SAFEDELETEARRAY(m_aDegrees[0]);
     158        SAFEDELETEARRAY(m_aDegrees[1]);
     159
     160        // and position arrays
     161        SAFEDELETEARRAY(m_aPositions[0]);
     162        SAFEDELETEARRAY(m_aPositions[1]);
     163
     164        // in fuzzy mode delete arrays of neighbourhood and fuzzy neighbourhood
     165        if (isFuzzy)
     166        {
     167                for (int i = 0; i != 2; ++i)
     168                {
     169                        for (int j = 0; j != m_Mod[i]->getPartCount(); ++j)
     170                        {
     171                                delete[] m_Neighbours[i][j];
     172                                delete[] m_fuzzyNeighb[i][j];
     173                        }
     174                        delete[] m_Neighbours[i];
     175                        delete[] m_fuzzyNeighb[i];
     176                }
     177
     178        }
     179
     180        // delete created models
     181        SAFEDELETE(m_Mod[0]);
     182        SAFEDELETE(m_Mod[1]);
     183
     184        // delete created matching
     185        SAFEDELETE(m_pMatching);
     186
     187        dResult = m_adFactors[0] * double(m_iDV) +
     188                m_adFactors[1] * double(m_iDD) +
     189                m_adFactors[2] * double(m_iDN) +
     190                m_adFactors[3] * double(m_dDG);
     191
     192        return dResult;
    193193}
    194194
    195195ModelSimil::~ModelSimil()
    196196{
    197     // matching should have been deleted earlier
    198     assert(m_pMatching == NULL);
     197        // matching should have been deleted earlier
     198        assert(m_pMatching == NULL);
    199199}
    200200
    … …  
    204204void ModelSimil::SaveIntermediateFiles()
    205205{
    206     assert(m_pMatching->IsFull() == true);
    207     printf("Saving the matching to file 'matching.txt'\n");
    208     FILE *pMatchingFile = NULL;
    209     // try to open the file
    210     pMatchingFile = fopen("matching.txt", "wt");
    211     assert(pMatchingFile != NULL);
    212 
    213     int iOrgPart; // original index of a Part
    214     int nBigger; // index of the larger organism
    215 
    216     // check which object is bigger
    217     if (m_pMatching->GetObjectSize(0) >= m_pMatching->GetObjectSize(1))
    218     {
    219         nBigger = 0;
    220     }
    221     else
    222     {
    223         nBigger = 1;
    224     }
    225 
    226     // print first line - original indices of Parts of the bigger organism
    227     fprintf(pMatchingFile, "[ ");
    228     for (iOrgPart = 0; iOrgPart < m_pMatching->GetObjectSize(nBigger); iOrgPart++)
    229     {
    230         fprintf(pMatchingFile, "%2i ", iOrgPart);
    231     }
    232     fprintf(pMatchingFile, "] : ORG[%i]\n", nBigger);
    233 
    234     // print second line - matched original indices of the second organism
    235     fprintf(pMatchingFile, "[ ");
    236     for (iOrgPart = 0; iOrgPart < m_pMatching->GetObjectSize(nBigger); iOrgPart++)
    237     {
    238         int iSorted; // index of the iOrgPart after sorting (as used by matching)
    239         int iSortedMatched; // index of the matched Part (after sorting)
    240         int iOrginalMatched; // index of the matched Part (the original one)
    241 
    242         // find the index of iOrgPart after sorting (in m_aDegrees)
    243         for (iSorted = 0; iSorted < m_Mod[ nBigger ]->getPartCount(); iSorted++)
    244         {
    245             // for each iSorted, an index in the sorted m_aDegrees array
    246             if (m_aDegrees[ nBigger ][ iSorted ][ 0 ] == iOrgPart)
    247             {
    248                 // if the iSorted Part is the one with iOrgPart as the orginal index
    249                 // remember the index
    250                 break;
    251             }
    252         }
    253         // if the index iSorted was found, then this condition is met
    254         assert(iSorted < m_Mod[ nBigger ]->getPartCount());
    255 
    256         // find the matched sorted index
    257         if (m_pMatching->IsMatched(nBigger, iSorted))
    258         {
    259             // if Part iOrgPart is matched
    260             // then get the matched Part (sorted) index
    261             iSortedMatched = m_pMatching->GetMatchedIndex(nBigger, iSorted);
    262             assert(iSortedMatched >= 0);
    263             // and find its original index
    264             iOrginalMatched = m_aDegrees[ 1 - nBigger ][ iSortedMatched ][ 0 ];
    265             fprintf(pMatchingFile, "%2i ", iOrginalMatched);
    266         }
    267         else
    268         {
    269             // if the Part iOrgPart is not matched
    270             // just print "X"
    271             fprintf(pMatchingFile, " X ");
    272         }
    273     } // for ( iOrgPart )
    274 
    275     // now all matched Part indices are printed out, end the line
    276     fprintf(pMatchingFile, "] : ORG[%i]\n", 1 - nBigger);
    277 
    278     // close the file
    279     fclose(pMatchingFile);
    280     // END TEMP
    281 
    282     // TEMP
    283     // print out the 2D positions of Parts of both of the organisms
    284     // to files "org0.txt" and "org1.txt" using the original indices of Parts
    285     int iModel; // index of a model (an organism)
    286     FILE *pModelFile;
    287     for (iModel = 0; iModel < 2; iModel++)
    288     {
    289         // for each iModel, a model of a compared organism
    290         // write its (only 2D) positions to a file "org<iModel>.txt"
    291         // construct the model filename "org<iModel>.txt"
    292         std::string sModelFilename("org");
    293         //              char *szModelIndex = "0"; // the index of the model (iModel) in the character form
    294         char szModelIndex[2];
    295         sprintf(szModelIndex, "%i", iModel);
    296         sModelFilename += szModelIndex;
    297         sModelFilename += ".txt";
    298         // open the file for writing
    299         pModelFile = fopen(sModelFilename.c_str(), "wt"); //FOPEN_WRITE
    300         assert(pModelFile != NULL);
    301         // write the 2D positions of iModel to the file
    302         int iOriginalPart; // an original index of a Part
    303         for (iOriginalPart = 0; iOriginalPart < m_Mod[ iModel ]->getPartCount(); iOriginalPart++)
    304         {
    305             // for each iOriginalPart, a Part of the organism iModel
    306             // get the 2D coordinates of the Part
    307             double dPartX = m_aPositions[ iModel ][ iOriginalPart ].x;
    308             double dPartY = m_aPositions[ iModel ][ iOriginalPart ].y;
    309             // print the line: <iOriginalPart> <dPartX> <dPartY>
    310             fprintf(pModelFile, "%i %.4lf %.4lf\n", iOriginalPart, dPartX, dPartY);
    311         }
    312         // close the file
    313         fclose(pModelFile);
    314     }
     206        assert(m_pMatching->IsFull() == true);
     207        printf("Saving the matching to file 'matching.txt'\n");
     208        FILE *pMatchingFile = NULL;
     209        // try to open the file
     210        pMatchingFile = fopen("matching.txt", "wt");
     211        assert(pMatchingFile != NULL);
     212
     213        int iOrgPart; // original index of a Part
     214        int nBigger; // index of the larger organism
     215
     216        // check which object is bigger
     217        if (m_pMatching->GetObjectSize(0) >= m_pMatching->GetObjectSize(1))
     218        {
     219                nBigger = 0;
     220        }
     221        else
     222        {
     223                nBigger = 1;
     224        }
     225
     226        // print first line - original indices of Parts of the bigger organism
     227        fprintf(pMatchingFile, "[ ");
     228        for (iOrgPart = 0; iOrgPart < m_pMatching->GetObjectSize(nBigger); iOrgPart++)
     229        {
     230                fprintf(pMatchingFile, "%2i ", iOrgPart);
     231        }
     232        fprintf(pMatchingFile, "] : ORG[%i]\n", nBigger);
     233
     234        // print second line - matched original indices of the second organism
     235        fprintf(pMatchingFile, "[ ");
     236        for (iOrgPart = 0; iOrgPart < m_pMatching->GetObjectSize(nBigger); iOrgPart++)
     237        {
     238                int iSorted; // index of the iOrgPart after sorting (as used by matching)
     239                int iSortedMatched; // index of the matched Part (after sorting)
     240                int iOrginalMatched; // index of the matched Part (the original one)
     241
     242                // find the index of iOrgPart after sorting (in m_aDegrees)
     243                for (iSorted = 0; iSorted < m_Mod[nBigger]->getPartCount(); iSorted++)
     244                {
     245                        // for each iSorted, an index in the sorted m_aDegrees array
     246                        if (m_aDegrees[nBigger][iSorted][0] == iOrgPart)
     247                        {
     248                                // if the iSorted Part is the one with iOrgPart as the orginal index
     249                                // remember the index
     250                                break;
     251                        }
     252                }
     253                // if the index iSorted was found, then this condition is met
     254                assert(iSorted < m_Mod[nBigger]->getPartCount());
     255
     256                // find the matched sorted index
     257                if (m_pMatching->IsMatched(nBigger, iSorted))
     258                {
     259                        // if Part iOrgPart is matched
     260                        // then get the matched Part (sorted) index
     261                        iSortedMatched = m_pMatching->GetMatchedIndex(nBigger, iSorted);
     262                        assert(iSortedMatched >= 0);
     263                        // and find its original index
     264                        iOrginalMatched = m_aDegrees[1 - nBigger][iSortedMatched][0];
     265                        fprintf(pMatchingFile, "%2i ", iOrginalMatched);
     266                }
     267                else
     268                {
     269                        // if the Part iOrgPart is not matched
     270                        // just print "X"
     271                        fprintf(pMatchingFile, " X ");
     272                }
     273        } // for ( iOrgPart )
     274
     275        // now all matched Part indices are printed out, end the line
     276        fprintf(pMatchingFile, "] : ORG[%i]\n", 1 - nBigger);
     277
     278        // close the file
     279        fclose(pMatchingFile);
     280        // END TEMP
     281
     282        // TEMP
     283        // print out the 2D positions of Parts of both of the organisms
     284        // to files "org0.txt" and "org1.txt" using the original indices of Parts
     285        int iModel; // index of a model (an organism)
     286        FILE *pModelFile;
     287        for (iModel = 0; iModel < 2; iModel++)
     288        {
     289                // for each iModel, a model of a compared organism
     290                // write its (only 2D) positions to a file "org<iModel>.txt"
     291                // construct the model filename "org<iModel>.txt"
     292                std::string sModelFilename("org");
     293                //              char *szModelIndex = "0"; // the index of the model (iModel) in the character form
     294                char szModelIndex[2];
     295                sprintf(szModelIndex, "%i", iModel);
     296                sModelFilename += szModelIndex;
     297                sModelFilename += ".txt";
     298                // open the file for writing
     299                pModelFile = fopen(sModelFilename.c_str(), "wt"); //FOPEN_WRITE
     300                assert(pModelFile != NULL);
     301                // write the 2D positions of iModel to the file
     302                int iOriginalPart; // an original index of a Part
     303                for (iOriginalPart = 0; iOriginalPart < m_Mod[iModel]->getPartCount(); iOriginalPart++)
     304                {
     305                        // for each iOriginalPart, a Part of the organism iModel
     306                        // get the 2D coordinates of the Part
     307                        double dPartX = m_aPositions[iModel][iOriginalPart].x;
     308                        double dPartY = m_aPositions[iModel][iOriginalPart].y;
     309                        // print the line: <iOriginalPart> <dPartX> <dPartY>
     310                        fprintf(pModelFile, "%i %.4lf %.4lf\n", iOriginalPart, dPartX, dPartY);
     311                }
     312                // close the file
     313                fclose(pModelFile);
     314        }
    315315}
    316316
    317317/** Comparison function required for qsort() call. Used while sorting groups of
    318     Parts with respect to degree. Compares two TDN structures
    319     with respect to their [1] field (degree). Highest degree goes first.
    320     @param pElem1 Pointer to the TDN structure of some Part.
    321     @param pElem2 Pointer to the TDN structure of some Part.
    322     @return (-1) - pElem1 should go first, 0 - equal, (1) - pElem2 should go first.
    323  */
     318        Parts with respect to degree. Compares two TDN structures
     319        with respect to their [1] field (degree). Highest degree goes first.
     320        @param pElem1 Pointer to the TDN structure of some Part.
     321        @param pElem2 Pointer to the TDN structure of some Part.
     322        @return (-1) - pElem1 should go first, 0 - equal, (1) - pElem2 should go first.
     323        */
    324324int ModelSimil::CompareDegrees(const void *pElem1, const void *pElem2)
    325325{
    326     int *tdn1 = (int *) pElem1;
    327     int *tdn2 = (int *) pElem2;
    328 
    329     if (tdn1[1] > tdn2[1])
    330     {
    331         // when degree - tdn1[1] - is BIGGER
    332         return -1;
    333     }
    334     else
    335         if (tdn1[1] < tdn2[1])
    336     {
    337         // when degree - tdn2[1] - is BIGGER
    338         return 1;
    339     }
    340     else
    341     {
    342         return 0;
    343     }
     326        int *tdn1 = (int *)pElem1;
     327        int *tdn2 = (int *)pElem2;
     328
     329        if (tdn1[1] > tdn2[1])
     330        {
     331                // when degree - tdn1[1] - is BIGGER
     332                return -1;
     333        }
     334        else
     335                if (tdn1[1] < tdn2[1])
     336                {
     337                // when degree - tdn2[1] - is BIGGER
     338                return 1;
     339                }
     340                else
     341                {
     342                        return 0;
     343                }
    344344}
    345345
    346346/** Comparison function required for qsort() call. Used while sorting groups of Parts with
    347         the same degree. Firstly, compare NIt. Secondly, compare Neu. If both are equal -
    348         compare Parts' original index (they are never equal). So this sorting assures
    349         that the order obtained is deterministic.
    350     @param pElem1 Pointer to the TDN structure of some Part.
    351     @param pElem2 Pointer to the TDN structure of some Part.
    352     @return (-1) - pElem1 should go first, 0 - equal, (1) - pElem2 should go first.
    353  */
     347                the same degree. Firstly, compare NIt. Secondly, compare Neu. If both are equal -
     348                compare Parts' original index (they are never equal). So this sorting assures
     349                that the order obtained is deterministic.
     350                @param pElem1 Pointer to the TDN structure of some Part.
     351                @param pElem2 Pointer to the TDN structure of some Part.
     352                @return (-1) - pElem1 should go first, 0 - equal, (1) - pElem2 should go first.
     353                */
    354354int ModelSimil::CompareConnsNo(const void *pElem1, const void *pElem2)
    355355{
    356     // pointers to TDN arrays
    357     int *tdn1, *tdn2;
    358     // definitions of elements being compared
    359     tdn1 = (int *) pElem1;
    360     tdn2 = (int *) pElem2;
    361 
    362     // comparison according to Neural Connections (to jest TDN[2])
    363     if (tdn1[NEURO_CONNS] > tdn1[NEURO_CONNS])
    364     {
    365         // when number of NConn Elem1 is BIGGER
    366         return -1;
    367     }
    368     else
    369         if (tdn1[NEURO_CONNS] < tdn1[NEURO_CONNS])
    370     {
    371         // when number of NConn Elem1 is SMALLER
    372         return 1;
    373     }
    374     else
    375     {
    376         // when numbers of NConn are EQUAL
    377         // compare Neu numbers (TDN[3])
    378         if (tdn1[NEURONS] > tdn2[NEURONS])
    379         {
    380             // when number of Neu is BIGGER for Elem1
    381             return -1;
    382         }
    383         else
    384             if (tdn1[NEURONS] < tdn2[NEURONS])
    385         {
    386             // when number of Neu is SMALLER for Elem1
    387             return 1;
    388         }
    389         else
    390         {
    391             // when numbers of Nconn and Neu are equal we check original indices
    392             // of Parts being compared
    393 
    394             // comparison according to OrgIndex
    395             if (tdn1[ORIG_IND] > tdn2[ORIG_IND])
    396             {
    397                 // when the number of NIt Deg1 id BIGGER
    398                 return -1;
    399             }
    400             else
    401                 if (tdn1[ORIG_IND] < tdn2[ORIG_IND])
    402             {
    403                 // when the number of NIt Deg1 id SMALLER
    404                 return 1;
    405             }
    406             else
    407             {
    408                 // impossible, indices are alway different
    409                 return 0;
    410             }
    411         }
    412     }
    413 }
    414 
    415 /** Returns number of factors involved in final distance computation. 
    416         These factors include differences in numbers of parts, degrees,
    417         number of neurons.
    418  */
     356        // pointers to TDN arrays
     357        int *tdn1, *tdn2;
     358        // definitions of elements being compared
     359        tdn1 = (int *)pElem1;
     360        tdn2 = (int *)pElem2;
     361
     362        // comparison according to Neural Connections (to jest TDN[2])
     363        if (tdn1[NEURO_CONNS] > tdn1[NEURO_CONNS])
     364        {
     365                // when number of NConn Elem1 is BIGGER
     366                return -1;
     367        }
     368        else
     369                if (tdn1[NEURO_CONNS] < tdn1[NEURO_CONNS])
     370                {
     371                // when number of NConn Elem1 is SMALLER
     372                return 1;
     373                }
     374                else
     375                {
     376                        // when numbers of NConn are EQUAL
     377                        // compare Neu numbers (TDN[3])
     378                        if (tdn1[NEURONS] > tdn2[NEURONS])
     379                        {
     380                                // when number of Neu is BIGGER for Elem1
     381                                return -1;
     382                        }
     383                        else
     384                                if (tdn1[NEURONS] < tdn2[NEURONS])
     385                                {
     386                                // when number of Neu is SMALLER for Elem1
     387                                return 1;
     388                                }
     389                                else
     390                                {
     391                                        // when numbers of Nconn and Neu are equal we check original indices
     392                                        // of Parts being compared
     393
     394                                        // comparison according to OrgIndex
     395                                        if (tdn1[ORIG_IND] > tdn2[ORIG_IND])
     396                                        {
     397                                                // when the number of NIt Deg1 id BIGGER
     398                                                return -1;
     399                                        }
     400                                        else
     401                                                if (tdn1[ORIG_IND] < tdn2[ORIG_IND])
     402                                                {
     403                                                // when the number of NIt Deg1 id SMALLER
     404                                                return 1;
     405                                                }
     406                                                else
     407                                                {
     408                                                        // impossible, indices are alway different
     409                                                        return 0;
     410                                                }
     411                                }
     412                }
     413}
     414
     415/** Returns number of factors involved in final distance computation.
     416                These factors include differences in numbers of parts, degrees,
     417                number of neurons.
     418                */
    419419int ModelSimil::GetNOFactors()
    420420{
    421     return ModelSimil::iNOFactors;
     421        return ModelSimil::iNOFactors;
    422422}
    423423
    … …  
    426426void ModelSimil::_PrintDegrees(int i)
    427427{
    428     int j;
    429     printf("Organizm %i :", i);
    430     printf("\n      ");
    431     for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
    432         printf("%3i ", j);
    433     printf("\nInd:  ");
    434     for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
    435         printf("%3i ", (int) m_aDegrees[i][j][0]);
    436     printf("\nDeg:  ");
    437     for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
    438         printf("%3i ", (int) m_aDegrees[i][j][1]);
    439     printf("\nNIt:  ");
    440     for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
    441         printf("%3i ", (int) m_aDegrees[i][j][2]);
    442     printf("\nNeu:  ");
    443     for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
    444         printf("%3i ", (int) m_aDegrees[i][j][3]);
    445     printf("\n");
     428        int j;
     429        printf("Organizm %i :", i);
     430        printf("\n      ");
     431        for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
     432                printf("%3i ", j);
     433        printf("\nInd:  ");
     434        for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
     435                printf("%3i ", (int)m_aDegrees[i][j][0]);
     436        printf("\nDeg:  ");
     437        for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
     438                printf("%3i ", (int)m_aDegrees[i][j][1]);
     439        printf("\nNIt:  ");
     440        for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
     441                printf("%3i ", (int)m_aDegrees[i][j][2]);
     442        printf("\nNeu:  ");
     443        for (j = 0; j < m_Mod[i]->getPartCount(); j++)
     444                printf("%3i ", (int)m_aDegrees[i][j][3]);
     445        printf("\n");
    446446}
    447447
    448448/** Prints one array of ints. Debug method.
    449     @param array Base pointer of the array.
    450     @param base First index of the array's element.
    451     @param size Number of elements to print.
    452  */
     449        @param array Base pointer of the array.
     450        @param base First index of the array's element.
     451        @param size Number of elements to print.
     452        */
    453453void ModelSimil::_PrintArray(int *array, int base, int size)
    454454{
    455     int i;
    456     for (i = base; i < base + size; i++)
    457     {
    458         printf("%i ", array[i]);
    459     }
    460     printf("\n");
     455        int i;
     456        for (i = base; i < base + size; i++)
     457        {
     458                printf("%i ", array[i]);
     459        }
     460        printf("\n");
    461461}
    462462
    463463void ModelSimil::_PrintArrayDouble(double *array, int base, int size)
    464464{
    465     int i;
    466     for (i = base; i < base + size; i++)
    467     {
    468         printf("%f ", array[i]);
    469     }
    470     printf("\n");
     465        int i;
     466        for (i = base; i < base + size; i++)
     467        {
     468                printf("%f ", array[i]);
     469        }
     470        printf("\n");
    471471}
    472472
    473473/** Prints one array of parts neighbourhood.
    474     @param index of organism
    475  */
     474        @param index of organism
     475        */
    476476void ModelSimil::_PrintNeighbourhood(int o)
    477477{
    478     assert(m_Neighbours[o] != 0);
    479     printf("Neighbourhhod of organism %i\n", o);
    480     int size = m_Mod[o]->getPartCount();
    481     for (int i = 0; i < size; i++)
    482     {
    483         for (int j = 0; j < size; j++)
    484         {
    485             printf("%i ", m_Neighbours[o][i][j]);
    486         }
    487         printf("\n");
    488     }
     478        assert(m_Neighbours[o] != 0);
     479        printf("Neighbourhhod of organism %i\n", o);
     480        int size = m_Mod[o]->getPartCount();
     481        for (int i = 0; i < size; i++)
     482        {
     483                for (int j = 0; j < size; j++)
     484                {
     485                        printf("%i ", m_Neighbours[o][i][j]);
     486                }
     487                printf("\n");
     488        }
    489489}
    490490
    491491/** Creates arrays holding information about organisms' Parts (m_aDegrees) andm_Neigh
    492     fills them with initial data (original indices and zeros).
    493     Assumptions:
    494     - Models (m_Mod) are created and available.
    495  */
     492        fills them with initial data (original indices and zeros).
     493        Assumptions:
     494        - Models (m_Mod) are created and available.
     495        */
    496496int ModelSimil::CreatePartInfoTables()
    497497{
    498     // check assumptions about models
    499     assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
    500     assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
    501 
    502     int i, j, partCount;
    503     // utwórz tablice na informacje o stopniach wierzchołków i liczbie neuroitems
    504     for (i = 0; i < 2; i++)
    505     {
    506         partCount = m_Mod[i]->getPartCount();
    507         // utworz i wypelnij tablice dla Parts wartosciami poczatkowymi
    508         m_aDegrees[i] = new TDN[ partCount ];
    509 
    510         if (isFuzzy)
    511         {
    512             m_Neighbours[i] = new int*[ partCount ];
    513             m_fuzzyNeighb[i] = new float*[ partCount];
    514         }
    515 
    516         if (m_aDegrees[i] != NULL && (isFuzzy != 1 || (m_Neighbours[i] != NULL && m_fuzzyNeighb[i] != NULL)))
    517         {
    518             // wypelnij tablice zgodnie z sensem TDN[0] - orginalny index
    519             // TDN[1], TDN[2], TDN[3] - zerami
    520             DB(printf("m_aDegrees[%i]: %p\n", i, m_aDegrees[i]);)
    521             for (j = 0; j < partCount; j++)
    522             {
    523                 m_aDegrees[i][j][0] = j;
    524                 m_aDegrees[i][j][1] = 0;
    525                 m_aDegrees[i][j][2] = 0;
    526                 m_aDegrees[i][j][3] = 0;
    527                 m_aDegrees[i][j][4] = 0;
    528 
    529                 // sprawdz, czy nie piszemy po jakims szalonym miejscu pamieci
    530                 assert(m_aDegrees[i][j] != NULL);
    531 
    532                 if (isFuzzy)
    533                 {
    534                     m_Neighbours[i][j] = new int[partCount];
    535                     for (int k = 0; k < partCount; k++)
    536                     {
    537                         m_Neighbours[i][j][k] = 0;
    538                     }
    539 
    540                     m_fuzzyNeighb[i][j] = new float[fuzzyDepth];
    541                     for (int k = 0; k < fuzzyDepth; k++)
    542                     {
    543                         m_fuzzyNeighb[i][j][k] = 0;
    544                     }
    545 
    546                     assert(m_Neighbours[i][j] != NULL);
    547                     assert(m_fuzzyNeighb[i][j] != NULL);
    548                 }
    549 
    550             }
    551         }
    552         else
    553         {
    554             DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - nie ma pamieci na Degrees\n");)
    555             return 0;
    556         }
    557         // utworz tablice dla pozycji 3D Parts (wielkosc tablicy: liczba Parts organizmu)
    558         m_aPositions[ i ] = new Pt3D[ m_Mod[i]->getPartCount() ];
    559         assert(m_aPositions[ i ] != NULL);
    560         // wypelnij tablice OnJoints i Anywhere wartościami początkowymi
    561         // OnJoint
    562         m_aOnJoint[i][0] = 0;
    563         m_aOnJoint[i][1] = 0;
    564         m_aOnJoint[i][2] = 0;
    565         m_aOnJoint[i][3] = 0;
    566         // Anywhere
    567         m_aAnywhere[i][0] = 0;
    568         m_aAnywhere[i][1] = 0;
    569         m_aAnywhere[i][2] = 0;
    570         m_aAnywhere[i][3] = 0;
    571     }
    572     return 1;
     498        // check assumptions about models
     499        assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
     500        assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
     501
     502        int i, j, partCount;
     503        // utwórz tablice na informacje o stopniach wierzchołków i liczbie neuroitems
     504        for (i = 0; i < 2; i++)
     505        {
     506                partCount = m_Mod[i]->getPartCount();
     507                // utworz i wypelnij tablice dla Parts wartosciami poczatkowymi
     508                m_aDegrees[i] = new TDN[partCount];
     509
     510                if (isFuzzy)
     511                {
     512                        m_Neighbours[i] = new int*[partCount];
     513                        m_fuzzyNeighb[i] = new float*[partCount];
     514                }
     515
     516                if (m_aDegrees[i] != NULL && (isFuzzy != 1 || (m_Neighbours[i] != NULL && m_fuzzyNeighb[i] != NULL)))
     517                {
     518                        // wypelnij tablice zgodnie z sensem TDN[0] - orginalny index
     519                        // TDN[1], TDN[2], TDN[3] - zerami
     520                        DB(printf("m_aDegrees[%i]: %p\n", i, m_aDegrees[i]);)
     521                                for (j = 0; j < partCount; j++)
     522                                {
     523                                m_aDegrees[i][j][0] = j;
     524                                m_aDegrees[i][j][1] = 0;
     525                                m_aDegrees[i][j][2] = 0;
     526                                m_aDegrees[i][j][3] = 0;
     527                                m_aDegrees[i][j][4] = 0;
     528
     529                                // sprawdz, czy nie piszemy po jakims szalonym miejscu pamieci
     530                                assert(m_aDegrees[i][j] != NULL);
     531
     532                                if (isFuzzy)
     533                                {
     534                                        m_Neighbours[i][j] = new int[partCount];
     535                                        for (int k = 0; k < partCount; k++)
     536                                        {
     537                                                m_Neighbours[i][j][k] = 0;
     538                                        }
     539
     540                                        m_fuzzyNeighb[i][j] = new float[fuzzyDepth];
     541                                        for (int k = 0; k < fuzzyDepth; k++)
     542                                        {
     543                                                m_fuzzyNeighb[i][j][k] = 0;
     544                                        }
     545
     546                                        assert(m_Neighbours[i][j] != NULL);
     547                                        assert(m_fuzzyNeighb[i][j] != NULL);
     548                                }
     549
     550                                }
     551                }
     552                else
     553                {
     554                        DB(printf("ModelSimil::EvaluateDistance - nie ma pamieci na Degrees\n");)
     555                                return 0;
     556                }
     557                // utworz tablice dla pozycji 3D Parts (wielkosc tablicy: liczba Parts organizmu)
     558                m_aPositions[i] = new Pt3D[m_Mod[i]->getPartCount()];
     559                assert(m_aPositions[i] != NULL);
     560                // wypelnij tablice OnJoints i Anywhere wartościami początkowymi
     561                // OnJoint
     562                m_aOnJoint[i][0] = 0;
     563                m_aOnJoint[i][1] = 0;
     564                m_aOnJoint[i][2] = 0;
     565                m_aOnJoint[i][3] = 0;
     566                // Anywhere
     567                m_aAnywhere[i][0] = 0;
     568                m_aAnywhere[i][1] = 0;
     569                m_aAnywhere[i][2] = 0;
     570                m_aAnywhere[i][3] = 0;
     571        }
     572        return 1;
    573573}
    574574
    575575/** Computes degrees of Parts of both organisms. Fills in the m_aDegrees arrays
    576     with proper information about degrees.
    577     Assumptions:
    578     - Models (m_Mod) are created and available.
    579     - Arrays m_aDegrees are created.
    580  */
     576        with proper information about degrees.
     577        Assumptions:
     578        - Models (m_Mod) are created and available.
     579        - Arrays m_aDegrees are created.
     580        */
    581581int ModelSimil::CountPartDegrees()
    582582{
    583     // sprawdz zalozenie - o modelach
    584     assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
    585     assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
    586 
    587     // sprawdz zalozenie - o tablicach
    588     assert(m_aDegrees[0] != NULL);
    589     assert(m_aDegrees[1] != NULL);
    590 
    591     Part *P1, *P2;
    592     int i, j, i1, i2;
    593 
    594     // dla obu stworzen oblicz stopnie wierzcholkow
    595     for (i = 0; i < 2; i++)
    596     {
    597         // dla wszystkich jointow
    598         for (j = 0; j < m_Mod[i]->getJointCount(); j++)
    599         {
    600             // pobierz kolejny Joint
    601             Joint *J = m_Mod[i]->getJoint(j);
    602             // wez jego konce
    603             P1 = J->part1;
    604             P2 = J->part2;
    605             // znajdz ich indeksy w Modelu (indeksy orginalne)
    606             i1 = m_Mod[i]->findPart(P1);
    607             i2 = m_Mod[i]->findPart(P2);
    608             // zwieksz stopien odpowiednich Parts
    609             m_aDegrees[i][i1][DEGREE]++;
    610             m_aDegrees[i][i2][DEGREE]++;
    611             m_aDegrees[i][i1][FUZZ_DEG]++;
    612             m_aDegrees[i][i2][FUZZ_DEG]++;
    613             if (isFuzzy)
    614             {
    615                 m_Neighbours[i][i1][i2] = 1;
    616                 m_Neighbours[i][i2][i1] = 1;
    617             }
    618         }
    619         // dla elementow nie osadzonych na Parts (OnJoint, Anywhere) -
    620         // stopnie wierzchołka są już ustalone na zero
    621     }
    622 
    623     if (isFuzzy)
    624     {
    625         CountFuzzyNeighb();
    626     }
    627 
    628     return 1;
     583        // sprawdz zalozenie - o modelach
     584        assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
     585        assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
     586
     587        // sprawdz zalozenie - o tablicach
     588        assert(m_aDegrees[0] != NULL);
     589        assert(m_aDegrees[1] != NULL);
     590
     591        Part *P1, *P2;
     592        int i, j, i1, i2;
     593
     594        // dla obu stworzen oblicz stopnie wierzcholkow
     595        for (i = 0; i < 2; i++)
     596        {
     597                // dla wszystkich jointow
     598                for (j = 0; j < m_Mod[i]->getJointCount(); j++)
     599                {
     600                        // pobierz kolejny Joint
     601                        Joint *J = m_Mod[i]->getJoint(j);
     602                        // wez jego konce
     603                        P1 = J->part1;
     604                        P2 = J->part2;
     605                        // znajdz ich indeksy w Modelu (indeksy orginalne)
     606                        i1 = m_Mod[i]->findPart(P1);
     607                        i2 = m_Mod[i]->findPart(P2);
     608                        // zwieksz stopien odpowiednich Parts
     609                        m_aDegrees[i][i1][DEGREE]++;
     610                        m_aDegrees[i][i2][DEGREE]++;
     611                        m_aDegrees[i][i1][FUZZ_DEG]++;
     612                        m_aDegrees[i][i2][FUZZ_DEG]++;
     613                        if (isFuzzy)
     614                        {
     615                                m_Neighbours[i][i1][i2] = 1;
     616                                m_Neighbours[i][i2][i1] = 1;
     617                        }
     618                }
     619                // dla elementow nie osadzonych na Parts (OnJoint, Anywhere) -
     620                // stopnie wierzchołka są już ustalone na zero
     621        }
     622
     623        if (isFuzzy)
     624        {
     625                CountFuzzyNeighb();
     626        }
     627
     628        return 1;
    629629}
    630630
    631631void ModelSimil::GetNeighbIndexes(int mod, int partInd, std::vector<int> &indexes)
    632632{
    633     indexes.clear();
    634     int i, size = m_Mod[mod]->getPartCount();
    635 
    636     for (i = 0; i < size; i++)
    637     {
    638         if (m_Neighbours[mod][partInd][i] > 0)
    639         {
    640             indexes.push_back(i);
    641         }
    642     }
     633        indexes.clear();
     634        int i, size = m_Mod[mod]->getPartCount();
     635
     636        for (i = 0; i < size; i++)
     637        {
     638                if (m_Neighbours[mod][partInd][i] > 0)
     639                {
     640                        indexes.push_back(i);
     641                }
     642        }
    643643}
    644644
    645645int cmpFuzzyRows(const void *pa, const void *pb)
    646646{
    647     float **a = (float**) pa;
    648     float **b = (float**) pb;
    649 
    650 
    651     for (int i = 1; i < fuzDepth; i++)
    652     {
    653         if (a[0][i] > b[0][i])
    654         {
    655 
    656             return -1;
    657         }
    658         if (a[0][i] < b[0][i])
    659         {
    660 
    661             return 1;
    662         }
    663     }
    664 
    665     return 0;
     647        float **a = (float**)pa;
     648        float **b = (float**)pb;
     649
     650
     651        for (int i = 1; i < fuzDepth; i++)
     652        {
     653                if (a[0][i] > b[0][i])
     654                {
     655
     656                        return -1;
     657                }
     658                if (a[0][i] < b[0][i])
     659                {
     660
     661                        return 1;
     662                }
     663        }
     664
     665        return 0;
    666666}
    667667
    … …  
    669669void ModelSimil::CheckFuzzyIdentity()
    670670{
    671     int partCount = 0;
    672     for (int mod = 0; mod < 2; mod++)
    673     {
    674         //for subsequent pairs of parts
    675         partCount = m_Mod[mod]->getPartCount();
    676         m_aDegrees[mod][partCount - 1][FUZZ_DEG] = 0;
    677         for (int partInd = (partCount - 2); partInd >= 0; partInd--)
    678         {
    679             m_aDegrees[mod][partInd][FUZZ_DEG] = m_aDegrees[mod][partInd + 1][FUZZ_DEG];
    680             for (int depth = 1; depth < fuzzyDepth; depth++)
    681             {
    682                 if (m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] != m_fuzzyNeighb[mod][partInd + 1][depth])
    683                 {
    684                     m_aDegrees[mod][partInd][FUZZ_DEG] += 1;
    685                     break;
    686                 }
    687             }
    688         }
    689     }
     671        int partCount = 0;
     672        for (int mod = 0; mod < 2; mod++)
     673        {
     674                //for subsequent pairs of parts
     675                partCount = m_Mod[mod]->getPartCount();
     676                m_aDegrees[mod][partCount - 1][FUZZ_DEG] = 0;
     677                for (int partInd = (partCount - 2); partInd >= 0; partInd--)
     678                {
     679                        m_aDegrees[mod][partInd][FUZZ_DEG] = m_aDegrees[mod][partInd + 1][FUZZ_DEG];
     680                        for (int depth = 1; depth < fuzzyDepth; depth++)
     681                        {
     682                                if (m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] != m_fuzzyNeighb[mod][partInd + 1][depth])
     683                                {
     684                                        m_aDegrees[mod][partInd][FUZZ_DEG] += 1;
     685                                        break;
     686                                }
     687                        }
     688                }
     689        }
    690690}
    691691
    … …  
    693693void ModelSimil::SortFuzzyNeighb()
    694694{
    695     fuzDepth = fuzzyDepth;
    696     for (int mod = 0; mod < 2; mod++)
    697     {
    698         std::qsort(m_fuzzyNeighb[mod], (size_t) m_Mod[mod]->getPartCount(), sizeof (m_fuzzyNeighb[mod][0]), cmpFuzzyRows);
    699     }
     695        fuzDepth = fuzzyDepth;
     696        for (int mod = 0; mod < 2; mod++)
     697        {
     698                std::qsort(m_fuzzyNeighb[mod], (size_t)m_Mod[mod]->getPartCount(), sizeof(m_fuzzyNeighb[mod][0]), cmpFuzzyRows);
     699        }
    700700}
    701701
    … …  
    703703void ModelSimil::CountFuzzyNeighb()
    704704{
    705     assert(m_aDegrees[0] != NULL);
    706     assert(m_aDegrees[1] != NULL);
    707 
    708     assert(m_Neighbours[0] != NULL);
    709     assert(m_Neighbours[1] != NULL);
    710 
    711     assert(m_fuzzyNeighb[0] != NULL);
    712     assert(m_fuzzyNeighb[1] != NULL);
    713 
    714     std::vector<int> nIndexes;
    715     float newDeg = 0;
    716 
    717     for (int mod = 0; mod < 2; mod++)
    718     {
    719         int partCount = m_Mod[mod]->getPartCount();
    720 
    721         for (int depth = 0; depth < fuzzyDepth; depth++)
    722         {
    723             //use first column for storing indices
    724             for (int partInd = 0; partInd < partCount; partInd++)
    725             {
    726                 if (depth == 0)
    727                 {
    728                     m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = partInd;
    729                 }
    730                 else if (depth == 1)
    731                 {
    732                     m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = m_aDegrees[mod][partInd][DEGREE];
    733                 }
    734                 else
    735                 {
    736                     GetNeighbIndexes(mod, partInd, nIndexes);
     705        assert(m_aDegrees[0] != NULL);
     706        assert(m_aDegrees[1] != NULL);
     707
     708        assert(m_Neighbours[0] != NULL);
     709        assert(m_Neighbours[1] != NULL);
     710
     711        assert(m_fuzzyNeighb[0] != NULL);
     712        assert(m_fuzzyNeighb[1] != NULL);
     713
     714        std::vector<int> nIndexes;
     715        float newDeg = 0;
     716
     717        for (int mod = 0; mod < 2; mod++)
     718        {
     719                int partCount = m_Mod[mod]->getPartCount();
     720
     721                for (int depth = 0; depth < fuzzyDepth; depth++)
     722                {
     723                        //use first column for storing indices
     724                        for (int partInd = 0; partInd < partCount; partInd++)
     725                        {
     726                                if (depth == 0)
     727                                {
     728                                        m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = partInd;
     729                                }
     730                                else if (depth == 1)
     731                                {
     732                                        m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = m_aDegrees[mod][partInd][DEGREE];
     733                                }
     734                                else
     735                                {
     736                                        GetNeighbIndexes(mod, partInd, nIndexes);
    737737                                        for (unsigned int k = 0; k < nIndexes.size(); k++)
    738                     {
    739                         newDeg += m_fuzzyNeighb[mod][nIndexes.at(k)][depth - 1];
    740                     }
    741                     newDeg /= nIndexes.size();
    742                     m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = newDeg;
    743                     for (int mod = 0; mod < 2; mod++)
    744                     {
    745                         int partCount = m_Mod[mod]->getPartCount();
    746                         for (int i = partCount - 1; i >= 0; i--)
    747                         {
    748 
    749                         }
    750                     }
    751                     newDeg = 0;
    752                 }
    753             }
    754         }
    755     }
    756 
    757     SortFuzzyNeighb();
     738                                        {
     739                                                newDeg += m_fuzzyNeighb[mod][nIndexes.at(k)][depth - 1];
     740                                        }
     741                                        newDeg /= nIndexes.size();
     742                                        m_fuzzyNeighb[mod][partInd][depth] = newDeg;
     743                                        for (int mod = 0; mod < 2; mod++)
     744                                        {
     745                                                int partCount = m_Mod[mod]->getPartCount();
     746                                                for (int i = partCount - 1; i >= 0; i--)
     747                                                {
     748
     749                                                }
     750                                        }
     751                                        newDeg = 0;
     752                                }
     753                        }
     754                }
     755        }
     756
     757        SortFuzzyNeighb();
    758758}
    759759
    760760/** Gets information about Parts' positions in 3D from models into the arrays
    761         m_aPositions.
    762     Assumptions:
    763     - Models (m_Mod) are created and available.
    764     - Arrays m_aPositions are created.
    765     @return 1 if success, otherwise 0.
    766  */
     761                m_aPositions.
     762                Assumptions:
     763                - Models (m_Mod) are created and available.
     764                - Arrays m_aPositions are created.
     765                @return 1 if success, otherwise 0.
     766                */
    767767int ModelSimil::GetPartPositions()
    768768{
    769     // sprawdz zalozenie - o modelach
    770     assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
    771     assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
    772 
    773     // sprawdz zalozenie - o tablicach m_aPositions
    774     assert(m_aPositions[0] != NULL);
    775     assert(m_aPositions[1] != NULL);
    776 
    777     // dla każdego stworzenia skopiuj informację o polozeniu jego Parts
    778     // do tablic m_aPositions
    779     Part *pPart;
    780     int iMod; // licznik modeli (organizmow)
    781     int iPart; // licznik Parts
    782     for (iMod = 0; iMod < 2; iMod++)
    783     {
    784         // dla każdego z modeli iMod
    785         for (iPart = 0; iPart < m_Mod[ iMod ]->getPartCount(); iPart++)
    786         {
    787             // dla każdego iPart organizmu iMod
    788             // pobierz tego Part
    789             pPart = m_Mod[ iMod ]->getPart(iPart);
    790             // zapamietaj jego pozycje 3D w tablicy m_aPositions
    791             m_aPositions[ iMod ][ iPart ].x = pPart->p.x;
    792             m_aPositions[ iMod ][ iPart ].y = pPart->p.y;
    793             m_aPositions[ iMod ][ iPart ].z = pPart->p.z;
    794         }
    795     }
    796 
    797     return 1;
     769        // sprawdz zalozenie - o modelach
     770        assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
     771        assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
     772
     773        // sprawdz zalozenie - o tablicach m_aPositions
     774        assert(m_aPositions[0] != NULL);
     775        assert(m_aPositions[1] != NULL);
     776
     777        // dla każdego stworzenia skopiuj informację o polozeniu jego Parts
     778        // do tablic m_aPositions
     779        Part *pPart;
     780        int iMod; // licznik modeli (organizmow)
     781        int iPart; // licznik Parts
     782        for (iMod = 0; iMod < 2; iMod++)
     783        {
     784                // dla każdego z modeli iMod
     785                for (iPart = 0; iPart < m_Mod[iMod]->getPartCount(); iPart++)
     786                {
     787                        // dla każdego iPart organizmu iMod
     788                        // pobierz tego Part
     789                        pPart = m_Mod[iMod]->getPart(iPart);
     790                        // zapamietaj jego pozycje 3D w tablicy m_aPositions
     791                        m_aPositions[iMod][iPart].x = pPart->p.x;
     792                        m_aPositions[iMod][iPart].y = pPart->p.y;
     793                        m_aPositions[iMod][iPart].z = pPart->p.z;
     794                }
     795        }
     796
     797        return 1;
    798798}
    799799
    800800/** Computes numbers of neurons and neurons' inputs for each Part of each
    801     organisms and fills in the m_aDegrees array.
    802     Assumptions:
    803     - Models (m_Mod) are created and available.
    804     - Arrays m_aDegrees are created.
    805  */
     801        organisms and fills in the m_aDegrees array.
     802        Assumptions:
     803        - Models (m_Mod) are created and available.
     804        - Arrays m_aDegrees are created.
     805        */
    806806int ModelSimil::CountPartNeurons()
    807807{
    808     // sprawdz zalozenie - o modelach
    809     assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
    810     assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
    811 
    812     // sprawdz zalozenie - o tablicach
    813     assert(m_aDegrees[0] != NULL);
    814     assert(m_aDegrees[1] != NULL);
    815 
    816     Part *P1;
    817     Joint *J1;
    818     int i, j, i2, neuro_connections;
    819 
    820     // dla obu stworzen oblicz liczbe Neurons + connections dla Parts
    821     // a takze dla OnJoints i Anywhere
    822     for (i = 0; i < 2; i++)
    823     {
    824         for (j = 0; j < m_Mod[i]->getNeuroCount(); j++)
    825         {
    826             // pobierz kolejny Neuron
    827             Neuro *N = m_Mod[i]->getNeuro(j);
    828             // policz liczbe jego wejść i jego samego tez
    829             // czy warto w ogole liczyc polaczenia...? co to da/spowoduje?
    830             neuro_connections = N->getInputCount() + 1;
    831             // wez Part, na ktorym jest Neuron
    832             P1 = N->getPart();
    833             if (P1)
    834             {
    835                 // dla neuronow osadzonych na Partach
    836                 i2 = m_Mod[i]->findPart(P1); // znajdz indeks Part w Modelu
    837                 m_aDegrees[i][i2][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons dla tego Part (TDN[2])
    838                 m_aDegrees[i][i2][3]++; // zwieksz liczbe Neurons dla tego Part (TDN[3])
    839             }
    840             else
    841             {
    842                 // dla neuronow nie osadzonych na partach
    843                 J1 = N->getJoint();
    844                 if (J1)
    845                 {
    846                     // dla tych na Jointach
    847                     m_aOnJoint[i][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons
    848                     m_aOnJoint[i][3]++; // zwieksz liczbe Neurons
    849                 }
    850                 else
    851                 {
    852                     // dla tych "gdziekolwiek"
    853                     m_aAnywhere[i][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons
    854                     m_aAnywhere[i][3]++; // zwieksz liczbe Neurons
    855                 }
    856             }
    857         }
    858     }
    859     return 1;
     808        // sprawdz zalozenie - o modelach
     809        assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
     810        assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
     811
     812        // sprawdz zalozenie - o tablicach
     813        assert(m_aDegrees[0] != NULL);
     814        assert(m_aDegrees[1] != NULL);
     815
     816        Part *P1;
     817        Joint *J1;
     818        int i, j, i2, neuro_connections;
     819
     820        // dla obu stworzen oblicz liczbe Neurons + connections dla Parts
     821        // a takze dla OnJoints i Anywhere
     822        for (i = 0; i < 2; i++)
     823        {
     824                for (j = 0; j < m_Mod[i]->getNeuroCount(); j++)
     825                {
     826                        // pobierz kolejny Neuron
     827                        Neuro *N = m_Mod[i]->getNeuro(j);
     828                        // policz liczbe jego wejść i jego samego tez
     829                        // czy warto w ogole liczyc polaczenia...? co to da/spowoduje?
     830                        neuro_connections = N->getInputCount() + 1;
     831                        // wez Part, na ktorym jest Neuron
     832                        P1 = N->getPart();
     833                        if (P1)
     834                        {
     835                                // dla neuronow osadzonych na Partach
     836                                i2 = m_Mod[i]->findPart(P1); // znajdz indeks Part w Modelu
     837                                m_aDegrees[i][i2][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons dla tego Part (TDN[2])
     838                                m_aDegrees[i][i2][3]++; // zwieksz liczbe Neurons dla tego Part (TDN[3])
     839                        }
     840                        else
     841                        {
     842                                // dla neuronow nie osadzonych na partach
     843                                J1 = N->getJoint();
     844                                if (J1)
     845                                {
     846                                        // dla tych na Jointach
     847                                        m_aOnJoint[i][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons
     848                                        m_aOnJoint[i][3]++; // zwieksz liczbe Neurons
     849                                }
     850                                else
     851                                {
     852                                        // dla tych "gdziekolwiek"
     853                                        m_aAnywhere[i][2] += neuro_connections; // zwieksz liczbe Connections+Neurons
     854                                        m_aAnywhere[i][3]++; // zwieksz liczbe Neurons
     855                                }
     856                        }
     857                }
     858        }
     859        return 1;
    860860}
    861861
    862862/** Sorts arrays m_aDegrees (for each organism) by Part's degree, and then by
    863     number of neural connections and neurons in groups of Parts with the same
    864     degree.
    865     Assumptions:
    866     - Models (m_Mod) are created and available.
    867     - Arrays m_aDegrees are created.
    868     @saeDegrees, CompareItemNo
    869  */
     863        number of neural connections and neurons in groups of Parts with the same
     864        degree.
     865        Assumptions:
     866        - Models (m_Mod) are created and available.
     867        - Arrays m_aDegrees are created.
     868        @saeDegrees, CompareItemNo
     869        */
    870870int ModelSimil::SortPartInfoTables()
    871871{
    872     // sprawdz zalozenie - o modelach
    873     assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
    874     assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
    875 
    876     // sprawdz zalozenie - o tablicach
    877     assert(m_aDegrees[0] != NULL);
    878     assert(m_aDegrees[1] != NULL);
    879 
    880     int i;
    881     // sortowanie obu tablic wg stopni punktów - TDN[1]
    882     if (isFuzzy != 1)
    883     {
    884         for (i = 0; i < 2; i++)
    885         {
    886             DB(_PrintDegrees(i));
    887             std::qsort(m_aDegrees[i], (size_t) (m_Mod[i]->getPartCount()),
    888                        sizeof (TDN), ModelSimil::CompareDegrees);
    889             DB(_PrintDegrees(i));
    890         }
    891     }//sortowanie wg romzmytego stopnia wierzcholka
    892 
    893     else
    894     {
    895         SortPartInfoFuzzy();
    896     }
    897 
    898 
    899     // sprawdzenie wartosci parametru
    900     DB(i = sizeof (TDN);)
    901             int degreeType = (isFuzzy == 1) ? FUZZ_DEG : DEGREE;
    902 
    903     // sortowanie obu tablic m_aDegrees wedlug liczby neuronów i
    904     // czesci neuronu - ale w obrebie grup o tym samym stopniu
    905     for (i = 0; i < 2; i++)
    906     {
    907         int iPocz = 0;
    908         int iDeg, iNewDeg, iPartCount, j;
    909         // stopien pierwszego punktu w tablicy Degrees  odniesienie
    910         iDeg = m_aDegrees[i][0][degreeType];
    911         iPartCount = m_Mod[i]->getPartCount();
    912         // po kolei dla kazdego punktu w organizmie
    913         for (j = 0; j <= iPartCount; j++)
    914         {
    915             // sprawdz stopien punktu (lub nadaj 0 - gdy juz koniec tablicy)
    916             //                  iNewDeg = (j != iPartCount) ? m_aDegrees[i][j][1] : 0;
    917             // usunieto stara wersje porownania!!! wprowadzono znak porownania <
    918 
    919             iNewDeg = (j < iPartCount) ? m_aDegrees[i][j][degreeType] : 0;
    920             // skoro tablice sa posortowane wg stopni, to mamy na pewno taka kolejnosc
    921             assert(iNewDeg <= iDeg);
    922             if (iNewDeg != iDeg)
    923             {
    924                 // gdy znaleziono koniec grupy o tym samym stopniu
    925                 // sortuj po liczbie neuronow w obrebie grupy
    926                 DB(_PrintDegrees(i));
    927                 DB(printf("qsort( poczatek=%i, rozmiar=%i, sizeof(TDN)=%i)\n", iPocz, (j - iPocz), sizeof (TDN));)
    928                 // wyswietlamy z jedna komorka po zakonczeniu tablicy
    929                 DB(_PrintArray(m_aDegrees[i][iPocz], 0, (j - iPocz)*4);)
    930 
    931                 std::qsort(m_aDegrees[i][iPocz], (size_t) (j - iPocz),
    932                            sizeof (TDN), ModelSimil::CompareConnsNo);
    933                 DB(_PrintDegrees(i));
    934                 // wyswietlamy z jedna komorka po zakonczeniu tablicy
    935                 DB(_PrintArray(m_aDegrees[i][iPocz], 0, (j - iPocz)*4);)
    936                 // rozpocznij nowa grupe
    937                 iPocz = j;
    938                 iDeg = iNewDeg;
    939             }
    940         }
    941     }
    942     return 1;
     872        // sprawdz zalozenie - o modelach
     873        assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
     874        assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
     875
     876        // sprawdz zalozenie - o tablicach
     877        assert(m_aDegrees[0] != NULL);
     878        assert(m_aDegrees[1] != NULL);
     879
     880        int i;
     881        // sortowanie obu tablic wg stopni punktów - TDN[1]
     882        if (isFuzzy != 1)
     883        {
     884                for (i = 0; i < 2; i++)
     885                {
     886                        DB(_PrintDegrees(i));
     887                        std::qsort(m_aDegrees[i], (size_t)(m_Mod[i]->getPartCount()),
     888                                sizeof(TDN), ModelSimil::CompareDegrees);
     889                        DB(_PrintDegrees(i));
     890                }
     891        }//sortowanie wg romzmytego stopnia wierzcholka
     892
     893        else
     894        {
     895                SortPartInfoFuzzy();
     896        }
     897
     898
     899        // sprawdzenie wartosci parametru
     900        DB(i = sizeof(TDN);)
     901                int degreeType = (isFuzzy == 1) ? FUZZ_DEG : DEGREE;
     902
     903        // sortowanie obu tablic m_aDegrees wedlug liczby neuronów i
     904        // czesci neuronu - ale w obrebie grup o tym samym stopniu
     905        for (i = 0; i < 2; i++)
     906        {
     907                int iPocz = 0;
     908                int iDeg, iNewDeg, iPartCount, j;
     909                // stopien pierwszego punktu w tablicy Degrees  odniesienie
     910                iDeg = m_aDegrees[i][0][degreeType];
     911                iPartCount = m_Mod[i]->getPartCount();
     912                // po kolei dla kazdego punktu w organizmie
     913                for (j = 0; j <= iPartCount; j++)
     914                {
     915                        // sprawdz stopien punktu (lub nadaj 0 - gdy juz koniec tablicy)
     916                        //                      iNewDeg = (j != iPartCount) ? m_aDegrees[i][j][1] : 0;
     917                        // usunieto stara wersje porownania!!! wprowadzono znak porownania <
     918
     919                        iNewDeg = (j < iPartCount) ? m_aDegrees[i][j][degreeType] : 0;
     920                        // skoro tablice sa posortowane wg stopni, to mamy na pewno taka kolejnosc
     921                        assert(iNewDeg <= iDeg);
     922                        if (iNewDeg != iDeg)
     923                        {
     924                                // gdy znaleziono koniec grupy o tym samym stopniu
     925                                // sortuj po liczbie neuronow w obrebie grupy
     926                                DB(_PrintDegrees(i));
     927                                DB(printf("qsort( poczatek=%i, rozmiar=%i, sizeof(TDN)=%i)\n", iPocz, (j - iPocz), sizeof(TDN));)
     928                                        // wyswietlamy z jedna komorka po zakonczeniu tablicy
     929                                        DB(_PrintArray(m_aDegrees[i][iPocz], 0, (j - iPocz) * 4);)
     930
     931                                        std::qsort(m_aDegrees[i][iPocz], (size_t)(j - iPocz),
     932                                        sizeof(TDN), ModelSimil::CompareConnsNo);
     933                                DB(_PrintDegrees(i));
     934                                // wyswietlamy z jedna komorka po zakonczeniu tablicy
     935                                DB(_PrintArray(m_aDegrees[i][iPocz], 0, (j - iPocz) * 4);)
     936                                        // rozpocznij nowa grupe
     937                                        iPocz = j;
     938                                iDeg = iNewDeg;
     939                        }
     940                }
     941        }
     942        return 1;
    943943}
    944944
    … …  
    946946{
    947947
    948     // sprawdz zalozenie - o modelach
    949     assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
    950     assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
    951 
    952     // sprawdz zalozenie - o tablicach
    953     assert(m_aDegrees[0] != NULL);
    954     assert(m_aDegrees[1] != NULL);
    955     // sprawdz zalozenie - o tablicach
    956     assert(m_fuzzyNeighb[0] != NULL);
    957     assert(m_fuzzyNeighb[1] != NULL);
    958 
    959 
    960     TDN * m_aDegreesTmp[2];
    961 
    962     for (int i = 0; i < 2; i++)
    963     {
    964         int partCount = m_Mod[i]->getPartCount();
    965         m_aDegreesTmp[i] = new TDN[ partCount ];
    966 
    967         for (int j = 0; j < partCount; j++)
    968         {
    969             for (int k = 0; k < TDN_SIZE; k++)
    970             {
    971                 m_aDegreesTmp[i][j][k] = m_aDegrees[i][j][k];
    972             }
    973         }
    974     }
    975 
    976     int newInd = 0;
    977     for (int i = 0; i < 2; i++)
    978     {
    979         int partCount = m_Mod[i]->getPartCount();
    980         for (int j = 0; j < partCount; j++)
    981         {
    982             newInd = (int) m_fuzzyNeighb[i][j][0];
    983             for (int k = 0; k < TDN_SIZE; k++)
    984             {
    985                 m_aDegrees[i][j][k] = m_aDegreesTmp[i][newInd][k];
    986             }
    987         }
    988     }
    989 
    990     SAFEDELETEARRAY(m_aDegreesTmp[0]);
    991     SAFEDELETEARRAY(m_aDegreesTmp[1]);
    992 
    993     CheckFuzzyIdentity();
    994 
    995     return 1;
     948        // sprawdz zalozenie - o modelach
     949        assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
     950        assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
     951
     952        // sprawdz zalozenie - o tablicach
     953        assert(m_aDegrees[0] != NULL);
     954        assert(m_aDegrees[1] != NULL);
     955        // sprawdz zalozenie - o tablicach
     956        assert(m_fuzzyNeighb[0] != NULL);
     957        assert(m_fuzzyNeighb[1] != NULL);
     958
     959
     960        TDN * m_aDegreesTmp[2];
     961
     962        for (int i = 0; i < 2; i++)
     963        {
     964                int partCount = m_Mod[i]->getPartCount();
     965                m_aDegreesTmp[i] = new TDN[partCount];
     966
     967                for (int j = 0; j < partCount; j++)
     968                {
     969                        for (int k = 0; k < TDN_SIZE; k++)
     970                        {
     971                                m_aDegreesTmp[i][j][k] = m_aDegrees[i][j][k];
     972                        }
     973                }
     974        }
     975
     976        int newInd = 0;
     977        for (int i = 0; i < 2; i++)
     978        {
     979                int partCount = m_Mod[i]->getPartCount();
     980                for (int j = 0; j < partCount; j++)
     981                {
     982                        newInd = (int)m_fuzzyNeighb[i][j][0];
     983                        for (int k = 0; k < TDN_SIZE; k++)
     984                        {
     985                                m_aDegrees[i][j][k] = m_aDegreesTmp[i][newInd][k];
     986                        }
     987                }
     988        }
     989
     990        SAFEDELETEARRAY(m_aDegreesTmp[0]);
     991        SAFEDELETEARRAY(m_aDegreesTmp[1]);
     992
     993        CheckFuzzyIdentity();
     994
     995        return 1;
    996996}
    997997
    998998/** Checks if given Parts have identical physical and biological properties
    999     (except for geometry that might differ).
    1000     @param P1 Pointer to first Part.
    1001     @param P2 Pointer to second Part.
    1002     @return 1 - identical properties, 0 - there are differences.
    1003  */
     999        (except for geometry that might differ).
     1000        @param P1 Pointer to first Part.
     1001        @param P2 Pointer to second Part.
     1002        @return 1 - identical properties, 0 - there are differences.
     1003        */
    10041004int ModelSimil::CheckPartsIdentity(Part *P1, Part *P2)
    10051005{
    1006     // sprawdz, czy te Parts chociaz sa w sensownym miejscu pamieci
    1007     assert((P1 != NULL) && (P2 != NULL));
    1008 
    1009     if ((P1->assim != P2->assim) ||
    1010             (P1->friction != P2->friction) ||
    1011             (P1->ingest != P2->ingest) ||
    1012             (P1->mass != P2->mass) ||
    1013             (P1->size != P2->size) ||
    1014             (P1->density != P2->density))
    1015         // gdy znaleziono jakas roznice w parametrach fizycznych i
    1016         // biologicznych
    1017         return 0;
    1018     else
    1019         // gdy nie ma roznic
    1020         return 1;
     1006        // sprawdz, czy te Parts chociaz sa w sensownym miejscu pamieci
     1007        assert((P1 != NULL) && (P2 != NULL));
     1008
     1009        if ((P1->assim != P2->assim) ||
     1010                (P1->friction != P2->friction) ||
     1011                (P1->ingest != P2->ingest) ||
     1012                (P1->mass != P2->mass) ||
     1013                (P1->size != P2->size) ||
     1014                (P1->density != P2->density))
     1015                // gdy znaleziono jakas roznice w parametrach fizycznych i
     1016                // biologicznych
     1017                return 0;
     1018        else
     1019                // gdy nie ma roznic
     1020                return 1;
    10211021}
    10221022
    … …  
    10251025void ModelSimil::_PrintPartsMatching()
    10261026{
    1027     // assure that matching exists
    1028     assert(m_pMatching != NULL);
    1029 
    1030     printf("Parts matching:\n");
    1031     m_pMatching->PrintMatching();
     1027        // assure that matching exists
     1028        assert(m_pMatching != NULL);
     1029
     1030        printf("Parts matching:\n");
     1031        m_pMatching->PrintMatching();
    10321032}
    10331033
    10341034void ModelSimil::ComputeMatching()
    10351035{
    1036     // uniwersalne liczniki
    1037     int i, j;
    1038 
    1039     assert(m_pMatching != NULL);
    1040     assert(m_pMatching->IsEmpty() == true);
    1041 
    1042     // rozpoczynamy etap dopasowywania Parts w organizmach
    1043     // czy dopasowano już wszystkie Parts?
    1044     int iCzyDopasowane = 0;
    1045     // koniec grupy aktualnie dopasowywanej w każdym organizmie
    1046     int aiKoniecGrupyDopasowania[2] = {0, 0};
    1047     // koniec grupy już w całości dopasowanej
    1048     // (Pomiedzy tymi dwoma indeksami znajduja sie Parts w tablicy
    1049     // m_aDegrees, ktore moga byc dopasowywane (tam nadal moga
    1050     // byc tez dopasowane - ale nie musi to byc w sposob
    1051     // ciagly)
    1052     int aiKoniecPierwszejGrupy[2] = {0, 0};
    1053     // Tablica przechowująca odległości poszczególnych Parts z aktualnych
    1054     // grup dopasowania. Rozmiar - prostokąt o bokach równych liczbie elementów w
    1055     // dopasowywanych aktualnie grupach. Pierwszy wymiar - pierwszy organizm.
    1056     // Drugi wymiar - drugi organizm (nie zależy to od tego, który jest mniejszy).
    1057     // Wliczane w rozmiar tablicy są nawet już dopasowane elementy - tablice
    1058     // paiCzyDopasowany pamiętają stan dopasowania tych elementów.
    1059     typedef double *TPDouble;
    1060     double **aadOdleglosciParts;
    1061     // dwie tablice okreslajace Parts, ktore moga byc do siebie dopasowywane
    1062     // rozmiary: [0] - aiRozmiarCalychGrup[1]
    1063     //                   [1] - aiRozmiarCalychGrup[0]
    1064     std::vector<bool> *apvbCzyMinimalnaOdleglosc[2];
    1065     // rozmiar aktualnie dopasowywanej grupy w odpowiednim organizmie (tylko elementy
    1066     // jeszcze niedopasowane).
    1067     int aiRozmiarGrupy[2];
    1068     // rozmiar aktualnie dopasowywanych grup w odpowiednim organizmie (włączone są
    1069     // w to również elementy już dopasowane).
    1070     int aiRozmiarCalychGrup[2] = {0, 0};
    1071 
    1072     // utworzenie tablicy rozmiarow
    1073     for (i = 0; i < 2; i++)
    1074     {
    1075         m_aiPartCount[i] = m_Mod[i]->getPartCount();
    1076     }
    1077 
    1078     // DOPASOWYWANIE PARTS
    1079     while (!iCzyDopasowane)
    1080     {
    1081         // znajdz konce obu grup aktualnie dopasowywanych w obu organizmach
    1082         for (i = 0; i < 2; i++)
    1083         {
    1084             // czyli poszukaj miejsca zmiany stopnia lub konca tablicy
    1085             for (j = aiKoniecPierwszejGrupy[i] + 1; j < m_aiPartCount[i]; j++)
    1086             {
    1087                 if (m_aDegrees[i][j][DEGREE] < m_aDegrees[i][j - 1][DEGREE])
    1088                 {
    1089                     break;
    1090                 }
    1091             }
    1092             aiKoniecGrupyDopasowania[i] = j;
    1093 
    1094             // sprawdz poprawnosc tego indeksu
    1095             assert((aiKoniecGrupyDopasowania[i] > 0) &&
    1096                    (aiKoniecGrupyDopasowania[i] <= m_aiPartCount[i]));
    1097 
    1098             // oblicz rozmiary całych grup - łącznie z dopasowanymi już elementami
    1099             aiRozmiarCalychGrup[i] = aiKoniecGrupyDopasowania[i] -
    1100                     aiKoniecPierwszejGrupy[i];
    1101 
    1102             // sprawdz teraz rozmiar tej grupy w sensie liczby niedopasowanzch
    1103             // nie moze to byc puste!
    1104             aiRozmiarGrupy[i] = 0;
    1105             for (j = aiKoniecPierwszejGrupy[i]; j < aiKoniecGrupyDopasowania[i]; j++)
    1106             {
    1107                 // od poczatku do konca grupy
    1108                 if (!m_pMatching->IsMatched(i, j))
    1109                 {
    1110                     // jesli niedopasowany, to zwieksz licznik
    1111                     aiRozmiarGrupy[i]++;
    1112                 }
    1113             }
    1114             // grupa nie moze byc pusta!
    1115             assert(aiRozmiarGrupy[i] > 0);
    1116         }
    1117 
    1118         // DOPASOWYWANIE PARTS Z GRUP
    1119 
    1120         // stworzenie tablicy odległości lokalnych
    1121         // stwórz pierwszy wymiar - wg rozmiaru zerowego organizmu
    1122         aadOdleglosciParts = new TPDouble[ aiRozmiarCalychGrup[0] ];
    1123         assert(aadOdleglosciParts != NULL);
    1124         // stwórz drugi wymiar - wg rozmiaru drugiego organizmu
    1125         for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
    1126         {
    1127             aadOdleglosciParts[i] = new double [ aiRozmiarCalychGrup[1] ];
    1128             assert(aadOdleglosciParts[i] != NULL);
    1129         }
    1130 
    1131         // stworzenie tablic mozliwosci dopasowania (indykatorow minimalnej odleglosci)
    1132         apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0] = new std::vector<bool>(aiRozmiarCalychGrup[1], false);
    1133         apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1] = new std::vector<bool>(aiRozmiarCalychGrup[0], false);
    1134         // sprawdz stworzenie tablic
    1135         assert(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0] != NULL);
    1136         assert(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1] != NULL);
    1137 
    1138         // wypełnienie elementów macierzy (i,j) odległościami pomiędzy
    1139         // odpowiednimi Parts: (i) w organizmie 0 i (j) w organizmie 1.
    1140         // UWAGA! Uwzględniamy tylko te Parts, które nie są jeszcze dopasowane
    1141         // (reszta to byłaby po prostu strata czasu).
    1142         int iDeg, iNeu; // ilościowe określenie różnic stopnia, liczby neuronów i połączeń Parts
    1143         //int iNIt;
    1144         double dGeo; // ilościowe określenie różnic geometrycznych pomiędzy Parts
    1145         // indeksy konkretnych Parts - indeksy sa ZERO-BASED, choć właściwy dostep
    1146         // do informacji o Part wymaga dodania aiKoniecPierwszejGrupy[]
    1147         // tylko aadOdleglosciParts[][] indeksuje sie bezposrednio zawartoscia iIndex[]
    1148         int iIndex[2];
    1149         int iPartIndex[ 2 ] = {-1, -1}; // at [iModel]: original index of a Part for the specified model (iModel)
    1150 
    1151         // debug - wypisz zakres dopasowywanych indeksow
    1152         DB(printf("Organizm 0: grupa: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0],
    1153                   aiKoniecGrupyDopasowania[0]);)
    1154                 DB(printf("Organizm 1: grupa: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[1],
    1155                           aiKoniecGrupyDopasowania[1]);)
    1156 
    1157         for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
    1158         {
    1159 
    1160             // iterujemy i - Parts organizmu 0
    1161             // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[0])
    1162 
    1163             if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i)))
    1164             {
    1165                 // interesuja nas tylko te niedopasowane jeszcze (i)
    1166                 for (j = 0; j < aiRozmiarCalychGrup[1]; j++)
    1167                 {
    1168 
    1169                     // iterujemy j - Parts organizmu 1
    1170                     // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[1])
    1171 
    1172                     if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j)))
    1173                     {
    1174                         // interesuja nas tylko te niedopasowane jeszcze (j)
    1175                         // teraz obliczymy lokalne różnice pomiędzy Parts
    1176                         iDeg = abs(m_aDegrees[0][ aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i ][1]
    1177                                    - m_aDegrees[1][ aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j ][1]);
    1178 
    1179                         //iNit currently is not a component of distance measure           
    1180                         //iNIt = abs(m_aDegrees[0][ aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i ][2]
    1181                         //           - m_aDegrees[1][ aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j ][2]);
    1182 
    1183                         iNeu = abs(m_aDegrees[0][ aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i ][3]
    1184                                    - m_aDegrees[1][ aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j ][3]);
    1185 
    1186                         // obliczenie także lokalnych różnic geometrycznych pomiędzy Parts
    1187                         // find original indices of Parts for both of the models
    1188                         iPartIndex[ 0 ] = m_aDegrees[0][ aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i ][ 0 ];
    1189                         iPartIndex[ 1 ] = m_aDegrees[1][ aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j ][ 0 ];
    1190                         // now compute the geometrical distance of these Parts (use m_aPositions
    1191                         // which should be computed by SVD)
    1192                         Pt3D Part0Pos(m_aPositions[ 0 ][ iPartIndex[ 0 ] ]);
    1193                         Pt3D Part1Pos(m_aPositions[ 1 ][ iPartIndex[ 1 ] ]);
    1194                         dGeo = m_adFactors[3] == 0 ? 0 : Part0Pos.distanceTo(Part1Pos); //no need to compute distane when m_dDG weight is 0
    1195 
    1196                         // tutaj prawdopodobnie należy jeszcze dodać sprawdzanie
    1197                         // identyczności pozostałych własności (oprócz geometrii)
    1198                         // - żeby móc stwierdzić w ogóle identyczność Parts
    1199 
    1200                         // i ostateczna odleglosc indukowana przez te roznice
    1201                         // (tutaj nie ma różnicy w liczbie wszystkich wierzchołków)
    1202                         aadOdleglosciParts[i][j] = m_adFactors[1] * double(iDeg) +
    1203                                 m_adFactors[2] * double(iNeu) +
    1204                                 m_adFactors[3] * dGeo;
    1205                         DB(printf("Parts Distance (%2i,%2i) = %.3lf\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i,
    1206                                   aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j, aadOdleglosciParts[i][j]);)
    1207                                 DB(printf("Parts geometrical distance = %.20lf\n", dGeo);)
    1208                                 DB(printf("Pos0: (%.3lf %.3lf %.3lf)\n", Part0Pos.x, Part0Pos.y, Part0Pos.z);)
    1209                                 DB(printf("Pos1: (%.3lf %.3lf %.3lf)\n", Part1Pos.x, Part1Pos.y, Part1Pos.z);)
    1210                     }
    1211                 }
    1212             }
    1213         }
    1214 
    1215         // tutaj - sprawdzic tylko, czy tablica odleglosci lokalnych jest poprawnie obliczona
    1216 
    1217         // WYKORZYSTANIE TABLICY ODLEGLOSCI DO BUDOWY DOPASOWANIA
    1218 
    1219         // trzeba raczej iterować aż do zebrania wszystkich możliwych dopasowań w grupie
    1220         // dlatego wprowadzamy dodatkowa zmienna - czy skonczyla sie juz grupa
    1221         bool bCzyKoniecGrupy = false;
    1222         while (!bCzyKoniecGrupy)
    1223         {
    1224             for (i = 0; i < 2; i++)
    1225             {
    1226                 // iterujemy (i) po organizmach
    1227                 // szukamy najpierw jakiegoś niedopasowanego jeszcze Part w organizmach
    1228 
    1229                 // zakładamy, że nie ma takiego Part
    1230                 iIndex[i] = -1;
    1231 
    1232                 for (j = 0; j < aiRozmiarCalychGrup[ i ]; j++)
    1233                 {
    1234                     // iterujemy (j) - Parts organizmu (i)
    1235                     // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[0])
    1236                     if (!(m_pMatching->IsMatched(i, aiKoniecPierwszejGrupy[i] + j)))
    1237                     {
    1238                         // gdy mamy w tej grupie jakis niedopasowany element, to ustawiamy
    1239                         // iIndex[i] (chcemy w zasadzie pierwszy taki)
    1240                         iIndex[i] = j;
    1241                         break;
    1242                     }
    1243                 }
    1244 
    1245                 // sprawdzamy, czy w ogole znaleziono taki Part
    1246                 if (iIndex[i] < 0)
    1247                 {
    1248                     // gdy nie znaleziono takiego Part - mamy koniec dopasowywania w
    1249                     // tych grupach
    1250                     bCzyKoniecGrupy = true;
    1251                 }
    1252                 // sprawdz poprawnosc indeksu niedopasowanego Part - musi byc w aktualnej grupie
    1253                 assert((iIndex[i] >= -1) && (iIndex[i] < aiRozmiarCalychGrup[i]));
    1254             }
    1255 
    1256 
    1257             // teraz mamy sytuacje:
    1258             // - mamy w iIndex[0] i iIndex[1] indeksy pierwszych niedopasowanych Part
    1259             //          w organizmach, albo
    1260             // - nie ma w ogóle już czego dopasowywać (należy przejść do innej grupy)
    1261             if (!bCzyKoniecGrupy)
    1262             {
    1263                 // gdy nie ma jeszcze końca żadnej z grup - możemy dopasowywać
    1264                 // najpierw wyszukujemy w tablicy minimum odległości od tych
    1265                 // wyznaczonych Parts
    1266 
    1267                 // najpierw wyczyscimy wektory potencjalnych dopasowan
    1268                 // dla organizmu 1 (o rozmiarze grupy z 0)
    1269                 for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
    1270                 {
    1271                     apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = false;
    1272                 }
    1273                 // dla organizmu 0 (o rozmiarze grup z 1)
    1274                 for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
    1275                 {
    1276                     apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = false;
    1277                 }
    1278 
    1279                 // szukanie minimum dla Part o indeksie iIndex[0] w organizmie 0
    1280                 // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 1
    1281                 // zakładamy, że nie znaleŸliśmy jeszcze minimum
    1282                 double dMinimum = HUGE_VAL;
    1283                 for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
    1284                 {
    1285                     if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + i)))
    1286                     {
    1287 
    1288                         // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod
    1289                         // niedopasowanych jeszcze Parts
    1290                         if (aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ] < dMinimum)
    1291                         {
    1292                             dMinimum = aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ];
    1293                         }
    1294 
    1295                         // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double
    1296                         assert(aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ] < HUGE_VAL);
    1297                     }
    1298                 }
    1299                 // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego
    1300                 assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL));
    1301 
    1302                 // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja
    1303                 // rzeczywiscie te minimalna odleglosc do Part iIndex[0] w organizmie 0
    1304                 for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
    1305                 {
    1306                     if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + i)))
    1307                     {
    1308                         if (aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ] == dMinimum)
    1309                         {
    1310                             // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne
    1311                             // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[0]
    1312                             apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = true;
    1313                         }
    1314 
    1315                         // sprawdz poprawnosc znalezionego wczesniej minimum
    1316                         assert(aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ] >= dMinimum);
    1317                     }
    1318                 }
    1319 
    1320                 // podobnie szukamy minimum dla Part o indeksie iIndex[1] w organizmie 1
    1321                 // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 0
    1322                 dMinimum = HUGE_VAL;
    1323                 for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
    1324                 {
    1325                     if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i)))
    1326                     {
    1327                         // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod
    1328                         // niedopasowanych jeszcze Parts
    1329                         if (aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ] < dMinimum)
    1330                         {
    1331                             dMinimum = aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ];
    1332                         }
    1333                         // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double
    1334                         assert(aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ] < HUGE_VAL);
    1335                     }
    1336                 }
    1337                 // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego
    1338                 assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL));
    1339 
    1340                 // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja
    1341                 // rzeczywiscie te minimalne odleglosci do Part iIndex[1] w organizmie 1
    1342                 for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
    1343                 {
    1344                     if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i)))
    1345                     {
    1346                         if (aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ] == dMinimum)
    1347                         {
    1348                             // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne
    1349                             // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[1]
    1350                             apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = true;
    1351                         }
    1352 
    1353                         // sprawdz poprawnosc znalezionego wczesniej minimum
    1354                         assert(aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ] >= dMinimum);
    1355                     }
    1356                 }
    1357 
    1358                 // teraz mamy juz poszukane potencjalne grupy dopasowania - musimy
    1359                 // zdecydowac, co do czego dopasujemy!
    1360                 // szukamy Part iIndex[0] posrod mozliwych do dopasowania dla Part iIndex[1]
    1361                 // szukamy takze Part iIndex[1] posrod mozliwych do dopasowania dla Part iIndex[0]
    1362                 bool PartZ1NaLiscie0 = apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](iIndex[1]);
    1363                 bool PartZ0NaLiscie1 = apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](iIndex[0]);
    1364 
    1365                 if (PartZ1NaLiscie0 && PartZ0NaLiscie1)
    1366                 {
    1367                     // PRZYPADEK 1. Oba Parts maja sie wzajemnie na listach mozliwych
    1368                     // dopasowan.
    1369                     // AKCJA. Dopasowanie wzajemne do siebie.
    1370 
    1371                     m_pMatching->Match(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iIndex[0],
    1372                                        1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);
    1373 
    1374                     // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach
    1375                     aiRozmiarGrupy[0]--;
    1376                     aiRozmiarGrupy[1]--;
    1377                     // debug - co zostalo dopasowane
    1378                     DB(printf("Przypadek 1.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0]
    1379                               + iIndex[0], aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);)
    1380 
    1381                 }// PRZYPADEK 1.
    1382                 else
    1383                     if (PartZ1NaLiscie0 || PartZ0NaLiscie1)
    1384                 {
    1385                     // PRZYPADEK 2. Tylko jeden z Parts ma drugiego na swojej liscie
    1386                     // mozliwych dopasowan
    1387                     // AKCJA. Dopasowanie jednego jest proste (tego, ktory nie ma
    1388                     // na swojej liscie drugiego). Dla tego drugiego nalezy powtorzyc
    1389                     // duza czesc obliczen (znalezc mu nowa mozliwa pare)
    1390 
    1391                     // indeks organizmu, ktorego Part nie ma dopasowywanego Part
    1392                     // z drugiego organizmu na swojej liscie
    1393                     int iBezDrugiego;
    1394 
    1395                     // okreslenie indeksu organizmu z dopasowywanym Part
    1396                     if (!PartZ1NaLiscie0)
    1397                     {
    1398                         iBezDrugiego = 0;
    1399                     }
    1400                     else
    1401                     {
    1402                         iBezDrugiego = 1;
    1403                     }
    1404                     // sprawdz indeks organizmu
    1405                     assert((iBezDrugiego == 0) || (iBezDrugiego == 1));
    1406 
    1407                     int iDopasowywany = -1;
    1408                     // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania
    1409                     for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[ 1 - iBezDrugiego ]; i++)
    1410                     {
    1411                         if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[iBezDrugiego]->operator[](i))
    1412                         {
    1413                             iDopasowywany = i;
    1414                             break;
    1415                         }
    1416                     }
    1417                     // sprawdz poprawnosc indeksu dopasowywanego (musimy cos znalezc!)
    1418                     // nieujemny i w odpowiedniej grupie!
    1419                     assert((iDopasowywany >= 0) &&
    1420                            (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[ 1 - iBezDrugiego ]));
    1421 
    1422                     // znalezlismy 1. Part z listy dopasowania - dopasowujemy!
    1423                     m_pMatching->Match(
    1424                                        iBezDrugiego,
    1425                                        aiKoniecPierwszejGrupy[ iBezDrugiego ] + iIndex[ iBezDrugiego ],
    1426                                        1 - iBezDrugiego,
    1427                                        aiKoniecPierwszejGrupy[ 1 - iBezDrugiego ] + iDopasowywany);
    1428                     DB(printf("Przypadek 2.1.: dopasowane Parts dopasowanie bez drugiego: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[ iBezDrugiego ] + iIndex[ iBezDrugiego ],
    1429                               aiKoniecPierwszejGrupy[ 1 - iBezDrugiego ] + iDopasowywany);)
    1430 
    1431                             // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach
    1432                             aiRozmiarGrupy[0]--;
    1433                     aiRozmiarGrupy[1]--;
    1434 
    1435                     // sprawdz, czy jest szansa dopasowania tego Part z drugiej strony
    1436                     // (ktora miala mozliwosc dopasowania tego Part z poprzedniego organizmu)
    1437                     if ((aiRozmiarGrupy[0] > 0) && (aiRozmiarGrupy[1] > 0))
    1438                     {
    1439                         // jesli grupy sie jeszcze nie wyczrpaly
    1440                         // to jest mozliwosc dopasowania w organizmie
    1441 
    1442                         int iZDrugim = 1 - iBezDrugiego;
    1443                         // sprawdz indeks organizmu
    1444                         assert((iZDrugim == 0) || (iZDrugim == 1));
    1445 
    1446                         // bedziemy szukac minimum wsrod niedopasowanych - musimy wykasowac
    1447                         // poprzednie obliczenia minimum
    1448                         // dla organizmu 1 (o rozmiarze grupy z 0)
    1449                         for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
    1450                         {
    1451                             apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = false;
    1452                         }
    1453                         // dla organizmu 0 (o rozmiarze grup z 1)
    1454                         for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
    1455                         {
    1456                             apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = false;
    1457                         }
    1458 
    1459                         // szukamy na nowo minimum dla Part o indeksie iIndex[ iZDrugim ] w organizmie iZDrugim
    1460                         // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 1 - iZDrugim
    1461                         dMinimum = HUGE_VAL;
    1462                         for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[ 1 - iZDrugim ]; i++)
    1463                         {
    1464                             if (!(m_pMatching->IsMatched(
    1465                                                          1 - iZDrugim,
    1466                                                          aiKoniecPierwszejGrupy[ 1 - iZDrugim ] + i)))
    1467                             {
    1468                                 // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod
    1469                                 // niedopasowanych jeszcze Parts
    1470                                 if (iZDrugim == 0)
    1471                                 {
    1472                                     // teraz niestety musimy rozpoznac odpowiedni organizm
    1473                                     // zeby moc indeksowac niesymetryczna tablice
    1474                                     if (aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ] < dMinimum)
    1475                                     {
    1476                                         dMinimum = aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ];
    1477                                     }
    1478                                     // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double
    1479                                     assert(aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ] < HUGE_VAL);
    1480 
    1481                                 }
    1482                                 else
    1483                                 {
    1484                                     if (aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ] < dMinimum)
    1485                                     {
    1486                                         dMinimum = aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ];
    1487                                     }
    1488                                     // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double
    1489                                     assert(aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ] < HUGE_VAL);
    1490                                 }
    1491                             }
    1492                         }
    1493                         // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego
    1494                         assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL));
    1495 
    1496                         // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja
    1497                         // rzeczywiscie te minimalne odleglosci do Part w organizmie iZDrugim
    1498                         for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[ 1 - iZDrugim ]; i++)
    1499                         {
    1500                             if (!(m_pMatching->IsMatched(
    1501                                                          1 - iZDrugim,
    1502                                                          aiKoniecPierwszejGrupy[ 1 - iZDrugim ] + i)))
    1503                             {
    1504                                 if (iZDrugim == 0)
    1505                                 {
    1506                                     // teraz niestety musimy rozpoznac odpowiedni organizm
    1507                                     // zeby moc indeksowac niesymetryczna tablice
    1508                                     if (aadOdleglosciParts[ iIndex[0] ][ i ] == dMinimum)
    1509                                     {
    1510                                         // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne
    1511                                         // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[1]
    1512                                         apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = true;
    1513                                     }
    1514                                 }
    1515                                 else
    1516                                 {
    1517                                     if (aadOdleglosciParts[ i ][ iIndex[1] ] == dMinimum)
    1518                                     {
    1519                                         apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = true;
    1520                                     }
    1521                                 }
    1522                             }
    1523                         }
    1524 
    1525                         // a teraz - po znalezieniu potencjalnych elementow do dopasowania
    1526                         // dopasowujemy pierwszy z potencjalnych
    1527                         iDopasowywany = -1;
    1528                         for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[ 1 - iZDrugim ]; i++)
    1529                         {
    1530                             if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[iZDrugim]->operator[](i))
    1531                             {
    1532                                 iDopasowywany = i;
    1533                                 break;
    1534                             }
    1535                         }
    1536                         // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego
    1537                         assert((iDopasowywany >= 0) &&
    1538                                (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[ 1 - iZDrugim ]));
    1539 
    1540                         // no to juz mozemy dopasowac
    1541                         m_pMatching->Match(
    1542                                            iZDrugim,
    1543                                            aiKoniecPierwszejGrupy[ iZDrugim ] + iIndex[ iZDrugim ],
    1544                                            1 - iZDrugim,
    1545                                            aiKoniecPierwszejGrupy[ 1 - iZDrugim ] + iDopasowywany);
    1546                         DB(printf("Przypadek 2.1.: dopasowane Parts dopasowaniebz drugim: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[ iZDrugim ] + iIndex[ iZDrugim ], aiKoniecPierwszejGrupy[ 1 - iZDrugim ] + iDopasowywany);)
    1547 
    1548                         //aiKoniecPierwszejGrupy[ 1-iBezDrugiego ] + iDopasowywany ;)
    1549                         //aiKoniecPierwszejGrupy[ 1-iBezDrugiego ] + iDopasowywany ;)
    1550                         // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach
    1551                         aiRozmiarGrupy[0]--;
    1552                         aiRozmiarGrupy[1]--;
    1553 
    1554                     }
    1555                     else
    1556                     {
    1557                         // jedna z grup sie juz wyczerpala
    1558                         // wiec nie ma mozliwosci dopasowania tego drugiego Partu
    1559                         /// i trzeba poczekac na zmiane grupy
    1560                     }
    1561 
    1562                     DB(printf("Przypadek 2.\n");)
    1563 
    1564                 }// PRZYPADEK 2.
    1565                 else
    1566                 {
    1567                     // PRZYPADEK 3. Zaden z Parts nie ma na liscie drugiego
    1568                     // AKCJA. Niezalezne dopasowanie obu Parts do pierwszych ze swojej listy
    1569 
    1570                     // najpierw dopasujemy do iIndex[0] w organizmie 0
    1571                     int iDopasowywany = -1;
    1572                     // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania - w organizmie 1
    1573                     for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
    1574                     {
    1575                         if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i))
    1576                         {
    1577                             iDopasowywany = i;
    1578                             break;
    1579                         }
    1580                     }
    1581                     // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego
    1582                     assert((iDopasowywany >= 0) &&
    1583                            (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[1]));
    1584 
    1585                     // teraz wlasnie dopasowujemy
    1586                     m_pMatching->Match(
    1587                                        0,
    1588                                        aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iIndex[0],
    1589                                        1,
    1590                                        aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iDopasowywany);
    1591 
    1592                     // zmniejszamy liczbe niedopasowanych Parts
    1593                     aiRozmiarGrupy[0]--;
    1594                     aiRozmiarGrupy[1]--;
    1595 
    1596                     // debug - dopasowanie
    1597                     DB(printf("Przypadek 3.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0]
    1598                               + iIndex[0], aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iDopasowywany);)
    1599 
    1600                             // teraz dopasowujemy do iIndex[1] w organizmie 1
    1601                             iDopasowywany = -1;
    1602                     // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania - w organizmie 0
    1603                     for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
    1604                     {
    1605                         if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i))
    1606                         {
    1607                             iDopasowywany = i;
    1608                             break;
    1609                         }
    1610                     }
    1611                     // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego
    1612                     assert((iDopasowywany >= 0) &&
    1613                            (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[0]));
    1614 
    1615                     // no i teraz realizujemy dopasowanie
    1616                     m_pMatching->Match(
    1617                                        0,
    1618                                        aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iDopasowywany,
    1619                                        1,
    1620                                        aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);
    1621 
    1622                     // zmniejszamy liczbe niedopasowanych Parts
    1623                     aiRozmiarGrupy[0]--;
    1624                     aiRozmiarGrupy[1]--;
    1625 
    1626                     // debug - dopasowanie
    1627                     DB(printf("Przypadek 3.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0]
    1628                               + iDopasowywany, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);)
    1629 
    1630 
    1631                 } // PRZYPADEK 3.
    1632 
    1633             }// if (! bCzyKoniecGrupy)
    1634             else
    1635             {
    1636                 // gdy mamy już koniec grup - musimy zlikwidować tablicę aadOdleglosciParts
    1637                 // bo za chwilke skonczy sie nam petla
    1638                 for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
    1639                 {
    1640                     SAFEDELETEARRAY(aadOdleglosciParts[i]);
    1641                 }
    1642                 SAFEDELETEARRAY(aadOdleglosciParts);
    1643 
    1644                 // musimy tez usunac tablice (wektory) mozliwosci dopasowania
    1645                 SAFEDELETE(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]);
    1646                 SAFEDELETE(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]);
    1647             }
    1648         } // while (! bCzyKoniecGrupy)
    1649 
    1650         // PO DOPASOWANIU WSZYSTKIEGO Z GRUP (CO NAJMNIEJ JEDNEJ GRUPY W CAŁOŚCI)
    1651 
    1652         // gdy rozmiar ktorejkolwiek z grup dopasowania spadl do zera
    1653         // to musimy przesunac KoniecPierwszejGrupy (wszystkie dopasowane)
    1654         for (i = 0; i < 2; i++)
    1655         {
    1656             // grupy nie moga miec mniejszego niz 0 rozmiaru
    1657             assert(aiRozmiarGrupy[i] >= 0);
    1658             if (aiRozmiarGrupy[i] == 0)
    1659                 aiKoniecPierwszejGrupy[i] = aiKoniecGrupyDopasowania[i];
    1660         }
    1661 
    1662         // sprawdzenie warunku konca dopasowywania - gdy nie
    1663         // ma juz w jakims organizmie co dopasowywac
    1664         if (aiKoniecPierwszejGrupy[0] >= m_aiPartCount[0] ||
    1665                 aiKoniecPierwszejGrupy[1] >= m_aiPartCount[1])
    1666         {
    1667             iCzyDopasowane = 1;
    1668         }
    1669     } // koniec WHILE - petli dopasowania
     1036        // uniwersalne liczniki
     1037        int i, j;
     1038
     1039        assert(m_pMatching != NULL);
     1040        assert(m_pMatching->IsEmpty() == true);
     1041
     1042        // rozpoczynamy etap dopasowywania Parts w organizmach
     1043        // czy dopasowano już wszystkie Parts?
     1044        int iCzyDopasowane = 0;
     1045        // koniec grupy aktualnie dopasowywanej w każdym organizmie
     1046        int aiKoniecGrupyDopasowania[2] = { 0, 0 };
     1047        // koniec grupy już w całości dopasowanej
     1048        // (Pomiedzy tymi dwoma indeksami znajduja sie Parts w tablicy
     1049        // m_aDegrees, ktore moga byc dopasowywane (tam nadal moga
     1050        // byc tez dopasowane - ale nie musi to byc w sposob
     1051        // ciagly)
     1052        int aiKoniecPierwszejGrupy[2] = { 0, 0 };
     1053        // Tablica przechowująca odległości poszczególnych Parts z aktualnych
     1054        // grup dopasowania. Rozmiar - prostokąt o bokach równych liczbie elementów w
     1055        // dopasowywanych aktualnie grupach. Pierwszy wymiar - pierwszy organizm.
     1056        // Drugi wymiar - drugi organizm (nie zależy to od tego, który jest mniejszy).
     1057        // Wliczane w rozmiar tablicy są nawet już dopasowane elementy - tablice
     1058        // paiCzyDopasowany pamiętają stan dopasowania tych elementów.
     1059        typedef double *TPDouble;
     1060        double **aadOdleglosciParts;
     1061        // dwie tablice okreslajace Parts, ktore moga byc do siebie dopasowywane
     1062        // rozmiary: [0] - aiRozmiarCalychGrup[1]
     1063        //                       [1] - aiRozmiarCalychGrup[0]
     1064        std::vector<bool> *apvbCzyMinimalnaOdleglosc[2];
     1065        // rozmiar aktualnie dopasowywanej grupy w odpowiednim organizmie (tylko elementy
     1066        // jeszcze niedopasowane).
     1067        int aiRozmiarGrupy[2];
     1068        // rozmiar aktualnie dopasowywanych grup w odpowiednim organizmie (włączone są
     1069        // w to również elementy już dopasowane).
     1070        int aiRozmiarCalychGrup[2] = { 0, 0 };
     1071
     1072        // utworzenie tablicy rozmiarow
     1073        for (i = 0; i < 2; i++)
     1074        {
     1075                m_aiPartCount[i] = m_Mod[i]->getPartCount();
     1076        }
     1077
     1078        // DOPASOWYWANIE PARTS
     1079        while (!iCzyDopasowane)
     1080        {
     1081                // znajdz konce obu grup aktualnie dopasowywanych w obu organizmach
     1082                for (i = 0; i < 2; i++)
     1083                {
     1084                        // czyli poszukaj miejsca zmiany stopnia lub konca tablicy
     1085                        for (j = aiKoniecPierwszejGrupy[i] + 1; j < m_aiPartCount[i]; j++)
     1086                        {
     1087                                if (m_aDegrees[i][j][DEGREE] < m_aDegrees[i][j - 1][DEGREE])
     1088                                {
     1089                                        break;
     1090                                }
     1091                        }
     1092                        aiKoniecGrupyDopasowania[i] = j;
     1093
     1094                        // sprawdz poprawnosc tego indeksu
     1095                        assert((aiKoniecGrupyDopasowania[i] > 0) &&
     1096                                (aiKoniecGrupyDopasowania[i] <= m_aiPartCount[i]));
     1097
     1098                        // oblicz rozmiary całych grup - łącznie z dopasowanymi już elementami
     1099                        aiRozmiarCalychGrup[i] = aiKoniecGrupyDopasowania[i] -
     1100                                aiKoniecPierwszejGrupy[i];
     1101
     1102                        // sprawdz teraz rozmiar tej grupy w sensie liczby niedopasowanzch
     1103                        // nie moze to byc puste!
     1104                        aiRozmiarGrupy[i] = 0;
     1105                        for (j = aiKoniecPierwszejGrupy[i]; j < aiKoniecGrupyDopasowania[i]; j++)
     1106                        {
     1107                                // od poczatku do konca grupy
     1108                                if (!m_pMatching->IsMatched(i, j))
     1109                                {
     1110                                        // jesli niedopasowany, to zwieksz licznik
     1111                                        aiRozmiarGrupy[i]++;
     1112                                }
     1113                        }
     1114                        // grupa nie moze byc pusta!
     1115                        assert(aiRozmiarGrupy[i] > 0);
     1116                }
     1117
     1118                // DOPASOWYWANIE PARTS Z GRUP
     1119
     1120                // stworzenie tablicy odległości lokalnych
     1121                // stwórz pierwszy wymiar - wg rozmiaru zerowego organizmu
     1122                aadOdleglosciParts = new TPDouble[aiRozmiarCalychGrup[0]];
     1123                assert(aadOdleglosciParts != NULL);
     1124                // stwórz drugi wymiar - wg rozmiaru drugiego organizmu
     1125                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
     1126                {
     1127                        aadOdleglosciParts[i] = new double[aiRozmiarCalychGrup[1]];
     1128                        assert(aadOdleglosciParts[i] != NULL);
     1129                }
     1130
     1131                // stworzenie tablic mozliwosci dopasowania (indykatorow minimalnej odleglosci)
     1132                apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0] = new std::vector<bool>(aiRozmiarCalychGrup[1], false);
     1133                apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1] = new std::vector<bool>(aiRozmiarCalychGrup[0], false);
     1134                // sprawdz stworzenie tablic
     1135                assert(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0] != NULL);
     1136                assert(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1] != NULL);
     1137
     1138                // wypełnienie elementów macierzy (i,j) odległościami pomiędzy
     1139                // odpowiednimi Parts: (i) w organizmie 0 i (j) w organizmie 1.
     1140                // UWAGA! Uwzględniamy tylko te Parts, które nie są jeszcze dopasowane
     1141                // (reszta to byłaby po prostu strata czasu).
     1142                int iDeg, iNeu; // ilościowe określenie różnic stopnia, liczby neuronów i połączeń Parts
     1143                //int iNIt;
     1144                double dGeo; // ilościowe określenie różnic geometrycznych pomiędzy Parts
     1145                // indeksy konkretnych Parts - indeksy sa ZERO-BASED, choć właściwy dostep
     1146                // do informacji o Part wymaga dodania aiKoniecPierwszejGrupy[]
     1147                // tylko aadOdleglosciParts[][] indeksuje sie bezposrednio zawartoscia iIndex[]
     1148                int iIndex[2];
     1149                int iPartIndex[2] = { -1, -1 }; // at [iModel]: original index of a Part for the specified model (iModel)
     1150
     1151                // debug - wypisz zakres dopasowywanych indeksow
     1152                DB(printf("Organizm 0: grupa: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0],
     1153                        aiKoniecGrupyDopasowania[0]);)
     1154                        DB(printf("Organizm 1: grupa: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[1],
     1155                        aiKoniecGrupyDopasowania[1]);)
     1156
     1157                        for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
     1158                        {
     1159
     1160                        // iterujemy i - Parts organizmu 0
     1161                        // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[0])
     1162
     1163                        if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i)))
     1164                        {
     1165                                // interesuja nas tylko te niedopasowane jeszcze (i)
     1166                                for (j = 0; j < aiRozmiarCalychGrup[1]; j++)
     1167                                {
     1168
     1169                                        // iterujemy j - Parts organizmu 1
     1170                                        // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[1])
     1171
     1172                                        if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j)))
     1173                                        {
     1174                                                // interesuja nas tylko te niedopasowane jeszcze (j)
     1175                                                // teraz obliczymy lokalne różnice pomiędzy Parts
     1176                                                iDeg = abs(m_aDegrees[0][aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i][1]
     1177                                                        - m_aDegrees[1][aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j][1]);
     1178
     1179                                                //iNit currently is not a component of distance measure           
     1180                                                //iNIt = abs(m_aDegrees[0][ aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i ][2]
     1181                                                //           - m_aDegrees[1][ aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j ][2]);
     1182
     1183                                                iNeu = abs(m_aDegrees[0][aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i][3]
     1184                                                        - m_aDegrees[1][aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j][3]);
     1185
     1186                                                // obliczenie także lokalnych różnic geometrycznych pomiędzy Parts
     1187                                                // find original indices of Parts for both of the models
     1188                                                iPartIndex[0] = m_aDegrees[0][aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i][0];
     1189                                                iPartIndex[1] = m_aDegrees[1][aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j][0];
     1190                                                // now compute the geometrical distance of these Parts (use m_aPositions
     1191                                                // which should be computed by SVD)
     1192                                                Pt3D Part0Pos(m_aPositions[0][iPartIndex[0]]);
     1193                                                Pt3D Part1Pos(m_aPositions[1][iPartIndex[1]]);
     1194                                                dGeo = m_adFactors[3] == 0 ? 0 : Part0Pos.distanceTo(Part1Pos); //no need to compute distane when m_dDG weight is 0
     1195
     1196                                                // tutaj prawdopodobnie należy jeszcze dodać sprawdzanie
     1197                                                // identyczności pozostałych własności (oprócz geometrii)
     1198                                                // - żeby móc stwierdzić w ogóle identyczność Parts
     1199
     1200                                                // i ostateczna odleglosc indukowana przez te roznice
     1201                                                // (tutaj nie ma różnicy w liczbie wszystkich wierzchołków)
     1202                                                aadOdleglosciParts[i][j] = m_adFactors[1] * double(iDeg) +
     1203                                                        m_adFactors[2] * double(iNeu) +
     1204                                                        m_adFactors[3] * dGeo;
     1205                                                DB(printf("Parts Distance (%2i,%2i) = %.3lf\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i,
     1206                                                        aiKoniecPierwszejGrupy[1] + j, aadOdleglosciParts[i][j]);)
     1207                                                        DB(printf("Parts geometrical distance = %.20lf\n", dGeo);)
     1208                                                        DB(printf("Pos0: (%.3lf %.3lf %.3lf)\n", Part0Pos.x, Part0Pos.y, Part0Pos.z);)
     1209                                                        DB(printf("Pos1: (%.3lf %.3lf %.3lf)\n", Part1Pos.x, Part1Pos.y, Part1Pos.z);)
     1210                                        }
     1211                                }
     1212                        }
     1213                        }
     1214
     1215                // tutaj - sprawdzic tylko, czy tablica odleglosci lokalnych jest poprawnie obliczona
     1216
     1217                // WYKORZYSTANIE TABLICY ODLEGLOSCI DO BUDOWY DOPASOWANIA
     1218
     1219                // trzeba raczej iterować aż do zebrania wszystkich możliwych dopasowań w grupie
     1220                // dlatego wprowadzamy dodatkowa zmienna - czy skonczyla sie juz grupa
     1221                bool bCzyKoniecGrupy = false;
     1222                while (!bCzyKoniecGrupy)
     1223                {
     1224                        for (i = 0; i < 2; i++)
     1225                        {
     1226                                // iterujemy (i) po organizmach
     1227                                // szukamy najpierw jakiegoś niedopasowanego jeszcze Part w organizmach
     1228
     1229                                // zakładamy, że nie ma takiego Part
     1230                                iIndex[i] = -1;
     1231
     1232                                for (j = 0; j < aiRozmiarCalychGrup[i]; j++)
     1233                                {
     1234                                        // iterujemy (j) - Parts organizmu (i)
     1235                                        // (indeks podstawowy - aiKoniecPierwszejGrupy[0])
     1236                                        if (!(m_pMatching->IsMatched(i, aiKoniecPierwszejGrupy[i] + j)))
     1237                                        {
     1238                                                // gdy mamy w tej grupie jakis niedopasowany element, to ustawiamy
     1239                                                // iIndex[i] (chcemy w zasadzie pierwszy taki)
     1240                                                iIndex[i] = j;
     1241                                                break;
     1242                                        }
     1243                                }
     1244
     1245                                // sprawdzamy, czy w ogole znaleziono taki Part
     1246                                if (iIndex[i] < 0)
     1247                                {
     1248                                        // gdy nie znaleziono takiego Part - mamy koniec dopasowywania w
     1249                                        // tych grupach
     1250                                        bCzyKoniecGrupy = true;
     1251                                }
     1252                                // sprawdz poprawnosc indeksu niedopasowanego Part - musi byc w aktualnej grupie
     1253                                assert((iIndex[i] >= -1) && (iIndex[i] < aiRozmiarCalychGrup[i]));
     1254                        }
     1255
     1256
     1257                        // teraz mamy sytuacje:
     1258                        // - mamy w iIndex[0] i iIndex[1] indeksy pierwszych niedopasowanych Part
     1259                        //              w organizmach, albo
     1260                        // - nie ma w ogóle już czego dopasowywać (należy przejść do innej grupy)
     1261                        if (!bCzyKoniecGrupy)
     1262                        {
     1263                                // gdy nie ma jeszcze końca żadnej z grup - możemy dopasowywać
     1264                                // najpierw wyszukujemy w tablicy minimum odległości od tych
     1265                                // wyznaczonych Parts
     1266
     1267                                // najpierw wyczyscimy wektory potencjalnych dopasowan
     1268                                // dla organizmu 1 (o rozmiarze grupy z 0)
     1269                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
     1270                                {
     1271                                        apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = false;
     1272                                }
     1273                                // dla organizmu 0 (o rozmiarze grup z 1)
     1274                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
     1275                                {
     1276                                        apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = false;
     1277                                }
     1278
     1279                                // szukanie minimum dla Part o indeksie iIndex[0] w organizmie 0
     1280                                // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 1
     1281                                // zakładamy, że nie znaleŸliśmy jeszcze minimum
     1282                                double dMinimum = HUGE_VAL;
     1283                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
     1284                                {
     1285                                        if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + i)))
     1286                                        {
     1287
     1288                                                // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod
     1289                                                // niedopasowanych jeszcze Parts
     1290                                                if (aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] < dMinimum)
     1291                                                {
     1292                                                        dMinimum = aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i];
     1293                                                }
     1294
     1295                                                // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double
     1296                                                assert(aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] < HUGE_VAL);
     1297                                        }
     1298                                }
     1299                                // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego
     1300                                assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL));
     1301
     1302                                // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja
     1303                                // rzeczywiscie te minimalna odleglosc do Part iIndex[0] w organizmie 0
     1304                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
     1305                                {
     1306                                        if (!(m_pMatching->IsMatched(1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + i)))
     1307                                        {
     1308                                                if (aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] == dMinimum)
     1309                                                {
     1310                                                        // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne
     1311                                                        // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[0]
     1312                                                        apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = true;
     1313                                                }
     1314
     1315                                                // sprawdz poprawnosc znalezionego wczesniej minimum
     1316                                                assert(aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] >= dMinimum);
     1317                                        }
     1318                                }
     1319
     1320                                // podobnie szukamy minimum dla Part o indeksie iIndex[1] w organizmie 1
     1321                                // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 0
     1322                                dMinimum = HUGE_VAL;
     1323                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
     1324                                {
     1325                                        if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i)))
     1326                                        {
     1327                                                // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod
     1328                                                // niedopasowanych jeszcze Parts
     1329                                                if (aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] < dMinimum)
     1330                                                {
     1331                                                        dMinimum = aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]];
     1332                                                }
     1333                                                // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double
     1334                                                assert(aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] < HUGE_VAL);
     1335                                        }
     1336                                }
     1337                                // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego
     1338                                assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL));
     1339
     1340                                // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja
     1341                                // rzeczywiscie te minimalne odleglosci do Part iIndex[1] w organizmie 1
     1342                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
     1343                                {
     1344                                        if (!(m_pMatching->IsMatched(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + i)))
     1345                                        {
     1346                                                if (aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] == dMinimum)
     1347                                                {
     1348                                                        // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne
     1349                                                        // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[1]
     1350                                                        apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = true;
     1351                                                }
     1352
     1353                                                // sprawdz poprawnosc znalezionego wczesniej minimum
     1354                                                assert(aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] >= dMinimum);
     1355                                        }
     1356                                }
     1357
     1358                                // teraz mamy juz poszukane potencjalne grupy dopasowania - musimy
     1359                                // zdecydowac, co do czego dopasujemy!
     1360                                // szukamy Part iIndex[0] posrod mozliwych do dopasowania dla Part iIndex[1]
     1361                                // szukamy takze Part iIndex[1] posrod mozliwych do dopasowania dla Part iIndex[0]
     1362                                bool PartZ1NaLiscie0 = apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](iIndex[1]);
     1363                                bool PartZ0NaLiscie1 = apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](iIndex[0]);
     1364
     1365                                if (PartZ1NaLiscie0 && PartZ0NaLiscie1)
     1366                                {
     1367                                        // PRZYPADEK 1. Oba Parts maja sie wzajemnie na listach mozliwych
     1368                                        // dopasowan.
     1369                                        // AKCJA. Dopasowanie wzajemne do siebie.
     1370
     1371                                        m_pMatching->Match(0, aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iIndex[0],
     1372                                                1, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);
     1373
     1374                                        // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach
     1375                                        aiRozmiarGrupy[0]--;
     1376                                        aiRozmiarGrupy[1]--;
     1377                                        // debug - co zostalo dopasowane
     1378                                        DB(printf("Przypadek 1.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0]
     1379                                                + iIndex[0], aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);)
     1380
     1381                                }// PRZYPADEK 1.
     1382                                else
     1383                                        if (PartZ1NaLiscie0 || PartZ0NaLiscie1)
     1384                                        {
     1385                                        // PRZYPADEK 2. Tylko jeden z Parts ma drugiego na swojej liscie
     1386                                        // mozliwych dopasowan
     1387                                        // AKCJA. Dopasowanie jednego jest proste (tego, ktory nie ma
     1388                                        // na swojej liscie drugiego). Dla tego drugiego nalezy powtorzyc
     1389                                        // duza czesc obliczen (znalezc mu nowa mozliwa pare)
     1390
     1391                                        // indeks organizmu, ktorego Part nie ma dopasowywanego Part
     1392                                        // z drugiego organizmu na swojej liscie
     1393                                        int iBezDrugiego;
     1394
     1395                                        // okreslenie indeksu organizmu z dopasowywanym Part
     1396                                        if (!PartZ1NaLiscie0)
     1397                                        {
     1398                                                iBezDrugiego = 0;
     1399                                        }
     1400                                        else
     1401                                        {
     1402                                                iBezDrugiego = 1;
     1403                                        }
     1404                                        // sprawdz indeks organizmu
     1405                                        assert((iBezDrugiego == 0) || (iBezDrugiego == 1));
     1406
     1407                                        int iDopasowywany = -1;
     1408                                        // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania
     1409                                        for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1 - iBezDrugiego]; i++)
     1410                                        {
     1411                                                if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[iBezDrugiego]->operator[](i))
     1412                                                {
     1413                                                        iDopasowywany = i;
     1414                                                        break;
     1415                                                }
     1416                                        }
     1417                                        // sprawdz poprawnosc indeksu dopasowywanego (musimy cos znalezc!)
     1418                                        // nieujemny i w odpowiedniej grupie!
     1419                                        assert((iDopasowywany >= 0) &&
     1420                                                (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[1 - iBezDrugiego]));
     1421
     1422                                        // znalezlismy 1. Part z listy dopasowania - dopasowujemy!
     1423                                        m_pMatching->Match(
     1424                                                iBezDrugiego,
     1425                                                aiKoniecPierwszejGrupy[iBezDrugiego] + iIndex[iBezDrugiego],
     1426                                                1 - iBezDrugiego,
     1427                                                aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iBezDrugiego] + iDopasowywany);
     1428                                        DB(printf("Przypadek 2.1.: dopasowane Parts dopasowanie bez drugiego: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[iBezDrugiego] + iIndex[iBezDrugiego],
     1429                                                aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iBezDrugiego] + iDopasowywany);)
     1430
     1431                                                // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach
     1432                                                aiRozmiarGrupy[0]--;
     1433                                        aiRozmiarGrupy[1]--;
     1434
     1435                                        // sprawdz, czy jest szansa dopasowania tego Part z drugiej strony
     1436                                        // (ktora miala mozliwosc dopasowania tego Part z poprzedniego organizmu)
     1437                                        if ((aiRozmiarGrupy[0] > 0) && (aiRozmiarGrupy[1] > 0))
     1438                                        {
     1439                                                // jesli grupy sie jeszcze nie wyczrpaly
     1440                                                // to jest mozliwosc dopasowania w organizmie
     1441
     1442                                                int iZDrugim = 1 - iBezDrugiego;
     1443                                                // sprawdz indeks organizmu
     1444                                                assert((iZDrugim == 0) || (iZDrugim == 1));
     1445
     1446                                                // bedziemy szukac minimum wsrod niedopasowanych - musimy wykasowac
     1447                                                // poprzednie obliczenia minimum
     1448                                                // dla organizmu 1 (o rozmiarze grupy z 0)
     1449                                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
     1450                                                {
     1451                                                        apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = false;
     1452                                                }
     1453                                                // dla organizmu 0 (o rozmiarze grup z 1)
     1454                                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
     1455                                                {
     1456                                                        apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = false;
     1457                                                }
     1458
     1459                                                // szukamy na nowo minimum dla Part o indeksie iIndex[ iZDrugim ] w organizmie iZDrugim
     1460                                                // wsrod niedopasowanych Parts z organizmu 1 - iZDrugim
     1461                                                dMinimum = HUGE_VAL;
     1462                                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1 - iZDrugim]; i++)
     1463                                                {
     1464                                                        if (!(m_pMatching->IsMatched(
     1465                                                                1 - iZDrugim,
     1466                                                                aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iZDrugim] + i)))
     1467                                                        {
     1468                                                                // szukamy minimum obliczonej lokalnej odleglosci tylko wsrod
     1469                                                                // niedopasowanych jeszcze Parts
     1470                                                                if (iZDrugim == 0)
     1471                                                                {
     1472                                                                        // teraz niestety musimy rozpoznac odpowiedni organizm
     1473                                                                        // zeby moc indeksowac niesymetryczna tablice
     1474                                                                        if (aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] < dMinimum)
     1475                                                                        {
     1476                                                                                dMinimum = aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i];
     1477                                                                        }
     1478                                                                        // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double
     1479                                                                        assert(aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] < HUGE_VAL);
     1480
     1481                                                                }
     1482                                                                else
     1483                                                                {
     1484                                                                        if (aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] < dMinimum)
     1485                                                                        {
     1486                                                                                dMinimum = aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]];
     1487                                                                        }
     1488                                                                        // przy okazji - sprawdz, czy HUGE_VAL jest rzeczywiscie max dla double
     1489                                                                        assert(aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] < HUGE_VAL);
     1490                                                                }
     1491                                                        }
     1492                                                }
     1493                                                // sprawdz, czy minimum znaleziono - musi takie byc, bo jest cos niedopasowanego
     1494                                                assert((dMinimum >= 0.0) && (dMinimum < HUGE_VAL));
     1495
     1496                                                // teraz zaznaczamy w tablicy te wszystkie Parts, ktore maja
     1497                                                // rzeczywiscie te minimalne odleglosci do Part w organizmie iZDrugim
     1498                                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1 - iZDrugim]; i++)
     1499                                                {
     1500                                                        if (!(m_pMatching->IsMatched(
     1501                                                                1 - iZDrugim,
     1502                                                                aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iZDrugim] + i)))
     1503                                                        {
     1504                                                                if (iZDrugim == 0)
     1505                                                                {
     1506                                                                        // teraz niestety musimy rozpoznac odpowiedni organizm
     1507                                                                        // zeby moc indeksowac niesymetryczna tablice
     1508                                                                        if (aadOdleglosciParts[iIndex[0]][i] == dMinimum)
     1509                                                                        {
     1510                                                                                // jesli w danym miejscu tablicy odleglosci jest faktyczne
     1511                                                                                // minimum odleglosci, to mamy potencjalna pare dla iIndex[1]
     1512                                                                                apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i) = true;
     1513                                                                        }
     1514                                                                }
     1515                                                                else
     1516                                                                {
     1517                                                                        if (aadOdleglosciParts[i][iIndex[1]] == dMinimum)
     1518                                                                        {
     1519                                                                                apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i) = true;
     1520                                                                        }
     1521                                                                }
     1522                                                        }
     1523                                                }
     1524
     1525                                                // a teraz - po znalezieniu potencjalnych elementow do dopasowania
     1526                                                // dopasowujemy pierwszy z potencjalnych
     1527                                                iDopasowywany = -1;
     1528                                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1 - iZDrugim]; i++)
     1529                                                {
     1530                                                        if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[iZDrugim]->operator[](i))
     1531                                                        {
     1532                                                                iDopasowywany = i;
     1533                                                                break;
     1534                                                        }
     1535                                                }
     1536                                                // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego
     1537                                                assert((iDopasowywany >= 0) &&
     1538                                                        (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[1 - iZDrugim]));
     1539
     1540                                                // no to juz mozemy dopasowac
     1541                                                m_pMatching->Match(
     1542                                                        iZDrugim,
     1543                                                        aiKoniecPierwszejGrupy[iZDrugim] + iIndex[iZDrugim],
     1544                                                        1 - iZDrugim,
     1545                                                        aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iZDrugim] + iDopasowywany);
     1546                                                DB(printf("Przypadek 2.1.: dopasowane Parts dopasowaniebz drugim: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[iZDrugim] + iIndex[iZDrugim], aiKoniecPierwszejGrupy[1 - iZDrugim] + iDopasowywany);)
     1547
     1548                                                        //aiKoniecPierwszejGrupy[ 1-iBezDrugiego ] + iDopasowywany ;)
     1549                                                        //aiKoniecPierwszejGrupy[ 1-iBezDrugiego ] + iDopasowywany ;)
     1550                                                        // zmniejsz liczby niedopasowanych elementow w grupach
     1551                                                        aiRozmiarGrupy[0]--;
     1552                                                aiRozmiarGrupy[1]--;
     1553
     1554                                        }
     1555                                        else
     1556                                        {
     1557                                                // jedna z grup sie juz wyczerpala
     1558                                                // wiec nie ma mozliwosci dopasowania tego drugiego Partu
     1559                                                /// i trzeba poczekac na zmiane grupy
     1560                                        }
     1561
     1562                                        DB(printf("Przypadek 2.\n");)
     1563
     1564                                        }// PRZYPADEK 2.
     1565                                        else
     1566                                        {
     1567                                                // PRZYPADEK 3. Zaden z Parts nie ma na liscie drugiego
     1568                                                // AKCJA. Niezalezne dopasowanie obu Parts do pierwszych ze swojej listy
     1569
     1570                                                // najpierw dopasujemy do iIndex[0] w organizmie 0
     1571                                                int iDopasowywany = -1;
     1572                                                // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania - w organizmie 1
     1573                                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[1]; i++)
     1574                                                {
     1575                                                        if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]->operator[](i))
     1576                                                        {
     1577                                                                iDopasowywany = i;
     1578                                                                break;
     1579                                                        }
     1580                                                }
     1581                                                // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego
     1582                                                assert((iDopasowywany >= 0) &&
     1583                                                        (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[1]));
     1584
     1585                                                // teraz wlasnie dopasowujemy
     1586                                                m_pMatching->Match(
     1587                                                        0,
     1588                                                        aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iIndex[0],
     1589                                                        1,
     1590                                                        aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iDopasowywany);
     1591
     1592                                                // zmniejszamy liczbe niedopasowanych Parts
     1593                                                aiRozmiarGrupy[0]--;
     1594                                                aiRozmiarGrupy[1]--;
     1595
     1596                                                // debug - dopasowanie
     1597                                                DB(printf("Przypadek 3.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0]
     1598                                                        + iIndex[0], aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iDopasowywany);)
     1599
     1600                                                        // teraz dopasowujemy do iIndex[1] w organizmie 1
     1601                                                        iDopasowywany = -1;
     1602                                                // poszukujemy pierwszego z listy dopasowania - w organizmie 0
     1603                                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
     1604                                                {
     1605                                                        if (apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]->operator[](i))
     1606                                                        {
     1607                                                                iDopasowywany = i;
     1608                                                                break;
     1609                                                        }
     1610                                                }
     1611                                                // musielismy znalezc jakiegos dopasowywanego
     1612                                                assert((iDopasowywany >= 0) &&
     1613                                                        (iDopasowywany < aiRozmiarCalychGrup[0]));
     1614
     1615                                                // no i teraz realizujemy dopasowanie
     1616                                                m_pMatching->Match(
     1617                                                        0,
     1618                                                        aiKoniecPierwszejGrupy[0] + iDopasowywany,
     1619                                                        1,
     1620                                                        aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);
     1621
     1622                                                // zmniejszamy liczbe niedopasowanych Parts
     1623                                                aiRozmiarGrupy[0]--;
     1624                                                aiRozmiarGrupy[1]--;
     1625
     1626                                                // debug - dopasowanie
     1627                                                DB(printf("Przypadek 3.: dopasowane Parts: (%2i, %2i)\n", aiKoniecPierwszejGrupy[0]
     1628                                                        + iDopasowywany, aiKoniecPierwszejGrupy[1] + iIndex[1]);)
     1629
     1630
     1631                                        } // PRZYPADEK 3.
     1632
     1633                        }// if (! bCzyKoniecGrupy)
     1634                        else
     1635                        {
     1636                                // gdy mamy już koniec grup - musimy zlikwidować tablicę aadOdleglosciParts
     1637                                // bo za chwilke skonczy sie nam petla
     1638                                for (i = 0; i < aiRozmiarCalychGrup[0]; i++)
     1639                                {
     1640                                        SAFEDELETEARRAY(aadOdleglosciParts[i]);
     1641                                }
     1642                                SAFEDELETEARRAY(aadOdleglosciParts);
     1643
     1644                                // musimy tez usunac tablice (wektory) mozliwosci dopasowania
     1645                                SAFEDELETE(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[0]);
     1646                                SAFEDELETE(apvbCzyMinimalnaOdleglosc[1]);
     1647                        }
     1648                } // while (! bCzyKoniecGrupy)
     1649
     1650                // PO DOPASOWANIU WSZYSTKIEGO Z GRUP (CO NAJMNIEJ JEDNEJ GRUPY W CAŁOŚCI)
     1651
     1652                // gdy rozmiar ktorejkolwiek z grup dopasowania spadl do zera
     1653                // to musimy przesunac KoniecPierwszejGrupy (wszystkie dopasowane)
     1654                for (i = 0; i < 2; i++)
     1655                {
     1656                        // grupy nie moga miec mniejszego niz 0 rozmiaru
     1657                        assert(aiRozmiarGrupy[i] >= 0);
     1658                        if (aiRozmiarGrupy[i] == 0)
     1659                                aiKoniecPierwszejGrupy[i] = aiKoniecGrupyDopasowania[i];
     1660                }
     1661
     1662                // sprawdzenie warunku konca dopasowywania - gdy nie
     1663                // ma juz w jakims organizmie co dopasowywac
     1664                if (aiKoniecPierwszejGrupy[0] >= m_aiPartCount[0] ||
     1665                        aiKoniecPierwszejGrupy[1] >= m_aiPartCount[1])
     1666                {
     1667                        iCzyDopasowane = 1;
     1668                }
     1669        } // koniec WHILE - petli dopasowania
    16701670}
    16711671
    16721672/** Matches Parts in both organisms so that computation of similarity is possible.
    1673     New algorithm (assures symmetry of the similarity measure) with geometry
    1674     taken into consideration.
    1675     Assumptions:
    1676     - Models (m_Mod) are created and available.
    1677         - Matching (m_pMatching) is created, but empty
    1678         Exit conditions:
    1679         - Matching (m_pMatching) is full
    1680         @return 1 if success, 0 otherwise
    1681  */
     1673        New algorithm (assures symmetry of the similarity measure) with geometry
     1674        taken into consideration.
     1675        Assumptions:
     1676        - Models (m_Mod) are created and available.
     1677        - Matching (m_pMatching) is created, but empty
     1678        Exit conditions:
     1679        - Matching (m_pMatching) is full
     1680        @return 1 if success, 0 otherwise
     1681        */
    16821682int ModelSimil::MatchPartsGeometry()
    16831683{
    1684     // zaloz, ze sa modele i sa poprawne
    1685     assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
    1686     assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
    1687 
    1688     if (!CreatePartInfoTables())
    1689         return 0;
    1690     if (!CountPartDegrees())
    1691         return 0;
    1692     if (!GetPartPositions())
    1693     {
    1694         return 0;
    1695     }
    1696     if (!CountPartNeurons())
    1697         return 0;
    1698 
    1699 
    1700     if (m_adFactors[3] > 0)
    1701     {
    1702         if (!ComputePartsPositionsBySVD())
    1703         {
    1704             return 0;
    1705         }
    1706     }
    1707 
    1708     DB(printf("Przed sortowaniem:\n");)
    1709     DB(_PrintDegrees(0);)
    1710     DB(_PrintDegrees(1);)
    1711 
    1712     if (!SortPartInfoTables())
    1713         return 0;
    1714 
    1715     DB(printf("Po sortowaniu:\n");)
    1716     DB(_PrintDegrees(0);)
    1717     DB(_PrintDegrees(1);)
    1718 
    1719     if (m_adFactors[3] > 0)
    1720     {
    1721         // tutaj zacznij pętlę po przekształceniach  geometrycznych
    1722         const int NO_OF_TRANSFORM = 8; // liczba transformacji geometrycznych (na razie tylko ID i O_YZ)
    1723         // tablice transformacji współrzędnych; nie są to dokładnie tablice tranformacji, ale raczej tablice PRZEJŚĆ
    1724         // pomiędzy transformacjami;
    1725         // wartości orginalne transformacji dOrig uzyskuje się przez:
    1726         // for ( iTrans = 0; iTrans <= TRANS_INDEX; iTrans++ ) dOrig *= dMul[ iTrans ];
    1727         //const char *szTransformNames[NO_OF_TRANSFORM] = { "ID", "S_yz", "S_xz", "S_xy", "R180_z", "R180_y", "R180_z", "S_(0,0,0)" };
    1728         const int dMulX[ NO_OF_TRANSFORM ] = {1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1};
    1729         const int dMulY[ NO_OF_TRANSFORM ] = {1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1};
    1730         const int dMulZ[ NO_OF_TRANSFORM ] = {1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1};
     1684        // zaloz, ze sa modele i sa poprawne
     1685        assert((m_Mod[0] != NULL) && (m_Mod[1] != NULL));
     1686        assert(m_Mod[0]->isValid() && m_Mod[1]->isValid());
     1687
     1688        if (!CreatePartInfoTables())
     1689                return 0;
     1690        if (!CountPartDegrees())
     1691                return 0;
     1692        if (!GetPartPositions())
     1693        {
     1694                return 0;
     1695        }
     1696        if (!CountPartNeurons())
     1697                return 0;
     1698
     1699
     1700        if (m_adFactors[3] > 0)
     1701        {
     1702                if (!ComputePartsPositionsBySVD())
     1703                {
     1704                        return 0;
     1705                }
     1706        }
     1707
     1708        DB(printf("Przed sortowaniem:\n");)
     1709                DB(_PrintDegrees(0);)
     1710                DB(_PrintDegrees(1);)
     1711
     1712                if (!SortPartInfoTables())
     1713                        return 0;
     1714
     1715        DB(printf("Po sortowaniu:\n");)
     1716                DB(_PrintDegrees(0);)
     1717                DB(_PrintDegrees(1);)
     1718
     1719                if (m_adFactors[3] > 0)
     1720                {
     1721                // tutaj zacznij pętlę po przekształceniach  geometrycznych
     1722                const int NO_OF_TRANSFORM = 8; // liczba transformacji geometrycznych (na razie tylko ID i O_YZ)
     1723                // tablice transformacji współrzędnych; nie są to dokładnie tablice tranformacji, ale raczej tablice PRZEJŚĆ
     1724                // pomiędzy transformacjami;
     1725                // wartości orginalne transformacji dOrig uzyskuje się przez:
     1726                // for ( iTrans = 0; iTrans <= TRANS_INDEX; iTrans++ ) dOrig *= dMul[ iTrans ];
     1727                //const char *szTransformNames[NO_OF_TRANSFORM] = { "ID", "S_yz", "S_xz", "S_xy", "R180_z", "R180_y", "R180_z", "S_(0,0,0)" };
     1728                const int dMulX[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1 };
     1729                const int dMulY[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1 };
     1730                const int dMulZ[NO_OF_TRANSFORM] = { 1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, 1 };
    17311731
    17321732#ifdef max
    1733  #undef max //this macro would conflict with line below
     1733#undef max //this macro would conflict with line below
    17341734#endif
    1735         double dMinSimValue = std::numeric_limits<double>::max(); // minimum value of similarity
    1736         int iMinSimTransform = -1; // index of the transformation with the minimum similarity
    1737         SimilMatching *pMinSimMatching = NULL; // matching with the minimum value of similarity
    1738 
    1739         // remember the original positions of model 0 as computed by SVD in order to restore them later, after
    1740         // all transformations have been computed
    1741         Pt3D *StoredPositions = NULL; // array of positions of Parts, for one (0th) model
    1742         // create the stored positions
    1743         StoredPositions = new Pt3D[ m_Mod[ 0 ]->getPartCount() ];
    1744         assert(StoredPositions != NULL);
    1745         // copy the original positions of model 0 (store them)
    1746         int iPart; // a counter of Parts
    1747         for (iPart = 0; iPart < m_Mod[ 0 ]->getPartCount(); iPart++)
    1748         {
    1749             StoredPositions[ iPart ].x = m_aPositions[ 0 ][ iPart ].x;
    1750             StoredPositions[ iPart ].y = m_aPositions[ 0 ][ iPart ].y;
    1751             StoredPositions[ iPart ].z = m_aPositions[ 0 ][ iPart ].z;
    1752         }
    1753         // now the original positions of model 0 are stored
    1754 
    1755 
    1756         int iTransform; // a counter of geometric transformations
    1757         for (iTransform = 0; iTransform < NO_OF_TRANSFORM; iTransform++)
    1758         {
    1759             // for each geometric transformation to be done
    1760             // entry conditions:
    1761             // - models (m_Mod) exist and are available
    1762             // - matching (m_pMatching) exists and is empty
    1763             // - all properties are created and available (m_aDegrees and m_aPositions)
    1764 
    1765             // recompute geometric properties according to the transformation iTransform
    1766             // but only for model 0
    1767             for (iPart = 0; iPart < m_Mod[ 0 ]->getPartCount(); iPart++)
    1768             {
    1769                 // for each iPart, a part of the model iMod
    1770                 m_aPositions[ 0 ][ iPart ].x *= dMulX[ iTransform ];
    1771                 m_aPositions[ 0 ][ iPart ].y *= dMulY[ iTransform ];
    1772                 m_aPositions[ 0 ][ iPart ].z *= dMulZ[ iTransform ];
    1773             }
    1774             // now the positions are recomputed
    1775             ComputeMatching();
    1776 
    1777             // teraz m_pMatching istnieje i jest pełne
    1778             assert(m_pMatching != NULL);
    1779             assert(m_pMatching->IsFull() == true);
    1780 
    1781             // wykorzystaj to dopasowanie i geometrię do obliczenia tymczasowej wartości miary
    1782             int iTempRes = CountPartsDistance();
    1783             // załóż sukces
    1784             assert(iTempRes == 1);
    1785             double dCurrentSim = m_adFactors[0] * double(m_iDV) +
    1786                     m_adFactors[1] * double(m_iDD) +
    1787                     m_adFactors[2] * double(m_iDN) +
    1788                     m_adFactors[3] * double(m_dDG);
    1789             // załóż poprawną wartość podobieństwa
    1790             assert(dCurrentSim >= 0.0);
    1791 
    1792             // porównaj wartość obliczoną z dotychczasowym minimum
    1793             if (dCurrentSim < dMinSimValue)
    1794             {
    1795                 // jeśli uzyskano mniejszą wartość dopasowania,
    1796                 // to zapamiętaj to przekształcenie geometryczne i dopasowanie
    1797                 dMinSimValue = dCurrentSim;
    1798                 iMinSimTransform = iTransform;
    1799                 SAFEDELETE(pMinSimMatching);
    1800                 pMinSimMatching = new SimilMatching(*m_pMatching);
    1801                 assert(pMinSimMatching != NULL);
    1802             }
    1803 
    1804             // teraz już można usunąć stare dopasowanie (dla potrzeb następnego przebiegu pętli)
    1805             m_pMatching->Empty();
    1806         } // for ( iTransform )
    1807 
    1808         // po pętli przywróć najlepsze dopasowanie
    1809         delete m_pMatching;
    1810         m_pMatching = pMinSimMatching;
    1811 
    1812         DB(printf("Matching has been chosen!\n");)
    1813                 // print the name of the chosen transformation:
    1814                 // printf("Chosen transformation: %s\n", szTransformNames[ iMinSimTransform ] );
    1815 
    1816                 // i przywróć jednocześnie pozycje Parts modelu 0 dla tego dopasowania
    1817                 // - najpierw przywroc Parts pozycje orginalne, po SVD
    1818         for (iPart = 0; iPart < m_Mod[ 0 ]->getPartCount(); iPart++)
    1819         {
    1820             m_aPositions[ 0 ][ iPart ].x = StoredPositions[ iPart ].x;
    1821             m_aPositions[ 0 ][ iPart ].y = StoredPositions[ iPart ].y;
    1822             m_aPositions[ 0 ][ iPart ].z = StoredPositions[ iPart ].z;
    1823         }
    1824         // - usun teraz zapamietane pozycje Parts
    1825         delete [] StoredPositions;
    1826         // - a teraz oblicz na nowo wspolrzedne wlasciwego przeksztalcenia dla model 0
    1827         for (iTransform = 0; iTransform <= iMinSimTransform; iTransform++)
    1828         {
    1829             // for each transformation before and INCLUDING iMinTransform
    1830             // do the transformation (only model 0)
    1831             for (iPart = 0; iPart < m_Mod[ 0 ]->getPartCount(); iPart++)
    1832             {
    1833                 m_aPositions[ 0 ][ iPart ].x *= dMulX[ iTransform ];
    1834                 m_aPositions[ 0 ][ iPart ].y *= dMulY[ iTransform ];
    1835                 m_aPositions[ 0 ][ iPart ].z *= dMulZ[ iTransform ];
    1836             }
    1837         }
    1838 
    1839     }
    1840     else
    1841     {
    1842         ComputeMatching();
    1843     }
    1844     // teraz dopasowanie musi byc pelne - co najmniej w jednym organizmie musza byc
    1845     // wszystkie elementy dopasowane
    1846     assert(m_pMatching->IsFull() == true);
    1847 
    1848     //    _PrintDegrees(0);
    1849     //    _PrintDegrees(1);
    1850 
    1851     DB(_PrintPartsMatching();)
    1852 
    1853 
    1854     return 1;
     1735                double dMinSimValue = std::numeric_limits<double>::max(); // minimum value of similarity
     1736                int iMinSimTransform = -1; // index of the transformation with the minimum similarity
     1737                SimilMatching *pMinSimMatching = NULL; // matching with the minimum value of similarity
     1738
     1739                // remember the original positions of model 0 as computed by SVD in order to restore them later, after
     1740                // all transformations have been computed
     1741                Pt3D *StoredPositions = NULL; // array of positions of Parts, for one (0th) model
     1742                // create the stored positions
     1743                StoredPositions = new Pt3D[m_Mod[0]->getPartCount()];
     1744                assert(StoredPositions != NULL);
     1745                // copy the original positions of model 0 (store them)
     1746                int iPart; // a counter of Parts
     1747                for (iPart = 0; iPart < m_Mod[0]->getPartCount(); iPart++)
     1748                {
     1749                        StoredPositions[iPart].x = m_aPositions[0][iPart].x;
     1750                        StoredPositions[iPart].y = m_aPositions[0][iPart].y;
     1751                        StoredPositions[iPart].z = m_aPositions[0][iPart].z;
     1752                }
     1753                // now the original positions of model 0 are stored
     1754
     1755
     1756                int iTransform; // a counter of geometric transformations
     1757                for (iTransform = 0; iTransform < NO_OF_TRANSFORM; iTransform++)
     1758                {
     1759                        // for each geometric transformation to be done
     1760                        // entry conditions:
     1761                        // - models (m_Mod) exist and are available
     1762                        // - matching (m_pMatching) exists and is empty
     1763                        // - all properties are created and available (m_aDegrees and m_aPositions)
     1764
     1765                        // recompute geometric properties according to the transformation iTransform
     1766                        // but only for model 0
     1767                        for (iPart = 0; iPart < m_Mod[0]->getPartCount(); iPart++)
     1768                        {
     1769                                // for each iPart, a part of the model iMod
     1770                                m_aPositions[0][iPart].x *= dMulX[iTransform];
     1771                                m_aPositions[0][iPart].y *= dMulY[iTransform];
     1772                                m_aPositions[0][iPart].z *= dMulZ[iTransform];
     1773                        }
     1774                        // now the positions are recomputed
     1775                        ComputeMatching();
     1776
     1777                        // teraz m_pMatching istnieje i jest pełne
     1778                        assert(m_pMatching != NULL);
     1779                        assert(m_pMatching->IsFull() == true);
     1780
     1781                        // wykorzystaj to dopasowanie i geometrię do obliczenia tymczasowej wartości miary
     1782                        int iTempRes = CountPartsDistance();
     1783                        // załóż sukces
     1784                        assert(iTempRes == 1);
     1785                        double dCurrentSim = m_adFactors[0] * double(m_iDV) +
     1786                                m_adFactors[1] * double(m_iDD) +
     1787                                m_adFactors[2] * double(m_iDN) +
     1788                                m_adFactors[3] * double(m_dDG);
     1789                        // załóż poprawną wartość podobieństwa
     1790                        assert(dCurrentSim >= 0.0);
     1791
     1792                        // porównaj wartość obliczoną z dotychczasowym minimum
     1793                        if (dCurrentSim < dMinSimValue)
     1794                        {
     1795                                // jeśli uzyskano mniejszą wartość dopasowania,
     1796                                // to zapamiętaj to przekształcenie geometryczne i dopasowanie
     1797                                dMinSimValue = dCurrentSim;
     1798                                iMinSimTransform = iTransform;
     1799                                SAFEDELETE(pMinSimMatching);
     1800                                pMinSimMatching = new SimilMatching(*m_pMatching);
     1801                                assert(pMinSimMatching != NULL);
     1802                        }
     1803
     1804                        // teraz już można usunąć stare dopasowanie (dla potrzeb następnego przebiegu pętli)
     1805                        m_pMatching->Empty();
     1806                } // for ( iTransform )
     1807
     1808                // po pętli przywróć najlepsze dopasowanie
     1809                delete m_pMatching;
     1810                m_pMatching = pMinSimMatching;
     1811
     1812                DB(printf("Matching has been chosen!\n");)
     1813                        // print the name of the chosen transformation:
     1814                        // printf("Chosen transformation: %s\n", szTransformNames[ iMinSimTransform ] );
     1815
     1816                        // i przywróć jednocześnie pozycje Parts modelu 0 dla tego dopasowania
     1817                        // - najpierw przywroc Parts pozycje orginalne, po SVD
     1818                        for (iPart = 0; iPart < m_Mod[0]->getPartCount(); iPart++)
     1819                        {
     1820                        m_aPositions[0][iPart].x = StoredPositions[iPart].x;
     1821                        m_aPositions[0][iPart].y = StoredPositions[iPart].y;
     1822                        m_aPositions[0][iPart].z = StoredPositions[iPart].z;
     1823                        }
     1824                // - usun teraz zapamietane pozycje Parts
     1825                delete[] StoredPositions;
     1826                // - a teraz oblicz na nowo wspolrzedne wlasciwego przeksztalcenia dla model 0
     1827                for (iTransform = 0; iTransform <= iMinSimTransform; iTransform++)
     1828                {
     1829                        // for each transformation before and INCLUDING iMinTransform
     1830                        // do the transformation (only model 0)
     1831                        for (iPart = 0; iPart < m_Mod[0]->getPartCount(); iPart++)
     1832                        {
     1833                                m_aPositions[0][iPart].x *= dMulX[iTransform];
     1834                                m_aPositions[0][iPart].y *= dMulY[iTransform];
     1835                                m_aPositions[0][iPart].z *= dMulZ[iTransform];
     1836                        }
     1837                }
     1838
     1839                }
     1840                else
     1841                {
     1842                        ComputeMatching();
     1843                }
     1844        // teraz dopasowanie musi byc pelne - co najmniej w jednym organizmie musza byc
     1845        // wszystkie elementy dopasowane
     1846        assert(m_pMatching->IsFull() == true);
     1847
     1848        //    _PrintDegrees(0);
     1849        //    _PrintDegrees(1);
     1850
     1851        DB(_PrintPartsMatching();)
     1852
     1853
     1854                return 1;
    18551855}
    18561856
    18571857void ModelSimil::_PrintSeamnessTable(std::vector<int> *pTable, int iCount)
    18581858{
    1859     int i;
    1860     printf("      ");
    1861     for (i = 0; i < iCount; i++)
    1862         printf("%3i ", i);
    1863     printf("\n      ");
    1864     for (i = 0; i < iCount; i++)
    1865     {
    1866 
    1867         printf("%3i ", pTable->operator[](i));
    1868     }
    1869     printf("\n");
     1859        int i;
     1860        printf("      ");
     1861        for (i = 0; i < iCount; i++)
     1862                printf("%3i ", i);
     1863        printf("\n      ");
     1864        for (i = 0; i < iCount; i++)
     1865        {
     1866
     1867                printf("%3i ", pTable->operator[](i));
     1868        }
     1869        printf("\n");
    18701870}
    18711871
    18721872/** Computes elements of similarity (m_iDD, m_iDN, m_dDG) based on underlying matching.
    1873     Assumptions:
    1874     - Matching (m_pMatching) exists and is full.
    1875         - Internal arrays m_aDegrees and m_aPositions exist and are properly filled in
    1876         Exit conditions:
    1877         - Elements of similarity are computed (m)iDD, m_iDN, m_dDG).
    1878         @return 1 if success, otherwise 0.
    1879  */
     1873        Assumptions:
     1874        - Matching (m_pMatching) exists and is full.
     1875        - Internal arrays m_aDegrees and m_aPositions exist and are properly filled in
     1876        Exit conditions:
     1877        - Elements of similarity are computed (m)iDD, m_iDN, m_dDG).
     1878        @return 1 if success, otherwise 0.
     1879        */
    18801880int ModelSimil::CountPartsDistance()
    18811881{
    1882     int i, temp;
    1883 
    1884     // assume existence of m_pMatching
    1885     assert(m_pMatching != NULL);
    1886     // musi byc pelne!
    1887     assert(m_pMatching->IsFull() == true);
    1888 
    1889     // roznica w stopniach
    1890     m_iDD = 0;
    1891     // roznica w liczbie neuronów
    1892     m_iDN = 0;
    1893     // roznica w odleglosci dopasowanych Parts
    1894     m_dDG = 0.0;
    1895 
    1896     int iOrgPart, iOrgMatchedPart; // orginalny indeks Part i jego dopasowanego Part
    1897     int iMatchedPart; // indeks (wg sortowania) dopasowanego Part
    1898 
    1899     // wykorzystanie dopasowania do zliczenia m_iDD - roznicy w stopniach
    1900     // i m_iDN - roznicy w liczbie neuronow
    1901     // petla w wiekszej tablicy
    1902     for (i = 0; i < m_aiPartCount[1 - m_iSmaller]; i++)
    1903     {
    1904         // dla kazdego elementu [i] z wiekszego organizmu
    1905         // pobierz jego orginalny indeks w organizmie z tablicy TDN
    1906         iOrgPart = m_aDegrees[ 1 - m_iSmaller ][ i ][ 0 ];
    1907         if (!(m_pMatching->IsMatched(1 - m_iSmaller, i)))
    1908         {
    1909             // gdy nie zostal dopasowany
    1910             // dodaj jego stopien do DD
    1911             m_iDD += m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][1];
    1912             // dodaj liczbe neuronow do DN
    1913             m_iDN += m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][3];
    1914             // i oblicz odleglosc tego Part od srodka organizmu (0,0,0)
    1915             // (uzyj orginalnego indeksu)
    1916             //no need to compute distane when m_dDG weight is 0
    1917             m_dDG += m_adFactors[3] == 0 ? 0 : m_aPositions[ 1 - m_iSmaller ][ iOrgPart ].length();
    1918         }
    1919         else
    1920         {
    1921             // gdy byl dopasowany
    1922             // pobierz indeks (po sortowaniu) tego dopasowanego Part
    1923             iMatchedPart = m_pMatching->GetMatchedIndex(1 - m_iSmaller, i);
    1924             // pobierz indeks orginalny tego dopasowanego Part
    1925             iOrgMatchedPart = m_aDegrees[ m_iSmaller ][ iMatchedPart ][0];
    1926             // dodaj ABS roznicy stopni do DD
    1927             temp = m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][1] -
    1928                     m_aDegrees[ m_iSmaller ][ iMatchedPart ][1];
    1929             m_iDD += abs(temp);
    1930             // dodaj ABS roznicy neuronow do DN
    1931             temp = m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][3] -
    1932                     m_aDegrees[ m_iSmaller ][ iMatchedPart ][3];
    1933             m_iDN += abs(temp);
    1934             // pobierz polozenie dopasowanego Part
    1935             Pt3D MatchedPartPos(m_aPositions[ m_iSmaller ][ iOrgMatchedPart ]);
    1936             // dodaj euklidesowa odleglosc Parts do sumy odleglosci
    1937             //no need to compute distane when m_dDG weight is 0
    1938             m_dDG +=m_adFactors[3] == 0 ? 0 :  m_aPositions[ 1 - m_iSmaller ][ iOrgPart ].distanceTo(MatchedPartPos);
    1939         }
    1940     }
    1941 
    1942     // obliczenie i dodanie różnicy w liczbie neuronów OnJoint...
    1943     temp = m_aOnJoint[0][3] - m_aOnJoint[1][3];
    1944     m_iDN += abs(temp);
    1945     DB(printf("OnJoint DN: %i\n", abs(temp));)
    1946     // ... i Anywhere
    1947     temp = m_aAnywhere[0][3] - m_aAnywhere[1][3];
    1948     m_iDN += abs(temp);
    1949     DB(printf("Anywhere DN: %i\n", abs(temp));)
    1950 
    1951     return 1;
     1882        int i, temp;
     1883
     1884        // assume existence of m_pMatching
     1885        assert(m_pMatching != NULL);
     1886        // musi byc pelne!
     1887        assert(m_pMatching->IsFull() == true);
     1888
     1889        // roznica w stopniach
     1890        m_iDD = 0;
     1891        // roznica w liczbie neuronów
     1892        m_iDN = 0;
     1893        // roznica w odleglosci dopasowanych Parts
     1894        m_dDG = 0.0;
     1895
     1896        int iOrgPart, iOrgMatchedPart; // orginalny indeks Part i jego dopasowanego Part
     1897        int iMatchedPart; // indeks (wg sortowania) dopasowanego Part
     1898
     1899        // wykorzystanie dopasowania do zliczenia m_iDD - roznicy w stopniach
     1900        // i m_iDN - roznicy w liczbie neuronow
     1901        // petla w wiekszej tablicy
     1902        for (i = 0; i < m_aiPartCount[1 - m_iSmaller]; i++)
     1903        {
     1904                // dla kazdego elementu [i] z wiekszego organizmu
     1905                // pobierz jego orginalny indeks w organizmie z tablicy TDN
     1906                iOrgPart = m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][0];
     1907                if (!(m_pMatching->IsMatched(1 - m_iSmaller, i)))
     1908                {
     1909                        // gdy nie zostal dopasowany
     1910                        // dodaj jego stopien do DD
     1911                        m_iDD += m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][1];
     1912                        // dodaj liczbe neuronow do DN
     1913                        m_iDN += m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][3];
     1914                        // i oblicz odleglosc tego Part od srodka organizmu (0,0,0)
     1915                        // (uzyj orginalnego indeksu)
     1916                        //no need to compute distane when m_dDG weight is 0
     1917                        m_dDG += m_adFactors[3] == 0 ? 0 : m_aPositions[1 - m_iSmaller][iOrgPart].length();
     1918                }
     1919                else
     1920                {
     1921                        // gdy byl dopasowany
     1922                        // pobierz indeks (po sortowaniu) tego dopasowanego Part
     1923                        iMatchedPart = m_pMatching->GetMatchedIndex(1 - m_iSmaller, i);
     1924                        // pobierz indeks orginalny tego dopasowanego Part
     1925                        iOrgMatchedPart = m_aDegrees[m_iSmaller][iMatchedPart][0];
     1926                        // dodaj ABS roznicy stopni do DD
     1927                        temp = m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][1] -
     1928                                m_aDegrees[m_iSmaller][iMatchedPart][1];
     1929                        m_iDD += abs(temp);
     1930                        // dodaj ABS roznicy neuronow do DN
     1931                        temp = m_aDegrees[1 - m_iSmaller][i][3] -
     1932                                m_aDegrees[m_iSmaller][iMatchedPart][3];
     1933                        m_iDN += abs(temp);
     1934                        // pobierz polozenie dopasowanego Part
     1935                        Pt3D MatchedPartPos(m_aPositions[m_iSmaller][iOrgMatchedPart]);
     1936                        // dodaj euklidesowa odleglosc Parts do sumy odleglosci
     1937                        //no need to compute distane when m_dDG weight is 0
     1938                        m_dDG += m_adFactors[3] == 0 ? 0 : m_aPositions[1 - m_iSmaller][iOrgPart].distanceTo(MatchedPartPos);
     1939                }
     1940        }
     1941
     1942        // obliczenie i dodanie różnicy w liczbie neuronów OnJoint...
     1943        temp = m_aOnJoint[0][3] - m_aOnJoint[1][3];
     1944        m_iDN += abs(temp);
     1945        DB(printf("OnJoint DN: %i\n", abs(temp));)
     1946                // ... i Anywhere
     1947                temp = m_aAnywhere[0][3] - m_aAnywhere[1][3];
     1948        m_iDN += abs(temp);
     1949        DB(printf("Anywhere DN: %i\n", abs(temp));)
     1950
     1951                return 1;
    19521952}
    19531953
    19541954/** Computes new positions of Parts of both of organisms stored in the object.
    1955         Assumptions:
    1956         - models (m_Mod) are created and valid
    1957         - positions (m_aPositions) are created and filled with original positions of Parts
    1958         - the sorting algorithm was not yet run on the array m_aDegrees
    1959         @return true if successful; false otherwise
    1960  */
     1955                Assumptions:
     1956                - models (m_Mod) are created and valid
     1957                - positions (m_aPositions) are created and filled with original positions of Parts
     1958                - the sorting algorithm was not yet run on the array m_aDegrees
     1959                @return true if successful; false otherwise
     1960                */
    19611961bool ModelSimil::ComputePartsPositionsBySVD()
    19621962{
    1963     bool bResult = true; // the result; assume a success
    1964 
    1965     // check assumptions
    1966     // the models
    1967     assert(m_Mod[0] != NULL && m_Mod[0]->isValid());
    1968     assert(m_Mod[1] != NULL && m_Mod[1]->isValid());
    1969     // the position arrays
    1970     assert(m_aPositions[0] != NULL);
    1971     assert(m_aPositions[1] != NULL);
    1972 
    1973     int iMod; // a counter of models
    1974     // use SVD to obtain different point of view on organisms
    1975     // and store the new positions (currently the original ones are still stored)
    1976     for (iMod = 0; iMod < 2; iMod++)
    1977     {
    1978         // prepare the vector of errors of approximation for the SVD
    1979         std::vector<double> vEigenvalues;
    1980         int nSize = m_Mod[ iMod ]->getPartCount();
    1981 
    1982         double *pDistances = (double *) malloc(nSize * nSize * sizeof (double));
    1983 
    1984         for (int i = 0; i < nSize; i++)
    1985         {
    1986             pDistances[i] = 0;
    1987         }
    1988 
    1989         Model *pModel = m_Mod[ iMod ]; // use the model of the iMod (current) organism
    1990         int iP1, iP2; // indices of Parts in the model
    1991         Part *P1, *P2; // pointers to Parts
    1992         Pt3D P1Pos, P2Pos; // positions of parts
    1993         double dDistance; // the distance between Parts
    1994         for (iP1 = 0; iP1 < pModel->getPartCount(); iP1++)
    1995         {
    1996             // for each iP1, a Part index in the model of organism iMod
    1997             P1 = pModel->getPart(iP1);
    1998             // get the position of the Part
    1999             P1Pos = P1->p;
     1963        bool bResult = true; // the result; assume a success
     1964
     1965        // check assumptions
     1966        // the models
     1967        assert(m_Mod[0] != NULL && m_Mod[0]->isValid());
     1968        assert(m_Mod[1] != NULL && m_Mod[1]->isValid());
     1969        // the position arrays
     1970        assert(m_aPositions[0] != NULL);
     1971        assert(m_aPositions[1] != NULL);
     1972
     1973        int iMod; // a counter of models
     1974        // use SVD to obtain different point of view on organisms
     1975        // and store the new positions (currently the original ones are still stored)
     1976        for (iMod = 0; iMod < 2; iMod++)
     1977        {
     1978                // prepare the vector of errors of approximation for the SVD
     1979                std::vector<double> vEigenvalues;
     1980                int nSize = m_Mod[iMod]->getPartCount();
     1981
     1982                double *pDistances = (double *)malloc(nSize * nSize * sizeof(double));
     1983
     1984                for (int i = 0; i < nSize; i++)
     1985                {
     1986                        pDistances[i] = 0;
     1987                }
     1988
     1989                Model *pModel = m_Mod[iMod]; // use the model of the iMod (current) organism
     1990                int iP1, iP2; // indices of Parts in the model
     1991                Part *P1, *P2; // pointers to Parts
     1992                Pt3D P1Pos, P2Pos; // positions of parts
     1993                double dDistance; // the distance between Parts
     1994                for (iP1 = 0; iP1 < pModel->getPartCount(); iP1++)
     1995                {
     1996                        // for each iP1, a Part index in the model of organism iMod
     1997                        P1 = pModel->getPart(iP1);
     1998                        // get the position of the Part
     1999                        P1Pos = P1->p;
    20002000                        if (fixedZaxis == 1)
    2001             {
    2002                 P1Pos.z = 0; //fixed vertical axis, so pretend all points are on the xy plane
    2003             }
    2004             for (iP2 = 0; iP2 < pModel->getPartCount(); iP2++)
    2005             {
    2006                 // for each (iP1, iP2), a pair of Parts index in the model
    2007                 P2 = pModel->getPart(iP2);
    2008                 // get the position of the Part
    2009                 P2Pos = P2->p;
     2001                        {
     2002                                P1Pos.z = 0; //fixed vertical axis, so pretend all points are on the xy plane
     2003                        }
     2004                        for (iP2 = 0; iP2 < pModel->getPartCount(); iP2++)
     2005                        {
     2006                                // for each (iP1, iP2), a pair of Parts index in the model
     2007                                P2 = pModel->getPart(iP2);
     2008                                // get the position of the Part
     2009                                P2Pos = P2->p;
    20102010                                if (fixedZaxis == 1)
    2011                 {
    2012                         P2Pos.z = 0; //fixed vertical axis, so pretend all points are on the xy plane
    2013                 }
    2014                 // compute the geometric (Euclidean) distance between the Parts
    2015                 dDistance = P1Pos.distanceTo(P2Pos);
    2016                 // store the distance
    2017                 pDistances[iP1 * nSize + iP2] = dDistance;
    2018             } // for (iP2)
    2019         } // for (iP1)
    2020 
    2021         MatrixTools::SVD(vEigenvalues, nSize, pDistances, m_aPositions[ iMod ]);
     2011                                {
     2012                                        P2Pos.z = 0; //fixed vertical axis, so pretend all points are on the xy plane
     2013                                }
     2014                                // compute the geometric (Euclidean) distance between the Parts
     2015                                dDistance = P1Pos.distanceTo(P2Pos);
     2016                                // store the distance
     2017                                pDistances[iP1 * nSize + iP2] = dDistance;
     2018                        } // for (iP2)
     2019                } // for (iP1)
     2020
     2021                MatrixTools::SVD(vEigenvalues, nSize, pDistances, m_aPositions[iMod]);
    20222022                if (fixedZaxis == 1) //restore the original vertical coordinate of each Part
    2023         {
    2024                 for (int part = 0; part < pModel->getPartCount(); part++)
    2025                 {
    2026                         m_aPositions[iMod][part].z = pModel->getPart(part)->p.z;
    2027                 }
    2028         }
    2029        
    2030         free(pDistances);
    2031     }
    2032 
    2033     return bResult;
     2023                {
     2024                        for (int part = 0; part < pModel->getPartCount(); part++)
     2025                        {
     2026                                m_aPositions[iMod][part].z = pModel->getPart(part)->p.z;
     2027                        }
     2028                }
     2029
     2030                free(pDistances);
     2031        }
     2032
     2033        return bResult;
    20342034}
    20352035
    20362036void ModelSimil::p_evaldistance(ExtValue *args, ExtValue *ret)
    20372037{
    2038     Geno *g1 = GenoObj::fromObject(args[1]);
    2039     Geno *g2 = GenoObj::fromObject(args[0]);
    2040     if ((!g1) || (!g2))
    2041         ret->setEmpty();
    2042     else
    2043         ret->setDouble(EvaluateDistance(g1, g2));
    2044 }
     2038        Geno *g1 = GenoObj::fromObject(args[1]);
     2039        Geno *g2 = GenoObj::fromObject(args[0]);
     2040        if ((!g1) || (!g2))
     2041                ret->setEmpty();
     2042        else
     2043                ret->setDouble(EvaluateDistance(g1, g2));
     2044}

  • cpp/frams/model/similarity/simil_model.h

    r605 r606  
    11// This file is a part of Framsticks SDK.  http://www.framsticks.com/
    2 // Copyright (C) 1999-2015  Maciej Komosinski and Szymon Ulatowski.
     2// Copyright (C) 1999-2016  Maciej Komosinski and Szymon Ulatowski.
    33// See LICENSE.txt for details.
    44
    … …  
    1616enum TDNELEMS
    1717{
    18     ORIG_IND = 0,
    19     DEGREE = 1,
    20     NEURO_CONNS = 2,
    21     NEURONS = 3,
    22     FUZZ_DEG = 4
     18        ORIG_IND = 0,
     19        DEGREE = 1,
     20        NEURO_CONNS = 2,
     21        NEURONS = 3,
     22        FUZZ_DEG = 4
    2323};
    2424
    … …  
    3232{
    3333public:
    34     ModelSimil();
    35     virtual ~ModelSimil();
    36     double EvaluateDistance(const Geno *G0, const Geno *G1);
     34        ModelSimil();
     35        virtual ~ModelSimil();
     36        double EvaluateDistance(const Geno *G0, const Geno *G1);
    3737
    38     static int CompareDegrees(const void *pElem1, const void *pElem2);
    39     static int CompareConnsNo(const void *pElem1, const void *pElem2);
    40     static int GetNOFactors();
     38        static int CompareDegrees(const void *pElem1, const void *pElem2);
     39        static int CompareConnsNo(const void *pElem1, const void *pElem2);
     40        static int GetNOFactors();
    4141#define STATRICKCLASS ModelSimil
    42     PARAMPROCDEF(p_evaldistance);
     42        PARAMPROCDEF(p_evaldistance);
    4343#undef STATRICKCLASS
    4444
    4545protected:
    46     void _PrintSeamnessTable(std::vector<int> *pVector, int iCount);
    47     //matching function
    48     int MatchPartsGeometry();
    49     void ComputeMatching();
    50     void _PrintPartsMatching();
    51     void SaveIntermediateFiles();
     46        void _PrintSeamnessTable(std::vector<int> *pVector, int iCount);
     47        //matching function
     48        int MatchPartsGeometry();
     49        void ComputeMatching();
     50        void _PrintPartsMatching();
     51        void SaveIntermediateFiles();
    5252
    53     static int CheckPartsIdentity(Part *P1, Part *P2);
    54     int SortPartInfoTables();
    55     int CountPartNeurons();
    56     bool ComputePartsPositionsBySVD();
    57     int GetPartPositions();
    58     int CountPartDegrees();
     53        static int CheckPartsIdentity(Part *P1, Part *P2);
     54        int SortPartInfoTables();
     55        int CountPartNeurons();
     56        bool ComputePartsPositionsBySVD();
     57        int GetPartPositions();
     58        int CountPartDegrees();
    5959
    60     int SortPartInfoFuzzy();
    61     void CountFuzzyNeighb();
    62     void SortFuzzyNeighb();
    63     void GetNeighbIndexes(int mod, int partInd, std::vector<int> &indexes);
    64     void CheckFuzzyIdentity();
     60        int SortPartInfoFuzzy();
     61        void CountFuzzyNeighb();
     62        void SortFuzzyNeighb();
     63        void GetNeighbIndexes(int mod, int partInd, std::vector<int> &indexes);
     64        void CheckFuzzyIdentity();
    6565
    66     int CreatePartInfoTables();
    67     void _PrintDegrees(int i);
    68     void _PrintArray(int *array, int base, int size);
    69     void _PrintNeighbourhood(int i);
    70     void _PrintArrayDouble(double *array, int base, int size);
    71     int CountPartsDistance();
     66        int CreatePartInfoTables();
     67        void _PrintDegrees(int i);
     68        void _PrintArray(int *array, int base, int size);
     69        void _PrintNeighbourhood(int i);
     70        void _PrintArrayDouble(double *array, int base, int size);
     71        int CountPartsDistance();
    7272
    7373
    7474public:
    75     /// Table of weights for weighted distance function.
    76     /// Weights are for factors in the following order:
    77     /// [0]: m_iDV (difference in the number of vertices)
    78     /// [1]: m_iDD (difference in degrees over matching)
    79     /// [2]: m_iDN (difference in neurons over matching)
    80     /// [3]: m_dDG (difference in geometry over matching)
    81     /// @sa EvaluateDistance
    82     double m_adFactors[4];
     75        /// Table of weights for weighted distance function.
     76        /// Weights are for factors in the following order:
     77        /// [0]: m_iDV (difference in the number of vertices)
     78        /// [1]: m_iDD (difference in degrees over matching)
     79        /// [2]: m_iDN (difference in neurons over matching)
     80        /// [3]: m_dDG (difference in geometry over matching)
     81        /// @sa EvaluateDistance
     82        double m_adFactors[4];
    8383
    8484        //for Zfixed = 1, the "z" (vertical) coordinates are not taken into account during PCA alignment
    8585        int fixedZaxis;
    86        
     86
    8787        //Controls the depth of fuzzy neighbourhood
    88     int fuzzyDepth;
    89     int isFuzzy;
     88        int fuzzyDepth;
     89        int isFuzzy;
    9090
    91     /// Interface to local parameters
    92     Param localpar;
     91        /// Interface to local parameters
     92        Param localpar;
    9393
    9494protected:
    9595
    96     /// Between these genotypes distance is evaluated.
    97     const Geno *m_Gen[2];
     96        /// Between these genotypes distance is evaluated.
     97        const Geno *m_Gen[2];
    9898
    99     /// These models will be created to get the information about creatures
    100     /// from their genotypes.
    101     Model *m_Mod[2];
     99        /// These models will be created to get the information about creatures
     100        /// from their genotypes.
     101        Model *m_Mod[2];
    102102
    103     /// Index (0 or 1) of the smaler creature (in the meaning of parts).
    104     /// Index of the bigger one is (1-m_iSmaller).
    105     int m_iSmaller;
     103        /// Index (0 or 1) of the smaler creature (in the meaning of parts).
     104        /// Index of the bigger one is (1-m_iSmaller).
     105        int m_iSmaller;
    106106
    107     /// Number of parts of two creatures (index the same as for m_Mod).
    108     int m_aiPartCount[2];
     107        /// Number of parts of two creatures (index the same as for m_Mod).
     108        int m_aiPartCount[2];
    109109
    110     /// Difference between number of parts in organisms
    111     int m_iDV;
     110        /// Difference between number of parts in organisms
     111        int m_iDV;
    112112
    113     /// Sum of absolute values of differences between matched part degrees
    114     int m_iDD;
     113        /// Sum of absolute values of differences between matched part degrees
     114        int m_iDD;
    115115
    116     /// Sum of absolute values of differences between matched part
    117     /// in neurons number.
    118     int m_iDN;
    119     //2 matrices of neighbourhood of parts - one for each genotype
     116        /// Sum of absolute values of differences between matched part
     117        /// in neurons number.
     118        int m_iDN;
     119        //2 matrices of neighbourhood of parts - one for each genotype
    120120
    121     /// Sum of Euclidean distances between matched parts
    122     /// Unmatched Parts have the distance measured to (0,0,0) (the middle of
    123     /// an organism)
    124     double m_dDG;
     121        /// Sum of Euclidean distances between matched parts
     122        /// Unmatched Parts have the distance measured to (0,0,0) (the middle of
     123        /// an organism)
     124        double m_dDG;
    125125
    126     /// Object that holds the matching of Parts.
    127     // It is not clear now whether the matching function is
    128     // created for orginal indices of Parts, or for sorted Parts
    129     // Most probably it is for sorted Parts.
    130     SimilMatching *m_pMatching;
     126        /// Object that holds the matching of Parts.
     127        // It is not clear now whether the matching function is
     128        // created for orginal indices of Parts, or for sorted Parts
     129        // Most probably it is for sorted Parts.
     130        SimilMatching *m_pMatching;
    131131
    132     /// Type of 4 ints - describing one Part of the creature in
    133     /// its sorted table of degrees
    134     /// TDN[0] - original index of creature's Part (that is "i" from GetPart(i))
    135     /// TDN[1] - degree (number of adjacent joints) of one Part
    136     /// TDN[2] - number of NeuroConnections and Neurons belonging to one Part
    137     /// TDN[3] - number of Neurons of the Part
    138     /// TDN[4] - fuzzy degree
    139     typedef int TDN[5];
     132        /// Type of 4 ints - describing one Part of the creature in
     133        /// its sorted table of degrees
     134        /// TDN[0] - original index of creature's Part (that is "i" from GetPart(i))
     135        /// TDN[1] - degree (number of adjacent joints) of one Part
     136        /// TDN[2] - number of NeuroConnections and Neurons belonging to one Part
     137        /// TDN[3] - number of Neurons of the Part
     138        /// TDN[4] - fuzzy degree
     139        typedef int TDN[5];
    140140
    141     /** 2 arrays holding information about compared organisms (one for each
    142     creature) of degree and neuro info for Parts.
    143     Index corresponds to the one in m_Mod
    144     m_aDegrees[i][j] is a TDN of the j-th Part of the i-th creature in m_Mod
    145      */
    146     TDN *m_aDegrees[2];
     141        /** 2 arrays holding information about compared organisms (one for each
     142        creature) of degree and neuro info for Parts.
     143        Index corresponds to the one in m_Mod
     144        m_aDegrees[i][j] is a TDN of the j-th Part of the i-th creature in m_Mod
     145        */
     146        TDN *m_aDegrees[2];
    147147
    148     //std::pair<TDN, double> *m_aDegrees[2];
    149     /// Holds information on all on-joint neurons. Only TDN[3] and TDN[4]
    150     /// are important (original index and degree are not important).
    151     TDN m_aOnJoint[2];
     148        //std::pair<TDN, double> *m_aDegrees[2];
     149        /// Holds information on all on-joint neurons. Only TDN[3] and TDN[4]
     150        /// are important (original index and degree are not important).
     151        TDN m_aOnJoint[2];
    152152
    153     /// Holds information on all neurons that are not placed neither on
    154     /// a joint nor on a part. Only TDN[3] and TDN[4]
    155     /// are important (original index and degree are not important).
    156     TDN m_aAnywhere[2];
     153        /// Holds information on all neurons that are not placed neither on
     154        /// a joint nor on a part. Only TDN[3] and TDN[4]
     155        /// are important (original index and degree are not important).
     156        TDN m_aAnywhere[2];
    157157
    158     //array of parts neighbourhood
    159     int **m_Neighbours[2];
    160     //array of "fuzzy neigbourhood" for each of organisms. Dimensions: parts_num x fuzzyDepth
    161     float **m_fuzzyNeighb[2];
     158        //array of parts neighbourhood
     159        int **m_Neighbours[2];
     160        //array of "fuzzy neigbourhood" for each of organisms. Dimensions: parts_num x fuzzyDepth
     161        float **m_fuzzyNeighb[2];
    162162
    163     /// Two arrays of points which hold information about positions of Parts
    164     /// of both of the compared organisms.
    165     /// Matching methods which do not use geometry (MatchPartsOld
    166     /// and MatchPartsNew) simply copy these positions from models. The only
    167     /// matching method which uses geometry (MatchPartsNewGeometry) makes
    168     /// use of these arrays extensively.
    169     /// At m_aPositions[ iModel ][ iOriginalPart ] there is a Pt3D of
    170     /// a Part with index iOriginalPart of the model iModel.
    171     /// iOriginalPart means that this index is the original index of a Part,
    172     /// (before sorting).
    173     Pt3D *m_aPositions[2];
     163        /// Two arrays of points which hold information about positions of Parts
     164        /// of both of the compared organisms.
     165        /// Matching methods which do not use geometry (MatchPartsOld
     166        /// and MatchPartsNew) simply copy these positions from models. The only
     167        /// matching method which uses geometry (MatchPartsNewGeometry) makes
     168        /// use of these arrays extensively.
     169        /// At m_aPositions[ iModel ][ iOriginalPart ] there is a Pt3D of
     170        /// a Part with index iOriginalPart of the model iModel.
     171        /// iOriginalPart means that this index is the original index of a Part,
     172        /// (before sorting).
     173        Pt3D *m_aPositions[2];
    174174
    175     /// Number of weights in the function which evaluates distance.
    176     static const int iNOFactors;
     175        /// Number of weights in the function which evaluates distance.
     176        static const int iNOFactors;
    177177
    178178};
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.