diff --git a/src/CP/core/model.jl b/src/CP/core/model.jl index bc9877ac2..a46bfde84 100644 --- a/src/CP/core/model.jl +++ b/src/CP/core/model.jl @@ -10,7 +10,8 @@ mutable struct Statistics numberOfSolutionsBeforeRestart ::Int numberOfInfeasibleSolutionsBeforeRestart::Int numberOfNodesBeforeRestart ::Int - AccumulatedRewardBeforeReset ::Float32 + AccumulatedRewardBeforeReset ::Float32 # =last_episode_total_reward(lh.agent.trajectory) + AccumulatedRewardBeforeRestart ::Float32 solutions ::Vector{Union{Nothing,Solution}} nodevisitedpersolution ::Vector{Int} objectives ::Union{Nothing, Vector{Union{Nothing,Int}}} @@ -48,7 +49,8 @@ mutable struct CPModel limit ::Limit knownObjective ::Union{Nothing,Int64} adhocInfo ::Any - CPModel(trailer) = new(Dict{String, AbstractVar}(), Dict{String, Bool}(), Constraint[], trailer, nothing, nothing, Statistics(Dict{String, Int}(), 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, Solution[],Int[], nothing, nothing, nothing, Dict{Constraint, Int}()), Limit(nothing, nothing, nothing), nothing) + + CPModel(trailer) = new(Dict{String, AbstractVar}(), Dict{String, Bool}(), Constraint[], trailer, nothing, nothing, Statistics(Dict{String, Int}(), 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, Solution[],Int[], nothing, nothing, nothing, Dict{Constraint, Int}()), Limit(nothing, nothing, nothing), nothing) end CPModel() = CPModel(Trailer()) @@ -225,6 +227,7 @@ function Base.isempty(model::CPModel)::Bool && model.statistics.numberOfSolutionsBeforeRestart == 0 && model.statistics.numberOfNodesBeforeRestart == 0 && model.statistics.AccumulatedRewardBeforeReset == 0 + && model.statistics.AccumulatedRewardBeforeRestart == 0 && isnothing(model.limit.numberOfNodes) && isnothing(model.limit.numberOfSolutions) && isnothing(model.limit.searchingTime) @@ -257,6 +260,7 @@ function Base.empty!(model::CPModel) model.statistics.numberOfSolutionsBeforeRestart = 0 model.statistics.numberOfNodesBeforeRestart = 0 model.statistics.AccumulatedRewardBeforeReset = 0 + model.statistics.AccumulatedRewardBeforeRestart = 0 model.limit.numberOfNodes = nothing model.limit.numberOfSolutions = nothing model.limit.searchingTime = nothing @@ -293,9 +297,8 @@ function reset_model!(model::CPModel) model.statistics.numberOfSolutionsBeforeRestart = 0 model.statistics.numberOfNodesBeforeRestart = 0 model.statistics.AccumulatedRewardBeforeReset = 0 - + model.statistics.AccumulatedRewardBeforeRestart = 0 end - """ restart_search!(model::CPModel) @@ -309,6 +312,8 @@ function restart_search!(model::CPModel) model.statistics.numberOfInfeasibleSolutionsBeforeRestart = 0 model.statistics.numberOfSolutionsBeforeRestart = 0 model.statistics.numberOfNodesBeforeRestart = 0 + model.statistics.AccumulatedRewardBeforeRestart = 0 + end """ diff --git a/src/CP/core/search/ilds.jl b/src/CP/core/search/ilds.jl index 0eb4a9356..cce06daef 100644 --- a/src/CP/core/search/ilds.jl +++ b/src/CP/core/search/ilds.jl @@ -13,7 +13,7 @@ function initroot!(toCall::Stack{Function}, search::ILDSearch , model::CPModel, for k in search.d:-1:1 push!(toCall, (model) -> (restart_search!(model); expandIlds!(toCall,k, model, variableHeuristic, valueSelection))) end - return expandIlds!(toCall, 0, model, variableHeuristic, valueSelection,nothing) + return expandIlds!(toCall, 0, model, variableHeuristic, valueSelection, nothing) end """ diff --git a/src/CP/valueselection/learning/learnedheuristic.jl b/src/CP/valueselection/learning/learnedheuristic.jl index e547d3ef5..4e51e1fd5 100644 --- a/src/CP/valueselection/learning/learnedheuristic.jl +++ b/src/CP/valueselection/learning/learnedheuristic.jl @@ -14,7 +14,7 @@ and your functions will be called instead of the default ones. abstract type AbstractReward end """ - LearnedHeuristic{SR<:AbstractStateRepresentation, R<:AbstractReward, A<:ActionOutput} + mutable struct LearnedHeuristic{SR<:AbstractStateRepresentation, R<:AbstractReward, A<:ActionOutput} The LearnedHeuristic is a value selection heuristic which is learned thanks to a training made by solving a certain amount of problem instances from files or from an `AbstractModelGenerator`. From the RL point of view, this is an agent which is diff --git a/src/CP/valueselection/learning/rewards/smartreward.jl b/src/CP/valueselection/learning/rewards/smartreward.jl index 80140ce38..c90a7b60e 100644 --- a/src/CP/valueselection/learning/rewards/smartreward.jl +++ b/src/CP/valueselection/learning/rewards/smartreward.jl @@ -2,11 +2,15 @@ struct SmartReward <: AbstractReward end This is the smart reward, that will be used to teach the agent to prioritize paths that lead to improving solutions. +This reward is the exact reward implemented by Quentin Cappart in +his recent paper: Combining RL & CP for Combinatorial Optimization, https://arxiv.org/pdf/2006.01610.pdf. """ mutable struct SmartReward <: AbstractReward value::Float32 end +ρ = 0.001 + SmartReward(model::CPModel) = SmartReward(0) """ @@ -19,15 +23,18 @@ function set_reward!(::Type{StepPhase}, lh::LearnedHeuristic{SR, SmartReward, A} A <: ActionOutput } if symbol == :Infeasible - #println("INFEASIBLE") - #lh.reward.value -= last_episode_total_reward(lh.agent.trajectory) lh.reward.value -= 0 - - elseif symbol == :FoundSolution - #println("SOLUTION FOUND, score : ",assignedValue(model.objective), " delta : ",15-assignedValue(model.objective)," accumulated reward : ", model.statistics.AccumulatedRewardBeforeReset) - lh.reward.value += isnothing(model.objective) ? 0 : 100 * (-assignedValue(model.objective)) - #lh.reward.value += model.statistics.lastPruning - + elseif symbol == :FoundSolution #last portion required to get the full closed path + dist = model.adhocInfo[1] + n = size(dist)[1] + max_dist = Float32(Base.maximum(dist)) + if isbound(model.variables["a_"*string(n-1)]) + last = assignedValue(model.variables["a_"*string(n-1)]) + first = assignedValue(model.variables["a_1"]) + + dist_to_first_node = lh.current_state.dist[last, first] + lh.reward.value += -ρ*dist_to_first_node + end elseif symbol == :Feasible lh.reward.value -= 0 elseif symbol == :BackTracking @@ -38,16 +45,34 @@ end """ set_reward!(::DecisionPhase, lh::LearnedHeuristic{SmartReward, O}, model::CPModel) -Change the current reward at the DecisionPhase. This is called right before making the next decision, so you know you have the very last state before the new decision -and every computation like fixPoints and backtracking has been done. +Change the current reward at the DecisionPhase. This is called right before making the next decision, so you know you have the very last state before the new decision and every computation like fixPoints and backtracking has been done. + +This computes the reward : ρ*( 1+ tour_upper_bound - last_dist) where ρ is a constant, tour_upper_bound and upper bound of the tour and lastdist the distance between the previous node and the target node decided by the previous decision (the reward is attributed just before taking a new decision) """ function set_reward!(::Type{DecisionPhase}, lh::LearnedHeuristic{SR, SmartReward, A}, model::CPModel) where { SR <: AbstractStateRepresentation, A <: ActionOutput } - #println("Decision, reward : ",model.statistics.lastPruning) + dist = model.adhocInfo[1] + n = size(dist)[1] + + tour_upper_bound = Base.maximum(dist) * n + max_dist = Float32(Base.maximum(dist)) #Max dist between two nodes + + if !isnothing(model.statistics.lastVar) + x = model.statistics.lastVar + s = x.id + current = parse(Int,split(x.id,'_')[2]) + if isbound(model.variables["a_"*string(current)]) + a_i = assignedValue(model.variables["a_"*string(current)]) + v_i = assignedValue(model.variables["v_"*string(current)]) + last_dist = lh.current_state.dist[v_i, a_i] + #print("last_dist : ", last_dist, " // ") + lh.reward.value += ρ*( 1 + tour_upper_bound - last_dist) + end + + end - #lh.reward.value += model.statistics.lastPruning end diff --git a/src/CP/valueselection/learning/utils.jl b/src/CP/valueselection/learning/utils.jl index e372888c7..ab42b568b 100644 --- a/src/CP/valueselection/learning/utils.jl +++ b/src/CP/valueselection/learning/utils.jl @@ -9,6 +9,7 @@ manually change the mode again if he wants. """ function Flux.testmode!(lh::LearnedHeuristic, mode = true) Flux.testmode!(lh.agent, mode) + lh.agent.policy.explorer.is_training = !mode lh.trainMode = !mode end @@ -105,6 +106,8 @@ function get_observation!(lh::LearnedHeuristic, model::CPModel, x::AbstractIntVa # Initialize reward for the next state: not compulsory with DefaultReward, but maybe useful in case the user forgets it model.statistics.AccumulatedRewardBeforeReset += lh.reward.value + model.statistics.AccumulatedRewardBeforeRestart += lh.reward.value + lh.reward.value = 0 # synchronize state: diff --git a/src/RL/utils/totalreward.jl b/src/RL/utils/totalreward.jl index 099a17254..4c4c93214 100644 --- a/src/RL/utils/totalreward.jl +++ b/src/RL/utils/totalreward.jl @@ -1,12 +1,13 @@ """ last_episode_total_reward(t::AbstractTrajectory) -Compute the sum of every reward of the last episode of the trajectory +Compute the sum of every reward of the last episode of the trajectory. + +For example, if the t[:terminal] = [0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1], The 7-th state is a terminal state, which means that the last episode started at step 8. Hence, last_episode_total_reward corresponds to the 3 lasts decisions. """ function last_episode_total_reward(t::AbstractTrajectory) last_index = length(t[:terminal]) - - #if t[:terminal][last_index] #TODO understand why they wrote this + last_index == 0 && return 0 totalReward = t[:reward][last_index] @@ -18,3 +19,4 @@ function last_episode_total_reward(t::AbstractTrajectory) end return totalReward end + \ No newline at end of file diff --git a/src/datagen/GendreauDumasExtended/n100w100.001.txt b/src/datagen/GendreauDumasExtended/n100w100.001.txt deleted file mode 100644 index bd57eeb45..000000000 --- a/src/datagen/GendreauDumasExtended/n100w100.001.txt +++ /dev/null @@ -1,203 +0,0 @@ -101 -0 20 9 34 17 35 13 21 14 40 28 7 33 21 35 20 13 11 27 45 32 38 29 24 8 25 30 10 29 14 15 33 31 30 14 13 17 26 34 32 17 32 37 21 22 15 5 27 44 32 10 20 41 32 20 9 27 20 21 33 27 25 20 36 28 13 14 16 11 34 16 43 31 14 24 12 29 31 36 21 23 29 33 44 37 13 18 7 16 33 38 26 11 13 18 10 23 31 14 26 12 -20 0 19 17 18 15 29 12 20 20 22 23 33 19 23 7 24 31 23 25 22 18 29 22 17 11 28 17 14 11 35 12 21 21 31 30 13 19 14 25 8 21 18 1 12 10 25 25 24 25 26 17 23 17 12 29 10 7 29 21 10 7 28 31 15 28 24 36 29 25 13 23 22 7 24 15 9 14 29 8 17 9 20 24 17 22 9 26 28 23 18 9 22 24 14 20 18 21 31 24 32 -9 19 0 30 9 34 22 26 21 39 21 16 40 28 28 15 6 15 18 44 38 34 36 15 15 19 37 2 23 9 17 30 24 23 21 21 23 19 33 38 21 37 37 20 27 20 12 18 43 38 8 13 42 35 25 13 22 22 30 38 23 21 29 43 32 22 23 19 11 27 22 41 37 12 15 5 25 33 29 16 16 27 37 43 35 5 13 15 25 39 34 21 20 6 11 2 29 37 22 17 17 -34 17 30 0 23 14 46 27 37 16 18 40 48 36 14 14 34 44 22 22 34 8 45 22 34 10 43 27 8 21 46 9 14 16 48 47 30 17 12 39 25 32 20 16 26 27 39 24 21 38 37 20 25 25 27 42 7 22 46 32 7 10 45 45 25 45 41 48 40 18 30 17 35 20 24 24 8 21 22 13 18 10 28 22 12 31 16 41 45 34 8 8 39 34 19 30 33 32 48 23 45 -17 18 9 23 0 30 30 27 27 34 12 24 46 32 19 11 11 24 10 40 39 29 42 7 21 13 41 7 15 7 25 26 15 14 30 30 26 10 29 40 22 38 35 19 28 22 21 10 39 40 16 4 40 35 26 22 17 23 37 39 18 17 35 46 33 30 29 27 19 18 25 37 38 11 7 5 21 32 20 11 7 23 38 39 31 8 9 24 33 40 29 16 26 11 4 9 32 38 31 9 26 -35 15 34 14 30 0 42 20 31 5 31 37 38 29 27 19 39 46 34 10 21 8 37 33 31 19 33 32 20 26 50 5 27 29 45 44 24 29 2 28 20 19 6 14 19 22 40 36 9 27 41 28 11 12 21 44 15 17 40 19 14 13 39 33 14 40 35 51 44 31 24 8 24 22 35 30 9 8 35 18 28 7 15 9 4 37 21 40 39 22 8 15 34 39 25 35 26 20 44 35 47 -13 29 22 46 30 42 0 23 12 47 41 6 26 18 47 32 24 15 40 50 32 47 22 37 12 37 24 23 41 26 19 41 43 43 5 3 19 39 42 28 22 32 41 30 24 20 10 40 49 29 19 33 44 34 22 14 39 25 13 33 39 36 12 30 31 3 8 19 19 47 18 50 29 26 37 25 38 35 49 33 36 38 36 48 45 26 30 7 7 31 47 38 8 24 31 23 21 31 2 39 14 -21 12 26 27 27 20 23 0 12 24 34 19 21 9 35 19 32 32 35 26 12 27 18 33 13 23 15 25 26 20 35 21 33 33 27 26 4 31 21 13 5 11 18 12 1 6 24 36 26 13 30 28 21 11 1 29 22 5 20 12 21 18 19 19 8 21 15 36 32 37 5 28 11 17 34 24 19 12 41 20 29 18 13 25 24 31 20 22 19 13 27 20 15 32 24 28 6 11 25 35 31 -14 20 21 37 27 31 12 12 0 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37 47 22 18 39 26 28 40 35 44 47 24 23 17 33 22 28 10 16 20 41 30 10 15 22 19 33 13 27 11 7 11 23 19 0 24 4 42 12 32 30 40 40 43 17 11 10 41 13 25 13 42 -14 20 25 31 33 16 22 23 14 31 36 16 20 40 22 15 3 22 16 18 8 20 40 10 19 16 36 18 21 38 26 23 31 18 38 32 24 41 23 26 8 4 8 17 21 15 24 12 28 20 17 33 12 22 18 29 23 15 19 17 21 11 19 24 0 22 25 31 37 6 40 25 21 17 16 30 22 11 41 18 23 -19 33 3 10 14 17 14 14 20 17 31 35 15 20 34 30 20 21 7 35 14 22 24 12 11 33 29 19 24 34 43 18 15 35 23 25 36 32 40 43 20 21 14 29 22 24 12 16 17 37 26 11 15 18 15 29 15 23 7 7 13 19 15 4 22 0 38 12 29 26 37 36 39 17 11 10 37 11 24 13 38 -19 5 39 46 40 41 25 25 39 32 25 18 24 47 4 10 28 19 38 16 26 17 39 28 27 15 28 19 15 25 19 22 33 16 35 26 2 31 13 17 20 29 28 10 46 14 48 37 28 15 12 45 37 21 23 16 48 15 31 39 46 20 23 42 25 38 0 38 28 21 26 2 18 42 40 39 9 34 40 43 10 -23 36 9 10 2 29 14 13 32 10 25 43 16 9 36 35 31 20 19 43 23 21 12 21 14 41 21 20 23 28 51 17 7 43 14 19 37 24 45 50 27 32 23 33 34 28 22 28 12 45 28 8 27 17 17 27 26 27 12 19 24 25 17 12 31 12 38 0 22 35 31 36 47 29 23 2 42 23 13 25 43 -24 30 28 32 23 43 17 16 44 12 4 42 18 28 28 32 37 15 33 41 29 18 13 28 21 39 1 19 18 7 46 14 15 41 9 5 28 4 40 44 30 39 30 29 49 26 41 39 12 42 24 30 39 15 19 12 43 25 23 34 41 27 19 32 37 29 28 22 0 39 10 26 45 43 37 24 36 34 14 40 37 -15 16 29 36 38 22 24 25 20 33 37 10 22 45 18 11 9 24 22 12 12 21 42 14 22 10 38 20 21 38 20 25 34 12 40 34 20 43 17 20 9 10 13 13 27 13 30 18 30 14 15 37 18 24 20 28 29 14 23 23 27 12 21 30 6 26 21 35 39 0 39 21 15 23 22 34 16 17 43 24 17 -26 29 36 41 33 49 24 23 50 21 6 42 24 38 27 32 41 19 41 41 34 20 23 34 28 39 10 23 19 3 45 20 24 41 19 12 26 9 39 43 32 43 36 29 56 26 49 45 20 41 24 39 45 21 25 11 51 26 31 42 49 29 25 40 40 37 26 31 10 39 0 24 44 50 45 33 35 40 24 48 36 -17 5 37 44 38 39 23 23 39 29 23 18 21 45 3 10 28 17 36 17 24 15 37 26 25 15 25 17 13 23 21 20 31 17 33 24 2 29 15 19 18 29 26 9 45 12 46 35 26 17 10 43 35 19 21 14 46 13 29 37 44 18 21 40 25 36 2 36 26 21 24 0 20 40 38 37 11 32 38 41 12 -24 15 42 49 49 37 33 34 35 42 42 5 31 56 17 13 24 30 37 4 25 27 50 27 33 6 44 27 27 43 5 32 43 4 47 40 18 48 5 5 20 25 27 16 42 19 45 33 38 3 21 50 33 31 30 33 44 20 36 38 42 22 30 43 21 39 18 47 45 15 44 20 0 38 37 47 9 32 51 39 8 -25 37 20 23 31 1 27 28 4 33 44 33 26 37 38 32 14 32 10 35 17 31 40 16 23 33 43 28 32 47 43 30 31 35 39 39 40 47 40 43 22 13 15 32 6 29 10 5 31 37 31 27 5 29 25 40 7 28 20 10 7 23 26 17 17 17 42 29 43 23 50 40 38 0 6 27 39 10 41 4 40 -21 35 14 18 25 6 21 22 9 27 39 32 21 31 36 30 13 26 4 34 14 26 34 12 17 32 37 23 28 42 42 25 25 34 33 33 38 41 39 42 20 13 12 30 12 26 8 5 25 36 28 21 5 24 20 34 8 25 14 4 6 20 20 11 16 11 40 23 37 22 45 38 37 6 0 21 37 6 35 3 38 -24 37 7 8 4 27 15 14 30 12 27 43 17 11 37 35 29 21 17 43 22 22 14 20 14 41 23 21 24 30 51 18 9 43 16 21 38 26 45 50 27 31 22 33 32 28 20 26 14 45 29 6 25 18 18 29 23 27 11 17 21 25 17 10 30 10 39 2 24 34 33 37 47 27 21 0 42 21 15 23 43 -19 6 39 46 44 38 28 29 36 35 33 9 26 51 8 7 25 24 35 7 23 21 44 25 28 7 35 22 20 34 10 26 37 7 41 32 9 39 4 8 17 26 25 9 43 14 45 34 32 6 14 47 34 26 25 24 45 15 32 36 43 18 25 41 22 37 9 42 36 16 35 11 9 39 37 42 0 31 45 40 1 -15 29 14 20 25 9 17 18 9 25 35 27 17 31 30 24 9 22 5 28 8 21 33 6 13 26 33 18 22 37 36 20 24 28 32 29 32 38 33 36 14 10 6 24 15 20 14 5 22 30 22 22 5 20 15 30 14 19 12 6 12 14 16 13 11 11 34 23 34 17 40 32 32 10 6 21 31 0 34 9 32 -28 39 22 23 12 41 19 18 43 10 18 48 21 14 39 39 41 22 31 47 33 24 1 31 22 45 14 24 26 21 55 19 10 47 5 14 39 15 48 53 34 43 33 36 46 32 35 39 13 49 31 19 38 20 23 24 38 31 22 31 36 31 22 25 41 24 40 13 14 43 24 38 51 41 35 15 45 34 0 37 46 -24 38 16 19 27 4 24 25 7 30 42 34 24 33 39 33 15 29 7 36 17 29 37 15 20 34 40 26 31 45 44 28 28 36 36 36 41 44 41 44 23 14 15 33 9 29 6 6 28 38 31 23 6 27 23 37 5 28 17 7 3 23 23 13 18 13 43 25 40 24 48 41 39 4 3 23 40 9 37 0 41 -20 7 40 47 45 39 29 30 37 36 34 9 27 52 9 8 26 25 36 7 24 22 45 26 29 7 36 23 21 35 9 27 38 7 42 33 10 40 3 7 18 27 26 10 44 15 46 35 33 5 15 48 35 27 26 25 46 16 33 37 44 19 26 42 23 38 10 43 37 17 36 12 8 40 38 43 1 32 46 41 0 -0 815 -0 224 -289 510 -328 447 -229 420 -57 322 -127 366 -144 382 -61 255 -170 373 -415 598 -0 133 -162 356 -292 447 -22 186 -0 95 -0 246 -189 348 -103 274 -0 143 -16 203 -182 372 -195 416 -29 195 -158 382 -0 88 -421 665 -122 369 -296 505 -433 648 -0 98 -185 337 -194 411 -0 166 -174 436 -513 759 -0 144 -393 625 -5 177 -0 181 -334 507 -481 680 -149 370 -0 157 -124 288 -0 133 -24 235 -121 270 -149 332 -0 171 -0 64 -214 484 -45 283 -127 379 -124 346 -454 628 -572 785 -0 91 -292 538 -92 267 -108 270 -155 303 -166 376 -283 533 -33 262 -439 603 -21 205 -234 438 -411 600 -0 249 -339 543 -323 580 -0 151 -80 314 -36 290 -193 449 -42 249 -46 201 -161 435 -94 307 -533 671 diff --git a/src/datagen/coloring.jl b/src/datagen/coloring.jl index edb861771..2f5fb5c60 100644 --- a/src/datagen/coloring.jl +++ b/src/datagen/coloring.jl @@ -16,11 +16,7 @@ on more smooth cases. This is done by getting a geometric distribution of each node connectivity (number of edges) and then select randomly the connexions. """ -function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::LegacyGraphColoringGenerator; seed=nothing) - if !isnothing(seed) - Random.seed!(seed) - end - +function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::LegacyGraphColoringGenerator; rng::AbstractRNG = MersenneTwister()) density = gen.density nb_nodes = gen.nb_nodes @@ -36,8 +32,8 @@ function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::LegacyGraphColoringGenerato connexions = [1 for i in 1:nb_nodes] # create Geometric distribution p = 2 / nb_nodes - distr = Truncated(Geometric(p), 0, nb_nodes) - new_connexions = rand(distr, nb_edges - nb_nodes) + distr = Truncated(Geometric(p), 1, nb_nodes) + new_connexions = rand(rng, distr, nb_edges - nb_nodes) for new_co in new_connexions connexions[convert(Int64, new_co)] += 1 end @@ -46,7 +42,7 @@ function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::LegacyGraphColoringGenerato # edge constraints for i in 1:length(connexions) - neighbors = Distributions.sample([j for j in 1:length(connexions) if j != i && connexions[i] > 0], connexions[i], replace=false) + neighbors = Distributions.sample(rng, [j for j in 1:length(connexions) if j != i && connexions[i] > 0], connexions[i], replace=false) for j in neighbors SeaPearl.addConstraint!(cpmodel, SeaPearl.NotEqual(x[i], x[j], cpmodel.trailer)) end @@ -85,11 +81,7 @@ creating temporary files for efficiency purpose ! Density should be more than 1. Very simple case from: Exploring the k-colorable Landscape with Iterated Greedy by Culberson & Luo https://pdfs.semanticscholar.org/e6cc/ab8f757203bf15680dbf456f295a7a31431a.pdf """ -function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::HomogenousGraphColoringGenerator; seed=nothing) - if !isnothing(seed) - Random.seed!(seed) - end - +function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::HomogenousGraphColoringGenerator; rng::AbstractRNG = MersenneTwister()) p = gen.probability n = gen.nb_nodes @@ -103,7 +95,7 @@ function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::HomogenousGraphColoringGene # edge constraints for i in 1:n for j in 1:n - if i != j && rand() <= p + if i != j && rand(rng) <= p SeaPearl.addConstraint!(cpmodel, SeaPearl.NotEqual(x[i], x[j], cpmodel.trailer)) end end @@ -149,18 +141,14 @@ creating temporary files for efficiency purpose ! Density should be more than 1. Very simple case from: Exploring the k-colorable Landscape with Iterated Greedy by Culberson & Luo https://pdfs.semanticscholar.org/e6cc/ab8f757203bf15680dbf456f295a7a31431a.pdf """ -function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::ClusterizedGraphColoringGenerator; seed=nothing) - if !isnothing(seed) - Random.seed!(seed) - end - +function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::ClusterizedGraphColoringGenerator; rng::AbstractRNG = MersenneTwister()) n = gen.n p = gen.p k = gen.k assigned_colors = zeros(Int64, gen.n) for i in 1:n - assigned_colors[i] = rand(1:k) + assigned_colors[i] = rand(rng, 1:k) end # create variables @@ -173,7 +161,7 @@ function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::ClusterizedGraphColoringGen # edge constraints for i in 1:n for j in 1:n - if i != j && assigned_colors[i] != assigned_colors[j] && rand() <= p + if i != j && assigned_colors[i] != assigned_colors[j] && rand(rng) <= p SeaPearl.addConstraint!(cpmodel, SeaPearl.NotEqual(x[i], x[j], cpmodel.trailer)) end end diff --git a/src/datagen/eternity2.jl b/src/datagen/eternity2.jl index f8c2d3a0e..6cc8378a7 100644 --- a/src/datagen/eternity2.jl +++ b/src/datagen/eternity2.jl @@ -121,12 +121,9 @@ end """ -function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::Eternity2Generator; seed=nothing) +function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::Eternity2Generator; rng::AbstractRNG = MersenneTwister()) cpmodel.limit.numberOfSolutions = 1 - if !isnothing(seed) - Random.seed!(seed) - end - rng = MersenneTwister(seed) + n=gen.n m=gen.m k=gen.k diff --git a/src/datagen/knapsack.jl b/src/datagen/knapsack.jl index 8ad547045..ecbcf4141 100644 --- a/src/datagen/knapsack.jl +++ b/src/datagen/knapsack.jl @@ -16,12 +16,10 @@ It is possible to give `Inf` as the `gen.correlation` to have a strict equality `gen.correlation` must be strictly positive. This method is from the following paper: https://www.researchgate.net/publication/2548374_Core_Problems_in_Knapsack_Algorithms + +Rng is a random number generator used to ensure experiment reproductibility accross devices. It is often set at the beginning of an experiment to generate deterministic training samples. """ -function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::KnapsackGenerator; seed=nothing) - if !isnothing(seed) - Random.seed!(seed) - end - +function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::KnapsackGenerator; rng::AbstractRNG = MersenneTwister()) correlation = gen.correlation max_weight = gen.max_weight nb_items = gen.nb_items @@ -31,14 +29,14 @@ function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::KnapsackGenerator; seed=not # create values, weights and capacity weights_distr = DiscreteUniform(1, max_weight) - weights = rand(weights_distr, nb_items) + weights = rand(rng, weights_distr, nb_items) deviation = floor(max_weight/(10*correlation)) value_distr = truncated.(DiscreteUniform.(weights .- deviation, weights .+ deviation), 1, Inf) - values = rand.(value_distr) + values = rand.(rng, value_distr) c = floor(nb_items * max_weight/2 / 4) - capacity = rand(DiscreteUniform(c, c*4)) + capacity = rand(rng, DiscreteUniform(c, c*4)) ### Variables diff --git a/src/datagen/latin.jl b/src/datagen/latin.jl index 0d7d28010..df3a53ce4 100644 --- a/src/datagen/latin.jl +++ b/src/datagen/latin.jl @@ -7,14 +7,6 @@ mutable struct LatinGenerator <: AbstractModelGenerator end end -""" - fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::GraphColoringGenerator) -Fill a CPModel with the variables and constraints generated. We fill it directly instead of -creating temporary files for efficiency purpose. - -This generator create graps for the NQueens problem. - -""" function proper_move(A::Matrix{Int},x::Int,y::Int,z::Int,v::Int) z2 = A[x,y] @@ -30,8 +22,15 @@ function proper_move(A::Matrix{Int},x::Int,y::Int,z::Int,v::Int) end end +""" + fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::GraphColoringGenerator) +Fill a CPModel with the variables and constraints generated. We fill it directly instead of +creating temporary files for efficiency purpose. + +Rng is a random number generator used to ensure experiment reproductibility accross devices. It is often set at the beginning of an experiment to generate deterministic training samples. -function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::LatinGenerator; seed=nothing) +""" +function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::LatinGenerator; rng::AbstractRNG = MersenneTwister()) N = gen.N p = gen.p cpmodel.limit.numberOfSolutions = 1 @@ -40,16 +39,14 @@ function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::LatinGenerator; seed=nothin for i in 1:N gen.A[i,:]= [(i+j-2)%N + 1 for j in 1:N] end end A = gen.A - if !isnothing(seed) - Random.seed!(seed) - end + for i in 1:N^3 - x,y,z = rand(1:N,3) + x,y,z = rand(rng, 1:N,3) proper_move(A,x,y,z,z) end B = copy(A) n = floor(Int,p*N^2) - indicies = shuffle(1:N^2)[1:n] + indicies = shuffle(rng, 1:N^2)[1:n] for x in indicies i = div(x-1,N) + 1 j = (x-1)%N + 1 diff --git a/src/datagen/nqueens.jl b/src/datagen/nqueens.jl index 3cdd35529..7c68951b2 100644 --- a/src/datagen/nqueens.jl +++ b/src/datagen/nqueens.jl @@ -15,14 +15,14 @@ end Fill a CPModel with the variables and constraints generated. We fill it directly instead of creating temporary files for efficiency purpose. +Rng is a random number generator used to ensure experiment reproductibility accross devices. It is often set at the beginning of an experiment to generate deterministic training samples. + + This generator create graps for the NQueens problem. """ -function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::NQueensGenerator; seed=nothing) +function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::NQueensGenerator; rng::AbstractRNG = MersenneTwister()) cpmodel.limit.numberOfSolutions = 1 - if !isnothing(seed) - Random.seed!(seed) - end #density = gen.density board_size = gen.board_size diff --git a/src/datagen/tsptw.jl b/src/datagen/tsptw.jl index 393ea03bc..42f773e43 100644 --- a/src/datagen/tsptw.jl +++ b/src/datagen/tsptw.jl @@ -21,20 +21,19 @@ https://arxiv.org/abs/2006.01610 Basicaly finds positions with a uniform distributions, then sets the time windows by creating a feasible tour and adding some randomness by using uniform distributions with gap and the length of the time windows. -""" -function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::TsptwGenerator; seed=nothing, dist = nothing, timeWindows=nothing) - if !isnothing(seed) - Random.seed!(seed) - end +Rng is a random number generator used to ensure experiment reproductibility accross devices. It is often set at the beginning of an experiment to generate deterministic training samples. + +""" +function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::TsptwGenerator; rng::AbstractRNG = MersenneTwister(), dist = nothing, timeWindows=nothing) x_pos = zeros(gen.n_city) y_pos = zeros(gen.n_city) ### Creating the TSPTW instance if isnothing(dist) || isnothing(timeWindows) pos_distribution = Uniform(0, gen.grid_size) - x_pos = rand(pos_distribution, gen.n_city) - y_pos = rand(pos_distribution, gen.n_city) + x_pos = rand(rng, pos_distribution, gen.n_city) + y_pos = rand(rng, pos_distribution, gen.n_city) dist = zeros(Int64, gen.n_city, gen.n_city) for i in 1:gen.n_city @@ -46,7 +45,7 @@ function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::TsptwGenerator; seed=nothin timeWindows = zeros(Int64, gen.n_city, 2) timeWindows[1, :] = [0 10] - random_solution = [1, shuffle(Vector(2:gen.n_city))...] + random_solution = [1, shuffle(rng, Vector(2:gen.n_city))...] for i in 2:gen.n_city prev_city = random_solution[i-1] @@ -56,8 +55,8 @@ function fill_with_generator!(cpmodel::CPModel, gen::TsptwGenerator; seed=nothin tw_lb_min = timeWindows[prev_city, 1] + cur_dist - rand_tw_lb = rand(DiscreteUniform(tw_lb_min, tw_lb_min + gen.max_tw_gap)) - rand_tw_ub = rand(DiscreteUniform(rand_tw_lb, rand_tw_lb + gen.max_tw)) + rand_tw_lb = rand(rng, DiscreteUniform(tw_lb_min, tw_lb_min + gen.max_tw_gap)) + rand_tw_ub = rand(rng, DiscreteUniform(rand_tw_lb, rand_tw_lb + gen.max_tw)) timeWindows[cur_city, :] = [rand_tw_lb rand_tw_ub] end diff --git a/src/experiment/evaluation.jl b/src/experiment/evaluation.jl index 64d712bd0..6b55a8f75 100644 --- a/src/experiment/evaluation.jl +++ b/src/experiment/evaluation.jl @@ -1,5 +1,20 @@ +""" + abstract type AbstractEvaluator end + +Used to define any Evaluator. An Evaluator is an object that will be called during training to evaluate the performance of multiple heuristics on CP instances. +""" abstract type AbstractEvaluator end +""" + mutable struct SameInstancesEvaluator <: AbstractEvaluator + instances::Union{Array{CPModel}, Nothing} -> evaluation instances + metrics::Union{Matrix{<:AbstractMetrics}, Nothing} -> 2D Matrix containing AbstractMetrics for each evaluation instance on the y-axis, for each heuristic on the x-axis. + evalFreq::Int64 -> frequency at which heuristics need to be evaluated in terms of training episode. + nbInstances::Int64 -> number of evaluation instances + nbHeuristics::Union{Int64, Nothing} -> number of heuristics evaluated + +This evaluator evaluates the heuristics on the same instances along training every evalFreq episodes. Evaluation instances are stored using the attribute 'instances'. +""" mutable struct SameInstancesEvaluator <: AbstractEvaluator instances::Union{Array{CPModel}, Nothing} metrics::Union{Matrix{<:AbstractMetrics}, Nothing} @@ -8,40 +23,72 @@ mutable struct SameInstancesEvaluator <: AbstractEvaluator nbHeuristics::Union{Int64, Nothing} end -function SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray::Array{H, 1}, generator::AbstractModelGenerator; seed=nothing, evalFreq::Int64 = 50, nbInstances::Int64 = 10, evalTimeOut::Union{Nothing,Int64} = nothing) where H<: ValueSelection +""" + function SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray::Array{H, 1}, generator::AbstractModelGenerator; seed=nothing, evalFreq::Int64 = 50, nbInstances::Int64 = 10, evalTimeOut::Union{Nothing,Int64} = nothing) where H<: ValueSelection + +Constructor for SameInstancesEvaluator. In order to generate nbInstances times the same evaluation instance, a seed has to be specified. Otherwise, the instance will be generated randomly. +""" +function SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray::Array{H, 1}, generator::AbstractModelGenerator ; rng::AbstractRNG = MersenneTwister(), evalFreq::Int64 = 50, nbInstances::Int64 = 10, evalTimeOut::Union{Nothing,Int64} = nothing) where H<: ValueSelection instances = Array{CPModel}(undef, nbInstances) metrics = Matrix{AbstractMetrics}(undef,nbInstances, size(valueSelectionArray,1)) - + for i in 1:nbInstances instances[i] = CPModel() - fill_with_generator!(instances[i], generator; seed=seed) + fill_with_generator!(instances[i], generator; rng = rng) instances[i].limit.searchingTime = evalTimeOut for (j, value) in enumerate(valueSelectionArray) - metrics[i,j]=BasicMetrics(instances[i],value;meanOver=1) #no slidding mean on evaluation because the instance remains the same + metrics[i,j]=BasicMetrics(instances[i],value;meanOver=1) end end - SameInstancesEvaluator(instances, metrics, evalFreq, nbInstances, size(valueSelectionArray,1)) + SameInstancesEvaluator(instances, metrics, max(1,evalFreq), nbInstances, size(valueSelectionArray,1)) +end + +function Base.empty!(eval::SameInstancesEvaluator) + for i in 1:eval.nbInstances + for j in 1:eval.nbHeuristics + eval.metrics[i,j]=BasicMetrics(eval.instances[i],eval.metrics[i,j].heuristic; meanOver=1) + end + end end +""" + function evaluate(eval::SameInstancesEvaluator, variableHeuristic::AbstractVariableSelection, strategy::S; verbose::Bool=true) where{S<:SearchStrategy} +This function computes one evaluation step. It does a full search using a specific strategy (DFS, RBS ...) for every heuristic stored in eval.metrics and for every instances to be evaluated on. It fills the matrix eval.metrics whose coordinates [i,j] contains the search metric of type <:AbstractMetrics for the i-th evaluation instance and the j-th heuristic. +""" function evaluate(eval::SameInstancesEvaluator, variableHeuristic::AbstractVariableSelection, strategy::S; verbose::Bool=true) where{S<:SearchStrategy} for j in 1:eval.nbHeuristics heuristic = eval.metrics[1,j].heuristic - initsize = isa(heuristic, LearnedHeuristic) ? length(heuristic.agent.trajectory) : nothing - - testmode!(heuristic, true) - for i in 1:eval.nbInstances - model = eval.instances[i] - reset_model!(model) - - dt = @elapsed search!(model, strategy, variableHeuristic, heuristic) - eval.metrics[i,j](model,dt) - - verbose && println(typeof(heuristic), " evaluated with: ", model.statistics.numberOfNodes, " nodes, taken ", dt, "s, number of solutions found : ", model.statistics.numberOfSolutions) - end - testmode!(heuristic, false) - if !isnothing(initsize) + if isa(heuristic, LearnedHeuristic) #LearnedHeuristic has to be evaluated at each evaluation step as long as the heuristic is updated along the training. + initsize = length(heuristic.agent.trajectory) + testmode!(heuristic, true) + for i in 1:eval.nbInstances + model = eval.instances[i] + reset_model!(model) + + dt = @elapsed search!(model, strategy, variableHeuristic, heuristic) + eval.metrics[i,j](model,dt) + verbose && println(typeof(heuristic), " evaluated with: ", model.statistics.numberOfNodes, " nodes, taken ", dt, "s, number of solutions found : ", model.statistics.numberOfSolutions) + end + testmode!(heuristic, false) @assert length(heuristic.agent.trajectory) == initsize "You have leaks in your evaluation pipeline!" + + + else #BasicHeuristic only needs to be evaluated once, as it is not updated during training. As long as the eval has already been done once, it only repeat the search metrics for each evaluation step; + for i in 1:eval.nbInstances + model = eval.instances[i] + reset_model!(model) + if eval.metrics[i,j].nbEpisodes == 0 + dt = @elapsed search!(model, strategy, variableHeuristic, heuristic) + eval.metrics[i,j](model,dt) + verbose && println(typeof(heuristic), " evaluated with: ", model.statistics.numberOfNodes, " nodes, taken ", dt, "s, number of solutions found : ", model.statistics.numberOfSolutions) + else + dt,numberOfNodes, numberOfSolutions = repeatlast!(eval.metrics[i,j]) + verbose && println(typeof(heuristic), " evaluated with: ", numberOfNodes, " nodes, taken ", dt, "s, number of solutions found : ", numberOfSolutions) + end + end end + + end end diff --git a/src/experiment/launch_experiment.jl b/src/experiment/launch_experiment.jl index 0b18f43cc..0f0c75667 100644 --- a/src/experiment/launch_experiment.jl +++ b/src/experiment/launch_experiment.jl @@ -37,6 +37,7 @@ function launch_experiment!( metrics::Union{Nothing, AbstractMetrics}=nothing, evaluator::Union{Nothing, AbstractEvaluator}=SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray,generator), restartPerInstances::Int64, + rngTraining::AbstractRNG, ) where{T <: ValueSelection, S1,S2 <: SearchStrategy} nbHeuristics = length(valueSelectionArray) @@ -54,33 +55,38 @@ function launch_experiment!( end end + empty!(model) + fill_with_generator!(model, generator) + #false evaluation used to compile the evaluate function that was previously compiled during first "true" evaluation virtually distorting 1st eval computing time + if !isnothing(evaluator) + evaluate(evaluator, variableHeuristic, eval_strategy; verbose = verbose) + empty!(evaluator) + end + iter = ProgressBar(1:nbEpisodes) for i in iter #for i in 1:nbEpisodes verbose && println(" --- EPISODE: ", i) empty!(model) - - fill_with_generator!(model, generator) - + fill_with_generator!(model, generator; rng = rngTraining) + for j in 1:nbHeuristics reset_model!(model) if isa(valueSelectionArray[j], LearnedHeuristic) verbose && print("Visited nodes with learnedHeuristic : " ) - else - verbose && print("Visited nodes with basic Heuristic n°$(j-1) : ") - end dt = @elapsed for k in 1:restartPerInstances restart_search!(model) search!(model, strategy, variableHeuristic, valueSelectionArray[j], out_solver=out_solver) - verbose && print(model.statistics.numberOfNodesBeforeRestart, ", ") - end + verbose && print(model.statistics.numberOfNodesBeforeRestart, ": ",model.statistics.numberOfSolutions, "(",model.statistics.AccumulatedRewardBeforeRestart,") / ") + end metricsArray[j](model,dt) #adding results in the metrics data structure verbose && println() + end end - if !isnothing(evaluator) && (i % evaluator.evalFreq == 0) + if !isnothing(evaluator) && (i % evaluator.evalFreq == 1) evaluate(evaluator, variableHeuristic, eval_strategy; verbose = verbose) end verbose && println() diff --git a/src/experiment/metrics/basicmetrics.jl b/src/experiment/metrics/basicmetrics.jl index 82d388584..3ea091b4c 100644 --- a/src/experiment/metrics/basicmetrics.jl +++ b/src/experiment/metrics/basicmetrics.jl @@ -12,16 +12,13 @@ It satisfies the two AbstractMetrics requirements: # Fields - heuristic::H -> The related heuristic for which the metrics stores the results. - nodeVisited::Vector{Vector{Int64}} -> contains the result of each search in term of node visited : number of nodes visited to - find every solution or infeasible case of an instance. - solutionFound::Vector{Vector{Bool}} -> contains the result of each search in term of solution found: true if the dead-end - is a solution and false otherwise. - meanNodeVisitedUntilfirstSolFound::Vector{Float32} -> contains the result of each search in term of node visited to find a first solution. - meanNodeVisitedUntilEnd::Vector{Float32} -> contains the result of each search in term of node visited until the end of the search. - timeneeded::Vector{Float32} -> contains the computing time required to complete each search. - scores::Union{Nothing,Vector{Vector{Float32}}} -> contains the result of each search in term of scores of every solution found - (only for problem that contains an objective) + heuristic::H -> The related heuristic for which the metrics stores the results. + nodeVisited::Vector{Vector{Int64}} -> contains the result of each search in term of node visited : number of nodes visited to find every final state found (Solution / Infeasible case) reached during a search. + solutionFound::Vector{Vector{Bool}} -> contains the result of each search in term of solution found: true if the dead-end is a solution and false otherwise. + meanNodeVisitedUntilfirstSolFound::Vector{Union{Nothing,Float32}} -> contains the result of each search in term of node visited to find a first solution. "nothing" means no solution has been found during the entire search. + meanNodeVisitedUntilEnd::Vector{Float32} -> contains the result of each search in term of node visited until the end of the search. + timeneeded::Vector{Float32} -> contains the computing time required to complete each search. + scores::Union{Nothing,Vector{Vector{Union{Nothing,Float32}}}} -> In case the problem has an objective, contains the result of each search in term of scores of every final state found. ("score" for Solution /"nothing" for Infeasible case). For each episode, the model.statistics.objectives::Vector{Union{Nothing,Float32}} can be empty (in case no final state has been reached during the search.) totalReward::Union{Nothing,Vector{Float32}} -> contains the total reward of each search (only if heuristic is a LearnedHeuristic). loss::Union{Nothing,Vector{Float32}} -> contains the total loss of each search (only if heuristic is a LearnedHeuristic). meanOver::Int64 -> width of the windowspan for the moving average. @@ -30,8 +27,8 @@ It satisfies the two AbstractMetrics requirements: mutable struct BasicMetrics{O<:AbstractTakeObjective, H<:ValueSelection} <: AbstractMetrics heuristic::H nodeVisited::Vector{Vector{Int64}} + meanNodeVisitedUntilfirstSolFound::Vector{Union{Nothing,Float32}} solutionFound::Vector{Vector{Bool}} - meanNodeVisitedUntilfirstSolFound::Vector{Float32} meanNodeVisitedUntilEnd::Vector{Float32} timeneeded::Vector{Float32} scores::Union{Nothing,Vector{Vector{Union{Nothing,Float32}}}} @@ -40,13 +37,13 @@ mutable struct BasicMetrics{O<:AbstractTakeObjective, H<:ValueSelection} <: Abst meanOver::Int64 nbEpisodes::Int64 - BasicMetrics{O,H}(heuristic,meanOver) where {O,H}= new{O, H}(heuristic,Vector{Vector{Int64}}(),Vector{Vector{Int64}}(),Float32[],Float32[], Float32[], O==TakeObjective ? Vector{Vector{Float32}}() : nothing, (H == BasicHeuristic) ? nothing : Float32[], (H == BasicHeuristic) ? nothing : Float32[], meanOver,0) + BasicMetrics{O,H}(heuristic,meanOver) where {O,H}= new{O, H}(heuristic,Vector{Vector{Int64}}(),Vector{Union{Nothing,Float32}}(), Float32[], Float32[], Float32[], O==TakeObjective ? Vector{Vector{Float32}}() : nothing, (H == BasicHeuristic) ? nothing : Float32[], (H == BasicHeuristic) ? nothing : Float32[], meanOver,0) end BasicMetrics(model::CPModel, heuristic::ValueSelection; meanOver=1) = BasicMetrics{(!isnothing(model.objective)) ? TakeObjective : DontTakeObjective ,typeof(heuristic)}(heuristic,meanOver) """ - function (metrics<:BasicMetrics)(model::CPModel,dt::Float64) + function (metrics::BasicMetrics)(model::CPModel, dt::Float64) The function is called after a search on a Constraint Programming Model. It updates all the metrics during the search. @@ -56,9 +53,8 @@ function (metrics::BasicMetrics{DontTakeObjective, <:BasicHeuristic})(model::CPM push!(metrics.nodeVisited,copy(model.statistics.nodevisitedpersolution)) push!(metrics.solutionFound, (x -> !isnothing(x)).(model.statistics.solutions)) push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd,model.statistics.numberOfNodes) - if ! isempty(model.statistics.nodevisitedpersolution) #infeasible case - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound,model.statistics.nodevisitedpersolution[1]) - end + index = findfirst(!isnothing, model.statistics.solutions) #return the list of index of real solution in model.statistics.solutions + push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, !isnothing(index) ? model.statistics.nodevisitedpersolution[index] : nothing) push!(metrics.timeneeded,dt) return end @@ -68,13 +64,11 @@ function (metrics::BasicMetrics{TakeObjective, <:BasicHeuristic})(model::CPModel push!(metrics.nodeVisited,copy(model.statistics.nodevisitedpersolution)) push!(metrics.solutionFound, (x -> !isnothing(x)).(model.statistics.solutions)) push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd,model.statistics.numberOfNodes) - if ! isempty(model.statistics.nodevisitedpersolution) #infeasible case - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound,model.statistics.nodevisitedpersolution[1]) - end + index = findfirst(!isnothing, model.statistics.solutions) #return the list of index of real solution in model.statistics.solutions + push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, !isnothing(index) ? model.statistics.nodevisitedpersolution[index] : nothing) push!(metrics.timeneeded,dt) - if ! isempty(model.statistics.objectives) - push!(metrics.scores,copy(model.statistics.objectives)) - end + push!(metrics.scores,copy(model.statistics.objectives)) + end @@ -83,9 +77,8 @@ function (metrics::BasicMetrics{DontTakeObjective, <:LearnedHeuristic})(model::C push!(metrics.nodeVisited,copy(model.statistics.nodevisitedpersolution)) push!(metrics.solutionFound, (x -> !isnothing(x)).(model.statistics.solutions)) push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd,model.statistics.numberOfNodes) - if ! isempty(model.statistics.nodevisitedpersolution) #infeasible case - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound,model.statistics.nodevisitedpersolution[1]) - end + index = findfirst(!isnothing, model.statistics.solutions) #return the list of index of real solution in model.statistics.solutions + push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, !isnothing(index) ? model.statistics.nodevisitedpersolution[index] : nothing) push!(metrics.timeneeded,dt) push!(metrics.totalReward,last_episode_total_reward(metrics.heuristic.agent.trajectory)) push!(metrics.loss,metrics.heuristic.agent.policy.learner.loss) @@ -98,37 +91,30 @@ function (metrics::BasicMetrics{TakeObjective, <:LearnedHeuristic})(model::CPMod push!(metrics.nodeVisited,copy(model.statistics.nodevisitedpersolution)) push!(metrics.solutionFound, (x -> !isnothing(x)).(model.statistics.solutions)) push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd,model.statistics.numberOfNodes) - if ! isempty(model.statistics.nodevisitedpersolution) #infeasible case - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound,model.statistics.nodevisitedpersolution[1]) - end + index = findfirst(!isnothing, model.statistics.solutions) #return the list of index of real solution in model.statistics.solutions + push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, !isnothing(index) ? model.statistics.nodevisitedpersolution[index] : nothing) push!(metrics.timeneeded,dt) - if ! isempty(model.statistics.objectives) push!(metrics.scores,copy(model.statistics.objectives)) - end push!(metrics.totalReward,last_episode_total_reward(metrics.heuristic.agent.trajectory)) push!(metrics.loss,metrics.heuristic.agent.policy.learner.loss) return end """ - function computemean!(metrics::BasicMetrics{O, H}) where{O, H<:ValueSelection} - -At the end of an experiment, as the instances generated by the generator could be slightly different -(depending on the distribution of the generator), a moving average is applied on the vectors containing : -1) number of node visited by the heuristic to find a first solution along the training. -2) number of node visited by the heuristic to prove to optimality along the training. + function repeatlast!(metrics::BasicMetrics{<:AbstractTakeObjective, <:BasicHeuristic}) -this averaging smoothes the high frequency variations due to the differences between CPModel instances. +The function is called during an evaluation. To avoid useless evaluation on deterministic heuristic, we simply copy the last solving procedure stored in the BasicMetrics. """ -function computemean!(metrics::BasicMetrics{O, H}) where {O, H<:ValueSelection} - windowspan = min(metrics.meanOver,length(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound)) - nodeVisitedUntilFirstSolFound = copy(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound) - metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound = rollmean(nodeVisitedUntilFirstSolFound, windowspan) - nodeVisitedUntilOptimality = copy(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd) - metrics.meanNodeVisitedUntilEnd = rollmean(nodeVisitedUntilOptimality, windowspan) - - if isa(metrics,BasicMetrics{O,<:LearnedHeuristic}) - metrics.totalReward = rollmean(metrics.totalReward,windowspan) +function repeatlast!(metrics::BasicMetrics{<:AbstractTakeObjective, <:BasicHeuristic}) + metrics.nbEpisodes+=1 + push!(metrics.nodeVisited,last(metrics.nodeVisited)) + push!(metrics.solutionFound, last(metrics.solutionFound)) + push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd,last(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd)) + push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound,last(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound)) + push!(metrics.timeneeded,last(metrics.timeneeded)) + if !isnothing(metrics.scores) #In case neither a solution or an Infeasible case is reached + push!(metrics.scores,last(metrics.scores)) end - return + return last(metrics.timeneeded),last(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd), sum(map(x -> x,last(metrics.solutionFound))) end + diff --git a/src/experiment/training.jl b/src/experiment/training.jl index d521d084d..1097b6e91 100644 --- a/src/experiment/training.jl +++ b/src/experiment/training.jl @@ -29,6 +29,7 @@ function train!(; evaluator::Union{Nothing, AbstractEvaluator}, metrics::Union{Nothing,AbstractMetrics}=nothing, restartPerInstances = 1, + rngTraining = MersenneTwister() ) where{ T <: ValueSelection, S1, S2 <: SearchStrategy} if isa(valueSelectionArray, T) @@ -58,6 +59,7 @@ function train!(; metrics=metrics, evaluator=evaluator, restartPerInstances, + rngTraining, ) for valueSelection in valueSelectionArray diff --git a/test/CP/valueselection/learning/learnedheuristic.jl b/test/CP/valueselection/learning/learnedheuristic.jl index 7632e185f..5780f7e88 100644 --- a/test/CP/valueselection/learning/learnedheuristic.jl +++ b/test/CP/valueselection/learning/learnedheuristic.jl @@ -255,6 +255,64 @@ lh(SeaPearl.EndingPhase, model, :Optimal) @test lh.agent.trajectory[:reward][end] == 0.975f0 #last DecisionReward (-0.025f0) + EndingReward (+1) + + + + + end + @testset "explorer variation on testmode" begin + agent = RL.Agent( + policy = RL.QBasedPolicy( + learner = RL.DQNLearner( + approximator = RL.NeuralNetworkApproximator( + model = approximator_model, + optimizer = ADAM(0.001f0) + ), + target_approximator = RL.NeuralNetworkApproximator( + model = target_approximator_model, + optimizer = ADAM(0.001f0) + ), + loss_func = Flux.Losses.huber_loss, + stack_size = nothing, + γ = 0.99f0, + batch_size = 32, + update_horizon = 1, + min_replay_history = 1, + update_freq = 1, + target_update_freq = 100, + ), + explorer = RL.EpsilonGreedyExplorer( + ϵ_stable = 0.00, + kind = :linear, + ϵ_init = 1.0, + warmup_steps = 1, + decay_steps = 1000, + step = 1, + is_break_tie = false, + #is_training = true, + rng = MersenneTwister(33) + ) + ), + trajectory = RL.CircularArraySLARTTrajectory( + capacity = 500, + state = SeaPearl.DefaultTrajectoryState[] => (), + action = Int => (), + legal_actions_mask = Vector{Bool} => (4, ), + ) + ) + lh = SeaPearl.LearnedHeuristic(agent) + + Flux.testmode!(lh,true) + @test ReinforcementLearningCore.get_ϵ(lh.agent.policy.explorer) == 0 + dummy_value = 1 + lh.agent.policy.explorer(dummy_value) #add step + @test ReinforcementLearningCore.get_ϵ(lh.agent.policy.explorer) == 0 + + Flux.testmode!(lh,false) + @test ReinforcementLearningCore.get_ϵ(lh.agent.policy.explorer) == 1 + dummy_value = 1 + lh.agent.policy.explorer(dummy_value) #add step + @test ReinforcementLearningCore.get_ϵ(lh.agent.policy.explorer) == 0.999 end end diff --git a/test/RL/nn_structures/nn_structures.jl b/test/RL/nn_structures/nn_structures.jl index 3b80fde3d..6101d900a 100644 --- a/test/RL/nn_structures/nn_structures.jl +++ b/test/RL/nn_structures/nn_structures.jl @@ -4,5 +4,6 @@ include("fullfeaturedcpnn.jl") include("variableoutputcpnn.jl") include("geometricflux.jl") + include("weighted_graph_gat.jl") end \ No newline at end of file diff --git a/test/RL/nn_structures/weighted_graph_gat.jl b/test/RL/nn_structures/weighted_graph_gat.jl index 8a00c43e5..4ab8f1702 100644 --- a/test/RL/nn_structures/weighted_graph_gat.jl +++ b/test/RL/nn_structures/weighted_graph_gat.jl @@ -15,8 +15,9 @@ adj_single_vertex = T[0. 0. 0. 1.; 1. 0. 1. 0.] @testset "EdgeFtLayer" begin + @testset "Constructor" begin - ft_layer = SeaPearl.EdgeFtLayer(;v_dim = in_channel_v=>out_channel_v, e_dim = in_channel_e=>out_channel_e) + ft_layer = SeaPearl.EdgeFtLayer(in_channel_v=>out_channel_v, in_channel_e=>out_channel_e) @test size(ft_layer.W_a) == (out_channel_v, 2 * in_channel_v + in_channel_e) @@ -24,64 +25,45 @@ adj_single_vertex = T[0. 0. 0. 1.; @test size(ft_layer.b_T) == (out_channel_v,) @test size(ft_layer.W_e) == (out_channel_e, in_channel_v) @test size(ft_layer.W_ee) == (out_channel_e, in_channel_e) - @test isa(ft_layer.prelu_α, T) end @testset "EdgeFtLayer(fg)" begin - ft_layer = SeaPearl.EdgeFtLayer(;v_dim = in_channel_v=>out_channel_v, e_dim = in_channel_e=>out_channel_e) + ft_layer = SeaPearl.EdgeFtLayer(in_channel_v=>out_channel_v, in_channel_e=>out_channel_e) nf = rand(Float32, in_channel_v, N) - ef = rand(Float32, in_channel_e, 8) - fg = GraphSignals.FeaturedGraph(adj; nf=nf, ef=ef) + ef = rand(Float32, in_channel_e, N, N) + fg = SeaPearl.FeaturedGraph(adj; nf=nf, ef=ef) fg_ = ft_layer(fg) - @test size(GraphSignals.node_feature(fg_)) == (out_channel_v, N) - @test size(GraphSignals.edge_feature(fg_)) == (out_channel_e, 8) + @test size(SeaPearl.node_feature(fg_)) == (out_channel_v, N) + @test size(SeaPearl.edge_feature(fg_)) == (out_channel_e, N, N) - g = Zygote.gradient(x -> sum(node_feature(ft_layer(x))), fg)[1] - @test size(g[].nf) == size(nf) + g = Zygote.gradient(x -> sum(SeaPearl.node_feature(ft_layer(x))), fg)[1] + @test size(g.nf) == size(nf) - ft_layer2 = SeaPearl.EdgeFtLayer(;v_dim = out_channel_v=>10, e_dim = out_channel_e=>4) + ft_layer2 = SeaPearl.EdgeFtLayer(out_channel_v=>10, out_channel_e=>4) fg2_ = ft_layer2(fg_) - @test size(GraphSignals.node_feature(fg2_)) == (10, N) - @test size(GraphSignals.edge_feature(fg2_)) == (4, 8) - end - - @testset "message()" begin - ft_layer = SeaPearl.EdgeFtLayer(;v_dim = in_channel_v=>out_channel_v, e_dim = in_channel_e=>out_channel_e) - - nf = rand(Float32, in_channel_v, N) - ef = rand(Float32, in_channel_e, 8) - message_vec = GeometricFlux.message(ft_layer, nf[:, 1], nf[:, 2], ef[:, 1]) - - @test size(message_vec) == (out_channel_v*2 + out_channel_e,) - end - - @testset "apply_batch_message()" begin - ft_layer = SeaPearl.EdgeFtLayer(;v_dim = in_channel_v=>out_channel_v, e_dim = in_channel_e=>out_channel_e) - nf = rand(Float32, in_channel_v, N) - ef = rand(Float32, in_channel_e, 8) - fg = GraphSignals.FeaturedGraph(adj; nf=nf, ef=ef) - - adj_list = GeometricFlux.adjacency_list(fg) - - batch_message = GeometricFlux.apply_batch_message(ft_layer, 2, adj_list[2], GeometricFlux.edge_index_table(adj_list), ef, nf) - - @test size(batch_message) == (out_channel_v + out_channel_e, 2) + @test size(SeaPearl.node_feature(fg2_)) == (10, N) + @test size(SeaPearl.edge_feature(fg2_)) == (4, N, N) end - @testset "update_batch_edge()" begin - ft_layer = SeaPearl.EdgeFtLayer(;v_dim = in_channel_v=>out_channel_v, e_dim = in_channel_e=>out_channel_e) - nf = rand(Float32, in_channel_v, N) - ef = rand(Float32, in_channel_e, 8) - fg = GraphSignals.FeaturedGraph(adj; nf=nf, ef=ef) - - adj_list = GeometricFlux.adjacency_list(fg) - - every_messages = GeometricFlux.update_batch_edge(ft_layer, adj_list, ef, nf) - - @test size(every_messages) == (out_channel_v + out_channel_e, 8) + @testset "initialisation seed" begin + ft_layer1 = SeaPearl.EdgeFtLayer(in_channel_v=>out_channel_v, in_channel_e=>out_channel_e; init = Flux.glorot_uniform(MersenneTwister(42))) + ft_layer2 = SeaPearl.EdgeFtLayer(in_channel_v=>out_channel_v, in_channel_e=>out_channel_e; init = Flux.glorot_uniform(MersenneTwister(42))) + ft_layer3 = SeaPearl.EdgeFtLayer(in_channel_v=>out_channel_v, in_channel_e=>out_channel_e; init = Flux.glorot_uniform(MersenneTwister(43))) + + @test ft_layer1.W_a == ft_layer2.W_a + @test ft_layer1.W_T == ft_layer2.W_T + @test ft_layer1.b_T == ft_layer2.b_T + @test ft_layer1.W_e == ft_layer2.W_e + @test ft_layer1.W_ee == ft_layer2.W_ee + + @test ft_layer1.W_a != ft_layer3.W_a + @test ft_layer1.W_T != ft_layer3.W_T + @test ft_layer1.b_T != ft_layer3.b_T + @test ft_layer1.W_e != ft_layer3.W_e + @test ft_layer1.W_ee != ft_layer3.W_ee end end \ No newline at end of file diff --git a/test/RL/representation/tsptw/tsptwstaterepresentation.jl b/test/RL/representation/tsptw/tsptwstaterepresentation.jl index a1d4a9dd4..c9d3efd47 100644 --- a/test/RL/representation/tsptw/tsptwstaterepresentation.jl +++ b/test/RL/representation/tsptw/tsptwstaterepresentation.jl @@ -9,8 +9,10 @@ max_tw = 8 generator = SeaPearl.TsptwGenerator(n_city, grid_size, max_tw_gap, max_tw) - - SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; seed=42) + + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 42) + SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; rng = rng) dist, timeWindows, pos = model.adhocInfo @@ -36,16 +38,16 @@ @test trunc.(sr.nodeFeatures; digits=2) == transpose(Float32[0.53 0.17 0.0 0.62 0.0 0.0; 0.45 0.95 0.5 1.0 0.0 0.0; 0.01 0.97 0.75 0.93 0.0 0.0]) end if VERSION >= v"1.7.0" - @test dist == [0 2 6; 2 0 5; 6 5 0] - @test timeWindows == [0 10; 4 8; 10 15] - @test pos == [6.293451231426089 7.031298490032015; 4.503389405961936 6.733461456394963; 4.774071434328178 1.6589443479313404] + @test dist == [0 8 10; 8 0 4; 10 4 0] + @test timeWindows == [0 10; 8 16; 12 15] + @test pos == [5.331830160438614 1.7293302893695128; 4.540291355871425 9.589258763297348; 0.17686826714964354 9.735659798036858] sr = SeaPearl.TsptwStateRepresentation(model) - @test sr.dist == [0.0 0.3333333333333333 1.0; 0.3333333333333333 0.0 0.8333333333333334; 1.0 0.8333333333333334 0.0] - @test trunc.(sr.timeWindows; digits=2) == [0.0 0.66; 0.26 0.53; 0.66 1.0] - @test trunc.(sr.pos; digits=2) == [0.62 0.7; 0.45 0.67; 0.47 0.16] - @test trunc.(sr.nodeFeatures; digits=2) == transpose(Float32[0.62 0.7 0.0 0.66 0.0 0.0;0.45 0.67 0.26 0.53 0.0 0.0;0.47 0.16 0.66 1.0 0.0 0.0]) + @test sr.dist ==[0.0 0.8 1.0; 0.8 0.0 0.4; 1.0 0.4 0.0] + @test trunc.(sr.timeWindows; digits=2) == [0.0 0.62; 0.5 1.0; 0.75 0.93] + @test trunc.(sr.pos; digits=2) == [0.53 0.17; 0.45 0.95; 0.01 0.97] + @test trunc.(sr.nodeFeatures; digits=2) == Float32[0.53 0.45 0.01; 0.17 0.95 0.97; 0.0 0.5 0.75; 0.62 1.0 0.93; 0.0 0.0 0.0; 0.0 0.0 0.0] end end end \ No newline at end of file diff --git a/test/RL/utils.jl b/test/RL/utils.jl index d1d8dd633..16f0c5fff 100644 --- a/test/RL/utils.jl +++ b/test/RL/utils.jl @@ -4,7 +4,8 @@ capacity = 1000, state = Matrix{Float32} => (2, 2, 1), ) - + + @test SeaPearl.last_episode_total_reward(trajectory) == 0. push!(trajectory; state = Float32[1. 2.; 5. -1.], action = 2) push!(trajectory; reward = -100., terminal = true) diff --git a/test/datagen/coloring.jl b/test/datagen/coloring.jl index 3f4125c6b..d2c2e602e 100644 --- a/test/datagen/coloring.jl +++ b/test/datagen/coloring.jl @@ -8,13 +8,34 @@ generator = SeaPearl.LegacyGraphColoringGenerator(nb_nodes, probability) - - SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; seed=12) + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 12) + SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; rng = rng) @test length(keys(model.variables)) == nb_nodes + 1 @test length(model.constraints) == 24 - + + model1 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model2 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model3 = SeaPearl.CPModel(trailer) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model1, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model2, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(14) + SeaPearl.fill_with_generator!(model3, generator; rng = rng) + + for i in 1:24 + @test model1.constraints[i].y.id == model2.constraints[i].y.id + @test model1.constraints[i].x.id == model2.constraints[i].x.id + end + @test model1.constraints[1].y.id != model3.constraints[1].y.id + + end @@ -27,18 +48,34 @@ generator = SeaPearl.HomogenousGraphColoringGenerator(nb_nodes, probability) - - SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; seed=12) + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 42) + SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; rng = rng) @test length(keys(model.variables)) == nb_nodes + 1 if VERSION == v"1.6.0" @test length(model.constraints) == 55 elseif VERSION >= v"1.7.0" - @test length(model.constraints) == 50 + @test length(model.constraints) == 57 end - + model1 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model2 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model3 = SeaPearl.CPModel(trailer) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model1, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model2, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(14) + SeaPearl.fill_with_generator!(model3, generator; rng = rng) + + @test length(model1.constraints) == length(model2.constraints) + @test length(model1.constraints) != length(model3.constraints) + end @testset "fill_with_generator!(::ClusterizedGraphColoringGenerator)" begin @@ -51,8 +88,9 @@ generator = SeaPearl.ClusterizedGraphColoringGenerator(nb_nodes, k, probability) - - SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; seed=12) + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 12) + SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; rng = rng) @test length(keys(model.variables)) == nb_nodes + 1 @@ -61,7 +99,22 @@ @test length(model.constraints) == 38 end + model1 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model2 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model3 = SeaPearl.CPModel(trailer) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model1, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model2, generator; rng = rng) + rng = MersenneTwister(14) + SeaPearl.fill_with_generator!(model3, generator; rng = rng) + + @test model1.constraints[2].y.id == model2.constraints[2].y.id + @test model1.constraints[2].y.id != model3.constraints[2].y.id + end end \ No newline at end of file diff --git a/test/datagen/eternity2.jl b/test/datagen/eternity2.jl index 48aa68c63..067b50d34 100644 --- a/test/datagen/eternity2.jl +++ b/test/datagen/eternity2.jl @@ -13,5 +13,22 @@ @test length(model.constraints) == 61 empty!(model) end + + model1 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model2 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model3 = SeaPearl.CPModel(trailer) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model1, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model2, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(14) + SeaPearl.fill_with_generator!(model3, generator; rng = rng) + + @test model1.constraints[1].table == model2.constraints[1].table + @test model1.constraints[1].table != model3.constraints[1].table + end end diff --git a/test/datagen/knapsack.jl b/test/datagen/knapsack.jl index d74c3b74d..72a4dec55 100644 --- a/test/datagen/knapsack.jl +++ b/test/datagen/knapsack.jl @@ -16,6 +16,24 @@ @test length(model.constraints) == 3 empty!(model) end + + + model1 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model2 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model3 = SeaPearl.CPModel(trailer) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model1, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model2, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(14) + SeaPearl.fill_with_generator!(model3, generator; rng = rng) + + @test model1.constraints[2].v == model2.constraints[2].v + @test model1.constraints[2].v != model3.constraints[2].v + end end \ No newline at end of file diff --git a/test/datagen/nqueens.jl b/test/datagen/nqueens.jl index 51b5d14aa..9f62f1a36 100644 --- a/test/datagen/nqueens.jl +++ b/test/datagen/nqueens.jl @@ -14,5 +14,7 @@ @test length(model.constraints) == 3 empty!(model) end + + end end diff --git a/test/datagen/tsptw.jl b/test/datagen/tsptw.jl index 715698454..b0725a7b3 100644 --- a/test/datagen/tsptw.jl +++ b/test/datagen/tsptw.jl @@ -23,7 +23,9 @@ end generator = SeaPearl.TsptwGenerator(n_city, grid_size, max_tw_gap, max_tw) - SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; seed=52) + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 52) + SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; rng = rng) foundDist, foundTW, foundPos, foundgrid_size = model.adhocInfo @@ -42,17 +44,17 @@ end @test foundTW == [0 10; 23 23; 25 26; 17 18; 12 13; 20 21; 15 15; 28 29; 10 11; 5 6] end if VERSION >= v"1.7.0" - @test foundDist == [0 2 5 3 3 3 3 4 1 5; - 2 0 4 2 1 1 4 3 1 3; - 5 4 0 2 4 4 4 2 4 4; - 3 2 2 0 2 1 3 1 3 2; - 3 1 4 2 0 1 5 2 2 2; - 3 1 4 1 1 0 4 2 2 2; - 3 4 4 3 5 4 0 4 3 6; - 4 3 2 1 2 2 4 0 3 2; - 1 1 4 3 2 2 3 3 0 4; - 5 3 4 2 2 2 6 2 4 0] - @test foundTW == [0 10; 31 31; 10 10; 21 22; 6 6; 22 22; 26 27; 4 4; 15 15; 19 20] + @test foundDist == [0 4 2 3 3 3 3 3 2 4; + 4 0 2 1 3 3 1 3 4 2; + 2 2 0 0 3 3 1 3 3 3; + 3 1 0 0 3 3 1 3 3 3; + 3 3 3 3 0 1 3 0 1 3; + 3 3 3 3 1 0 3 1 2 2; + 3 1 1 1 3 3 0 3 3 2; + 3 3 3 3 0 1 3 0 1 3; + 2 4 3 3 1 2 3 1 0 4; + 4 2 3 3 3 2 2 3 4 0] + @test foundTW == [0 10; 23 23; 25 26; 17 18; 12 13; 20 21; 15 15; 28 29; 10 11; 5 6] end @test foundgrid_size == grid_size @@ -60,6 +62,23 @@ end @test length(model.constraints) == 3*n_city^2 + 10 * n_city - 4 @test model.objective == model.variables["total_cost"] empty!(model) + + model1 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model2 = SeaPearl.CPModel(trailer) + model3 = SeaPearl.CPModel(trailer) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model1, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(11) + SeaPearl.fill_with_generator!(model2, generator; rng = rng) + + rng = MersenneTwister(14) + SeaPearl.fill_with_generator!(model3, generator; rng = rng) + + @test model1.adhocInfo[1] == model2.adhocInfo[1] + @test model1.adhocInfo[1] != model3.adhocInfo[1] + end @testset "Search known instance" begin trailer = SeaPearl.Trailer() @@ -166,8 +185,9 @@ end max_tw = 8 generator = SeaPearl.TsptwGenerator(n_city, grid_size, max_tw_gap, max_tw) - - dist, timeWindows = SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; seed=42) + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 42) + dist, timeWindows = SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; rng = rng) variableheuristic = TsptwVariableSelection{false}() my_heuristic(x::SeaPearl.IntVar; cpmodel=nothing) = minimum(x.domain) @@ -188,8 +208,9 @@ end max_tw = 8 generator = SeaPearl.TsptwGenerator(n_city, grid_size, max_tw_gap, max_tw) - - dist, timeWindows = SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; seed=42) + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 42) + dist, timeWindows = SeaPearl.fill_with_generator!(model, generator; rng= rng) @test SeaPearl.find_tsptw_dist_matrix(model) == dist diff --git a/test/experiment/basicmetrics.jl b/test/experiment/basicmetrics.jl index 556853c5f..f294733b5 100644 --- a/test/experiment/basicmetrics.jl +++ b/test/experiment/basicmetrics.jl @@ -239,43 +239,112 @@ agent = RL.Agent( @test size(metrics.loss,1) == 1 end - @testset "test !" begin + @testset "advanced tests" begin + @testset "Infeasible search" begin + + trailer = SeaPearl.Trailer() + model = SeaPearl.CPModel(trailer) + basicheuristic = SeaPearl.BasicHeuristic() + + x = SeaPearl.IntVar(2, 3, "x", trailer) + y = SeaPearl.IntVar(4, 5, "y", trailer) + SeaPearl.addVariable!(model, x) + SeaPearl.addVariable!(model, y) + SeaPearl.addConstraint!(model, SeaPearl.Equal(x, y, trailer)) #No solution + SeaPearl.addObjective!(model,y) + + metrics = SeaPearl.BasicMetrics(model, basicheuristic) + dt = @elapsed SeaPearl.search!(model, SeaPearl.DFSearch(), SeaPearl.MinDomainVariableSelection(), basicheuristic) + + metrics(model,dt) + @test metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound[1] == nothing + @test metrics.scores[1][1] == nothing #Infeasible case + end + @testset "stoped search" begin + + trailer = SeaPearl.Trailer() + model = SeaPearl.CPModel(trailer) + basicheuristic = SeaPearl.BasicHeuristic() + + x = SeaPearl.IntVar(2, 3, "x", trailer) + y = SeaPearl.IntVar(4, 5, "y", trailer) + SeaPearl.addVariable!(model, x) + SeaPearl.addVariable!(model, y) + SeaPearl.addConstraint!(model, SeaPearl.Equal(x, y, trailer)) #No solution + SeaPearl.addObjective!(model,y) + + metrics = SeaPearl.BasicMetrics(model, basicheuristic) + model.limit.numberOfNodes = 1 + dt = @elapsed SeaPearl.search!(model, SeaPearl.DFSearch(), SeaPearl.MinDomainVariableSelection(), basicheuristic) + + metrics(model,dt) + @test metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound[1] == nothing + @test isempty(metrics.scores[1]) #no terminal state + end + @testset "store number of node first solution" begin + trailer = SeaPearl.Trailer() + model = SeaPearl.CPModel(trailer) + basicheuristic = SeaPearl.BasicHeuristic() + + x = SeaPearl.IntVar(2, 5, "x", trailer) + y = SeaPearl.IntVar(2, 5, "y", trailer) + SeaPearl.addVariable!(model, x) + SeaPearl.addVariable!(model, y) + SeaPearl.addConstraint!(model, SeaPearl.Equal(x, y, trailer)) #No solution + SeaPearl.addObjective!(model,y) + + metrics = SeaPearl.BasicMetrics(model, basicheuristic) + dt = @elapsed SeaPearl.search!(model, SeaPearl.DFSearch(), SeaPearl.MinDomainVariableSelection(), basicheuristic) + + metrics(model,dt) + @test metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound[1] == 2 + end + end + + @testset "repeatlast!" begin trailer = SeaPearl.Trailer() model = SeaPearl.CPModel(trailer) basicheuristic = SeaPearl.BasicHeuristic() - metrics = SeaPearl.BasicMetrics(model, basicheuristic; meanOver=4) - - push!(metrics.nodeVisited, [10,0]) - push!(metrics.nodeVisited, [10,0]) - push!(metrics.nodeVisited, [10,0]) - push!(metrics.nodeVisited, [10,0]) - push!(metrics.nodeVisited, [0,10]) - push!(metrics.nodeVisited, [0,10]) - push!(metrics.nodeVisited, [0,10]) - push!(metrics.nodeVisited, [0,10]) - - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd, 0) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd, 0) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd, 0) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd, 0) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd, 10) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd, 10) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd, 10) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd, 10) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, 10) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, 10) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, 10) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, 10) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, 0) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, 0) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, 0) - push!(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound, 0) - - metrics.nbEpisodes = 8 - SeaPearl.computemean!(metrics) - @test metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound == [10.0, 7.5, 5.0, 2.5, 0.0] - @test metrics.meanNodeVisitedUntilEnd == [0.0, 2.5, 5.0, 7.5, 10.0] + x = SeaPearl.IntVar(2, 3, "x", trailer) + y = SeaPearl.IntVar(2, 3, "y", trailer) + SeaPearl.addVariable!(model, x) + SeaPearl.addVariable!(model, y) + SeaPearl.addConstraint!(model, SeaPearl.Equal(x, y, trailer)) + SeaPearl.addObjective!(model,y) + metrics = SeaPearl.BasicMetrics(model, basicheuristic) + print(typeof(metrics)) + dt = @elapsed SeaPearl.search!(model, SeaPearl.DFSearch(), SeaPearl.MinDomainVariableSelection(), basicheuristic) + + metrics(model,dt) + + @test isempty(metrics.nodeVisited) == false + @test isempty(metrics.scores) == false + @test metrics.nbEpisodes == 1 + @test size(metrics.nodeVisited,1) == 1 + @test size(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd,1) == 1 + @test size(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound,1) == 1 + @test size(metrics.timeneeded,1) == 1 + @test size(metrics.scores,1) == 1 + + SeaPearl.repeatlast!(metrics) + + @test isempty(metrics.nodeVisited) == false + @test isempty(metrics.scores) == false + @test metrics.nbEpisodes == 2 + + @test size(metrics.nodeVisited,1) == 2 + @test size(metrics.meanNodeVisitedUntilEnd,1) == 2 + @test size(metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound,1) == 2 + @test size(metrics.timeneeded,1) == 2 + @test size(metrics.scores,1) == 2 + + @test metrics.nodeVisited[1] == metrics.nodeVisited[2] + @test metrics.meanNodeVisitedUntilEnd[1] == metrics.meanNodeVisitedUntilEnd[2] + @test metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound[1] == metrics.meanNodeVisitedUntilfirstSolFound[2] + @test metrics.timeneeded[1] == metrics.timeneeded[2] + @test metrics.scores[1] == metrics.scores[2] + end end \ No newline at end of file diff --git a/test/experiment/evaluation.jl b/test/experiment/evaluation.jl index cb977b0ba..f87f7beeb 100644 --- a/test/experiment/evaluation.jl +++ b/test/experiment/evaluation.jl @@ -2,32 +2,70 @@ @testset "SameInstancesEvaluator constructor" begin generator = SeaPearl.HomogenousGraphColoringGenerator(10, 0.1) - + my_heuristic(x::SeaPearl.IntVar; cpmodel=nothing) = minimum(x.domain) valueheuristic = SeaPearl.BasicHeuristic(my_heuristic) valueSelectionArray = [valueheuristic] - evaluator = SeaPearl.SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray,generator; seed=nothing, evalFreq = 50, nbInstances = 2) + evaluator = SeaPearl.SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray, generator; evalFreq=50, nbInstances=2) @test evaluator.nbInstances == 2 @test evaluator.evalFreq == 50 @test length(evaluator.instances) == 2 @test length(values(evaluator.instances[1].variables)) == 11 @test length(values(evaluator.instances[2].variables)) == 11 + + evaluator = SeaPearl.SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray, generator; evalFreq=0, nbInstances=2) + + @test evaluator.evalFreq == 1 #ensure that if evalFreq is less than 1, the model will be evaluated at each learning episode end @testset "evaluate(::SameInstancesEvaluator)" begin - + + generator = SeaPearl.HomogenousGraphColoringGenerator(10, 0.1) + + my_heuristic(x::SeaPearl.IntVar; cpmodel=nothing) = minimum(x.domain) + valueheuristic = SeaPearl.BasicHeuristic(my_heuristic) + valueSelectionArray = [valueheuristic] + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 1) + evaluator = SeaPearl.SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray, generator; rng=rng, evalFreq=50, nbInstances=2) + + variableheuristic = SeaPearl.MinDomainVariableSelection{false}() + + SeaPearl.evaluate(evaluator, variableheuristic, SeaPearl.DFSearch()) + @test evaluator.metrics[1, 1].nodeVisited[1] == [12, 23] + end + + @testset "empty!(eval::SameInstancesEvaluator)" begin + generator = SeaPearl.HomogenousGraphColoringGenerator(10, 0.1) - + my_heuristic(x::SeaPearl.IntVar; cpmodel=nothing) = minimum(x.domain) valueheuristic = SeaPearl.BasicHeuristic(my_heuristic) valueSelectionArray = [valueheuristic] - evaluator = SeaPearl.SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray,generator; seed=1, evalFreq = 50, nbInstances = 2) + rng = MersenneTwister() + Random.seed!(rng, 1) + evaluator = SeaPearl.SameInstancesEvaluator(valueSelectionArray, generator; rng=rng, evalFreq=50, nbInstances=1) variableheuristic = SeaPearl.MinDomainVariableSelection{false}() SeaPearl.evaluate(evaluator, variableheuristic, SeaPearl.DFSearch()) - @test evaluator.metrics[1,1].nodeVisited[1] == [12, 23] + @test evaluator.metrics[1, 1].nbEpisodes == 1 + @test !isempty(evaluator.metrics[1, 1].nodeVisited) + @test !isempty(evaluator.metrics[1, 1].meanNodeVisitedUntilfirstSolFound) + @test !isempty(evaluator.metrics[1, 1].meanNodeVisitedUntilEnd) + @test !isempty(evaluator.metrics[1, 1].timeneeded) + @test !isempty(evaluator.metrics[1, 1].scores) + @test !isempty(evaluator.metrics[1, 1].timeneeded) + + SeaPearl.empty!(evaluator) + @test evaluator.metrics[1, 1].nbEpisodes == 0 + @test isempty(evaluator.metrics[1, 1].nodeVisited) + @test isempty(evaluator.metrics[1, 1].meanNodeVisitedUntilfirstSolFound) + @test isempty(evaluator.metrics[1, 1].meanNodeVisitedUntilEnd) + @test isempty(evaluator.metrics[1, 1].timeneeded) + @test isempty(evaluator.metrics[1, 1].scores) + @test isempty(evaluator.metrics[1, 1].timeneeded) end end \ No newline at end of file