experiment.txt

1. minsize = 30, 적합도 함수: (1000 / self.distance) ** 2
실험 3회 진행, 그 결과가 모두 다름 보이기. (최종 루트 그림 result_jeju_route.png 만 비교)
-> 같은 조건으로 실험을 진행해도 매번 달라질 수 있다.
exp1끼리의 비교

2. minsize = 30, 적합도 함수: (1000 / self.distance) ** 2
실험 3회 진행,
최고의 fitness 보이는 실험을 골라서
gen 0~최종까지 50세대마다 그림 저장
-> gen이 지날 수록 높은 적합도로 수렴한다 (gen 그림들과 result_jeju_graph.png)
exp2끼리의 비교

3. minsize = 10, 적합도 함수: fitness = (1000 / self.distance) ** 2
실험 3회 진행,
최고의 fitness 보이는 실험을 골라서
그래프, 루트 그림 비교 (result_jeju_route.png, result_jeju_graph.png)
-> 변수가 달라지면 다른 결과가 나올 수 있다
exp2 vs exp3

4. minsize = 10, 적합도 함수: fitness = ((self.star - 3) * self.review) / (self.distance * self.people * (self.price / 10000 + 1))
실험 3회 진행,
최고의 fitness 보이는 실험을 골라서
그래프, 루트 그림 비교 (result_jeju_route.png, result_jeju_graph.png)
-> 적합도 함수가 달라지면 다른 결과가 나올 수 있다.
exp3 vs exp4


1. Imagecoordinate jpg -> csv
2. Places csv -> png
3. Project_fixedstart csv -> result