Suffled

Suffled
Kotlin tiene algunas funciones extendidas muy prácticas, entre otras la función shuffled(), pero y C# ¿tiene esta función?. la respuesta es no y ¿como lo haremos? Bien, he aquí una extensión que uso en mi código como extensión de listas.

public static class Extensions
    {
        public static List Shuffled(this List source)
        {
            var rnd = new Random();
            return source
           .Select(x => new { value = x, order = rnd.Next() })
           .OrderBy(x => x.order).Select(x => x.value).ToList();
        }
    }

Lo primero sería crear un objeto anónimo por cada elemento de la lista al cual le asignaremos un índice aleatorio; este índice será ordenado posteriormente, de ese modo obtendremos la lista en un orden distinto.

var list = new List() { "Negro", "Marrón", "Rojo", "Naranja", "Amarillo", "Verde", "Azul", "Violeta", "Gris", "Blanco" };
            Console.WriteLine(string.Join("\n",list.Suffled()));
            Console.ReadKey();

y el resultado


Verde
Azul
Marrón
Amarillo
Gris
Blanco
Negro
Rojo
Violeta
Naranja

Genetic Algorithm & Binding

Genetic Algorithm & Binding
Ya que sabemos como implementar un algoritmo genético básico con la Interface de Waki, vamos a usar el algoritmo genético de ordenamiento del tablero de ajedrez del post Interface. Algoritmo Genético II y crearemos una interfaz gráfica con WPF y como no, aplicaremos lo que sabemos con Binding.
Lo primero que vamos a hacer es que la clase ChessBoard implemente la interfaz INotifyPropertyChanged del namespace System.ComponentModel. Una vez hecho esto, añadimos el evento public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged y creamos un método que realice la llamada. Ahora que ya podemos notificar cambios en las propiedades, le incluimos una llamada a este método desde la propiedad BestParent, es decir, cada vez que se encuentre una solución parcial en el algoritmo queremos que actualice la pantalla, para ello cambiamos también la propiedad Bestparent por su equivalente de propiedad completa.

public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;

public void OnPropertyChanged(string property)
{
        PropertyChanged?.Invoke(this, new PropertyChangedEventArgs(property));
}
private List bestparent;

public List BestParent
{
        get { return bestparent; }
        set
        { 
            bestparent = value;
            OnPropertyChanged(nameof(BestParent));
        }
}

A la clase ChessPiece le he añadido una propiedad nueva llamada Picture para incluirle la forma de la pieza de ajedrez.
Acto seguido, preparamos nuesto código XAMl, donde yo lo que he hecho, como nuestra clase ChessBoard era una lista de objetos ChessPiece, no he cambiado a coordenadas y simplemente he incluido 64 Textblock, uno por casilla y el DataContext de cada Textblock es el que corresponde a cada objeto de la lista de objetos ChessPiece. Posteriormente cada Textblock tendrá un style asociado donde se le crea el Binding con el texto o la figura de ajedrez. (Las piezas de ajedrez son caracteres Unicode. ♜♞♝♛♚♟♖♘♗♕♔♙).
El estilo aplicado a cada Textblock es el siguiente:

<Style x:Key="piece" TargetType="TextBlock">
            <Setter Property="Text" Value="{Binding Picture}"/>

Código XAML

<Window x:Class="ChessBoardProject.MainWindow"
        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
        xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
        xmlns:local="clr-namespace:ChessBoardProject"
        mc:Ignorable="d"
        Title="MainWindow" Height="600" Width="800">
    <Grid>
        <Grid.ColumnDefinitions>
            <ColumnDefinition Width="20"/>
            <ColumnDefinition Width="20*"/>
            <ColumnDefinition Width="20"/>
        </Grid.ColumnDefinitions>
        <Grid.RowDefinitions>
            <RowDefinition Height="20"/>
            <RowDefinition Height="20*"/>
            <RowDefinition Height="20"/>
        </Grid.RowDefinitions>
        <Grid Grid.Row="1" Grid.Column="1" HorizontalAlignment="Center" VerticalAlignment="Center" x:Name="board">
            <Grid.ColumnDefinitions>
                <ColumnDefinition Width="55"/>
                <ColumnDefinition Width="50"/>
                <ColumnDefinition Width="50"/>
                <ColumnDefinition Width="50"/>
                <ColumnDefinition Width="50"/>
                <ColumnDefinition Width="50"/>
                <ColumnDefinition Width="50"/>
                <ColumnDefinition Width="55"/>
            </Grid.ColumnDefinitions>
            <Grid.RowDefinitions>
                <RowDefinition Height="55"/>
                <RowDefinition Height="50"/>
                <RowDefinition Height="50"/>
                <RowDefinition Height="50"/>
                <RowDefinition Height="50"/>
                <RowDefinition Height="50"/>
                <RowDefinition Height="50"/>
                <RowDefinition Height="55"/>
            </Grid.RowDefinitions>
            

            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="0" Grid.Column="0"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="0" Grid.Column="1"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="0" Grid.Column="2"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="0" Grid.Column="3"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="0" Grid.Column="4"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="0" Grid.Column="5"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="0" Grid.Column="6"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="0" Grid.Column="7"/>

            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="1" Grid.Column="0"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="1" Grid.Column="1"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="1" Grid.Column="2"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="1" Grid.Column="3"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="1" Grid.Column="4"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="1" Grid.Column="5"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="1" Grid.Column="6"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="1" Grid.Column="7"/>

            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="2" Grid.Column="0"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="2" Grid.Column="1"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="2" Grid.Column="2"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="2" Grid.Column="3"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="2" Grid.Column="4"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="2" Grid.Column="5"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="2" Grid.Column="6"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="2" Grid.Column="7"/>

            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="3" Grid.Column="0"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="3" Grid.Column="1"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="3" Grid.Column="2"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="3" Grid.Column="3"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="3" Grid.Column="4"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="3" Grid.Column="5"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="3" Grid.Column="6"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="3" Grid.Column="7"/>

            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="4" Grid.Column="0"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="4" Grid.Column="1"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="4" Grid.Column="2"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="4" Grid.Column="3"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="4" Grid.Column="4"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="4" Grid.Column="5"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="4" Grid.Column="6"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="4" Grid.Column="7"/>

            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="5" Grid.Column="0"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="5" Grid.Column="1"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="5" Grid.Column="2"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="5" Grid.Column="3"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="5" Grid.Column="4"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="5" Grid.Column="5"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="5" Grid.Column="6"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="5" Grid.Column="7"/>

            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="6" Grid.Column="0"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="6" Grid.Column="1"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="6" Grid.Column="2"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="6" Grid.Column="3"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="6" Grid.Column="4"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="6" Grid.Column="5"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="6" Grid.Column="6"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="6" Grid.Column="7"/>

            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="7" Grid.Column="0"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="7" Grid.Column="1"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="7" Grid.Column="2"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="7" Grid.Column="3"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="7" Grid.Column="4"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="7" Grid.Column="5"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource blackCell}" Grid.Row="7" Grid.Column="6"/>
            <Rectangle Style="{StaticResource whiteCell}" Grid.Row="7" Grid.Column="7"/>

            <Rectangle Fill="Transparent" Stroke="Black" StrokeThickness="3" Grid.RowSpan="8" Grid.ColumnSpan="8"/>

            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[0]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="0" Grid.Column="0"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[1]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="0" Grid.Column="1"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[2]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="0" Grid.Column="2"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[3]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="0" Grid.Column="3"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[4]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="0" Grid.Column="4"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[5]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="0" Grid.Column="5"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[6]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="0" Grid.Column="6"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[7]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="0" Grid.Column="7"/>

            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[8]}" Style="{StaticResource piece}"   Grid.Row="1" Grid.Column="0"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[9]}" Style="{StaticResource piece}"   Grid.Row="1" Grid.Column="1"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[10]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="1" Grid.Column="2"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[11]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="1" Grid.Column="3"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[12]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="1" Grid.Column="4"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[13]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="1" Grid.Column="5"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[14]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="1" Grid.Column="6"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[15]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="1" Grid.Column="7"/>

            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[16]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="2" Grid.Column="0"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[17]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="2" Grid.Column="1"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[18]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="2" Grid.Column="2"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[19]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="2" Grid.Column="3"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[20]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="2" Grid.Column="4"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[21]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="2" Grid.Column="5"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[22]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="2" Grid.Column="6"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[23]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="2" Grid.Column="7"/>

            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[24]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="3" Grid.Column="0"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[25]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="3" Grid.Column="1"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[26]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="3" Grid.Column="2"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[27]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="3" Grid.Column="3"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[28]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="3" Grid.Column="4"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[29]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="3" Grid.Column="5"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[30]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="3" Grid.Column="6"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[31]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="3" Grid.Column="7"/>

            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[32]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="4" Grid.Column="0"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[33]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="4" Grid.Column="1"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[34]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="4" Grid.Column="2"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[35]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="4" Grid.Column="3"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[36]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="4" Grid.Column="4"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[37]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="4" Grid.Column="5"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[38]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="4" Grid.Column="6"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[39]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="4" Grid.Column="7"/>

            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[40]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="5" Grid.Column="0"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[41]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="5" Grid.Column="1"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[42]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="5" Grid.Column="2"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[43]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="5" Grid.Column="3"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[44]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="5" Grid.Column="4"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[45]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="5" Grid.Column="5"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[46]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="5" Grid.Column="6"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[47]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="5" Grid.Column="7"/>

            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[48]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="6" Grid.Column="0"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[49]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="6" Grid.Column="1"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[50]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="6" Grid.Column="2"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[51]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="6" Grid.Column="3"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[52]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="6" Grid.Column="4"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[53]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="6" Grid.Column="5"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[54]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="6" Grid.Column="6"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[55]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="6" Grid.Column="7"/>

            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[56]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="7" Grid.Column="0"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[57]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="7" Grid.Column="1"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[58]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="7" Grid.Column="2"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[59]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="7" Grid.Column="3"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[60]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="7" Grid.Column="4"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[61]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="7" Grid.Column="5"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[62]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="7" Grid.Column="6"/>
            <TextBlock DataContext="{Binding BestParent[63]}" Style="{StaticResource piece}"  Grid.Row="7" Grid.Column="7"/>
        </Grid>
        <Button Content="Start" Grid.Column="1" HorizontalAlignment="Right" Grid.Row="1" VerticalAlignment="Bottom" Width="75" Margin="20" Click="Button_Click"/>
    </Grid>
   
</Window>

Para no bloquear la interfaz, creamos una tarea y ejecutamos. Le he puesto un retardo de unos cuantos milisegundos en cada solución parcial para ver como actua el algoritmo y el resultado.
ScreenCapture_05-09-2020 12.44.10.gif
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Contraseñas y entropía

Contraseñas y entropía

Hoy un amigo nos ha enviado un mensaje al grupo de la Promoción para ver que opinábamos al respecto de la siguiente imagen

IMG-20200902-WA0018.jpg

y yo que la he visto, instantáneamente me he acordado del cálculo necesario para rellenar esta tabla.

Lo primero de todo se debe calcular la entropía. La entropía de una contraseña es calculo matemático que representa un indicador de como se encuentra esta contraseña sobre una población, si incluimos en nuestra contraseña mayúsculas, minúsculas, números y símbolos, la entropía de nuestra contraseña será mayor puesto que la población de carcateres usados es mucho mayor, en este caso, unos 94 (26 minúsculas, 26 mayúsculas, 10 números y 32 símbolos). La fórmula es la siguiente:

entropia.png

o lo que es lo mismo, es el logaritmo en base de 2 de la cantidad de elementos de la población por la longitud de la cadena. Si efectuamos el cálculo inverso, 2 elevado a la entropía debe ser igual a la población elevada al número de caracteres de  nuestra contraseña, que esto serían el número máximo de operaciones necesarias para intentar reventar nuestra password por fuerza bruta.

Si nuestra contraseña usa solo las minúsculas, su “pool” sería de 26 y por tanto la contraseña tendría una entropía baja y fácil de descubrir.

Si hay alguien que quiera comprobar la fuerza de su contraseña online puede hacerlo desde Kaspersky
Bien, pero lo que a mi me importa es como sabemos, con código. En la clase le he incluido una penalización si nuestra contraseña se encuentra entre las más conocidas.

En C#

    /*
************************************************************************************************************************************************
    * © JOAQUIN MARTINEZ RUS 2020
    * Archivo:         PasswordEntropy.cs
    * Descripción:     Clase que calcula la entropia y el tiempo en descifrar por fuerza bruta de de una contraseña
    * Historial:
    *                  1. Joaquin Martínez Rus - 02 sep 2020. Creación
    *
    * Comentarios:
    *
    *
    ****************************************************************/
    public class PasswordEntropy
    {
        public PasswordEntropy(string password)
        {
            Password = password;

        }

        public string Password { get; set; }
        public double Entropy => GetEntropy();
        public string EntropyToString => GetTimeByEntropy(Entropy);

        private double GetEntropy()
        {
            //Pools
            double pool = 0;

            // Numbers
            pool += Password.Any(k => char.IsDigit(k)) ? 10 : 0;
            // Lower 26
            pool += Password.Any(k => char.IsLower(k)) ? 26 : 0;
            // Upper 26
            pool += Password.Any(k => char.IsUpper(k)) ? 26 : 0;
            // Simbols 30
            pool += Password.Any(k => (char.IsSymbol(k) || char.IsPunctuation(k))) ? 32 : 0;

            if (pool == 0) return pool;
            // entropy = Lenght * log pool / log2
            var p = Math.Log(pool, 2);
            var entropy = Password.Length * Math.Log(pool, 2);

            // el uso de una contraseña famosa, indica una falta de seguridad absoluta
            // por lo que no se incluye como deducción de entropía, sino que se incluye en el
            // mismo cálculo de la entropía
            if (IsFamous(Password))
            {
                entropy = (int)Entropies.NoSecurity - 1; // Inexistencia de seguridad
            }
            return entropy;
        }

        private const double OPERATIONPERSECOND = 4*10E12;

        private bool IsFamous(string password)
        {
            var list = new List()
            {
                "1234",
                "2000",
                "12345",
                "111111",
                "123123",
                "123456",
                "654321",
                "696969",
                "1234567",
                "12345678",
                "abc123",
                "alejandra",
                "america",
                "baseball",
                "bonita",
                "daniel",
                "dragon",
                "estrella",
                "football",
                "harley",
                "iloveyou",
                "jennifer",
                "jesus",
                "jordan",
                "letmein",
                "mariposa",
                "master",
                "michael",
                "monkey",
                "mustang",
                "password",
                "pussy",
                "qwerty",
                "roberto",
                "sebastian",
                "shadow",
                "superman",
                "Tequiero"
            };
            return list.Contains(password);
        }

        public enum Entropies
        {
            Blank = 0,
            NoSecurity =10,
            TooWeak=20,
            VeryWeak=28,
            Weak=35,
            Medium=55,
            Strong=75,
            Stronger=127,
            OverTheTopStrong = 190
        }

        private string GetTimeByEntropy(double entropy)
        {
            if (entropy == 0) return string.Empty;
            string output = "";

            double value = Math.Pow(2, entropy) / OPERATIONPERSECOND;
            double ms = 0;
            double seconds = value;
            double minutes = seconds / 60;
            double hours = minutes / 60;
            double days = hours / 24;
            double months = days / 30;
            double years = months / 12;
            double centuries = years / 100;
            double millennium = centuries / 10;

            seconds = value;
            if (value == 0) return "";

            if (seconds  0 && seconds  59 && minutes  59 && hours  24 && days  30 && months  11 && years  99 && centuries  1000000)
            {
                output = "Tu contraseña puede ser descifrada en más de un millón de años!";
            }
            else
            {
                millennium = Math.Round(millennium, 1);
                output = $"Tu contraseña puede ser descifrada en {millennium}, {(millennium == 1 ? "milenio" : "milenios")}";
            }

            return output;
        }
    }

static void Main(string[] args)
        {
            var password = "x#Pr0m0cio_N";

            for (int i = 1; i <= password.Length; i++)
            {
                var pwd = new PasswordEntropy(password.Substring(0,i));
                Console.WriteLine($"Password: {pwd.Password}\n{pwd.EntropyToString}");
                Console.WriteLine("Press any key");
            }

            Console.ReadKey();
        }

el resultado iterando por la contraseña que he creado


Password: x
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#P
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#Pr
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#Pr0
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#Pr0m
Tu contraseña puede ser descifrada en 17, milisegundos
Press any key
Password: x#Pr0m0
Tu contraseña puede ser descifrada en 2, segundos
Press any key
Password: x#Pr0m0c
Tu contraseña puede ser descifrada en 3, minutos
Press any key
Password: x#Pr0m0ci
Tu contraseña puede ser descifrada en 4, horas
Press any key
Password: x#Pr0m0cio
Tu contraseña puede ser descifrada en 15,6, dias
Press any key
Password: x#Pr0m0cio_
Tu contraseña puede ser descifrada en 4,1, años
Press any key
Password: x#Pr0m0cio_N
Tu contraseña puede ser descifrada en 3,8, siglos
Press any key

y en Kotlin

class PasswordEntropy(val password: String) {

    init {

    }

    fun entropy(): Double {

        //Pools
        var pool = 0.0

        // Numbers
        pool += if (password.any { c -> c.isDigit() }) 10.0 else 0.0
        // Lower 26
        pool += if (password.any { c -> c.isLowerCase() }) 26.0 else 0.0
        // Upper 26
        pool += if (password.any { c -> c.isUpperCase() }) 26.0 else 0.0
        val (noSymbols, symbols) = password.partition { it.isLetter() || it.isDigit() }
        // Simbols 32
        pool += if (symbols.count()>0) 32.0 else 0.0
        if (pool == 0.0) return pool
        // entropy = Lenght * log pool / log2

        var entropy = password.length * log2(pool)

        // el uso de una contraseña famosa, indica una falta de seguridad absoluta
        // por lo que no se incluye como deducción de entropía, sino que se incluye en el
        // mismo cálculo de la entropía
        if (isFamous()) {
            entropy = 9.0 // Inexistencia de seguridad
        }
        return entropy
    }

    private fun isFamous(): Boolean{
        return listOf(
            "1234",
            "2000",
            "12345",
            "111111",
            "123123",
            "123456",
            "654321",
            "696969",
            "1234567",
            "12345678",
            "abc123",
            "alejandra",
            "america",
            "baseball",
            "bonita",
            "daniel",
            "dragon",
            "estrella",
            "football",
            "harley",
            "iloveyou",
            "jennifer",
            "jesus",
            "jordan",
            "letmein",
            "mariposa",
            "master",
            "michael",
            "monkey",
            "mustang",
            "password",
            "pussy",
            "qwerty",
            "roberto",
            "sebastian",
            "shadow",
            "superman",
            "Tequiero").contains(password)

    }
    private val OPERATION_PER_SECOND: Double = 4*10E12

    fun entropyToString(): String {
        val entropy = entropy()
        if (entropy == 0.0) return ""

        val value = 2.0.pow(entropy) / OPERATION_PER_SECOND
        var ms = 0
        var seconds = value
        val minutes = seconds / 60.0
        val hours = minutes / 60.0
        val days = hours / 24.0
        val months = days / 30.0
        val years = months / 12.0
        val centuries = years / 100.0
        val millennium = centuries / 10.0

        seconds = value
        if (value == 0.0) return ""

        return when {
            seconds  {
                ms = seconds.toInt() * 1000
                "Tu contraseña puede ser descifrada en $ms, ${if (ms == 1) "milisegundo" else "milisegundos"}"
            }
            seconds > 0 && seconds  "Tu contraseña puede ser descifrada en ${seconds.toInt()}, ${if (seconds.toInt() == 1) "segundo" else "segundos"}"
            seconds > 59 && minutes  "Tu contraseña puede ser descifrada en ${minutes.toInt()}, ${if (minutes.toInt() == 1) "minuto" else "minutos"}"
            minutes > 59 && hours  "Tu contraseña puede ser descifrada en ${hours.toInt()}, ${if (hours.toInt() == 1) "hora" else "horas"}"
            hours > 24 && days  "Tu contraseña puede ser descifrada en ${days.toInt()}, ${if (days.toInt() == 1) "dia" else "dias"}"
            days > 30 && months  "Tu contraseña puede ser descifrada en ${months.toInt()}, ${if (months.toInt() == 1) "mes" else "meses"}"
            months > 11 && years  "Tu contraseña puede ser descifrada en ${years.toInt()}, ${if (years.toInt() == 1) "año" else "años"}"
            years > 99 && centuries  "Tu contraseña puede ser descifrada en ${"%.1f".format(centuries)}, ${if (centuries == 1.0) "siglo" else "siglos"}"
            millennium > 1000000 -> "Tu contraseña puede ser descifrada en más de un millón de años!"
            else -> "Tu contraseña puede ser descifrada en ${millennium.toInt()}, ${if (millennium.toInt() == 1) "milenio" else "milenios"}"
        }
    }

}

fun main(){
    val password = "x#Pr0m0cio_N";

    for (i in (1..password.length)) {
        val pwd = PasswordEntropy(password.substring(0,i))
        println("Password: ${pwd.password}\n${pwd.entropyToString()}\n")

    }
}

el resultado para Kotlin


Password: x
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#P
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#Pr
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#Pr0
Tu contraseña puede ser descifrada en 0, milisegundos
Press any key
Password: x#Pr0m
Tu contraseña puede ser descifrada en 17, milisegundos
Press any key
Password: x#Pr0m0
Tu contraseña puede ser descifrada en 2, segundos
Press any key
Password: x#Pr0m0c
Tu contraseña puede ser descifrada en 3, minutos
Press any key
Password: x#Pr0m0ci
Tu contraseña puede ser descifrada en 4, horas
Press any key
Password: x#Pr0m0cio
Tu contraseña puede ser descifrada en 15,6, dias
Press any key
Password: x#Pr0m0cio_
Tu contraseña puede ser descifrada en 4,1, años
Press any key
Password: x#Pr0m0cio_N
Tu contraseña puede ser descifrada en 3,8, siglos
Press any key

Saludos a la X Promoción del IPE 2!!!

Licencia Creative Commons
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional

Interface. Genetic Algorithm II

Interface. Genetic Algorithm II
En este post veremos como un algoritmo genético es capaz de ordenar un tablero de ajedrez. Es como si un niño de 2 años pusiera las piezas aleatoriamente en el tablero y el algoritmo se encargara de poner cada una en su sitio.

Crearemos una clase ChessPiece para cada figura de ajedrez y una clase ChessBoard que implementará la interfaz IMutable. Esto quiere decir que nuestro cromosoma es una lista de piezas de ajedrez y que el Fitness es del tipo doble.
Acto seguido, creamos el geneset o conjunto de genes que formarán el cromosoma donde incluiremos también la casilla vacía. Luego le daremos un valor a cada pieza y otro valor a cada casilla, cada vez que se acierte, el fitness se verá incrementado hasta el 100%.

class ChessBoard : IMutable {
    override val geneset = mutableListOf(
            ChessPiece("T",ChessPieceColor.BLACK,11),
            ChessPiece("C",ChessPieceColor.BLACK,13),
            ChessPiece("A",ChessPieceColor.BLACK,15),
            ChessPiece("D",ChessPieceColor.BLACK,16),
            ChessPiece("R",ChessPieceColor.BLACK,18),
            ChessPiece("A",ChessPieceColor.BLACK,15),
            ChessPiece("C",ChessPieceColor.BLACK,13),
            ChessPiece("T",ChessPieceColor.BLACK,11),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.BLACK,4),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.BLACK,4),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.BLACK,4),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.BLACK,4),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.BLACK,4),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.BLACK,4),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.BLACK,4),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.BLACK,4),
            ChessPiece("T",ChessPieceColor.WHITE,10),
            ChessPiece("C",ChessPieceColor.WHITE,12),
            ChessPiece("A",ChessPieceColor.WHITE,14),
            ChessPiece("D",ChessPieceColor.WHITE,17),
            ChessPiece("R",ChessPieceColor.WHITE,19),
            ChessPiece("A",ChessPieceColor.WHITE,14),
            ChessPiece("C",ChessPieceColor.WHITE,12),
            ChessPiece("T",ChessPieceColor.WHITE,10),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.WHITE,5),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.WHITE,5),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.WHITE,5),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.WHITE,5),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.WHITE,5),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.WHITE,5),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.WHITE,5),
            ChessPiece("P",ChessPieceColor.WHITE,5))

    init {

        geneset.addAll((1..32).map { ChessPiece("_",ChessPieceColor.EMPTY,0) })
    }

    override val target: Double = 64.0
    override var bestParent = createParent(0)
    override var bestFitness: Double = 0.0
    private val values = mutableListOf(11,13,15,16,18,15,13,11,4,4,4,4,4,4,4,4,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,5,5,5,5,5,5,5,5,10,12,14,17,19,14,12,10)

    override fun isSuccess(): Boolean = bestFitness == 1.0

    var result=""
    override fun start() {
        bestFitness = getFitness(bestParent)
        var childFitness: Double
        var child: MutableList
        //Display(bestParent, bestFitness)
        var attemps=0

        do {
            do {
                child = mutate(bestParent)
                childFitness = getFitness(child)

            } while (bestFitness > childFitness)

            bestFitness = childFitness
            bestParent = child
            result +=toShortString() + "\n\n\n"
            attemps ++
            println(toShortString() + "\n")
        } while (!isSuccess())
        println("Nº de intentos: $attemps")
    }

    override fun createParent(param: Any): MutableList {
        // llena el tablero con las 32 fichas piezas + 32 vacias
        return geneset.shuffled().toMutableList()
    }

    override fun getFitness(obj: MutableList): Double = obj.mapIndexed { index, chessPiece -> if (values[index] == chessPiece.value) 1.0 else 0.0  }.sum() / target

    override fun mutate(parent: MutableList): MutableList {
        val parentFitness: Double = getFitness(parent)
        var childFitness = 0.0
        var child = mutableListOf()

        do {
            child.clear()
            child.addAll(parent)

            val startIndex = Random.nextInt(bestParent.size)
            val endIndex = Random.nextInt(bestParent.size)
            val start = parent[startIndex]
            val end = parent[endIndex]
            child[startIndex] = end
            child[endIndex] = start
            childFitness = getFitness(child)

        }while (childFitness chessPiece.toString() + if ((index+1) % 8 ==0) "\n" else "\t" }
            .joinToString("")}\nFitness: $bestFitness"

    fun toShortString(): String ="${bestParent
                    .mapIndexed { index, chessPiece -> (if (chessPiece.value==0) " " else if (chessPiece.value == values[index]) (if (chessPiece.color==ChessPieceColor.WHITE) "○" else "●") else "#")+if ((index+1) % 8 == 0) "\n" else "" }
                    .joinToString("")
        }\nFitness: ${"%.3f".format(bestFitness)}"
    fun  foo(collection: MutableList){

    }
}

fun main(){
    val chessBoard = ChessBoard()
    chessBoard.start()
    println(chessBoard.bestParent)
}

Y este es el resultado del progreso de los cromosomas para 36 intentos
cromosomas.png

TN	CN	AN	DN	RN	AN	CN	TN
PN	PN	PN	PN	PN	PN	PN	PN
__	__	__	__	__	__	__	__
__	__	__	__	__	__	__	__
__	__	__	__	__	__	__	__
__	__	__	__	__	__	__	__
PB	PB	PB	PB	PB	PB	PB	PB
TB	CB	AB	DB	RB	AB	CB	TB

Fitness: 1.0

Y ahora implementaremos la interfaz con mi mejor amigo, C#

 public class ChessPiece
    {
        public ChessPiece(string name, Colors color, int value)
        {
            Name = name;
            ChessPieceColor = color;
            Value = value;
        }

        public string Name { get; set; }
        public int Value { get; set; }
        public Colors ChessPieceColor { get; set; }

        public enum Colors
        {
            Black,
            White,
            Empty
        }

        public string ColorToString => ValueToString(ChessPieceColor);

        public new string ToString => $"{Name}{ColorToString}";

        private string ValueToString(Colors color)
        {
            switch (color)
            {
                case Colors.Black:
                    return "N";
                case Colors.White:
                    return "B";
                case Colors.Empty:
                    return "_";
                default:
                    return "";
            }
        }

    }

    public class ChessBoard : IMutable
    {
        public ChessBoard()
        {
            Geneset = new List()
            {
                    new ChessPiece("T", ChessPiece.Colors.Black, 11),
                    new ChessPiece("C", ChessPiece.Colors.Black, 13),
                    new ChessPiece("A", ChessPiece.Colors.Black, 15),
                    new ChessPiece("D", ChessPiece.Colors.Black, 16),
                    new ChessPiece("R", ChessPiece.Colors.Black, 18),
                    new ChessPiece("A", ChessPiece.Colors.Black, 15),
                    new ChessPiece("C", ChessPiece.Colors.Black, 13),
                    new ChessPiece("T", ChessPiece.Colors.Black, 11),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.Black, 4),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.Black, 4),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.Black, 4),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.Black, 4),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.Black, 4),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.Black, 4),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.Black, 4),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.Black, 4),
                    new ChessPiece("T", ChessPiece.Colors.White, 10),
                    new ChessPiece("C", ChessPiece.Colors.White, 12),
                    new ChessPiece("A", ChessPiece.Colors.White, 14),
                    new ChessPiece("D", ChessPiece.Colors.White, 17),
                    new ChessPiece("R", ChessPiece.Colors.White, 19),
                    new ChessPiece("A", ChessPiece.Colors.White, 14),
                    new ChessPiece("C", ChessPiece.Colors.White, 12),
                    new ChessPiece("T", ChessPiece.Colors.White, 10),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.White, 5),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.White, 5),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.White, 5),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.White, 5),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.White, 5),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.White, 5),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.White, 5),
                    new ChessPiece("P", ChessPiece.Colors.White, 5)
            };

            Geneset.AddRange(Enumerable.Range(0, 32).ToList().Select(k => new ChessPiece("_", ChessPiece.Colors.Empty, 0)));           

        }

        public List Geneset { get; set; }
        public double Target { get; set; } = 64;
        public List BestParent { get; set; }
        public double BestFitness { get; set; }

        private Random rnd = new Random();
        private IList Values = new List() { 11, 13, 15, 16, 18, 15, 13, 11, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 10, 12, 14, 17, 19, 14, 12, 10 };
        private string result = "";

        public List CreateParent(object param) => Suffled(Geneset);

        public double GetFitness(List obj) => obj
            .Select((item, index) => new { Item = item, Index = index })
            .Select(k => k.Item.Value == Values[k.Index] ? 1.0 : 0.0)
            .Sum()/Target;

        public bool IsSuccess() => BestFitness == 1.0;

        public List Mutate(List parent)
        {

            var parentFitness = GetFitness(parent);
            var childFitness = 0.0;
            var child = new List();

            do
            {
                child.Clear();
                child.AddRange(parent);

                var startIndex = rnd.Next(BestParent.Count());
                var endIndex = rnd.Next(BestParent.Count());
                var start = parent[startIndex];
                var end = parent[endIndex];

                child.RemoveAt(startIndex);
                child.Insert(startIndex, end);
                child.RemoveAt(endIndex);
                child.Insert(endIndex, start);

                childFitness = GetFitness(child);
                //print(child);
            } while (childFitness k.Value)));
        }

        public void Start()

        {
            BestParent = CreateParent(null);
            BestFitness = GetFitness(BestParent);
            var childFitness = 0.0;
            var child = new List();

            var attemps = 0;
            do
            {
                do
                {
                    child = Mutate(BestParent);
                    childFitness = GetFitness(child);
                } while (BestFitness > childFitness);

                BestFitness = childFitness;
                BestParent = child;
                result += ToShortString + "\n\n\n";
                Console.WriteLine(result);
                attemps++;
            } while (!IsSuccess());

            Console.WriteLine(ToShortString + "\n");
            Console.WriteLine($"Nº intentos: {attemps}");
        }

        private List Suffled(List source) => source
            .Select(x => new { value = x, order = rnd.Next() })
            .OrderBy(x => x.order).Select(x => x.value).ToList();

        public new string ToString => $"{string.Join("",BestParent.Select((item, index) => new { Item = item, Index = index }).Select(k => k.Item.ToString + (((k.Index + 1) % 8 == 0) ? '\n' : ' '))) }";
        public string ToShortString => $"{string.Join("",BestParent.Select((item, index) => new { Item = item, Index = index }).Select(k => (k.Item.Value == 0 ? " " : (k.Item.Value == Values[k.Index]) ? (k.Item.ChessPieceColor == ChessPiece.Colors.White ? "O" : "■") : "#") + (((k.Index + 1) % 8 == 0) ? '\n' : ' '))) }";

    }
 class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var chessboard = new ChessBoard();
            chessboard.Start();
            Console.WriteLine(chessboard.ToString);
            Console.WriteLine("Press any key...");
            Console.ReadKey();
        }
    }

Si quieres leer mi anterior post sobre la interface de algoritmos genéticos, aquí lo tienes.

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Interface. Genetic Algorithm I

Interface. Genetic Algorithm I

¿Cómo conseguir un objetivo por los mismos medios por los que una especie sobrevive? La respuesta es, mutando y cruzándo sus individuos para obtener ese objetivo.

Los algoritmos genéticos desde el punto de vista del desarrollo de software, tienen casi todos un patrón único y si tienen un patrón único atienden a una estructura común, por tanto es como cualquier interface, atienden siempre a la misma composición, de modo que ¿Por qué no generamos una interface que implemente este comportamiento? ¿Por qué crear una interface? Generamos una interface porque esperamos que cualquier clase que implemente esta interface haga lo mismo y la interface es el elemento adecuado. (¿he entrado en bucle? uhmmm). Para saber más acerca de interfaces, aquí tiene un artículo de Wakicode.

Bien, la verdad que he buscado y “requetebuscado” (que dicen en mi tierra) y no he visto nada parecido acerca de una interface de algoritmo genéticos.

Un algoritmo genético tiene los siguientes elementos:

  • Un conjunto de genes en los que se basan cada uno de objetos generados
  • Un patrón inicial o digamos un Adán o una Eva
  • Un candidato a ser el mejor de la especie
  • Un indicador métrico de aptitud del mejor de la especie

y efectua las siguientes tareas:

  • Inicia el algoritmo
  • Crea el patrón inicial
  • Obtiene la métrica de cualquier objeto de la especie. Función de Aptitud
  • Ejecuta un cruce entre individuos de la especie. Cruce
  • Ejecuta una mutación sobre un objeto. Mutación
  • Comprueba si se ha cumplido con el objetivo. Criterio de parada
  • Si no se ha conseguido el objetivo, volvemos a realizar la tarea
  • Obtención de la solucióndiagrama algoritmo genetico.png

Además un algoritmo genético no tiene porque realizar un cruce porque a lo mejor nuestro problema lo podemos solucionar mutando solamente sus genes sin realizar cruce. Cada algoritmo hay que estudiarlo

Dicho esto nos ponemos manos a la obra y vamos a desarrollar una interfaz que tenga estos elementos y que nos permita realizar estas acciones con diferentes tipos. En principio voy a crear una interface del tipo Mutable y luego heredaré de esta para crear una nueva Crossover  con funciones de cruce.

En Kotlin

/**
 * @author Joaquin Martinez Rus ©
 * @since 15AGO20
 * version 1.1
 */
interface IMutable
{
    val geneset: T
    val target: F
    var bestParent: T
    var bestFitness: F

    /**
     * Return true when target is reached
     * @return Boolean
     */
    fun isSuccess(): Boolean

    /**
     * Start algorithm
     * @sample
     * CreateParent
     * Mutate
     * GetFitness
     * Compare
     * IsSuccess
     */
    fun start()

    /**
     * Return a new parent object
     * @param Parameter of generation
     * @return Type T
     */
    fun createParent(param: Any): T

    /**
     * Get object fitness
     * @return F value
     */
    fun getFitness(obj: T): F

    /**
     * Return a mutation of a parent object
     * @param Parent element
     * @return type T mutated
     */
    fun mutate (parent: T): T
}

/**
 * @author Joaquin Martinez Rus ©
 * @since 15AGO20
 * version 1.1
 */
interface ICrossOver : IMutable
{
    /**
     * Return a crossover of two objects of same type
     * @param Parent element
     * @return type T crossed over
     */
    fun crossOver(father: T, mother: T): T
}

y en C#

/* ************************************************************************************************************************************************
    * © JOAQUIN MARTINEZ RUS 2020
    * Archivo:         Imutable.cs
    * Descripción:     Interface que implementa un algoritmo genético de mutación
    * Historial:
    *                  1. Joaquin Martínez Rus - 15 ago 2020. Creación
    *
    * Comentarios:
    *
    *
    **************************************************************************************************************************************************/
    public interface IMutable where F : IComparable
    {
        public T Geneset { get; set; }
        public F Target { get; set; }
        public T BestParent { get; set; }
        public F BestFitness { get; set; }

        ///
        /// Return true when target is reached
        /// 

        /// Boolean
        bool IsSuccess();

        ///
        ///  Start algorithm
        ///  Example
        ///  CreateParent
        ///  Mutate
        ///  Getfitness
        ///  Compare
        ///  IsSuccess
        /// 

        void Start();

        ///
        /// Return a new parent object
        /// 

        /// Parameter of generation
        /// Type T
        T CreateParent(object param);

        ///
        /// Get object fitness
        /// 

        /// Object from which the fitness is obtained
        /// F Value
        F GetFitness(T obj);

        ///
        /// Return a mutation of a parent object
        /// 

        /// Parent element
        /// T mutated
        T Mutate(T parent);

    }

    /* ************************************************************************************************************************************************
    * © JOAQUIN MARTINEZ RUS 2020
    * Archivo:         ICrossOver.cs
    * Descripción:     Interface que implementa un algoritmo genético de mutación y cruce
    * Historial:
    *                  1. Joaquin Martínez Rus - 15 ago 2020. Creación
    *
    * Comentarios:
    *
    *
    **************************************************************************************************************************************************/
    public interface ICrossOver : IMutable where F: IComparable
    {
        ///
        /// Return a crossover of two objects of same type
        /// 

        /// Fateher
        /// Mother
        /// type T crossed over
        T CrossOver(T father, T mother);

    }

Analicemos la interface.Lo primero. La interface es una interface genérica con dos tipos, T es el tipo del objeto del algoritmo y F es el tipo de la propiedad Fitness que obligatoriamente debe ser comparable. Este será el cromosoma.
Cuatro propiedades, un geneset o conjunto de genes, el objetivo que pretenderá alcanzar el algoritmo (target), un objeto genérico como mejor individuo de su especie (bestParent) y un indicador de aptitud del mejor de los individuos (bestFitness).
Luego tenemos 5 métodos, método start para iniciar el algoritmo, un método createParent que creará el primero de la especie al cual le he incluido un parámetro por si quisiéramos determinar alguna particularidad sobre él, un método mutate que mutará un objeto en otro, un método getFitness que obtiene la aptitud y por último otro método booleano que determina si el algoritmo ha cumplido su objetivo (isSuccess).La interface ICrossOver hereda de esta añadiéndole un método más llamado crossOver con dos parámetros o padre y madre del objeto resultante.Si ahora creamos una clase que implemente esta interface, nos aseguramos que como mínimo tendremos que desarrollar los elementos de la interface, más fácil imposible. ¿Dónde tenemos que estrujarnos el cerebro? en diseñar el tipo de cromosoma, el objetivo como debe alcanzarse o en como debe mutar. No es poco, pero si tienes poca experiencia con algoritmos genéticos, esta es tu interface.

En la práctica, vamos a generar un algoritmo sencillo que adivine una frase. Esto tan fácil como crear una clase que implemente IMutable y en nuestro IDE nos aparecerá en rojo indicándonos que algo mal. La mayoría de los IDE,s tiene un asistente, una bombilla, una herramienta, un algo que al pulsar sobre él nos indica que algo está pasando y este dirá “implement as constructor parameters”, seleccionamos las propiedades y et voilá, propiedades en la clase, pulsamos de nuevo y nos dirá implement members.

genetics01.jpg.png

Al pulsar, seleccionamos todos lo métodos y clase lista. Ahora el código

genetics02.png
Y aquí la clase con su código, esta solo mutará por tanto implementa IMutable, donde el algoritmo intentará adivinar unos preciosos versos de Mario Benedetti “Corazón coraza” con 334 caracteres.
El algoritmo creará una cadena aleatoria inicialmente e irá mutando hasta llegar al objetivo deseado.

class GuessString (override val target: Double, override val geneset: String) : IMutable{
    val guess = "Porque te tengo y no porque te pienso\n" +
            "porque la noche está de ojos abiertos\n" +
            "porque la noche pasa y digo amor\n" +
            "porque has venido a recoger tu imagen\n" +
            "y eres mejor que todas tus imágenes\n" +
            "porque eres linda desde el pie hasta el alma\n" +
            "porque eres buena desde el alma a mí\n" +
            "porque te escondes dulce en el orgullo\n" +
            "pequeña y dulce\n" +
            "corazón coraza"
    override var bestParent: String = createParent(guess.length)
    override var bestFitness: Double = getFitness(bestParent)
    private var attempts = 0

    init {
        start()
    }

    override fun start()
    {
        var childFitness: Double
        var child: String

        do {
            do {
                child = mutate(bestParent)
                childFitness = getFitness(child)
            } while (bestFitness >= childFitness)

            bestFitness = childFitness
            bestParent = child
            attempts ++
        } while (!isSuccess())
        println("Intentos: $attempts")
    }

    override fun isSuccess(): Boolean {
        val value = (bestFitness.toString().toDouble() / guess.length)
        return value >= target
    }

    override fun createParent(param: Any) : String {
        val genes = StringBuilder()
        val length = geneset.length
        (0 until param.toString().toInt()).forEach {
            genes.append(geneset[Random.nextInt(length)])
        }

        return genes.toString()
    }

    override fun getFitness(obj: String): Double = guess.mapIndexed { i, c -> if (c==obj[i]) 1.0 else 0.0}.sum()

    override fun mutate(parent: String): String {
        var index = 0
        val parentFitness: Double = getFitness(parent)
        var childFitness = 0.0

        var newGene: Char
        var alternate: Char
        var definitive: Char
        var indexGeneset: Int
        var child: String

        var length =  geneset.length

        do {
            index = Random.nextInt(parent.length)
            indexGeneset = Random.nextInt( length)

            newGene = geneset[indexGeneset]

            indexGeneset = Random.nextInt( length)
            alternate = geneset[indexGeneset]
            //definitivo
            definitive = if (newGene == parent[index]) alternate else newGene

            child = parent.replaceRange(index,index+1, definitive.toString())

            childFitness = getFitness(child)

        } while (parentFitness >= childFitness)

        return child
    }
}

fun main() {
val guess =GuessString(
        1.0,
        " áéíóúabcdefghijklmnñopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ,\n")
println(guess.bestParent)
}

Y el resultado

Intentos: 328
Porque te tengo y no porque te pienso
porque la noche está de ojos abiertos
porque la noche pasa y digo amor
porque has venido a recoger tu imagen
y eres mejor que todas tus imágenes
porque eres linda desde el pie hasta el alma
porque eres buena desde el alma a mí
porque te escondes dulce en el orgullo
pequeña y dulce
corazón coraza

Pues aquí tenéis mi interface para algoritmos genéticos.
En el próximo post, veremos un algoritmo genético que posicionará las piezas de ajedrez en su sitio.
Pd: En realidad, la clase de adivinar no es gran cosa, porque se podría haber conseguido por iteración, pero entonces no habriáis aprendido el algortimo genético. Entonces, espero que os haya servido. 😉
Podía haber elegido a Antonio Machado a Calderón de la Barca o a cualquier otro poeta o poema, pero, este me parece especialmente bello. Leedlo completo, es corto, tres estrofas.
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