Я работаю над фреймворком для проекта EA (эволюционный алгоритм) в Scala. В этом у меня есть черта, которая реализует общий код EA и оставляет код, специфичный для проблем, таких как преобразование генотипа и тестирование пригодности, для классов, которые реализуют эту черту. Однако я не хочу полностью реализовывать черту до того, как она будет фактически запущена, из-за тестирования различных протоколов/стратегий отбора популяции. Это дает код
trait EAProblem{
// common code ...
def fitness(ind:Individual):Double
def selectionStrategy(p: Population): List[(Individual, Double)]
def nextGeneration(p: Population): Population
}
/* Silly test problem */
abstract class OneMax(logPath: String) extends EAProblem {
def phenotype(ind:Individual) = {
ind.genotype
}
def fitness(ind: Individual): Double = {
ind.genotype.size.toFloat / ind.genotype.capacity
}
}
Во время выполнения выбирается протокол/стратегия:
object EASelectionStrategyProtocolDemo {
def main(args: Array[String]) {
val problem_impl = List[EAProblem](
// Full replacement
new OneMax("sigma_strat_full-rep_prot_onemax.log.dat") {
def selectionStrategy(p: Population): List[(Individual, Double)] =
SelectionStrategies.sigmaScalingMatingSelection(p)
def nextGeneration(p: Population): Population = SelectionProtocols.fullReplacement(p)
},
new OneMax("boltz_strat_full-rep_prot_onemax.log.dat") {
def selectionStrategy(p: Population): List[(Individual, Double)] =
SelectionStrategies.boltzmannSelection(p)
def nextGeneration(p: Population): Population = SelectionProtocols.fullReplacement(p)
})
for(problem <- problem_impl)
new Simulator(problem)
}
Объекты SelectionStrategies/SelectionProtocols содержат включения со ссылками на другой код в EAProblem.
Теперь мне нужен какой-то способ создать другие абстрактные классы, такие как OneMax (у меня их много), используя отражение (или какой-либо другой механизм). Псевдокод:
val listOfClassNames = List("OneMax", "classA", "classB", ...)
for(className <- listOfClassNames){
class_sigma = Class.forname(className)
/*
Implement class_class with this code and instantiate it
def selectionStrategy(p: Population): List[(Individual, Double)] =
SelectionStrategies.sigmaScalingMatingSelection(p)
def nextGeneration(p: Population): Population = SelectionProtocols.fullReplacement(p)
*/
class_boltz = Class.forname(className)
/*
Implement class_boltz with this code and instantiate it
def selectionStrategy(p: Population): List[(Individual, Double)] =
SelectionStrategies.boltzmannSelection(p)
def nextGeneration(p: Population): Population = SelectionProtocols.fullReplacement(p)
*/
}