*Subject: *Fwd: [jmmc-tech-group] Nouvelle version de LITpro_fitter_genfit.i *From: *Guillaume Mella *Date: *22/01/14 12:10 *To: *Isabelle Tallon-Bosc Salut Isabelle, J'aurai tendance à conseiller d'utiliser la liste de groupe ;) pour trace motivation collective et meilleur diffusion... A+ -- Guillaume -------- Message original -------- Sujet: [jmmc-tech-group] Nouvelle version de LITpro_fitter_genfit.i Date : Wed, 22 Jan 2014 12:03:38 +0100 De : Herve Beust Répondre à : jmmc-tech-group@ujf-grenoble.fr Pour : Michel Tallon Copie à : jmmc-tech-group@ujf-grenoble.fr Bonjour Michel (et tous les autres), Suite à notre entrevue de la semaine dernière, je livre ici une nouvelle version toilettée de LITpro_fitter_genfit.i Cette version est peut-être la première sur laquelle nous pourrions commencer à faire des tests. Donc, pour résumer j'ai essayé de simplifier au maximum les choses. Pour des raisons pratiques, j'ai sorti de la routine lpf_genfit_step le calcul des chi2's et le classement. La routine lpf_genfit_step se contente désormais de calculer la nouvelle génération et remplacer l'ancienne par la nouvelle dans le ws.a_tab. La boucle principale fonctionne comme ceci : while (stage == LP_GENFIT_STAGE_RUNNING) { 1/ Jump to next generation (call lpf_genfit_step) and recover it in a_tab. Keep track of preceding generation in a_tab_old */ 2/ If demanded (= if ntrfit>0) , perform ntrstep additional TRFIT steps over each solution 3/ Compute new Chi2's 4/ Sort new generation of solutions by increasing chi2, save into ws and update generation counter 5/ Transfer parameters current values of the first (best) solution to the global parameters of WORLD (to use plot) 6/ Perform test of convergence } J'ai fait un lpf_genfit_show qui une proche copie de lpf_trfit_show, en ce sens qu'il montre l'information concernant la meilleure solution, à savoir la permière dans la liste. Notez que logiquement lorque l'algorithme converge, à la fin toutes les nsol solutions sont identiques. C'est d'ailleurs le critère de convergence (à tester et discuter après) A réfléchir : Améliorer la routine interne de combinaison des caractères génétiques. Pour l'instant c'est basé sur des couversions en chaînes de caractères et découpages aléatoires. la conversion en chaînes n'est peut-être pas optimale pour le temps de calcul, même si elle marche. Il faudrait faire quelque chose de plus efficace. Amicalement, Hervé