Rで遺伝的アルゴリズム

library(dplyr)

set.seed(20250716)

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# 1. シナリオ設定
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cat("ようこそ、ラーメン店主！これから遺伝的アルゴリズムで究極のレシピを探します。\n\n")

# --- 食材リストの定義 ---
# 各食材に「満足度」と「コスト（円）」を設定します
# 1:麺, 2:スープ, 3:肉, 4:トッピング
ingredients <- data.frame(
  category_id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4),
  item_id = c(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4),
  name = c(
    "細麺", "中太麺", "ちぢれ麺", "極太麺",
    "醤油スープ", "味噌スープ", "とんこつスープ", "塩スープ",
    "豚バラチャーシュー", "鶏チャーシュー", "角煮", "肉なし",
    "味玉", "メンマ", "たっぷりネギ", "のり"
  ),
  satisfaction = c(70, 80, 85, 90, 80, 85, 100, 75, 100, 80, 120, 0, 80, 40, 60, 20),
  cost = c(100, 110, 120, 130, 150, 160, 200, 140, 200, 160, 250, 0, 100, 50, 80, 30)
)

# --- GAのパラメータ設定 ---
BUDGET <- 700 # 予算（円）
POPULATION_SIZE <- 50 # 集団のサイズ（一度に考えるレシピの数）
GENERATIONS <- 30 # 世代数
ELITISM_RATE <- 0.1 # エリート選択率（優秀なレシピをそのまま残す割合）
MUTATION_RATE <- 0.05 # 突然変異の確率

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# 2. 遺伝的アルゴリズムの関数定義
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# --- レシピ（個体）から詳細情報を取得する関数 ---
get_recipe_details <- function(recipe) {
  # recipeは [1, 2, 3, 4] のような、各カテゴリのitem_idを持つベクトル
  details <- ingredients %>%
    filter((category_id == 1 & item_id == recipe[1]) |
      (category_id == 2 & item_id == recipe[2]) |
      (category_id == 3 & item_id == recipe[3]) |
      (category_id == 4 & item_id == recipe[4]))
  return(details)
}

# --- 適応度（満足度）を計算する関数 ---
calculate_fitness <- function(recipe) {
  details <- get_recipe_details(recipe)
  total_cost <- sum(details$cost)
  total_satisfaction <- sum(details$satisfaction)

  # 予算オーバーのレシピは評価0（失格）
  if (total_cost > BUDGET) {
    return(0)
  } else {
    return(total_satisfaction)
  }
}

# --- 初期集団（最初のレシピ集団）を生成する関数 ---
create_initial_population <- function(size) {
  population <- list()
  for (i in 1:size) {
    # 各カテゴリからランダムに1つずつ食材を選ぶ
    recipe <- c(
      sample(1:4, 1), # 麺
      sample(1:4, 1), # スープ
      sample(1:4, 1), # 肉
      sample(1:4, 1) # トッピング
    )
    population[[i]] <- recipe
  }
  return(population)
}

# --- 親を選択する関数（ルーレット選択） ---
select_parents <- function(population, fitness_scores) {
  total_fitness <- sum(fitness_scores)
  if (total_fitness == 0) {
    # 全員失格の場合はランダムに選択
    return(sample(population, 2, replace = TRUE))
  }

  # 適応度に基づいて選択確率を決定
  selection_probs <- fitness_scores / total_fitness

  # 確率に基づいて親を2人（2レシピ）選ぶ
  parents_indices <- sample(1:length(population), 2, replace = TRUE, prob = selection_probs)
  return(population[parents_indices])
}


# --- 交叉（2つのレシピから新しいレシピを作る）関数 ---
crossover <- function(parent1, parent2) {
  # 交叉点（どこでレシピを区切るか）をランダムに決定
  crossover_point <- sample(1:3, 1)

  # 親1の前半と親2の後半を組み合わせて子1を作る
  child1 <- c(parent1[1:crossover_point], parent2[(crossover_point + 1):4])

  # 親2の前半と親1の後半を組み合わせて子2を作る
  child2 <- c(parent2[1:crossover_point], parent1[(crossover_point + 1):4])

  return(list(child1, child2))
}

# --- 突然変異（レシピの一部をランダムに変える）関数 ---
mutate <- function(recipe, mutation_rate) {
  mutated_recipe <- recipe
  for (i in 1:length(recipe)) {
    if (runif(1) < mutation_rate) {
      # 突然変異が発生！同じカテゴリの別の食材にランダムで変更
      mutated_recipe[i] <- sample(1:4, 1)
    }
  }
  return(mutated_recipe)
}


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# 3. シミュレーション実行
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# --- 1. 初期集団の生成 ---
cat("ステップ1: まずはランダムにレシピをたくさん作ります（初期集団の生成）。\n\n")
population <- create_initial_population(POPULATION_SIZE)

# --- 生成された初期集団の概要を表示 ---
cat(sprintf("%d 個のランダムな初期レシピが生成されました。\n", length(population)))
cat("その中から、最初の3つのレシピ例を見てみましょう:\n\n")
for (i in 1:min(3, length(population))) {
  recipe <- population[[i]]
  details <- get_recipe_details(recipe)
  fitness <- calculate_fitness(recipe)
  cost <- sum(details$cost)

  cat(sprintf("レシピ %d: [%s]\n", i, paste(details$name, collapse = ", ")))
  cat(sprintf("  -> 満足度: %d, コスト: %d 円", fitness, cost))
  if (cost > BUDGET) {
    cat(" (予算オーバーのため失格！)\n\n")
  } else {
    cat("\n\n")
  }
}


# --- 2. 世代の進化ループ ---
cat("ステップ2: これから世代交代を繰り返し、レシピをどんどん進化させます！\n\n")

for (gen in 1:GENERATIONS) {
  # --- 適応度の計算 ---
  fitness_scores <- sapply(population, calculate_fitness)

  # --- 新しい世代の準備 ---
  new_population <- list()

  # --- エリート選択: 最も優秀なレシピはそのまま次世代へ ---
  elite_count <- floor(POPULATION_SIZE * ELITISM_RATE)
  if (elite_count > 0 && sum(fitness_scores) > 0) {
    elite_indices <- order(fitness_scores, decreasing = TRUE)[1:elite_count]
    elites <- population[elite_indices]
    new_population <- c(new_population, elites)
  }

  # --- 交叉と突然変異で新しい子レシピを生成 ---
  while (length(new_population) < POPULATION_SIZE) {
    # 親を選択
    parents <- select_parents(population, fitness_scores)

    # 交叉
    children <- crossover(parents[[1]], parents[[2]])

    # 突然変異
    child1 <- mutate(children[[1]], MUTATION_RATE)
    child2 <- mutate(children[[2]], MUTATION_RATE)

    new_population[[length(new_population) + 1]] <- child1
    if (length(new_population) < POPULATION_SIZE) {
      new_population[[length(new_population) + 1]] <- child2
    }
  }

  # --- 世代交代 ---
  population <- new_population

  # --- 世代ごとの結果を表示 ---
  current_fitness <- sapply(population, calculate_fitness)
  best_fitness <- max(current_fitness)
  avg_fitness <- mean(current_fitness)

  cat(sprintf("第 %2d 世代 | 最高の満足度: %3.0f | 平均満足度: %5.1f\n", gen, best_fitness, avg_fitness))
}

cat("\n")

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# 4. 最終結果の発表
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cat("ステップ3: 究極のラーメンレシピが決定しました！\n\n")

final_fitness_scores <- sapply(population, calculate_fitness)
best_index <- which.max(final_fitness_scores)
best_recipe <- population[[best_index]]
best_recipe_details <- get_recipe_details(best_recipe)

cat("【究極のラーメン レシピ】\n")
print(best_recipe_details[, c("name", "satisfaction", "cost")])
cat("\n")
cat(sprintf("合計満足度: %d\n", sum(best_recipe_details$satisfaction)))
cat(sprintf("合計コスト: %d 円 （予算 %d 円）\n", sum(best_recipe_details$cost), BUDGET))