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/*****************************************************************
Copyright: Artificial Life and Adaptive Robotics Laboratory - ALAR
School of ITEE, UNSW@ADFA, Australia, 2005
*******************************************************************/
///////////////////////////////////////////////////////////////////#if !defined(_POPULATION)#define _POPULATION#if _MSC_VER > 1000#pragma once#endif // _MSC_VER > 1000#include "individual.h"#include "consts.h"#include <string.h>#include <iostream.h>#include <stdio.h>#include <iomanip.h>#include <fstream.h>class population  {public:


	double diversity();
	double eDistance(individual &id1, individual &id2);


	void print_ParetoOptimal_fn(int g, ofstream &f, ofstream &f1);	void print_ParetoOptimal_x(int g, ofstream &f);	void print(int g, ofstream &f);		population &operator=(const population &pop);	void set_pop_size(int s);		void cal_standarddeviation();   // calculate standard deviation	void cal_averagefitness();      // calculate average fitness		void rankingN();   // ranking (without noise)	void rankingC();   // ranking (without noise)	void statistic(int g,ofstream &f);				int  check_dominationC(individual &id1, individual &id2);	int  check_ParetoOptimalC(individual &id1,int level);	int  check_dominationN(individual &id1, individual &id2);	int  check_ParetoOptimalN(individual &id1,int level);		population();	population(int size);		virtual ~population();			int pop_size;                // population size	double average_fitness;      // global average fitness	double standard_deviation;   // global standard deviation		individual *individuals;     // population		int rank_level;	int n_nondominated_set;};#endif // !defined(AFX_POPULATION_H__BCDAA976_6C90_446F_88C3_AAE8EE950D64__INCLUDED_)

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