Pseudocodice R per il framework

test.R

INIT <- function(numeroDiNodi){                                         # INIT() riceve in input il numero di nodi iniziali del framework
    Grafo       <- inizializzaGrafo()                                   # Crea il grafo globale iniziale
    Matrice     <- convertiGrafoInMatrice(Grafo)                        # Converte il grafo prima generato in una matrice
    ListaFinale <- vector(mode="list")                                  # Variabile temporanea: lista di tuple
    for (i in 1:numeroDiNodi){                                          # Per ogni suddivisione della matrice creata
        SottoMatrice    <- dividiMatrice(Matrice, i , numeroDiNodi)     # dividiMatrice spezza la matrice per righe
        ListaFinale[i]  <- list(input       = SottoMatrice,             # Creo la tupla [input = SottoMatrice
                                popolazione = randomPopulation())       #                popolazione = popolazione randomica
    }
    return ListaFinale                                                  # Restituisco la lista di tuple creata
}

TRAINING <- function(tuplaInput){                                       # TRAINING() riceve in input una tupla del tipo [input = ..., popolazione = ...]
    Grafo   <- convertiMatriceInGrafo(tuplaInput.input)                 # Riconverto in grafo la matrice in input

    GAmodel <- ga(                                                      # Eseguo l'algoritmo genetico
		...
        population  = tuplaInput.popolazione,                           # Gli passo la popolazione in input come popolazione iniziale
        nBits       = Grafo                                             # Passo il grafo che ricevo in input
		)

    return GAmodel
}

COMBINE <- function(GA1, GA2, tuplaInput1, tuplaInput2){                # COMBINE() riceve in input i due risultati della TRAINING ed i loro input
    NuovoInput <- unisciRighe(tuplaInput1.input, tuplaInput2.input)     # Genero un nuovo input per il prossimo TRAINING unendo le righe dei due input precedenti
    Combinazione <- list(input      = NuovoInput,                       # Genero una tupla combinazione dei due risultati precedenti
                        popolazione = unisciPopolazioni(GA1, GA2) )     # Passo come popolazione di partenza i best trovati dai due GA eseguiti
    return Combinazione                                                 # Restituisco la tupla che ho creato
}