Logo
Distributed Genetic Programming Framework
print print

File org.sfc.math.stochastic.Randomizer.java

Here you can find all the information about the file org.sfc.math.stochastic.Randomizer.java. You may explore it here or download it onto your local disk.
/*
 * Copyright (c) 2006 Thomas Weise
 *
 * E-Mail           : tweise@gmx.de
 * Creation Date    : 2006-01-18 04:59:11
 * Original Filename: org.sfc.math.stochastic.Randomizer.java
 * Version          : 3.0.2
 * Last modification: 2006-06-28
 *                by: Thomas Weise
 *
 * License          : GNU LESSER GENERAL PUBLIC LICENSE
 *                    Version 2.1, February 1999
 *                    You should have received a copy of this license along
 *                    with this library; if not, write to the Free Software
 *                    Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston,
 *                    MA 02111-1307, USA or download the license under
 *                    http://www.gnu.org/copyleft/lesser.html.
 *
 * Warranty         : This software is provided "as is" without any
 *                    warranty; without even the implied warranty of
 *                    merchantability or fitness for a particular purpose.
 *                    See the Gnu Lesser General Public License for more
 *                    details.
 */


package org.sfc.math.stochastic;

import java.net.InetAddress;
import java.util.Random;

import org.sfc.utils.HashCode;

/**
 * <p>
 * This class provides routines to create random numbers for most of the
 * common random distributions.
 * </p><p>
 * Warning: This class is no longer thread safe. This allows us to speed
 * up the random number generation (ca. 2.5 times on P4, WinXP). 
 * </p>
 *
 * @author Thomas Weise
 */

public  class Randomizer extends Random
  {
/**
 * The serial version uid.
 */

  private static  final long        serialVersionUID = 1;

/**
 * The random multiplier.
 */

  private final static long MULTIPLIER  = 0x5DEECE66DL;
/**
 * The number to add when multiplication has been done.
 */

  private final static long ADDEND      = 0xBL;
/**
 * The mask bits.
 */

  private final static long MASK        = (1L << 48) - 1;
/**
 * An internal seed counter.
 */

  private static       int  s_seed      = -435735;
  
/**
 * The fixed seed.
 * @see #set_fixed_seed()
 */

  private final static long FIXED_SEED  = 0x574e7d8fa8b34ca3L;
  
/**
 * The seed of the randomizer.
 */

  private long  m_seed  ;
    
/**
 * Create a new randomizer.
 */

  public  Randomizer ()
    {
    this(create_seed());
    }
  
/**
 * Create a new randomizer.
 * @param p_addr  An internet address.
 */

  public  Randomizer (final InetAddress p_addr)
    {
    this( (p_addr != null) ? 
          (HashCode.byte_array_hash_code(p_addr.getAddress()) +
          (p_addr.getCanonicalHostName().hashCode() << 32L)) :
          create_seed());
    }
  
/**
 * Create a seed for this randomizer.
 * @return  A seed suitable for this randomizer.
 */

  private static  final long  create_seed()
    {
    synchronized(Randomizer.class)
      {
      return ((s_seed++) +
               System.nanoTime() -
               System.currentTimeMillis() +
               Runtime.getRuntime().freeMemory() -
               Randomizer.class.hashCode());
      }
    }

/**
 * Reset the randomizer to a randomly chosen rand-sedd. You may call this
 * method after using a predefined rand-seed for a while and wish to create
 * real random numbers again.
 * @see #set_fixed_seed()
 * @see #setSeed(long)
 */

  public  final void  reset()
    {
    this.m_seed = create_seed();
    }
  
/**
 * Set the random seed to a predefined, fixed seed which remains constant
 * in this VM.
 */

  public  final void  set_fixed_seed()
    {
    this.setSeed(FIXED_SEED);
    }
  
/**
 * Create a new randomizer.
 * @param p_seed  The randomizer's initial seed.
 */

  public  Randomizer (final long p_seed)
    {
    super(p_seed);
    this.m_seed = p_seed;
    }
  
/**
 * Obtain the randomizer's current seed.
 * @return The randomizer's current seed.
 */

  public  final long  get_seed  ()
    {
    return this.m_seed;
    }

/**
 * Generates the next pseudorandom number. Subclass should
 * override this, as this is used by all other methods.<p>
 * The general contract of <tt>next</tt> is that it returns an 
 * <tt>int</tt> value and if the argument bits is between <tt>1</tt> 
 * and <tt>32</tt> (inclusive), then that many low-order bits of the 
 * returned value will be (approximately) independently chosen bit 
 * values, each of which is (approximately) equally likely to be 
 * <tt>0</tt> or <tt>1</tt>. 
 * This is a linear congruential pseudorandom number generator, as 
 * defined by D. H. Lehmer and described by Donald E. Knuth in <i>The 
 * Art of Computer Programming,</i> Volume 2: <i>Seminumerical 
 * Algorithms</i>, section 3.2.1.
 *
 * @param   p_bits random bits
 * @return  the next pseudorandom value from this random number generator's sequence.
 * @since   JDK1.1
 */

  @Override
  protected  int next(final int p_bits)
    {
    long l_nextseed;
    
    this.m_seed = l_nextseed = (((this.m_seed * MULTIPLIER) + ADDEND) & MASK);
    
    return (int)(l_nextseed >>> (48 - p_bits));
    }
  
/**
 * Sets the seed of this random number generator using a single 
 * <code>long</code> seed. The general contract of <tt>setSeed</tt> 
 * is that it alters the state of this random number generator
 * object so as to be in exactly the same state as if it had just 
 * been created with the argument <tt>seed</tt> as a seed. The method 
 * <tt>setSeed</tt> is implemented by class Random as follows:
 * <blockquote><pre>
 * synchronized public void setSeed(long seed) {
 *       this.seed = (seed ^ 0x5DEECE66DL) & ((1L << 48) - 1);
 *       haveNextNextGaussian = false;
 * }</pre></blockquote>
 * The implementation of <tt>setSeed</tt> by class <tt>Random</tt> 
 * happens to use only 48 bits of the given seed. In general, however, 
 * an overriding method may use all 64 bits of the long argument
 * as a seed value. 
 *
 * Note: Although the seed value is an AtomicLong, this method
 *       must still be synchronized to ensure correct semantics
 *       of haveNextNextGaussian.
 *
 * @param   p_seed   the initial seed.
 */

  @Override
  public final void setSeed(final long p_seed)
    {
    this.m_seed = p_seed;
    }
  
/**
 * Create a new normal <code>N(p_my, p_sigma)</code> distributed random
 * number.
 * @param p_my    The average of the random distribution.
 * @param p_sigma The standard deviation of the values distribution.
 * @return  A new <code>N(p_my, p_sigma)</code> distributed random number.
 */

  public  final double  normal  (final double p_my,
                                 final double p_sigma)
    {
    return (p_my + (this.nextGaussian() * p_sigma));
    }


/**
 * Returns an exponential <code>exp(1)</code> distributed random number
 * (where lambda is 1).
 * @return An exponential <code>exp(1)</code> distributed random number
 *         (where lambda is 1).
 */

  public  final double  exponential ()
    {
    double  l_d;

    do
      {
      l_d = this.nextDouble();
      } while(l_d <= 0.0d);

    return -Math.log(l_d);
    }

/**
 * Returns an exponential <code>exp(1)</code> distributed random number
 * (where lambda is 1/<code>p_average</code>).
 * @param p_average The average of the returned random numbers.
 * @return An exponential <code>exp(1)</code> distributed random number
 *         (where lambda is 1/<code>p_average</code>).
 */

  public  final double  exponential (final double p_average)
    {
    double  l_d;

    do
      {
      l_d = this.nextDouble();
      } while(l_d <= 0.0d);

    return -Math.log(l_d) * p_average;
    }

/**
 * Create a random integer in the range <code>[1,p_n]</code>, where the
 * probability of a special integer getting drawn is proportional to its
 * value. If you have <code>p_n=3</code>, for example, the probability for
 * for 1 getting drawn is 1/6, for 2 its 2/6 and for 3 its 3/6.
 * @param p_n The maximum value.
 * @return  The new proportional random number.
 */

  public  final int  proportional(int p_n)
    {
    int  l_d;

    l_d = (int)(this.nextDouble() * ( (p_n*(p_n+1)) >>> 1));

    for(; p_n > 0; p_n--)
      {
      if(p_n > l_d) return p_n;
      l_d -= p_n;
      }

    return 1;
    }
  }

File Information:

file name:Randomizer.java
package:org.sfc.math.stochastic
qualified name:org.sfc.math.stochastic.Randomizer.java
file type:Java Source File
download location:download http://dgpf.sourceforge.net/source/org/sfc/math/stochastic/Randomizer.java
size:8.176 KB (8373 B)
uploaded: 2015-07-22 04:11:12 GMT+0000
last update: 2006-08-24 13:21:53 GMT+0000
last access: 2018-01-22 23:38:58 GMT+0000

statistics online since 2006-01-02.   RSS Feed
Contact us by sending an email to tweise@gmx.de to receive further information, to report errors, or to join our project.
All content on this site (http://dgpf.sourceforge.net/) is LGPL-licensed.
http://dgpf.sourceforge.net/scripts/source/source.php last modified at 2015-07-22 04:10:53 GMT+0000 served at 2018-01-22 23:38:58 GMT+0000.
Valid CSS Valid XHTML 1.1
Valid RSS SourceForge.net Logo