function y = helloga(str)
% HELLOGA(STR)
%
%   STR-ben megadott sztring kitenyésztése genetikus algoritmussal.
%   Paraméter nélkül hívva a 'Hello World!' üzenetet próbálja elérni.
%
%   'Hello World!' - Genetikus Algoritmus demo függvény Matlabhoz (version 6.5)
%
%   Készítette: Raffai Tamás <raffai.tamas@gmail.com>
%   Szeged, 2005-11-10
 
%Stratégiai paraméterek beállítása
GA_TARGET       = 'Hello World!';   % default célstring
GA_POPSIZE      = 1000;             % populáció egyedszáma
GA_MAXITER      = 150;              % maximális iterációszám
GA_ELITRATE     = 0.1;              % elitráta
GA_MUTATION     = 0.25;             % mutációs ráta
PRINTOUT        = 10;               % eredmény kiíratás periódusa
 
if nargin>0
    GA_TARGET = str;
end
 
% t := 0, populációk számának inicializálása
t = 0;
 
% P kezdeti populáció létrehozása
P = floor (rand(GA_POPSIZE, length(GA_TARGET)) * 96 + 32);
F = sum(abs(P-ones(GA_POPSIZE,1)*GA_TARGET), 2);  
 
% WHILE NOT Kilépési_feltétel(P)
while t < GA_MAXITER & F(1) ~= 0    % kilépési feltétel: iterációk száma v. megoldás
 
% Aktuális populáció sorbarendezése
[F, I] = sort(F);
for i = 1 : length(I)
    TMP(i, :) = P(I(i), :);
end
P = TMP;
y = char( P(1, :));                 % legjobb egyed
 
% Algoritmus futásáról tájékoztatni illik a felhasználót
if rem (t, PRINTOUT) == 0
    str = sprintf('%d. generacija ima najbolju jedinku: %s   fitness: %d', t, y, F(1));
    disp (str);
end
    
% Elitek beválogatása
elitek = floor (GA_ELITRATE * GA_POPSIZE);
Puj(1:elitek,:) = P(1:elitek,:);
 
% Szelekció (a fennmaradó helyekre)
for i = elitek+1 : GA_POPSIZE
    e1 = floor( rand * GA_POPSIZE + 1);           % anyuci
    e2 = floor( rand * GA_POPSIZE + 1);           % apuci
    crp = floor( rand * length(GA_TARGET) + 1);   % keresztezési pont
    
% Rekombináció
    Puj(i, :) = [P(e1, 1:crp),  P(e2, (crp+1):length(GA_TARGET))];
end
 
% Mutáció (várható érték alapján)
for i = 1 : GA_POPSIZE*GA_MUTATION
    Puj (floor(rand*GA_POPSIZE)+1, floor(rand*length(GA_TARGET))+1) = floor(rand * 96 + 32);
end
 
% Visszahelyezés
P = Puj;
 
% P egyedeinek kiértékelése az F fitnessz függvény alapján
F = sum(abs(P-ones(GA_POPSIZE,1)*GA_TARGET), 2);
 
% Populációszám (iterációszám) növelése
t = t + 1;
 
end
% WHILE ciklus vége
 
% Legjobb fitnessz értékkel rendelkező egyed kiválasztása
[F, I] = sort(F);
y = char(P(I(1), :));
 
if F(1) == 0
    disp('Dostignuta je optimalna vrednost.');
else
    disp('Program je dostigao maksimalan broj generacija bez optimuma.');
end
 
% end of helloga