public class GeneticEngine
{
    // Configurație flexibilă pentru parametrii algoritmului
    public async Task<GeneticAlgorithmResult> SolveAsync(
        City[] cities,
        GeneticAlgorithmConfig config,
        CancellationToken cancellationToken = default)
    
    // Suport pentru pause/resume în timp real
    public void Pause() => _pauseRequested = true;
    public void Resume() => _pauseRequested = false;
}

public class AntColonyOptimizationSolver : ITspSolver
{
    // Parametrii specifici ACO
    private double _alpha = 1.0;    // Importanța feromonilor
    private double _beta = 2.0;     // Importanța heuristicii
    private double _rho = 0.5;      // Rata de evaporare
    private double _q = 100.0;      // Constanta pentru actualizarea feromonilor
}

public class SimulatedAnnealingSolver : ITspSolver
{
    // Funcția de răcire exponențială
    private double CoolingFunction(double temperature, int iteration)
    {
        return temperature * Math.Pow(0.95, iteration);
    }
}

var connection = new HubConnectionBuilder()
    .WithUrl("https://localhost:7001/tsp-hub")
    .Build();

await connection.StartAsync();

public class OrderCrossover : ICrossover
{
    public Tour[] Cross(Tour parent1, Tour parent2)
    {
        // Selectează o subsecvență din parent1
        // Completează cu orașe din parent2 în ordine
        // Păstrează ordinea relativă
    }
}

public class PartiallyMappedCrossover : ICrossover
{
    // Creează o mapare între două segmente ale părinților
    // Aplică maparea pentru a evita duplicatele
    // Ideal pentru instanțe mari cu structură complexă
}

public class CycleCrossover : ICrossover
{
    // Identifică ciclurile în reprezentarea TSP
    // Alternează ciclurile între părinți
    // Optimizat pentru TSP simetric
}

public class EdgeRecombinationCrossover : ICrossover
{
    // Construiește tabela de muchii din ambii părinți
    // Reconstruiește turul păstrând cât mai multe muchii
    // Cel mai sofisticat operator implementat
}

public class SwapMutation : IMutation
{
    public Tour Mutate(Tour tour, double mutationRate)
    {
        if (Random.NextDouble() < mutationRate)
        {
            // Selectează două poziții aleatorii
            // Schimbă orașele de pe acele poziții
        }
        return tour;
    }
}

public class InversionMutation : IMutation
{
    // Selectează două puncte în tour
    // Inversează secvența dintre ele
    // Poate produce schimbări mari în structură
}

public class TwoOptMutation : IMutation
{
    // Elimină două muchii din tour
    // Reconectează pentru a elimina încrucișările
    // Combină mutația cu optimizarea locală
}

// În Program.cs sau Startup.cs
services.AddScoped<ICrossover, OrderCrossover>();
services.AddScoped<IMutation, SwapMutation>();

// Sau prin Strategy Resolver
services.AddSingleton<StrategyResolver>();

public class AdaptiveParameterStrategy
{
    public void AdjustParameters(int generation, double convergenceRate)
    {
        if (convergenceRate < 0.01) // Stagnare
        {
            // Crește rata de mutație pentru diversificare
            MutationRate = Math.Min(0.1, MutationRate * 1.5);
        }
        else if (convergenceRate > 0.05) // Convergență rapidă
        {
            // Scade rata de mutație pentru rafinare
            MutationRate = Math.Max(0.005, MutationRate * 0.8);
        }
    }
}

[Config(typeof(Config))]
public class CustomTspBenchmark
{
    private class Config : ManualConfig
    {
        public Config()
        {
            AddJob(Job.Default.WithRuntime(CoreRuntime.Core80));
            AddExporter(HtmlExporter.Default);
            AddDiagnoser(MemoryDiagnoser.Default);
            AddValidator(ExecutionValidator.FailOnError);
        }
    }

    [Params(50, 100, 200, 500)]
    public int CityCount { get; set; }

    [Benchmark]
    public GeneticAlgorithmResult GeneticAlgorithm()
    {
        // Implementarea benchmark-ului
    }
}

[MemoryDiagnoser]
[SimpleJob(RuntimeMoniker.Net80)]
public class OperatorPerformanceBenchmark
{
    [Benchmark]
    [Arguments(100, "OrderCrossover")]
    [Arguments(100, "PartiallyMappedCrossover")]
    [Arguments(100, "CycleCrossover")]
    public void CrossoverPerformance(int tourSize, string crossoverType)
    {
        // Testează performanța operatorilor de crossover
    }
}

[SimpleJob(launchCount: 1, warmupCount: 3, targetCount: 10)]
public class StatisticalSignificanceBenchmark
{
    [Benchmark(Baseline = true)]
    public double GeneticAlgorithmBaseline() => RunGA();

    [Benchmark]
    public double GeneticAlgorithmOptimized() => RunOptimizedGA();
}

public class PerformanceMetrics
{
    private static readonly Counter AlgorithmExecutions = 
        Metrics.CreateCounter("tsp_algorithm_executions_total");
        
    private static readonly Histogram ExecutionDuration = 
        Metrics.CreateHistogram("tsp_execution_duration_seconds");
}

// TspLab.Infrastructure/Crossover/MyCustomCrossover.cs
public class MyCustomCrossover : ICrossover
{
    public Tour[] Cross(Tour parent1, Tour parent2)
    {
        // Implementează logica personalizată de crossover
        var offspring1 = new Tour();
        var offspring2 = new Tour();
        
        // Algoritmul tău aici...
        
        return new[] { offspring1, offspring2 };
    }
}

// TspLab.WebApi/Program.cs sau ServiceCollectionExtensions.cs
services.AddScoped<ICrossover, MyCustomCrossover>();

// Pentru rezolvarea dinamică
services.AddKeyedScoped<ICrossover, MyCustomCrossover>("MyCustomCrossover");

// TspLab.Application/Services/StrategyResolver.cs
public ICrossover GetCrossoverStrategy(string strategyName)
{
    return strategyName switch
    {
        "OrderCrossover" => _serviceProvider.GetRequiredService<OrderCrossover>(),
        "MyCustomCrossover" => _serviceProvider.GetRequiredService<MyCustomCrossover>(),
        // ... alte strategii
        _ => throw new ArgumentException($"Unknown crossover strategy: {strategyName}")
    };
}

// TspLab.Tests/Unit/MyCustomCrossoverTests.cs
[TestClass]
public class MyCustomCrossoverTests
{
    [TestMethod]
    public void Cross_ValidParents_ReturnsValidOffspring()
    {
        // Arrange
        var crossover = new MyCustomCrossover();
        var parent1 = new Tour(new[] { 1, 2, 3, 4, 5 });
        var parent2 = new Tour(new[] { 5, 4, 3, 2, 1 });

        // Act
        var offspring = crossover.Cross(parent1, parent2);

        // Assert
        Assert.AreEqual(2, offspring.Length);
        Assert.IsTrue(offspring[0].IsValid());
        Assert.IsTrue(offspring[1].IsValid());
    }
}

// TspLab.WebApi/Extensions/ServiceCollectionExtensions.cs
public static class ServiceCollectionExtensions
{
    public static IServiceCollection AddTspLabServices(this IServiceCollection services, IConfiguration configuration)
    {
        // Configurează serviciile de bază
        services.Configure<GeneticAlgorithmOptions>(
            configuration.GetSection("GeneticAlgorithm"));

        // Înregistrează operatorii genetici
        services.AddCrossoverOperators();
        services.AddMutationOperators();
        services.AddSolvers();

        // Configurează caching
        services.AddMemoryCache();
        services.AddScoped<IDistanceCache, MemoryDistanceCache>();

        return services;
    }

    private static IServiceCollection AddCrossoverOperators(this IServiceCollection services)
    {
        services.AddKeyedScoped<ICrossover, OrderCrossover>("OrderCrossover");
        services.AddKeyedScoped<ICrossover, PartiallyMappedCrossover>("PartiallyMappedCrossover");
        services.AddKeyedScoped<ICrossover, CycleCrossover>("CycleCrossover");
        services.AddKeyedScoped<ICrossover, EdgeRecombinationCrossover>("EdgeRecombinationCrossover");
        
        return services;
    }
}

[TestClass]
public class PerformanceTests
{
    [TestMethod]
    [DataRow(50)]
    [DataRow(100)]
    [DataRow(200)]
    public void GeneticAlgorithm_PerformanceTest(int cityCount)
    {
        // Arrange
        var cities = GenerateRandomCities(cityCount);
        var config = new GeneticAlgorithmConfig
        {
            PopulationSize = 100,
            MaxGenerations = 500
        };

        var stopwatch = Stopwatch.StartNew();
        
        // Act
        var result = _geneticEngine.Solve(cities, config);
        
        stopwatch.Stop();

        // Assert
        Assert.IsTrue(stopwatch.ElapsedMilliseconds < GetExpectedTime(cityCount));
        Assert.IsTrue(result.BestDistance < GetExpectedDistance(cityCount));
    }
}

[TestClass]
public class SignalRIntegrationTests
{
    [TestMethod]
    public async Task TspHub_SendsUpdatesCorrectly()
    {
        // Arrange
        using var host = CreateTestHost();
        var connection = CreateHubConnection(host);
        
        var updates = new List<GeneticAlgorithmUpdate>();
        connection.On<GeneticAlgorithmUpdate>("GeneticAlgorithmUpdate", update => 
        {
            updates.Add(update);
        });

        await connection.StartAsync();

        // Act
        await connection.InvokeAsync("StartSolving", cities, config);
        await Task.Delay(2000); // Așteaptă actualizări

        // Assert
        Assert.IsTrue(updates.Count > 0);
        Assert.IsTrue(updates.Any(u => u.Generation > 0));
    }
}

// Clase: PascalCase
public class GeneticAlgorithmSolver { }

// Metode: PascalCase
public async Task<Tour> SolveAsync() { }

// Variabile: camelCase
var bestTour = result.BestTour;

// Constante: PascalCase
public const int DefaultPopulationSize = 100;

// Interfețe: I + PascalCase
public interface ICrossoverOperator { }

/// <summary>
/// Implementează algoritmul Order Crossover (OX) pentru problema TSP.
/// </summary>
/// <param name="parent1">Primul părinte pentru crossover</param>
/// <param name="parent2">Al doilea părinte pentru crossover</param>
/// <returns>Array cu doi urmași rezultați din crossover</returns>
/// <exception cref="ArgumentNullException">Aruncat când unul din părinți este null</exception>
public Tour[] Cross(Tour parent1, Tour parent2)
{
    // Implementarea...
}

[TestClass]
public class NewAlgorithmTests
{
    [TestMethod] // Test pozitiv basic
    public void Algorithm_ValidInput_ReturnsValidSolution() { }

    [TestMethod] // Test cazuri limită
    [DataRow(1)]
    [DataRow(2)]
    public void Algorithm_EdgeCases_HandlesCorrectly(int cityCount) { }

    [TestMethod] // Test error handling
    [ExpectedException(typeof(ArgumentException))]
    public void Algorithm_InvalidInput_ThrowsException() { }

    [TestMethod] // Test performanță
    public void Algorithm_LargeInput_CompletesInReasonableTime() { }
}

[MemoryDiagnoser]
[SimpleJob(RuntimeMoniker.Net80)]
public class NewAlgorithmBenchmark
{
    [Params(50, 100, 200, 500)]
    public int CityCount { get; set; }

    [Benchmark(Baseline = true)]
    public double ExistingAlgorithm() => RunExisting();

    [Benchmark]
    public double NewAlgorithm() => RunNew();
}