[~,FrontNo1,CrowdDis1] = EnvironmentalSelection_NSGAII(Arc,size(Arc.objs,1))
时间: 2023-09-29 17:11:05 浏览: 43
根据我的理解,这段代码是在进行多目标优化算法 NSGA-II 中的环境选择操作。其中,Arc是输入的一组带有目标函数值和约束函数值的解集,size(Arc.objs,1)是Arc解集中目标函数值的个数。函数EnvironmentalSelection_NSGAII通过对解集Arc进行一系列的操作(比如快速非支配排序、计算拥挤度距离等),得到一个新的解集,其中包含了一些经过筛选的高质量的解。在这个过程中,函数输出了三个值,由于在这段代码中第一个值采用了 ~ 的形式,所以它被忽略了。FrontNo1是一个向量,包含了新解集中的每个解所在的帕累托前沿的标号。CrowdDis1是一个向量,包含了新解集中每个解的拥挤度距离。
相关问题
[~,FrontNo1,CrowdDis1] = EnvironmentalSelection_NSGAII(Arc,size(Arc.objs,1));
这似乎是一个使用NSGA-II算法进行环境选择的代码片段。NSGA-II是一种流行的多目标优化算法,用于解决具有多个目标函数的优化问题。在这里,Arc.objs可能是包含待优化问题的目标函数值的矩阵,而EnvironmentalSelection_NSGAII函数可能是负责从该矩阵中选择出最优解的函数。FrontNo1和CrowdDis1可能是返回的值,它们可能是帮助解释选择结果的一些指标。
function [par,label]=training_data(Arc) [~,FrontNo,CrowdDis] = EnvironmentalSelection_NSGAII(Arc,size(Arc.objs,1)); t2=find(FrontNo(1,:)<=1); parpop=Arc.decs; parp=parpop(t2,:); t3=find(FrontNo(1,:)>1); parn=parpop(t3,:); par = [parp;parn]; label = 2*ones(size(par,1), 1); label(1:size(parp,1)) = 1; end
这段代码是用于生成训练数据的。它的输入参数是一组解集合 Arc,通过调用 EnvironmentalSelection_NSGAII 函数来对其进行非支配排序,从而得到每个解的前沿等信息。然后,根据前沿信息将解集分为两部分,一部分是前沿解集,另一部分是非前沿解集。最后,将这些解作为训练数据,并将前沿解标记为1,非前沿解标记为2。函数的输出是生成的训练数据 par 和对应的标签 label。