为什么这段代码的结果没有给最后一个个体赋予帕累托前沿编号:function [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives) % obj为目标函数值矩阵,每行代表一个个体的目标函数值向量 % F为快速非支配排序后的结果,每个元素代表一个帕累托前沿 % ndx为每个个体所属的帕累托前沿编号 [n,~] = size(objectives); F = cell(1,n); S = cell(1,n); nPoints = zeros(1,n); for i = 1:n S{i} = []; nPoints(i) = 0; for j = 1:n if isdominated(objectives(i,:),objectives(j,:)) S{i} = [S{i} j]; elseif isdominated(objectives(j,:),objectives(i,:)) nPoints(i) = nPoints(i) + 1; end end if nPoints(i) == 0 F{1} = [F{1} i]; end end iFront = 1; while ~isempty(F{iFront}) Q = []; for i = F{iFront} for j = S{i} nPoints(j) = nPoints(j) - 1; if nPoints(j) == 0 Q = [Q j]; ndx(j) = iFront + 1; end end end iFront = iFront + 1; F{iFront} = Q; end end,请给出修改后的代码示例

时间: 2024-03-03 18:50:42 浏览: 19
修改后的代码如下所示: ```matlab function [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives) % obj为目标函数值矩阵,每行代表一个个体的目标函数值向量 % F为快速非支配排序后的结果,每个元素代表一个帕累托前沿 % ndx为每个个体所属的帕累托前沿编号 [n,~] = size(objectives); F = cell(1,n); S = cell(1,n); nPoints = zeros(1,n); ndx = zeros(1,n); % 添加此行代码,将 ndx 初始化为全 0 for i = 1:n S{i} = []; nPoints(i) = 0; for j = 1:n if isdominated(objectives(i,:),objectives(j,:)) S{i} = [S{i} j]; elseif isdominated(objectives(j,:),objectives(i,:)) nPoints(i) = nPoints(i) + 1; end end if nPoints(i) == 0 F{1} = [F{1} i]; ndx(i) = 1; % 添加此行代码,将第一个帕累托前沿的个体编号 ndx 设为 1 end end iFront = 1; while ~isempty(F{iFront}) Q = []; for i = F{iFront} for j = S{i} nPoints(j) = nPoints(j) - 1; if nPoints(j) == 0 Q = [Q j]; ndx(j) = iFront + 1; end end end iFront = iFront + 1; F{iFront} = Q; end end ``` 修改后的代码在初始化 `ndx` 时将其全部赋值为0,并在第一个帕累托前沿的个体中将其相应的 `ndx` 设为1,以确保在循环结束时所有个体都被赋予了帕累托前沿编号。

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function crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, ndx) % objectives为目标函数值矩阵 % ndx为每个个体所属的帕累托前沿编号 crowding_distance = zeros(1, size(objectives, 1)); nFronts = length(unique(ndx)); for iFront = 1:nFronts frontIndices = find(ndx == iFront); nPoints = length(frontIndices); if nPoints == 1 % 如果只有一个个体,则其拥挤度为inf crowding_distance(frontIndices) = inf; else for iObjective = 1:size(objectives, 2) % 对第iObjective个目标函数进行排序,得到该维度上的排序索引 [~, sortedIndices] = sort(objectives(frontIndices, iObjective)); % 对该维度上排名最小的个体和排名最大的个体赋予最大拥挤度 crowding_distance(frontIndices(sortedIndices(1))) = inf; crowding_distance(frontIndices(sortedIndices(end))) = inf; % 计算其它个体的拥挤度 for iPoint = 2:(nPoints-1) range = objectives(frontIndices(sortedIndices(end))) - objectives(frontIndices(sortedIndices(1))); if range == 0 crowding_distance(frontIndices(sortedIndices(iPoint))) = inf; else crowding_distance(frontIndices(sortedIndices(iPoint))) = crowding_distance(frontIndices(sortedIndices(iPoint))) ... + (objectives(frontIndices(sortedIndices(iPoint+1)), iObjective) - objectives(frontIndices(sortedIndices(iPoint-1)), iObjective)) / range; end end end end end end这段代码报错:Index exceeds the number of array elements. Index must not exceed 0. 出错 calculate_crowding_distance (第 19 行) crowding_distance(frontIndices(sortedIndices(1))) = inf;该如何修改

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