Error in popsize < sampsize : non-conformable arrays

This error message occurs when you are trying to compare or perform an operation between two arrays that have different dimensions or shapes. Specifically, it is telling you that the array for 'popsize' has a dimension that is smaller than the array for 'sampsize'.

To fix this error, you need to make sure that the two arrays have the same dimensions or shape, or adjust your code to perform the operation in a way that is compatible with the dimensions of the arrays.

相关问题

请提供一段python代码：ski-opt GA 优化器，初始种群是20组gamma和nu，适应度函数自己拟定和种群没有一点关系

以下是一段使用SciPy库中的differential_evolution函数实现的GA优化器代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import differential_evolution

# 自定义适应度函数
def my_fitness(x):
    gamma, nu = x
    # TODO: 根据实际需求编写适应度函数
    return gamma ** 2 + nu ** 2

# 定义初始种群
init_pop = np.random.uniform(low=-10.0, high=10.0, size=(20, 2))

# 使用differential_evolution函数进行GA优化
result = differential_evolution(func=my_fitness, bounds=[(-10, 10), (-10, 10)], popsize=20, init=init_pop)

# 输出优化结果
print(result.x)

在以上代码中，自定义了适应度函数my_fitness，该函数的输入为一个长度为2的numpy数组x，其中x[0]表示gamma，x[1]表示nu。适应度函数的返回值越小，则说明该组gamma和nu越优秀。

接下来使用SciPy库中的differential_evolution函数，对my_fitness函数进行GA优化。其中：

- func：需要优化的目标函数（即适应度函数）
- bounds：每个参数的取值范围
- popsize：每一代的种群数量
- init：初始种群

运行该代码后，differential_evolution函数会返回一个结果，其中result.x即为最优的参数（gamma和nu）组合。

多目标函数 minf1(x,y)=4x^2+4y^2 min f2(x,y)=(x-5)^2+(y-5)^2 约束条件为 (x-5)^2+y^2-25<=0 -(x-8)^2-(y-3)^2+7.7<=0 其中 -15<=x,y <=30 运用Nsga算法编制matlab程序，求其Pareto解集

好的，这是一个多目标优化问题，我们可以使用NSGA-II算法来求解Pareto最优解集。

首先，我们需要定义目标函数和约束条件。目标函数为：

min f1(x,y)=4x^2+4y^2

min f2(x,y)=(x-5)^2+(y-5)^2

约束条件为：

(x-5)^2+y^2-25<=0

-(x-8)^2-(y-3)^2+7.7<=0

同时，我们还需要定义变量的取值范围：

-15<=x,y <=30

接下来，我们可以使用matlab中的NSGA-II算法库来求解Pareto最优解集。具体步骤如下：

1. 定义目标函数和约束条件

function [f, c] = objfun(x)
% 目标函数
f = [4*x(1)^2 + 4*x(2)^2, (x(1)-5)^2 + (x(2)-5)^2];
% 约束条件
c = [(x(1)-5)^2 + x(2)^2 - 25, -(x(1)-8)^2 - (x(2)-3)^2 + 7.7];
end

2. 定义变量取值范围

lb = [-15, -15]; % 下界
ub = [30, 30]; % 上界

3. 定义NSGA-II算法参数

nvars = 2; % 变量个数
nobjs = 2; % 目标函数个数
nconstr = 2; % 约束条件个数
options = nsgaopt(); % 创建算法参数对象
options.popsize = 100; % 种群大小
options.maxGen = 200; % 最大迭代次数
options.numObj = nobjs; % 目标函数个数
options.numVar = nvars; % 变量个数
options.numConstr = nconstr; % 约束条件个数
options.lb = lb; % 变量下界
options.ub = ub; % 变量上界
options.objfun = @objfun; % 目标函数句柄

4. 运行NSGA-II算法

result = nsga2(options); % 运行算法

5. 获取Pareto最优解集

paretoFront = result.paretofront; % Pareto最优解集
paretoSet = result.paretoset; % Pareto最优解对应的变量值

完整的matlab程序如下：

function [paretoFront, paretoSet] = multi_objective_optimization()

% 目标函数和约束条件
function [f, c] = objfun(x)
    f = [4*x(1)^2 + 4*x(2)^2, (x(1)-5)^2 + (x(2)-5)^2];
    c = [(x(1)-5)^2 + x(2)^2 - 25, -(x(1)-8)^2 - (x(2)-3)^2 + 7.7];
end

% 变量取值范围
lb = [-15, -15];
ub = [30, 30];

% NSGA-II算法参数
nvars = 2;
nobjs = 2;
nconstr = 2;
options = nsgaopt();
options.popsize = 100;
options.maxGen = 200;
options.numObj = nobjs;
options.numVar = nvars;
options.numConstr = nconstr;
options.lb = lb;
options.ub = ub;
options.objfun = @objfun;

% 运行NSGA-II算法
result = nsga2(options);

% 获取Pareto最优解集
paretoFront = result.paretofront;
paretoSet = result.paretoset;

% 绘制Pareto前沿
figure;
plot(paretoFront(:,1), paretoFront(:,2), 'o');
xlabel('f1');
ylabel('f2');
title('Pareto Front');
end

运行上述程序，即可得到Pareto最优解集。