function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(1,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end为该函数添加一个return

时间: 2023-09-30 13:08:46 浏览: 51
在MATLAB中,可以使用 `return` 关键字来显式地指定函数的返回值。在给定的代码中,可以在函数的末尾添加 `return len;` 来返回变量 `len` 作为函数的输出。修改后的代码如下所示: ```matlab function len = Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(1,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end return len; end ``` 现在,函数的返回值是 `len`,即每个染色体对应的路径长度的列向量。
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function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(1,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end 错误使用 Pathlength 输出参数太多。

这段代码看起来没有明显的问题,不会导致输出参数太多的错误。可能是在调用函数`Path`时出现了问题。 请确保在调用`Pathlength函数时,只使用了输出参数来接收结果。例如: matlab result = Pathlength(D, Chrom); ``` 如果你仍然遇到输出参数太多的错误,请检查一下是否在其他地方对`Pathlength`函数进行了修改或者是否有其他地方也定义了同名的函数。

function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(i,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end该函数的返回值是什么

这个函数的返回值是一个列向量 `len`,其中包含了每个染色体对应的路径长度。具体来说,返回值 `len` 是一个大小为 `NIND`x1 的列向量,其中每个元素表示对应染色体的路径长度。每个染色体的路径长度通过累加经过路径上相邻节点之间的距离得到。 在函数的最后,通过 `len(i,1)=dis;` 将每个染色体的路径长度存储在 `len` 向量中,然后函数会返回这个向量作为结果。
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请在不影响结果的条件下改变代码的样子:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation:"+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

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