在修改这段代码% 初始化参数n = 100; % 初始种群数量a = 0.5; % 年龄结构矩阵中第一列的出生率b = 0.02; % 年龄结构矩阵中其他列的生存率c = 0.3; % 年龄结构矩阵中每个年龄组的生育率years = 10; % 模拟的年限% 构建年龄结构矩阵A = zeros(years, years);A(1,1) = a;for i = 2:years A(i,1) = c; for j = 2:years if i == j A(i,j) = b; end endend% 计算种群数量的变化N = zeros(1, years);N(1) = n;for i = 2:years N(i) = sum(A(i-1,:) * N');end% 绘制种群数量随时间变化的图像plot(1:years, N);xlabel('年份');ylabel('种群数量');title('Leslie模型的人口预测');的年龄矩阵时该如何做

时间: 2024-01-17 07:03:49 浏览: 82
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遗传算法matlab初始化种群代码-IndAgg:该存储库包含在INFORMSJournalonComputing上发表的题为“Integra

要修改年龄结构矩阵,需要修改以下代码: ``` A = zeros(years, years); % 构建年龄结构矩阵 A(1,1) = a; for i = 2:years A(i,1) = c; for j = 2:years if i == j A(i,j) = b; end end end ``` 其中,A(i,j)表示年龄为i的个体在下一年变成年龄为j的个体的比例,因此A矩阵的主对角线表示个体在一年内不改变年龄的概率,而其他元素表示个体在一年内变成其他年龄的概率。 如果你想修改年龄结构矩阵,可以按照上述代码的逻辑进行修改。例如,如果你想将年龄为1的个体出生率改为0.6,可以将A(1,1) = a;改为A(1,1) = 0.6;。 需要注意的是,修改年龄结构矩阵也可能会对模型的预测结果产生影响,所以在修改数据之前需要先了解这些参数的含义和作用。
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如何生成下面这段代码的成本迭代图,%% 用户自定义数据 [customerPosition,distriCenterPosition,sendPosition,distriCenterConstantCost,distriCenterVolume,... distriCenterManageCost,sendToDistriCenterPer,distriCenterToCustomerPer,customerRequirement] = DataFunction; probabilityMat = [0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; % probabilityMat = ones(1,7)/7; % probabilityMat = [0 0 0 1 0 0 0]; %% 用户不可修改数据 M = size(distriCenterPosition,1); %配送中心的数目 N = size(customerPosition,1); %客户的数目 if length(probabilityMat)~=M || abs(sum(probabilityMat)-1)>=1e-6 error('参数probabilityMat的大小与配送中心数目不一致或probabilityMat加和不为1'); end %% 遗传算法数据 populationNumber = 50; %种群数量 pro = 0.1; %变异概率 populationMat = cell(populationNumber,4); %种群数据矩阵 iter = 1; %当前迭代次数 iterMax = 3000; % 最大迭代次数 bestValue = inf; bestValueNow = inf; bestValueMat = zeros(populationNumber,1); bestSolve = cell(1,4); %% 初始化个体 populationMat = InitializeIndividuality(populationMat,populationNumber,M,N,probabilityMat,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition); while iter<=iterMax if iter<iterMax/2 pro = 0.5; else pro = 0.05; end %% 计算适应度 p = CalcuFitCapacity(populationMat,sendPosition,distriCenterPosition,sendToDistriCenterPer,customerPosition,distriCenterToCustomerPer,distriCenterConstantCost,distriCenterManageCost,populationNumber); %% 选择 populationMat = SelectionFunction(populationMat,populationNumber,p); %% 交叉 populationMat = CrossFunction(populationMat,populationNumber,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition,N); %% 变异 populationMat = HeteromorphosisFunction(populationMat,probabilityMat,pro,populationNumber,M,N,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition); %% 寻找最优解 [bestValueNow,bestSolveNow] = CalcuBestIndividuiality(populationMat,populationNumber,sendPosition,distriCenterPosition,sendToDistriCenterPer,customerPosition,distriCenterToCustomerPer,distriCenterConstantCost,distriCenterManageCost); if bestValueNow<bestValue bestValueMat(iter) = bestValueNow; bestValue = bestValueNow; bestSolve = bestSolveNow; else bestValueMat(iter) = bestValue; end iter = iter+1;

%%%%遗传算法求解TSP问题%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc clear close all load cityposition1.mat X=cityposition1; %城市位置坐标 D=Distance(X); %生成距离矩阵 N=size(X,1); %城市个数 %% %遗传参数 NIND=100; %种群大小 MAXGEN=200; %最大遗传代数 Pc=0.9; %交叉概率 Pm=0.05; %变异概率 GGAP=0.9; %代沟 %% %初始化种群 Chrom=InitPop(NIND,N); %% %画出随机解的路径图 DrawPath(Chrom(1,:),X) pause(0.1) %% %输出随机解的路径和总距离 disp('初始种群中的一个随机值:') Outputpath(Chrom(1,:)); Rlength=Pathlength(D,Chrom(1,:)); disp(['总距离:',num2str(Rlength)]); disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') %% %优化 gen=0; figure; hold on; box on; xlim([0,MAXGEN]) title('优化过程') xlabel('代数') ylabel('最优值') ObjV=Pathlength(D,Chrom); PreObjV=min(ObjV); while gen<MAXGEN %%计算适应度 ObjV=Pathlength(D,Chrom); line([gen-1,gen],[PreObjV,min(ObjV)]); pause(0.0001) PreObjV=min(ObjV); FitnV=Fitness(ObjV); %%选择 SelCh=Select1(Chrom,FitnV); %%交叉 SelCh=Recombin(SelCh,Pc); %%变异 SelCh=Mutate(SelCh,Pm); %%逆转 SelCh=Reverse(SelCh,D); %%重新插入子代的新种群 Chrom=Reins(Chrom,SelCh,ObjV); %%更新迭代次数 gen=gen+1; end ObjV=Pathlength(D,Chrom); [minObjV,minTnd]=min(ObjV); DrawPath(Chrom(minTnd(1),:),X) %%输出最优解的路径和总距离 disp('最优解:') p=Outputpath(Chrom(minTnd(1),:)); disp(['总距离:',num2str(ObjV(minTnd(1)))]); disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

function offspring = crossover(mating_pool, crossover_rate,sparse_degree) population_size = size(mating_pool, 1);%获取行数即种群大小 offspring = zeros(population_size, size(mating_pool, 2));%初始化一个和配对的父母一样大小的矩阵,用来存放交叉后的新的后代 for i = 1:2:population_size-1 parent1 = mating_pool(i, :); parent2 = mating_pool(i+1, :); if rand() < crossover_rate % 根据交叉概率决定是否对当前的一对父母进行交叉操作 indices1 = find(parent1 == 1); indices2 = find(parent2 == 1);%找出每个父本中基因为 1 的位置,将这些位置存储在 indices1 和 indices2 中 num_to_swap = min([sparse_degree, length(indices1), length(indices2)]);% 确定要交换的基因数量,这个数量由稀疏度、父本1中基因为 1 的位置数量以及父本2中基因为 1 的位置数量中的最小值确定 if num_to_swap > 0 swap_indices1 = indices1(randperm(length(indices1), num_to_swap));%从每个父母中选择一些随机的位置用于交换 swap_indices2 = indices2(randperm(length(indices2), num_to_swap)); temp1 = parent1; temp2 = parent2; temp1(swap_indices1) = parent2(swap_indices2); temp2(swap_indices2) = parent1(swap_indices1); % Force sparsity temp1 = enforce_sparsity(temp1, sparse_degree); temp2 = enforce_sparsity(temp2, sparse_degree); offspring(i, :) = temp1;%经过交叉后的新的后代存入后代矩阵中 offspring(i+1, :) = temp2; else offspring(i, :) = parent1;%如果不进行交叉操作,那么子代就直接是父母 offspring(i+1, :) = parent2; end else offspring(i, :) = parent1; offspring(i+1, :) = parent2; end end end上面这个算法是什么交叉方式

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