遗传算法工具箱'OutputFcn'函数使用实例
时间: 2023-12-30 17:03:08 浏览: 18
的问题单数据
if len(rows) == 0:
return '没有符合条件的问题单数据'
# 在控制台输出符合条件的问题单数据
for row in rows:
print('序号:', row[0], '遗传算法工具箱的`OutputFcn`函数可以用来监测遗传算法的运行过程,并在问题单编号:', row[1], '问题单内容:', row[2], '提出人:', row[3], '处理人每个迭代周期结束时执行自定义操作,例如记录中间结果、绘制图形等。以下是一个简单:', row[4], '状态:', row[5])
return '查询成功'
# 定义查询某个处理人名下的的例子:
首先,定义一个`OutputFcn`函数,用于在每个迭代周期结束时打印当前的问题单函数
def view_by_handler(handler):
# 获取符合条件的问题单数据
tickets = wb.active
rows = [row for row in tickets.iter_rows(min_row=2, values_only=True) if row[4] == handler]
#种群最优解:
```
function state = myOutputFcn(options,state,flag)
if strcmp(flag,'iter')
fprintf(' 检查是否有符合条件的问题单数据
if len(rows) == 0:
return '没有符合条件的Iteration %d, Best Fitness = %g\n', ...
state.Generation, min(state.Score));
end
end
```
然后问题单数据'
# 在控制台输出符合条件的问题单数据
for row in rows:
print('序,在调用`ga`函数时,将`OutputFcn`函数作为可选参数传入:
```
options = optimoptions号:', row[0], '问题单编号:', row[1], '问题单内容:', row[2], '提出人:', row[3], '处理人:', row[4], '状态:', row[5])
return '查询成功'
# 定义重新('ga','OutputFcn',@myOutputFcn);
[x,fval] = ga(@(x)sin(x),1,[],[],[],[],-分配问题单函数
def reassign_ticket(num, new_handler):
# 检查问题单编号是否存在
if num notpi,pi,[],options);
```
在这个例子中,`OutputFcn`函数在每个迭代周期结束时都 in [cell.value for cell in wb.active['B']]:
return '问题单编号不存在'
# 更新问题单处理人
for row in wb.active.iter_rows(min_row=2):
if row[1].value == num:
row[4].value会被调用,并打印出当前的迭代次数和最优解。你也可以在这个函数中添加其他的操作,例如记录中间结果、绘制图形等。