matlab中offspring_population = realmutation(offspring_population,Nfun,Nvar,Q,Nc,mum,min_range,max_range)是什么意思

时间: 2024-05-29 18:14:34 浏览: 13
这段 MATLAB 代码中,`realmutation` 是一个自定义的函数名,接受七个输入参数:`offspring_population` 是一个大小为 `[Nc,Nvar]` 的矩阵,代表子代种群;`Nfun` 是一个整数,代表要进行优化的目标函数数量;`Nvar` 是一个整数,代表每个个体包含的变量数;`Q` 是一个大小为 `[Nc,Nvar]` 的矩阵,其中每个元素都是 0 或 1,表示是否对该个体进行变异操作;`Nc` 是一个整数,代表子代种群中个体的数量;`mum` 是一个实数,代表变异的幅度;`min_range` 和 `max_range` 分别是长度为 `Nvar` 的向量,表示每个变量的取值范围的下限和上限。 该函数的功能是对 `offspring_population` 中的个体进行变异操作。具体地,对于一个选中的个体,如果 `Q` 中对应的元素为 1,则对该个体的每个变量进行变异操作,变异的幅度为 `mum`,并且保证变异后的值在取值范围内。最后返回经过变异后的子代种群 `offspring_population`。
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matlab中offspring_population = realcrossover(parent_population,Nfun,Nvar,Q,Nc,mu,min_range,max_range)是什么意思

这段 MATLAB 代码实现了一个遗传算法的交叉操作,其中: - `parent_population` 是一个包含父代个体的矩阵,每一行代表一个个体,每一列代表一个基因; - `Nfun` 是适应度函数句柄,用于计算个体的适应度; - `Nvar` 是基因个数; - `Q` 是交叉概率,即两个个体进行交叉的概率; - `Nc` 是交叉点个数,即每个个体进行交叉时,随机选取的交叉点的数量; - `mu` 是突变概率,即在交叉的基础上进行基因突变的概率; - `min_range` 和 `max_range` 是基因取值范围的最小值和最大值。 该函数的输出是一个包含子代个体的矩阵 `offspring_population`,其中子代个体是通过父代个体交叉和突变得到的。

matlab中N_offs = size(offspring_population,3)是什么意思

在MATLAB中,size(offspring_population,3)是用于获取offspring_population这个三维矩阵的第三个维度的大小。具体地,N_offs的值表示offspring_population矩阵中第三个维度的大小,即表示在offspring_population中有多少个独立的个体。这通常在遗传算法等优化算法中使用,用于确定生成的子代数量。

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import deap import random from deap import base, creator, tools, algorithms import numpy as np import pandas as pd # 参数 stations = 30 start_end_stations = [1, 2, 5, 8, 10, 14, 17, 18, 21, 22, 25, 26, 27, 30] min_interval = 108 min_stopping_time = 20 max_stopping_time = 120 passengers_per_train = 1860 min_small_loop_stations = 3 max_small_loop_stations = 24 average_boarding_time = 0.04 # 使用 ExcelFile ,通过将 xls 或者 xlsx 路径传入,生成一个实例 stations_kilo1 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件2:区间运行时间(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo2 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件3:OD客流数据(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo3 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件4:断面客流数据.xlsx', sheet_name="Sheet1") print(stations_kilo1) print(stations_kilo2) print(stations_kilo3) # 适应度函数 def fitness_function(individual): big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = individual small_loop_length = small_loop_end - small_loop_start if small_loop_length < min_small_loop_stations or small_loop_length > max_small_loop_stations: return 1e9, cost = (big_loop_trains + small_loop_trains) * (stations - 1) * min_interval + average_boarding_time * passengers_per_train * (big_loop_trains + small_loop_trains) return cost, # 创建适应度和个体类 creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) # 注册初始化函数 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("big_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_start", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("small_loop_end", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.big_loop_trains, toolbox.small_loop_trains, toolbox.small_loop_start, toolbox.small_loop_end), n=1) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 注册遗传算法操作 toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=[1, 1, min(start_end_stations), min(start_end_stations)], up=[10, 10, max(start_end_stations), max(start_end_stations)], indpb=0.5) toolbox.register("select", tools.selBest) toolbox.register("evaluate", fitness_function) # 设置遗传算法参数 population_size = 100 crossover_probability = 0.8 mutation_probability = 0.2 num_generations = 100 # 初始化种群 population = toolbox.population(n=population_size) # 进化 for gen in range(num_generations): offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=crossover_probability, mutpb=mutation_probability) fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring) for fit, ind in zip(fits, offspring): ind.fitness.values = fit population = toolbox.select(offspring, k=len(population)) # 找到最佳个体 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] # 解码最佳个体 big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = best_individual # 输出结果 print("Big Loop Trains:", big_loop_trains) print("Small Loop Trains:", small_loop_trains) print("Small Loop Start Station:", small_loop_start) print("Small Loop End Station:", small_loop_end)分析代码

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