function [y1, y2] = crossover(x1, x2) n = numel(x1); r = randi([1, n - 1], 1); index = randperm(r, r); y1 = x1; y1(index) = x2(index); y2 = x2; y2(index) = x1(index); end 详细逐步解释一下这段代码

时间: 2024-04-17 15:29:26 浏览: 23
这段代码是一个交叉操作函数,用于实现两个个体之间的基因交换。让我逐步解释这段代码: 1. `function [y1, y2] = crossover(x1, x2)`:这是函数的声明部分,它定义了函数名为`crossover`,输入参数为`x1`和`x2`,输出参数为`y1`和`y2`。 2. `n = numel(x1);`:这行代码计算了输入向量`x1`的元素个数,将结果存储在变量`n`中。 3. `r = randi([1, n - 1], 1);`:这行代码使用`randi()`函数生成一个随机整数,范围在1到`n - 1`之间(包含边界),并将结果存储在变量`r`中。这个随机整数将确定基因交换的位置。 4. `index = randperm(r, r);`:这行代码使用`randperm()`函数生成一个随机排列的向量,其中元素的范围是从1到`r`。这个向量将作为基因交换的索引。 5. `y1 = x1; y1(index) = x2(index);`:这行代码将变量`y1`初始化为与输入向量`x1`相同,然后将在索引位置上的元素从`x2`复制到`y1`中,实现了基因交换。 6. `y2 = x2; y2(index) = x1(index);`:这行代码将变量`y2`初始化为与输入向量`x2`相同,然后将在索引位置上的元素从`x1`复制到`y2`中,实现了基因交换。 7. `end`:这是函数的结束标记。 总之,这段代码实现了基因交换的操作。给定两个输入向量`x1`和`x2`,它首先确定一个随机位置`r`,然后生成一个随机的索引向量`index`。最后,它通过将在索引位置上的基因从一个向量复制到另一个向量来实现基因交换,并将结果存储在输出向量`y1`和`y2`中。

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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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