解释一下代码的意思:empty.position = []; empty.cost = []; empty.rank = []; empty.domination = []; empty.dominated = 0; empty.crowdingdistance = []; pop = repmat(empty, npop, 1);
时间: 2024-03-04 09:54:14 浏览: 24
这段代码主要是用于初始化一个种群(population)的数据结构。下面逐行解释:
1. `empty.position = []; empty.cost = []; empty.rank = []; empty.domination = []; empty.dominated = 0; empty.crowdingdistance = [];`:这行代码定义了一个结构体(empty),包含了五个空数组和一个整数值。这些数组和整数值分别用于存储粒子的位置、成本、等级、支配情况、被支配次数和拥挤距离等信息。
2. `pop = repmat(empty, npop, 1);`:这行代码使用MATLAB中的`repmat`函数,将初始化好的结构体(empty)复制了npop次,生成了一个大小为npop x 1的种群(pop)数组。这个数组中的每个元素都是一个结构体,用于表示一个粒子的信息。这里的npop表示种群中的粒子数目。
相关问题
'numpy.ndarray' object has no attribute 'domination_count'
这个错误提示说明在一个名为'numpy.ndarray'的对象上调用了一个名为'domination_count'的属性,但该属性不存在。这意味着你可能在使用一个numpy数组对象时尝试访问一个不存在的属性。
要解决这个问题,你可以检查以下几点:
1. 确保你正确导入了numpy库。你可以使用以下代码导入numpy库:
```python
import numpy as np
```
2. 检查你的代码中是否存在拼写错误。确保你正确地使用了numpy数组对象,并且没有错误地将其与其他对象混淆。
3. 检查你是否正确地使用了numpy数组对象的属性。在numpy中,数组对象没有名为'domination_count'的属性。如果你想使用一个自定义的属性,你需要先定义它。
如果以上步骤都没有解决问题,那么可能是你的代码逻辑有误,或者你正在使用一个不兼容的numpy版本。你可以尝试更新numpy库或者检查你的代码逻辑是否正确。
nsga-ii算法中非支配排序的Python代码
以下是 NSGA-II 算法中的非支配排序的 Python 代码实现:
```python
def non_dominated_sorting(population):
# 初始化每个个体的支配集合和支配数
for p in population:
p.domination_count = 0
p.dominated_solutions = set()
# 初始化每个个体的等级(rank)
rank = 1
front = set()
for p in population:
p.rank = -1
# 对每个个体进行支配关系的比较
for p in population:
for q in population:
if p == q:
continue
if p.objectives <= q.objectives and p.id != q.id:
p.dominated_solutions.add(q)
elif p.objectives >= q.objectives and p.id != q.id:
p.domination_count += 1
if p.domination_count == 0:
p.rank = rank
front.add(p)
# 进行等级(rank)的计算
while front:
next_front = set()
for p in front:
for q in p.dominated_solutions:
q.domination_count -= 1
if q.domination_count == 0:
q.rank = rank+1
next_front.add(q)
rank += 1
front = next_front
```
其中,population 是一个个体列表,每个个体都有自己的 objectives(目标函数值)和 id(个体编号)。该代码实现了 NSGA-II 算法中的非支配排序过程,并将每个个体的等级(rank)和支配集合(dominated_solutions)保存在了个体对象中。