stepsize = 0.01*step.*(best_x-X(index(randperm(3,1)),:)); % 从最优的前三个个体里随机抽取一个参与威布尔变异 best_xnew= best_x+stepsize.*randn(1,dim);
时间: 2024-06-07 20:10:17 浏览: 15
这段代码是一种威布尔变异算法的实现,用于优化某个目标函数的解。具体来说,它包含以下步骤:
1. 首先从种群中选择最优的前三个个体,随机选择其中一个个体作为参与威布尔变异的个体。
2. 接着,计算该个体的变异步长 stepsize,其中 step 是迭代次数,best_x 是当前种群中最优个体的位置,X 是当前个体的位置,dim 是问题的维度。威布尔变异算法的思想是对每个维度上的位置进行随机扰动,扰动的大小是根据威布尔分布生成的。
3. 最后,通过将当前最优个体位置 best_x 加上变异步长 stepsize 与一个由噪声生成的向量相加,得到一个新的个体位置 best_xnew。这个位置将被用于下一次迭代。
需要注意的是,这段代码中还缺少一些必要的参数设置,例如威布尔分布的参数、噪声向量的生成方式等等。这些参数需要根据具体的问题进行调整和设定。
相关问题
class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误
代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误:
1. 函数 `u()` 的定义中,应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的,`batch_ size` 改为 `batch_size`。
2. 在 `u()` 函数中,`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的,应该改为 `int(num_data / batch_size)`。
3. 在 `u()` 函数中,`self.leftover flag` 的语法也是错误的,应该改为 `self.leftover_flag`。
4. 在 `u()` 函数中,`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的,应该将其分成两行,并且添加缺少的冒号。
5. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的,应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。
6. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的,应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。
7. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的,应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。
8. 在 `def_ iter_a()` 函数中,`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的,应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。
9. 在 `def Len_()` 函数中,`return num_ data` 的语法是错误的,应该将其改为 `return num_data`。
修正以上错误后的代码如下:
```python
class Sampler:
def u(self, train_size, batch_size):
num_data = train_size
self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
self.batch_size = batch_size
self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
self.leftover_flag = False
if num_data % batch_size:
self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
self.leftover_flag = True
def iter_a(self):
rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
if self.leftover_flag:
self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
return iter(self.rand_num_view)
def Len(self):
return num_data
```
以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。
for e=1:n_epoch perm = randperm(n_train); for i = 1:n_train ni = perm(i); best_j = -1; picked_y = labels(ni); while(picked_y==labels(ni)) picked_y = randi(n_class); end [max_score, best_j] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,picked_y), W); [best_score_yi, best_j_yi] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,labels(ni)), W); if(max_score + 1 > best_score_yi) if(best_j==best_j_yi) W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * (Y(:,picked_y) - Y(:,labels(ni)))'; else W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * Y(:,picked_y)'; W{best_j_yi} = W{best_j_yi} + eta * X(ni,:)' * Y(:,labels(ni))'; end end end end
这段代码是一个用于训练模型的循环。其中,n_epoch 是训练的轮数,n_train 是训练样本的数量,X 是输入特征矩阵,labels 是样本的标签,n_class 是类别的数量,W 是权重矩阵。
代码首先通过 randperm(n_train) 生成一个随机排列的索引 perm,用于随机选择训练样本。
然后,在每一轮训练中,使用 for 循环遍历每个训练样本。
在每个训练样本的循环中,首先随机选择一个不同于当前样本标签的类别 picked_y。
然后,使用 argmaxOverMatrices 函数计算当前样本和随机类别的最大得分 max_score 和对应的权重矩阵索引 best_j。
接着,使用 argmaxOverMatrices 函数计算当前样本和真实类别的最大得分 best_score_yi 和对应的权重矩阵索引 best_j_yi。
如果 max_score + 1 大于 best_score_yi,则进行权重更新。如果 best_j 等于 best_j_yi,则只更新 W{best_j};否则,更新 W{best_j} 和 W{best_j_yi}。
循环结束后,所有训练样本都会被用于更新权重矩阵。这样的训练过程被重复执行 n_epoch 轮。