function [fit1,fit2]=fit(pro_m,mac_m)%采用传统的双层解码方式 求最大完工时间makespan 表示最后一个完成工序的时间 global N H SH TM time; e=[0 0 0]; finish={}; for i=1:N%初始化完成时间矩阵 for j=1:H(i) finish{i,j}=e; end end mt=cell(1,N); for i=1:N%初始化机器最大完成时间数组 mt{i}=e; end s1=pro_m; s2=zeros(1,SH); p=zeros(1,N); for i=1:SH p(s1(i))=p(s1(i))+1;%记录过程是否加工完成 完成一次加一 s2(i)=p(s1(i));%记录加工过程中,工件的次数 end for i=1:SH t1=s1(i);%记录到当前是那个工件 t2=s2(i);%记录当前工件是加工到第几次 mm(i)=mac_m(1,sum(H(1,1:t1-1))+t2);%提取该工序该次加工的机器选择,因为机器码的排列表示该工件第几次加工所选的机器,是一段表示一个工件 end

时间: 2024-03-04 15:50:32 浏览: 140
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exp2fit_lsqcurvefit_NOISE_exp2fit_

这是一段MATLAB代码,根据变量名和注释,这段代码应该是实现了一个双层解码方式来求解最大完工时间的问题。其中,pro_m表示工件加工顺序,mac_m表示每个工件每个工序选择的机器,N表示工件数量,H表示每个工件的工序数量,SH表示总的工序数量,e表示初始时间,finish表示每个工件每个工序的完成时间,mt表示每个机器的最大完成时间,s1表示当前工件加工的顺序,s2表示当前工件加工的次数,p表示每个工件完成的次数,mm表示每个工序对应的机器。
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生成torch代码:class ConcreteAutoencoderFeatureSelector(): def __init__(self, K, output_function, num_epochs=300, batch_size=None, learning_rate=0.001, start_temp=10.0, min_temp=0.1, tryout_limit=1): self.K = K self.output_function = output_function self.num_epochs = num_epochs self.batch_size = batch_size self.learning_rate = learning_rate self.start_temp = start_temp self.min_temp = min_temp self.tryout_limit = tryout_limit def fit(self, X, Y=None, val_X=None, val_Y=None): if Y is None: Y = X assert len(X) == len(Y) validation_data = None if val_X is not None and val_Y is not None: assert len(val_X) == len(val_Y) validation_data = (val_X, val_Y) if self.batch_size is None: self.batch_size = max(len(X) // 256, 16) num_epochs = self.num_epochs steps_per_epoch = (len(X) + self.batch_size - 1) // self.batch_size for i in range(self.tryout_limit): K.set_learning_phase(1) inputs = Input(shape=X.shape[1:]) alpha = math.exp(math.log(self.min_temp / self.start_temp) / (num_epochs * steps_per_epoch)) self.concrete_select = ConcreteSelect(self.K, self.start_temp, self.min_temp, alpha, name='concrete_select') selected_features = self.concrete_select(inputs) outputs = self.output_function(selected_features) self.model = Model(inputs, outputs) self.model.compile(Adam(self.learning_rate), loss='mean_squared_error') print(self.model.summary()) stopper_callback = StopperCallback() hist = self.model.fit(X, Y, self.batch_size, num_epochs, verbose=1, callbacks=[stopper_callback], validation_data=validation_data) # , validation_freq = 10) if K.get_value(K.mean( K.max(K.softmax(self.concrete_select.logits, axis=-1)))) >= stopper_callback.mean_max_target: break num_epochs *= 2 self.probabilities = K.get_value(K.softmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) self.indices = K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) return self def get_indices(self): return K.get_value(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits)) def get_mask(self): return K.get_value(K.sum(K.one_hot(K.argmax(self.model.get_layer('concrete_select').logits), self.model.get_layer('concrete_select').logits.shape[1]), axis=0)) def transform(self, X): return X[self.get_indices()] def fit_transform(self, X, y): self.fit(X, y) return self.transform(X) def get_support(self, indices=False): return self.get_indices() if indices else self.get_mask() def get_params(self): return self.model

帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

clear f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y) ; x0 = [-5.12:0.05:5.12]; y0 = x0 ; [X,Y] = meshgrid(x0,y0); Z =f(X,Y) ; figure(1); mesh(X,Y,Z); colormap(parula(5)); n = 10; narvs = 2; c1 = 0.6; c2 = 0.6; w_max = 0.9; w_min = 0.4; K = 100; vmax = 1.2; x_lb = -5.12; x_ub = 5.12; x = zeros(n,narvs); x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs) v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs); fit = zeros(n,1); for i = 1:n fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); end pbest = x; ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x,fit,80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >= f_avg if f_avg ~= f_max w = w_min + (w_max - w_min)*(f_max - f_i)/(f_max - f_avg); else w = w_max; end else w = w_max; end v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:)); for j = 1: narvs if v(i,j) < -vmax(j) v(i,j) = -vmax(j); elseif v(i,j) > vmax(j) v(i,j) = vmax(j); end end x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); for j = 1: narvs if x(i,j) < x_lb(j) x(i,j) = x_lb(j); elseif x(i,j) > x_ub(j) x(i,j) = x_ub(j); end end fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); if fit(i) > Obj_fun1(pbest(i,:)) pbest(i,:) = x(i,:); end if fit(i) > Obj_fun1(gbest) gbest = pbest(i,:); end end fitnessbest(d) = Obj_fun1(gbest); pause(0.1) h.XData = x; h.YData = fit; end figure(2) plot(fitnessbest) xlabel('迭代次数'); disp('最佳的位置是:'); disp(gbest) disp('此时最优值是:'); disp(Obj_fun1(gbest)) function y = Obj_fun1(x) y = 7*cos(5*x) + 4*sin(x); end

clear f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); x0 = [-5.12:0.05:5.12]; y0 = x0; [X,Y] = meshgrid(x0,y0); Z = f(X,Y); figure(1); mesh(X,Y,Z); colormap(parula(5)); n = 10; narvs = 2; c1 = 0.6; c2 = 0.6; w_max = 0.9; w_min = 0.4; K = 100; vmax = 1.2; x_lb = -5.12; x_ub = 5.12; x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs); v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs); fit = zeros(n,1); for i = 1:n fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); end pbest = x; ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x(:,1),x(:,2),80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >= f_avg if f_avg ~= f_max w = w_min + (w_max - w_min)*(f_max - f_i)/(f_max - f_avg); else w = w_max; end else w = w_max; end v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:)); for j = 1: narvs if v(i,j) < -vmax v(i,j) = -vmax; elseif v(i,j) > vmax v(i,j) = vmax; end end x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); for j = 1: narvs if x(i,j) < x_lb x(i,j) = x_lb; elseif x(i,j) > x_ub x(i,j) = x_ub; end end fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); if fit(i) > Obj_fun1(pbest(i,:)) pbest(i,:) = x(i,:); end if fit(i) > Obj_fun1(gbest) gbest = pbest(i,:); end end fitnessbest(d) = Obj_fun1(gbest); pause(0.1) h.XData = x(:,1); h.YData = x(:,2); endfigure(2) plot(fitnessbest)xlabel('迭代次数'); disp('最佳的位置是:'); disp(gbest)disp('此时最优值是:'); disp(Obj_fun1(gbest)) function f= Obj_fun1(x) f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); end

优化下列代码:% Given data h = [0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33]; D = [1.2 0.91 0.66 0.47 0.31 0.19 0.12 0.075 0.046 0.029 0.018 0.011]; % Plot 1: Both axes linear scale subplot(2, 2, 1); plot(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Both Axes Linear Scale'); grid on; % Plot 2: h with log axis, D with linear axis subplot(2, 2, 2); semilogx(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('h Log Axis, D Linear Axis'); grid on; % Plot 3: h with linear axis, D with log axis subplot(2, 2, 3); semilogy(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('h Linear Axis, D Log Axis'); grid on; % Plot 4: Both log axes subplot(2, 2, 4); loglog(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Both Log Axes'); grid on; % Determine best-fit function and coefficients % Based on the plots, it appears that an exponential function may fit the data well. % Fit the data with an exponential function: D = a * exp(b * h) fit_func = @(c, x) c(1) * exp(c(2) * x); % Function to fit coefficients_exp = lsqcurvefit(fit_func, [1 1], h, D); % Fitting using least squares % Generate points for the best-fit function h_fit = linspace(min(h), max(h), 100); D_fit = fit_func(coefficients_exp, h_fit); % Plot the best-fit function and data points with linear axes figure; plot(h, D, 'ko', 'MarkerSize', 8); hold on; plot(h_fit, D_fit, 'r-', 'LineWidth', 1.5); xlabel('h (km)'); ylabel('D (kg/m^3)'); title('Best-Fit Exponential Function with Linear Axes'); legend('Data Points', 'Best-Fit Exponential Function', 'Location', 'northwest'); grid on; hold off; % Display the coefficients of the best-fit function a = coefficients_exp(1); b = coefficients_exp(2); fprintf('Best-fit exponential function: D = %.4f * exp(%.4f * h)\n', a, b);

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