[~, idx] = sortrows(fitness); elite_pop = pop(idx(1:elite_size),:); new_pop(1:elite_size,:) = elite_pop;
时间: 2024-05-26 15:13:18 浏览: 10
这段代码是一个遗传算法中的选择操作,根据个体适应度(fitness)进行排序,选择适应度最好的一些个体(elite_size个),将它们称为精英个体(elite_pop),并将它们直接复制到下一代种群(new_pop)中,以保证下一代种群中有一些高适应度的个体。其中,sortrows函数是按照行排序,idx是排序后的索引。
相关问题
翻译代码: best_net = None for gen in range(self.generations): parents = [] for i in range(self.pop_size): idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] parents.append((parent1, parent2))
翻译如下:
```
best_net = None
for gen in range(self.generations):
parents = []
for i in range(self.pop_size):
idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False)
idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False)
parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])]
parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])]
parents.append((parent1, parent2))
```
意思是:
```
best_net = None # 初始化最好的神经网络
for gen in range(self.generations): # 进行多少代繁殖
parents = [] # 初始化父母列表
for i in range(self.pop_size): # 对于每一个个体
idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择一组父母
idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择另一组父母
parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] # 根据适应度选出第一个父母
parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] # 根据适应度选出第二个父母
parents.append((parent1, parent2)) # 将这两个父母加入到父母列表中
```
其中 `self.pop` 是神经网络的种群,`fitness_scores` 是每个神经网络的适应度得分。该段代码是在进行遗传算法的繁殖过程中选出父母,用于下一步的交叉和变异操作。
function crow_distance = crowding_distance(asset_ratios, F) [m, n] = size(F); for i = 1 : m f = F(i,:); [~, idx] = sortrows(asset_ratios(f,:), f); asset_ratios(f(idx(1))).crowding_distance = Inf; asset_ratios(f(idx(end))).crowding_distance = Inf; for j = 2 : n-1 asset_ratios(f(idx(j))).crowding_distance = ... asset_ratios(f(idx(j))).crowding_distance ... + (asset_ratios(f(idx(j+1))).obj - asset_ratios(f(idx(j-1))).obj)/... (max(asset_ratios(f).obj) - min(asset_ratios(f).obj)); end end这段代码报错:无法将类型为 cell 的值用作索引。 出错 crowding_distance (第 5 行) [~, idx] = sortrows(asset_ratios(f,:), f);如何修改
这个错误是因为 `sortrows` 函数第一个输入参数 `asset_ratios(f,:)` 返回的是一个单元格数组,而不是一个数值数组,无法直接用于索引操作。你需要使用花括号 `{}` 来提取其中的值,例如 `asset_ratios{f,:}`。
下面是修改后的代码:
```
function crow_distance = crowding_distance(asset_ratios, F)
[m, n] = size(F);
for i = 1 : m
f = F(i,:);
[~, idx] = sortrows(asset_ratios{f,:}, f);
asset_ratios{f(idx(1))}.crowding_distance = Inf;
asset_ratios{f(idx(end))}.crowding_distance = Inf;
for j = 2 : n-1
asset_ratios{f(idx(j))}.crowding_distance = ...
asset_ratios{f(idx(j))}.crowding_distance ...
+ (asset_ratios{f(idx(j+1))}.obj - asset_ratios{f(idx(j-1))}.obj)/...
(max([asset_ratios{f,:}].obj) - min([asset_ratios{f,:}].obj));
end
end
end
```
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