mean([pop(i).Cost])
时间: 2024-04-16 21:27:37 浏览: 59
根据你提供的代码片段,`mean([pop(i).Cost])` 是一个 Matlab 表达式,用于计算 `pop(i)` 结构体数组中 `Cost` 字段的平均值。
假设 `pop` 是一个结构体数组,其中每个元素 `pop(i)` 都包含一个名为 `Cost` 的字段,表示某种成本值。`[pop(i).Cost]` 使用方括号索引和括号操作符将 `pop(i).Cost` 的值提取出来,并形成一个数字数组。
然后,`mean()` 函数用于计算提取的数字数组的平均值。
以下是一个示例代码:
```matlab
% 创建一个包含 Cost 字段的结构体数组
pop(1).Cost = 10;
pop(2).Cost = 20;
pop(3).Cost = 30;
% 计算 Cost 字段的平均值
avg_cost = mean([pop.Cost]);
disp(avg_cost); % 打印平均值
```
在上述示例中,我们创建了一个结构体数组 `pop`,其中包含三个元素,每个元素都有一个 `Cost` 字段。然后使用 `[pop.Cost]` 提取所有元素的 `Cost` 字段值,并使用 `mean()` 函数计算平均值。最后通过 `disp` 函数打印出平均值。
请注意,以上示例仅用于说明 `mean([pop(i).Cost])` 的用法,具体的应用和结果取决于你的数据和需求。希望能对你有所帮助!
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人工蜂群算法三维路径规划代码matlab
以下是一个简单的三维路径规划示例代码,使用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC):
```matlab
% 初始化ABC算法参数
MaxIt = 100; % 迭代次数
nPop = 50; % 蜜蜂数量
nOnlooker = nPop; % 观察蜂数量
Lb = [0 0 0]; % 变量下限
Ub = [10 10 10]; % 变量上限
% 初始化ABC算法种群
empty_bee.position = [];
empty_bee.cost = [];
pop = repmat(empty_bee, nPop, 1);
for i=1:nPop
pop(i).position = unifrnd(Lb, Ub);
pop(i).cost = CostFunction(pop(i).position);
end
% ABC算法主循环
best_sol = pop(1);
for it=1:MaxIt
% 阶段1:蜜蜂选择
for i=1:nPop
k = randi([1 nPop]);
while k==i, k = randi([1 nPop]); end
phi = unifrnd(-1, 1, size(pop(i).position));
newbee.position = pop(i).position + phi.*(pop(i).position-pop(k).position);
newbee.position = max(newbee.position, Lb);
newbee.position = min(newbee.position, Ub);
newbee.cost = CostFunction(newbee.position);
if newbee.cost<=pop(i).cost
pop(i) = newbee;
end
end
% 阶段2:观察蜂选择
for i=1:nOnlooker
probs = exp(-[pop.cost]/mean([pop.cost]));
probs = probs/sum(probs);
k = RouletteWheelSelection(probs);
phi = unifrnd(-1, 1, size(pop(k).position));
newbee.position = pop(k).position + phi.*(pop(k).position-pop(randi([1 nPop])).position);
newbee.position = max(newbee.position, Lb);
newbee.position = min(newbee.position, Ub);
newbee.cost = CostFunction(newbee.position);
if newbee.cost<=pop(k).cost
pop(k) = newbee;
end
end
% 阶段3:蜜蜂贪婪搜索
for i=1:nPop
phi = unifrnd(-1, 1, size(pop(i).position));
newbee.position = pop(i).position + phi.*(best_sol.position-pop(i).position);
newbee.position = max(newbee.position, Lb);
newbee.position = min(newbee.position, Ub);
newbee.cost = CostFunction(newbee.position);
if newbee.cost<=pop(i).cost
pop(i) = newbee;
end
end
% 更新最优解
for i=1:nPop
if pop(i).cost<best_sol.cost
best_sol = pop(i);
end
end
% 显示迭代过程
disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(best_sol.cost)]);
end
% 显示最优解
disp(['Best Solution: x1=' num2str(best_sol.position(1)) ' x2=' num2str(best_sol.position(2)) ' x3=' num2str(best_sol.position(3))]);
```
在上面的示例代码中,`CostFunction()`是用户自定义的代价函数,用于计算给定位置的代价值。`RouletteWheelSelection()`是轮盘赌选择算法,用于在观察蜂选择阶段中选择蜜蜂。
多目标鲸鱼算法建筑综合能源优化调度matlab代码
以下是一个简单的多目标鲸鱼算法建筑综合能源优化调度的Matlab代码示例:
```matlab
% 建筑能源模型参数
Ts = 24; % 仿真时间步长
Pelec = zeros(Ts,1); % 电力负荷
Pheat = zeros(Ts,1); % 供热负荷
Pcool = zeros(Ts,1); % 供冷负荷
COPheat = 3.5; % 供热系统热效率
COPcool = 4.0; % 供冷系统冷效率
Eelec = 0.1; % 电价
Eheat = 0.2; % 供热价格
Ecool = 0.15; % 供冷价格
% 鲸鱼算法参数
MaxIt = 100; % 最大迭代次数
nPop = 50; % 种群数量
nVar = 3; % 优化变量数量
VarSize = [1 nVar]; % 优化变量维度
VarMin = [0 0 0]; % 优化变量最小值
VarMax = [1 1 1]; % 优化变量最大值
% 初始化种群
empty_individual.Position = [];
empty_individual.Cost = [];
pop = repmat(empty_individual, nPop, 1);
for i = 1:nPop
pop(i).Position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize);
pop(i).Cost = CostFunction(pop(i).Position, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool);
end
% 鲸鱼算法主循环
for it = 1:MaxIt
% 计算适应度值
Costs = [pop.Cost];
WorstCost = max(Costs);
BestCost = min(Costs);
AvgCost = mean(Costs);
% 计算适应度值的标准差
StdCost = std(Costs);
% 计算单个鲸鱼的迁徙距离
WhaleMoves = zeros(nPop, nVar);
for i = 1:nPop
WhaleMoves(i,:) = LevyFlight(std(VarMax-VarMin), nVar);
end
% 进行鲸鱼迁徙
for i = 1:nPop
if rand() < 0.5 % 群体迁徙
% 随机选择另一个鲸鱼
j = randi([1 nPop], 1);
% 计算当前鲸鱼与另一个鲸鱼的距离
Xdiff = abs(pop(i).Position - pop(j).Position);
% 计算另一个鲸鱼的迁徙距离
D = rand()*WhaleMoves(i,:).*Xdiff;
% 计算新的位置
NewPosition = pop(i).Position + randn(VarSize).*D;
else % 个体迁徙
% 计算个体迁徙距离
D = WhaleMoves(i,:);
% 计算新的位置
NewPosition = pop(i).Position + randn(VarSize).*D;
end
% 确保新位置在边界内
NewPosition = max(NewPosition, VarMin);
NewPosition = min(NewPosition, VarMax);
% 计算新位置的适应度值
NewCost = CostFunction(NewPosition, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool);
% 更新鲸鱼位置和适应度值
if NewCost < pop(i).Cost
pop(i).Position = NewPosition;
pop(i).Cost = NewCost;
end
end
end
% 适应度函数
function J = CostFunction(x, Ts, Pelec, Pheat, Pcool, COPheat, COPcool, Eelec, Eheat, Ecool)
% 计算建筑能源模型的目标函数
ElecConsump = sum(Pelec.*x(:,1));
HeatConsump = sum(Pheat.*x(:,2))/COPheat;
CoolConsump = sum(Pcool.*x(:,3))*COPcool;
J(1) = ElecConsump + HeatConsump + CoolConsump;
J(2) = ElecConsump*Eelec + HeatConsump*Eheat + CoolConsump*Ecool;
end
% Levy飞行函数
function s = LevyFlight(sigma, n)
beta = 1.5;
% 计算步长
s = (randn(1,n).*sigma)./abs(randn(1,n)).^(1/beta);
end
```
以上代码仅为示例,具体实现需要根据实际需求进行调整。在实际应用中,还需要进一步优化参数设置、适应度函数等方面,以获得更好的优化效果。