解释这行代码：Randpos=[Randpos,randperm(n)];%randperm(n)产生1-n的随机数

时间: 2024-04-11 18:32:10 浏览: 55
TXT

产生随机数的rand()函数的使用方法.

这行代码的作用是生成一个包含1到n的随机排列，并将它与已经存在的Randpos向量连接起来。其中，`randperm(n)`是Matlab内置函数，它会生成一个长度为n的向量，其中包含了1到n的随机排列。然后，`Randpos`使用逗号运算符与`randperm(n)`的结果连接起来，形成了一个新的向量。最终的结果是将这个新生成的随机排列添加到了`Randpos`向量的末尾。
阅读全文

相关推荐

txt

Random随机数产生

就是Random类的简单随机数产生···就是这样，给需要的人！
text/x-c

数据的随机生成函数random number

随机生成某个范围内的整数，可以修改数据类型以生成浮点数等。

%%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; %随即存取 for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m)); 、

这段代码是群蚁算法中的第二步，即将m只蚂蚁放到n个城市上。具体来说，代码首先生成一个随机的初始位置，然后将这些蚂蚁随机分配到n个城市上，每个城市只分配一次。 - 首先，代码生成一个空的Randpos数组； - 然后...

%第二步：将m只蚂蚁放到n个目标上 Randpos=[]; for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';该程序怎么改成把m只蚂蚁都放在（21，36）这个点上

Tabu(:, 1) = repmat(sub2ind([n, n], 21, 36), m, 1); 这里使用了 sub2ind 函数将二维坐标转换为线性索引，然后使用 repmat 函数将该索引复制为长度为 m 的列向量，作为蚂蚁的起始位置。

%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';怎么将程序改为将m只蚂蚁放到（21，36）点上

可以将代码修改为以下形式： m = 100; % 设定蚂蚁数量为100 start_point = [21, 36]; % 设定起点为(21, 36) % 将m只蚂蚁放到起点上 Tabu(:,1) = repmat(start_point, m, 1); 这样就可以将m只蚂蚁都放到...

解释一下代码，代码vold cross (Chromosome *pop) { char tmpStr[GENE_NUM]=””; UINT i; UINT randPos; UINT randValue; randValue=rand()%100; if(randValue >= (int) (JIAOCHA_RATE*100)){ #if (C==1)&&(CFLAG==3) printf("\n种群没有进行交叉\n"); #endif return ; #if (C==1)&&(CFLAG==3) printf("\n变叉前，种群如下:\n”"); test(pop); printf("\n交叉的位置依次为\n:"); #endif //染色体两两交叉 for(i=0; i<POP_NUM; i+=2){ randPos= (rand()%(GENE_NUM-1)+1) ; GENE_NUN-1; strncpy(tmpStr, pop[i]. geneBit+randPos, GENIE_NUM-randPos); strncpy(pop[i]. geneBit+randPos,pop[i+1].geneBit+randpos,GENIE_NUM-randPos); strncpy(pop[i+1]. geneBit+randPos, tmpStr, GENE_NUM-randPos); #if (C==1)&&(CFLAG==3) printf("%d", randPos); #endif //对个体计算适应度 for(i=0; i<POP_NUM; i++){ pop[i].fitValue =calcFitValue(toDec(pop[i]) ); } #if (C==1)&&(CFLAG==3) printf('\n变异后，种群如下:\n”) test(pop); #endif } //输出结果

这段代码实现了遗传算法中的交叉操作。首先，定义了一个临时字符串数组tmpStr，用于存储交叉过程中需要交换的一部分基因。然后，随机生成一个0到99的整数randValue，如果randValue大于等于交叉率（JIAOCHA_RATE）...
m

acatsp模型代码

for j=1:(n-1) L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1)); %原距离加上第j个城市到第j+1个城市的距离 end L(i)=L(i)+D(R(1),R(n)); %一轮下来后走过的距离 end L_best(NC)=min(L); %最佳距离取最小 pos=find(L==L_best(NC)); ...
doc

mtsp问题MATLAB代码

for j = 1:(n-1) L(i) = L(i) + D(R(j), R(j+1)); end L(i) = L(i) + D(R(1), R(n)); end L_best(NC) = min(L); pos = find(L == L_best(NC)); R_best(NC, :) = Tabu(pos(1), :); L_ave(NC) = mean(L); %...
txt

蚁群算法源代码

根据提供的信息，我们可以详细解析这段关于“蚁群算法源代码”的内容，并从中提炼出相关的知识点。 ### 蚁群算法简介 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种启发式搜索方法，模拟了自然界中蚂蚁寻找食物...
pdf

蚁群算法matlab程序代码.pdf

- C 是包含所有城市坐标的矩阵，n×2表示n个城市的x和y坐标。 - NC_max 是最大迭代次数，决定算法运行多久。 - m 是蚂蚁的数量，代表并发解决问题的个体。 - Alpha 和 Beta 分别是信息素重要程度和...
docx

蚁群算法原代码基础型.docx

- n：问题的规模，即城市数量，通过size(C,1)获取。 - D：完全图的赋权邻接矩阵，表示城市之间的距离。 - Eta：启发因子，这里是距离的倒数，影响蚂蚁选择路径的概率。 - Tau：信息素矩阵，存储每个...
doc

蚁群算法源代码(注释版）

在这个源代码中，ACATSP 函数是用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的，一个经典的组合优化问题，目标是找到最短的可能路径，使得旅行商可以访问每个城市一次并返回起点。 **1. 参数说明：** - ...
pdf

06TSP问题蚁群算法MATLAB源代码[归类].pdf

- 将m只蚂蚁随机分配到n个城市中，用Randpos记录蚂蚁初始位置。 3. **蚂蚁移动**： - 每只蚂蚁根据当前已访问的城市和待访问城市之间的信息素浓度与启发式信息（距离的倒数）的乘积选择下一个城市。 - 使用...
doc

matlab解决TSP问题蚁群算法-蚁群算法解决TSP问题.doc

- **第二阶段**：将m只蚂蚁随机放置在n个城市上，Randpos用于存储随机排列的城市序号，然后将其分配给每只蚂蚁的初始位置。 - **第三阶段**：蚂蚁按照概率函数选择下一个城市，这个概率与当前城市到目标城市的...
-

MATLAB实现蚁群算法求解TSP问题：代码与原理解析

该MATLAB代码片段展示了如何定义蚁群算法的核心步骤： 1. 初始化： - 定义矩阵 C 表示城市间的欧几里得距离，NC_max 是最大迭代次数，m 是蚂蚁数量，Alpha、Beta 和 Rho 分别是参数，用于调整信息素...
-

使用蚁群算法解决最短路径问题的MATLAB源代码实现

通过randperm(n)生成一个随机排列，然后按照每n个元素一组的方式存储，形成初始的蚂蚁起始位置。 第三步是蚂蚁的循环搜索过程： - 在每一代中，对于每只蚂蚁，遍历剩余未访问的城市列表(J)，根据信息素浓度...
-

蚁群算法详解：旅行商问题中的精确求解策略

1. 初始化：生成一个随机路径Randpos作为蚂蚁的初始位置，同时设置一个禁忌表Tabu用于记录已经访问过的节点。 2. 局部搜索：对于每只蚂蚁，遍历未访问的城市，构建一个包含所有剩余城市的概率分布P，这个概率...

请将如下的matlab代码转为python代码，注意使用pytorch框架实现，并对代码做出相应的解释：function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

if temp[j] == 1: Label[i] = Label[i] + [j] else: not_Label[i] = not_Label[i] + [j] Cost = Cost2 nets = [] errors = [] # Initialize multi-label neural network for randpos in range(1, ...

randpos

randpos函数可能指的是随机生成一个位置的函数。一种常见的实现方式是使用随机数生成器生成一个随机数，然后将其映射到指定区间范围内，作为位置值返回。在编程中，可以使用各种语言的随机数生成函数实现此功能。...

最新推荐

recommend-type

混合场景下大规模 GPU 集群构建与实践.pdf

混合场景下大规模 GPU 集群构建与实践.pdf
recommend-type

29 螺栓组联接成本优化设计.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

走向现代化数据分析架构：趋势与挑战.pdf

走向现代化数据分析架构：趋势与挑战.pdf
recommend-type

基于Matlab极化天线和目标之间的信号传输建模 matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

08-1 圆锥齿轮行星机构运动分析.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

资源摘要信息:"该压缩包文件名为‘行业分类-设备装置-用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.zip’，虽然没有提供具体的标签信息，但通过文件标题可以推断出其内容涉及的是航空或者相关重工业领域内的设备装置。从标题来看，该文件集中讲述的是有关平尾装配工作平台的运输支撑系统，这是一种专门用于支撑和运输飞机平尾装配的特殊设备。 平尾，即水平尾翼，是飞机尾部的一个关键部件，它对于飞机的稳定性和控制性起到至关重要的作用。平尾的装配工作通常需要在一个特定的平台上进行，这个平台不仅要保证装配过程中平尾的稳定，还需要适应平尾的搬运和运输。因此，设计出一个合适的运输支撑系统对于提高装配效率和保障装配质量至关重要。 从‘用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.pdf’这一文件名称可以推断，该PDF文档应该是详细介绍这种支撑系统的构造、工作原理、使用方法以及其在平尾装配工作中的应用。文档可能包括以下内容： 1. 支撑系统的设计理念：介绍支撑系统设计的基本出发点，如便于操作、稳定性高、强度大、适应性强等。可能涉及的工程学原理、材料学选择和整体结构布局等内容。 2. 结构组件介绍：详细介绍支撑系统的各个组成部分，包括支撑框架、稳定装置、传动机构、导向装置、固定装置等。对于每一个部件的功能、材料构成、制造工艺、耐腐蚀性以及与其他部件的连接方式等都会有详细的描述。 3. 工作原理和操作流程：解释运输支撑系统是如何在装配过程中起到支撑作用的，包括如何调整支撑点以适应不同重量和尺寸的平尾，以及如何进行运输和对接。操作流程部分可能会包含操作步骤、安全措施、维护保养等。 4. 应用案例分析：可能包含实际操作中遇到的问题和解决方案，或是对不同机型平尾装配过程的支撑系统应用案例的详细描述，以此展示系统的实用性和适应性。 5. 技术参数和性能指标：列出支撑系统的具体技术参数，如载重能力、尺寸规格、工作范围、可调节范围、耐用性和可靠性指标等，以供参考和评估。 6. 安全和维护指南：对于支撑系统的使用安全提供指导，包括操作安全、应急处理、日常维护、定期检查和故障排除等内容。 该支撑系统作为专门针对平尾装配而设计的设备，对于飞机制造企业来说，掌握其详细信息是提高生产效率和保障产品质量的重要一环。同时，这种支撑系统的设计和应用也体现了现代工业在专用设备制造方面追求高效、安全和精确的趋势。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法的基本概念与起源 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法。起源于20世纪60年代末至70年代初，由John Holland及其学生和同事们在研究自适应系统时首次提出，其理论基础受到生物进化论的启发。遗传算法通过编码一个潜在解决方案的“基因”，构造初始种群，并通过选择、交叉（杂交）和变异等操作模拟生物进化过程，以迭代的方式不断优化和筛选出最适应环境的
recommend-type

如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

为了有效地掌握S7-200 SMART PLC中的MB_Client指令，以便实现Modbus TCP通信，建议参考《S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解》。本教程将引导您了解从连接建立到数据交换的整个过程，并详细解释每个步骤中的关键点。 参考资源链接：[S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解](https://wenku.csdn.net/doc/119yes2jcm?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您的S7-200 SMART CPU支持开放式用户通
recommend-type

MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。