function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(i,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end位置 1 处的索引无效。数组索引必须为正整数或逻辑值

时间: 2023-10-01 08:05:44 浏览: 25
在这段代码中,问题出现在 `p= [Chrom(i,:) ,Chrom(i,1)];` 这一行。这个问题是由于数组 `Chrom` 的索引超出范围导致的。 可能的原因是 `Chrom` 数组的维度不正确,或者在调用 `Pathlength` 函数时传递给 `Chrom` 的参数不符合预期。请确保 `Chrom` 是一个正确维度的矩阵,并且在调用函数时传递正确的参数。 如果问题仍然存在,请检查 `Chrom` 的维度以及传递给 `Pathlength` 函数的参数是否正确,并确保数组索引是正整数或逻辑值。
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function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(1,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end为该函数添加一个return

在MATLAB中,可以使用 `return` 关键字来显式地指定函数的返回值。在给定的代码中,可以在函数的末尾添加 `return len;` 来返回变量 `len` 作为函数的输出。修改后的代码如下所示: ```matlab function len = Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(1,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end return len; end ``` 现在,函数的返回值是 `len`,即每个染色体对应的路径长度的列向量。

function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(i,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end这段代码存在什么问题

这段代码存在一个问题,即在计算路径长度时没有考虑到起点和终点之间的距离。在循环中,将每个染色体的路径首尾相连后,计算路径长度时只考虑了染色体上相邻节点之间的距离,而没有考虑到首尾节点之间的距离。 为了修正这个问题,你可以在计算路径长度前,将起点添加到路径的末尾。修改后的代码如下所示: ```matlab function len = Pathlength(D, Chrom) NIND = size(Chrom, 1); len = zeros(NIND, 1); for i = 1:NIND p = [Chrom(i, :), Chrom(i, 1)]; % 将起点添加到路径末尾 dis = 0; for j = 1:length(p) - 1 dis = dis + D(p(j), p(j+1)); end len(i, 1) = dis; end ``` 这样修改后,计算路径长度时会将起点和终点之间的距离考虑在内。

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请在不影响结果的条件下改变代码的样子:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation:"+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

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