fobj_list = [fobj(x[i, ...]) for i in range(n)]代码解释

时间: 2024-05-25 21:16:55 浏览: 68
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svg.foreignobject.js:SVG外对象对svg.js库的支持

这段代码定义了一个列表fobj_list，其中包含了多个函数fobj的返回值。具体解释如下： 1. x是一个多维数组，其中包含n个元素。 2. range(n)生成一个从0到n-1的整数序列，用于迭代x的每一个元素。 3. i在每一次迭代中代表x的一个元素。 4. x[i, ...]表示选取x的第i个元素及其余维度上的所有元素，相当于x[i,:,:,:]...。 5. fobj(x[i, ...])表示对x的第i个元素进行函数fobj的计算，并返回计算结果。 6. for循环遍历x的每一个元素，并将每个元素经过fobj函数计算后的结果存入fobj_list列表中。
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- fobj.m：这个文件可能是定义单目标问题目标函数的文件，或者是一个基础的目标函数计算模板。 - hs.m：这个文件可能是和声搜索算法的主体程序，包含算法的主要流程。 - README.md：这个文件通常包含程序的说明文档...

fobj_list = [fobj(x[i, ...]) for i in range(n)] fx = [f() for f in fobj_list]代码解释

1. fobj_list = [fobj(x[i, ...]) for i in range(n)]: This line creates a list of n elements where each element is the result of calling the function fobj with the ith slice of the x array....

while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F && current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end

在循环内部，首先通过current_vulture_X = X(i,:)获取当前个体的决策变量值。然后通过fobj函数计算当前个体的适应度值current_vulture_F。 接下来，根据当前个体的适应度值更新最好的两个个体。第一个if语句检查...

for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,mlpConfig); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F && current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end

1. for i=1:size(X,1)：这行代码创建了一个循环，从 1 到 X 的行数（size(X,1)），并用变量 i 代表循环的迭代次数。 2. current_vulture_X = X(i,:)：这行代码将第 i 行的元素赋值给变量 current_...

while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,input_train,output_train); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F && current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end

在每次迭代中，通过 for 循环遍历了变量 X 的每一行。在每一次循环中，首先从 X 中取出当前行的数据，赋值给 current_vulture_X。 接下来，通过调用函数 fobj，计算了基于 current_vulture_X 的适应度...

function [Positions,Positions_old,fitness,Best_score,Best_pos]=DLS(Positions,Positions_old,fitness,Best_score,Best_pos,fobj) if Positions_old~=Positions Positions_old=Positions; for i=1:size(Positions,1) for j=1:size(Positions,2) X=Positions(i,:).*ones(size(Positions,1),1); X(:,j)=Positions(:,j); for i1=1:size(Positions,1) fitnessX=fobj(X(i1,:)); if fitnessX<fitness(i) fitness(i)=fitnessX; Positions(i,:)=X(i1,:); if fitnessX<Best_score Best_score=fitnessX; Best_pos=X(i1,:); end end end end end end end

我理解你要问的是：DLS（动态最佳位置搜索）函数是什么？DLS（动态最佳位置搜索）函数是一种以搜索最优解为目标的优化算法，它通过比较各个位置的适应度（fitness）来找出最优的位置（Best_pos）。...

current_iter=0; % Loop counter while current_iter < max_iter for i=1:size(X,1) % Calculate the fitness of the population current_vulture_X = X(i,:); current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,input_train,output_train); % Update the first best two vultures if needed if current_vulture_F<Best_vulture1_F Best_vulture1_F=current_vulture_F; % Update the first best bulture Best_vulture1_X=current_vulture_X; end if current_vulture_F>Best_vulture1_F if current_vulture_F<Best_vulture2_F Best_vulture2_F=current_vulture_F; % Update the second best bulture Best_vulture2_X=current_vulture_X; end end a=unifrnd(-2,2,1,1)*((sin((pi/2)*(current_iter/max_iter))^gamma)+cos((pi/2)*(current_iter/max_iter))-1); P1=(2*rand+1)*(1-(current_iter/max_iter))+a; % Update the location for i=1:size(X,1) current_vulture_X = X(i,:); % pick the current vulture back to the population F=P1*(2*rand()-1); random_vulture_X=random_select(Best_vulture1_X,Best_vulture2_X,alpha,betha); if abs(F) >= 1 % Exploration: current_vulture_X = exploration(current_vulture_X, random_vulture_X, F, p1, upper_bound, lower_bound); elseif abs(F) < 1 % Exploitation: current_vulture_X = exploitation(current_vulture_X, Best_vulture1_X, Best_vulture2_X, random_vulture_X, F, p2, p3, variables_no, upper_bound, lower_bound); end X(i,:) = current_vulture_X; % place the current vulture back into the population end current_iter=current_iter+1; convergence_curve(current_iter)=Best_vulture1_F; X = boundaryCheck(X, lower_bound, upper_bound); % fprintf('In Iteration %d, best estimation of the global optimum is %4.4f \n ', current_iter,Best_vulture1_F ); end end

这段代码是一个循环，在每次循环中更新种群中的个体位置，并计算适应度。以下是代码的基本流程： 1. 初始化循环计数器 current_iter 为 0。 2. 进入 while 循环，判断当前循环计数器是否小于最大迭代次数 max_...

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

下面是代码的具体解释： 1. % % 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行：这部分代码用于清空 MATLAB 的环境变量、关闭图窗、清空变量以及清空...

fatherclose(data) { this.totalData = [] let olddatalist = JSON.parse(JSON.stringify(this.dataList)) data.map((item) => { let ishave = false olddatalist.map((ele) => { if (ele.billNo == item.billNo) { ishave = true } }) if (!ishave) { this.dataList.push(item) } }) let fobj = {} this.totalFields.map((item) => { fobj[item] = this.getsum(item, this.dataList) }) let totalFields = [ 'totalBoxcount', 'totalCount', 'totalCubage', 'totalWeight', ] let footer = fobj this.footer = footer for (let key in footer) { this['totalData'].push({ key: key, value: footer[key], }) } this.pageOptions.pageTotal = this.dataList.length this.calcPageData() this.showaddDialog = false },

12. 使用 for...in 循环遍历 footer 对象的键，并将键值对以 { key: key, value: footer[key] } 的形式添加到 this['totalData'] 数组中。 13. 更新分页组件的总记录数为 this.dataList.length，并重新...

current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,input_train,output_train)

这行代码看起来是在调用一个函数，并将函数的返回值赋给了变量 "current_vulture_F"。 根据代码的样式，"fobj" 可能是一个函数名。该函数可能接受两个参数： "current_vulture_X" 和 "input_train, output_train"。...

data1=readmatrix('shuchu.xlsx'); data1(isnan(data1))=0; zuida1=max(data1); data2=readmatrix('DC5站点发出的2023年1月份预测货物量值.xlsx') [lb,ub,dim,fobj] = Getfunctions() pop_num=10;%设置种群 Max_iter=100;%设置迭代次数 [fMin_WOA,bestX_WOA,WOA_curve]=WOA(pop_num,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);

根据你的代码，我看到你在 data1 和 data2 中读取了两个 Excel 文件中的数据。然后，你对 data1 中的缺失值进行了处理，将其替换为零。接下来，你计算了 data1 中的最大值，并将其赋给了变量 zuida1。之后...

fobj=@(X)fobj_HKELM(X,P_train_tra,T_train_tra,P_train,T_train,P_test,T_test,Kernel_type1,Kernel_type2)

这段代码定义了一个匿名函数fobj，并将其赋值为一个函数句柄。该函数句柄指向一个名为fobj_HKELM的函数，并向该函数传递了一系列参数，包括X、P_train_tra、T_train_tra、P_train、T_train、P_test、T_test、Kernel_...

Traceback (most recent call last): File "D:\88888\poa_traffic_accidents-main\app.py", line 28, in <module> scaler_feridos = jb.load(file_scaler_feridos) File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\joblib\numpy_pickle.py", line 587, in load obj = _unpickle(fobj, filename, mmap_mode) File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\joblib\numpy_pickle.py", line 506, in _unpickle obj = unpickler.load() File "D:\Anaconda3\lib\pickle.py", line 1212, in load dispatch[key[0]](self) KeyError: 118

在你的代码中，出现了一个键为 118 的错误，这可能是由于你尝试加载一个不存在的对象或文件。建议你检查一下文件路径是否正确，确保文件存在并且具有正确的读取权限。你也可以尝试使用其他加载模块，例如 numpy....

输入参数的数目不足。 出错 elm_kernel (第 19 行) Omega_train = kernel_matrix(p_train', Kernel_type, Kernel_para); 出错 fun (第 7 行) [TrainOutT,OutputWeight] = elm_kernel(Xtrain,Xtest,Regularization_coefficient,Kernel_type,Kernel_para); 出错 kelm_fenleipoa>@(x)fun(x,Xtrain,Xtest) (第 44 行) fobj = @(x) fun(x,Xtrain,Xtest); 出错 POA (第 13 行) fit(i)=fitness(L); 出错 kelm_fenleipoa (第 45 行) [Best_score,Best_pos,curve]=POA(pop,Max_time,lb,ub,dim,fobj); %开始优化

null是一种特殊的值，用于表示一个变量或表达式没有值或不存在。在许多编程语言中，它被用作默认值或初始化值。在JavaScript中，null表示一个空对象指针，它是由typeof运算符识别为“object”。...

for i = 1:N fitness(i) = fobj(x(i,:)); end

这是一个典型的遗传算法中计算适应度的代码，其中N为种群大小，x(i,:)表示第i个个体的基因型，fobj表示目标函数。遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等进化过程来搜索最优解。...

import matplotlib.pyplot as plt name=[] total=[] fobj= open("score.csv", "r") for eachLine in fobj: if eachLine[:2]=="姓名": continue line=eachLine.split(",") #返回分割后字符串列表 name.append(line[0]) score=int(line[1])+int(line[2])+int(line[3]) total.append(score) fobj.close() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.plot(name,total,'r-*') plt.show()解释其中的变量含义和函数功能

- fobj：打开并读取名为"score.csv"的文件，文件中包含学生姓名和3门课程的成绩。 - eachLine：循环变量，代表文件中的每一行。 - line：存储每一行分割后的字符串列表。第一个元素是学生姓名，后面3个元素是学生的3...

fobj=@(x)fobj(x,data);显示 fobj=@(x)fobj(x,data)输入参数过多，怎么修改

这个错误提示表明 fobj 函数接收的输入参数过多。要解决这个问题，可以检查 fobj ...fobj = @(x) fobj(x, data); 这样，fobj 函数就只有一个输入参数 x，而 data 参数将被捕获并传递给 fobj 函数。
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multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。