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

时间: 2024-05-25 19:16:55 浏览: 13
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。
相关问题

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 `i`th slice of the `x` array. The `...` notation is used to represent any additional dimensions of the array that are not explicitly specified in the indexing. 2. `fx = [f() for f in fobj_list]`: This line creates a list of `n` elements where each element is the result of calling the function object `f` returned from the `fobj_list` with no arguments. The `fobj_list` contains function objects that were created using the `fobj` function and the `x` array.

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

这段代码是一个循环,对变量 `X` 中的每个元素进行操作。让我们逐行解释: 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_vulture_X`,将当前的猛禽解存储在 `current_vulture_X` 中。 3. `current_vulture_F=fobj(current_vulture_X,mlpConfig)`:这行代码计算当前猛禽解的适应度,通过调用函数 `fobj` 来评估解的质量。函数 `fobj` 接受两个参数,即当前猛禽解 `current_vulture_X` 和 `mlpConfig`。 4. `if current_vulture_F<Best_vulture1_F`:这行代码检查当前猛禽解的适应度是否小于最佳猛禽1的适应度 (`Best_vulture1_F`)。如果是,则执行下面的代码块。 5. `Best_vulture1_F=current_vulture_F`:这行代码更新最佳猛禽1的适应度为当前猛禽解的适应度。 6. `Best_vulture1_X=current_vulture_X`:这行代码更新最佳猛禽1的解为当前猛禽解。 7. `if current_vulture_F>Best_vulture1_F && current_vulture_F<Best_vulture2_F`:这行代码检查当前猛禽解的适应度是否大于最佳猛禽1的适应度并且小于最佳猛禽2的适应度。如果是,则执行下面的代码块。 8. `Best_vulture2_F=current_vulture_F`:这行代码更新最佳猛禽2的适应度为当前猛禽解的适应度。 9. `Best_vulture2_X=current_vulture_X`:这行代码更新最佳猛禽2的解为当前猛禽解。 综上所述,这段代码通过遍历 `X` 中的每个元素,计算适应度,并更新两个最佳猛禽解。如果你还有其他问题,请随时提问。

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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 ;

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

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