将以下代码转换为python:if length(unique(fitness(:,1)))<=popsize/2

时间: 2024-04-11 17:28:52 浏览: 13
以下是将给定代码转换为Python的结果: ```python if len(np.unique(fitness[:, 0])) <= popsize/2: ``` 在上述代码中,假设 `fitness` 是一个包含适应度值的数组,`popsize` 是一个已定义的变量。`np.unique(fitness[:, 0])` 返回适应度值中的唯一值,并使用 `len()` 函数获取其长度。然后,将其与 `popsize/2` 进行比较。
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将如下代码转换为python:avefit=sum(fitness1)/popsize; for i=1:(popsize/2) %选择二分之一popsize次,每次两条,输出两条,没交叉的也算输出 %随机选择两个染色体进行交叉 pick=rand(1,2); while prod(pick)==0 pick=rand(1,2); %保证生成的两个随机数同时非零 end index=ceil(pick.*popsize); f1=max(fitness1(index)); if f1<=avefit

下面是将MATLAB代码转换成Python的代码: ```python import numpy as np avefit = np.sum(fitness1) / popsize for i in range(popsize // 2): # 选择二分之一popsize次,每次两条,输出两条,没交叉的也算输出 # 随机选择两个染色体进行交叉 pick = np.random.rand(2) while np.prod(pick) == 0: # 保证生成的两个随机数同时非零 pick = np.random.rand(2) index = np.ceil(pick * popsize).astype(np.int) - 1 f1 = np.max(fitness1[index]) if f1 <= avefit: # TODO: 代码处理逻辑 pass ``` 其中,`numpy` 库提供了诸如 `sum`、`ceil`、`max` 等函数,同时,`//` 表示整除操作。在Python中,数组的索引下标从0开始计算,因此需要将 `index` 中的每个元素减1。

将以下代码转换为python:t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

转换后的代码如下: ```python import time import numpy as np t0 = time.process_time() popsize = 100 GSAmaxgen = 20 limintedv = [-1, 1] Rpower = 1 Rnorm = 2 fitness = np.zeros((popsize, 2)) ```

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将以下代码转换为python:function newpop=zmutate(pop,popsize,pm1,pm2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,t,maxgen,LCR,ECR,MCR,FC,ICR) %M为辅助坑道数量;N为单元数 x=pop(:,1:2*M+1);%分段点位置 y=pop(:,2*M+2:4*M+2);%是否选择该分段点 z=pop(:,4*M+3:6*M+4);%开挖方向 W=pop(:,6*M+5:8*M+6);%作业班次 lenx=length(x(1,:)); leny=length(y(1,:)); lenz=length(z(1,:)); lenW=length(W(1,:)); avefit=sum(fitness1)/popsize; worstfit=min(fitness1); % sumy=sum(y); % lenz=sumy+1; % lenW=sumy+1; for i=1:popsize %选择popsize次,每次选择一个,输出一个 %随机选择一个染色体 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end index=ceil(pick*popsize); f1=fitness1(index); if f1<=avefit % pm=(exp(-t/maxgen))*(pm1-(pm1-pm2)*(f1-avefit)/max(fitness1)-avefit); pm=1/(1+exp(t/maxgen))*(pm1-(pm1-pm2)*(f1-avefit)/max(fitness1)-avefit); else % pm=(exp(-t/maxgen))*pm1; pm=1/(1+exp(t/maxgen))*pm1; end pick=rand; while pick==0 pick=rand; end if pick>pm continue; end % flag0=0; % while(flag0==0) %随机选择变异位置 pick1=rand; pick2=rand; pick3=rand; pick4=rand; while pick1*pick2*pick3*pick4==0 pick1=rand; pick2=rand; pick3=rand; pick4=rand; end posx=ceil(pick1*lenx); posy=ceil(pick2*leny); %x,y变异 randx=randi([1,N-1]); while ismember(randx,x(index,:)) randx=randi([1,N-1]); end b=x(index,posx); x(index,posx)=randx; a=[0 1]; c=y(index,posy); y(index,posy)=setxor(y(index,posy),a); %z,W变异 posz=ceil(pick3*lenz); posW=ceil(pick4*lenW); d=z(index,posz); z(index,posz)=setxor(z(index,posz),a); randW=randi([1,3]); while randW==W(index,posW) randW=randi([1,3]); end e=W(index,posW); W(index,posW)=randW; mpop=[x(index,:),y(index,:),z(index,:),W(index,:)]; mtime=ztime(mpop,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); mutfit=zcost(mpop,M,N,mtime(:,1),mtime(:,2:2*M+3),mtime(:,2*M+4:2*M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); if mtime(:,1)>maxT||mutfit<=worstfit x(index,posx)=b; y(index,posy)=c; z(index,posz)=d; W(index,posW)=e; end end newpop=[x,y,z,W]; end

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