pop_matnew=np.zeros_like(pop_mat)解释下这个代码

时间: 2023-06-26 14:03:20 浏览: 94
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这是下的代码

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这行代码的作用是创建一个与 `pop_mat` 大小相同、但所有元素都为0的新数组 `pop_matnew`。其中： - `np.zeros_like(pop_mat)` 表示创建一个和 `pop_mat` 大小相同、但所有元素都为0的数组。 - `np` 是 `NumPy` 库的别名，`zeros_like()` 是 `NumPy` 库中的一个函数，用于创建一个和输入数组大小相同、但所有元素都为0的数组。 - `pop_mat` 是之前已经定义好的一个数组。
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def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置 # 初始化第0代初始全局最优解 temp = -1 for i in range(self.pop_size): for j in range(self.var_num): self.pop_x[i][j] = random.uniform(self.bound[0][j], self.bound[1][j]) self.pop_v[i][j] = random.uniform(0, 1) self.p_best[i] = self.pop_x[i] # 储存最优的个体 fit = self.fitness(self.p_best[i]) if fit > temp: self.g_best = self.p_best[i] temp = fit

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dwxh, dwhh, dwhy = np.zeros_like(wxh), np.zeros_like(Whh), np.zeros_like(Why) dbh, dby = np.zeros_like(bh), np.zeros_like(by) dhnext = np.zeros_like(hs[0]) # 反向传播过程 for t in reversed(range(len...

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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dQ = np.zeros_like(Q) ds3 = np.zeros_like(s3) dT = np.zeros_like(T) dR = np.zeros_like(R) dV = np.zeros_like(V) ds1 = np.zeros_like(s1) dU = np.zeros_like(U) dats_next = np.zeros_like(ats[0]) dbts_...

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