par_crowd=CrowdDis1(tp1); crow_value=par_crowd(find(par_crowd~=Inf));
时间: 2024-04-08 19:36:09 浏览: 21
这段代码的作用是计算`tp1`中的元素在`CrowdDis1`函数中的值,并将不等于无穷大的值存储在`crow_value`变量中。
首先,`CrowdDis1(tp1)`表示将`tp1`中的元素作为参数传递给`CrowdDis1`函数,并计算出相应的结果。这个结果被赋值给变量`par_crowd`。
接着,`par_crowd(find(par_crowd~=Inf))`表示找到`par_crowd`中不等于无穷大的元素,并将这些元素存储在`crow_value`变量中。`find(par_crowd~=Inf)`用于找到满足条件的元素的索引,然后通过索引操作符将这些元素提取出来。
最终,`crow_value`中存储的是`par_crowd`中不等于无穷大的值。
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matlab中inter_population = crowd_distance(inter_population,Nvar,Nfun)
在MATLAB中,crowd_distance函数用于计算种群中每个个体的拥挤度距离,以评估解的多样性和密度。具体而言,crowd_distance函数会计算每个个体与其最近邻个体之间的距离,并将其与该个体所在的区域中其他个体之间的距离进行比较,以确定该个体的拥挤度距离。inter_population参数是一个矩阵,其中每行表示一个个体的变量值,Nvar是变量的数量,Nfun是目标函数的数量。函数将返回一个与inter_population大小相同的矩阵,其中每行表示相应个体的拥挤度距离。
matlab中inter0_population = crowd_distance(inter0_population,Nvar,Nfun)是什么意思
这行代码是将一个多目标优化算法中的个体按照拥挤度进行排序的过程。具体来说,inter0_population是一个矩阵,其中每一行表示一个个体,每一列表示个体在不同目标函数下的表现。Nvar表示决策变量的数量,Nfun表示目标函数的数量。crowd_distance函数的作用是计算每个个体的拥挤度,根据拥挤度对个体进行排序。拥挤度是指一个个体周围的个体密度,即个体周围其他个体的距离之和。排序后,拥挤度大的个体会被放在前面,这样算法会更倾向于选择拥挤度小的个体,以保证种群的多样性。