遗传算法中 fitness_values = arrayfun(fitness_func, pop); 如何使用
时间: 2024-01-03 22:05:03 浏览: 29
`arrayfun` 和 `fitness_func` 是 MATLAB 中用于遗传算法的两个函数。其中,`fitness_func` 是你自己定义的适应度函数,它需要接受一个染色体作为输入,并返回对应染色体的适应度值。`pop` 是一个矩阵,包含多个染色体,每一行表示一个染色体。
`arrayfun` 函数可以将 `fitness_func` 应用于 `pop` 中的每一个染色体,返回一个数组,其中每个元素是对应染色体的适应度值。具体使用方法如下:
```matlab
% 假设 pop 是一个 10 x 5 的矩阵,每一行表示一个染色体
% fitness_func 是一个适应度函数,接受一个 1 x 5 的染色体,返回一个标量适应度值
fitness_values = arrayfun(@fitness_func, pop);
```
在这个例子中,我们将 `@fitness_func` 传递给 `arrayfun` 函数,它会将 `fitness_func` 应用到 `pop` 的每一行上,并返回一个大小为 10 的数组 `fitness_values`,其中每个元素是对应染色体的适应度值。
相关问题
遗传算法中 fitness_values = arrayfun(fitness_func, pop); 解释
这行代码主要包含以下几个部分:
1. `fitness_func`:表示适应度函数,是遗传算法中用来评估每个个体的优劣程度的函数。
2. `pop`:表示种群,即一组由若干个个体组成的集合。
3. `arrayfun`:表示对数组中的每个元素都应用同一个函数。
4. `fitness_values`:表示每个个体的适应度值,是一个由适应度函数计算出来的一维数组。
因此,这行代码的作用是,对种群中的每个个体,都调用适应度函数进行评估,并将结果存储到一个一维数组中,以便后续在遗传算法中使用。
解释以下代码:import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1:车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2:区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3:OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4:断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5:其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量:{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量:{n2}")
这段代码是一个交通调度问题的求解代码,主要包括以下几个步骤:
1. 导入必要的库,包括numpy、pandas、scipy.optimize和pygad。
2. 读取数据,其中包括车站数据、区间运行时间、OD客流数据、断面客流数据和其他数据。
3. 设置参数,包括权重系数和交路运营里程等。
4. 定义目标函数fitness_function,其中通过计算固定成本、变动成本、等待时间和在车时间来计算总成本,然后通过倒数的方式将总成本转化为适应度值。
5. 定义两个子函数,用于计算等待时间和在车时间。
6. 使用遗传算法求解,其中设置了一些参数,如迭代次数、种群大小、基因个数、基因空间范围、选择方式、交叉方式、变异方式等。
7. 输出最优解,即安排大交路列车开行的数量和安排小交路列车开行的数量。
总的来说,这段代码是一个比较完整的交通调度问题的求解代码,包括了数据读取、参数设置、目标函数定义、遗传算法求解等多个步骤。