new_idx = zeros((1-p0)*N, 1); %----------------以下有问题--------------- for i = 1:M for j = 1:(1-p0)*N idx = chains(i, j); new_idx(j) = [new_idx(j); idx]; end new_idx = cell( (1-p0)*N,1); end 无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。

这段代码有一些错误，可能是由于变量类型不匹配导致的。你可以尝试以下修改：

new_idx = zeros((1-p0)*N, 1);
for j = 1:(1-p0)*N
    idx = chains(1, j);
    new_idx(j) = idx;
end
new_idx = num2cell(new_idx);

这里我假设 `chains` 是一个矩阵，第一维度有 `M` 个元素，第二维度有 `(1-p0)*N` 个元素。我把 `for` 循环的内部改成了一个循环，因为 `chains` 矩阵的第一维度似乎没有用到。我还把 `new_idx` 初始化为一个数值数组，并且在循环中直接把 `idx` 赋值给 `new_idx(j)`。最后，我把 `new_idx` 转换成了一个 cell 数组，因为你原来的代码中用到了 cell 数组的语法。

请注意，这个修改可能还需要根据你的实际情况进行调整。如果你需要更详细的帮助，请提供更多的代码和上下文信息，这样我才能更好地理解你的问题。

相关问题

% 产生新的样本点 new_idx = zeros((1-p0)*N, 1); %-------------- for i = 1:M for j = 1:(1-p0)*N idx = chains(i, j); new_idx(j) = [new_idx(j); idx]; end new_idx = cell( (1-p0)*N,1); end无法执行赋值，因为左侧和右侧的元素数目不同。

这段代码中存在两个问题：

1. 在执行 `new_idx(j) = [new_idx(j); idx];` 时，`new_idx(j)` 是一个标量，而右侧 `[new_idx(j); idx]` 是一个向量。这样无法将一个向量赋值给一个标量，需要将 `new_idx(j)` 改为一个向量，比如使用 `new_idx{j} = [new_idx{j}; idx];`。

2. 在循环中，每次都将 `new_idx` 初始化为一个空的 `cell` 数组，这样会导致前面循环中已经添加的元素丢失。应该在循环外部先初始化 `new_idx`，然后在循环内部只进行向 `cell` 数组的添加。

修改后的代码如下：

new_idx = cell((1-p0)*N, 1);
for j = 1:(1-p0)*N
    for i = 1:M
        idx = chains(i, j);
        new_idx{j} = [new_idx{j}; idx];
    end
end

我的目标函数是 d*n*(1-l)*x + s*x

非常抱歉，我之前的回答中的代码存在错误。以下是修正后的代码：

% 目标函数
function obj_value = objective(x, n, d, l, s)
    obj_value = sum(d .* n .* (1 - l) .* x + s .* x); % 目标函数为 d*n*(1-l)*x + s*x 的求和
end

% 约束函数
function [c, ceq] = constraints(x, n, d, l)
    c1 = 0.04 - n; % 不等式约束 0.04 < n(i)
    c2 = n - 0.15; % 不等式约束 n(i) < 0.15
    c3 = 10 - d; % 不等式约束 10 < d(i)
    c4 = d - 100; % 不等式约束 d(i) < 100
    
    % 计算 l(i) 的值
    l1 = 640.944423 * (n(1:27).^3) - 258.570451 * (n(1:27).^2) + 37.969520 * n(1:27) - 1.121484;
    l2 = 552.829149 * (n(28:65).^3) - 225.050537 * (n(28:65).^2) + 33.994698 * n(28:65) - 1.016503;
    l3 = 504.716991 * (n(66:96).^3) - 207.385879 * (n(66:96).^2) + 32.156864 * n(66:96) - 0.973497;
    ceq = [l(1:27) - l1; l(28:65) - l2; l(66:96) - l3]; % 等式约束 l(i) 的对应关系
    
    c = [c1; c2; c3; c4]; % 所有不等式约束
end

% 模拟退火算法
function [best_solution, best_value] = simulated_annealing()
    % 参数设定
    T_init = 100; % 初始温度
    T_min = 1e-3; % 最低温度
    alpha = 0.9; % 温度衰减率
    max_iter = 1000; % 最大迭代次数
    
    % 初始化解
    current_solution = round(rand(1, 96)); % 初始解为随机产生的0-1向量
    
    % 初始化最佳解和最佳值
    best_solution = current_solution;
    best_value = objective(current_solution);
    
    % 迭代优化
    T = T_init;
    iter = 0;
    while T > T_min && iter < max_iter
        % 随机产生新解
        new_solution = current_solution;
        idx = randi(numel(new_solution));
        new_solution(idx) = 1 - new_solution(idx); % 将某一位取反
        
        % 计算目标函数值和约束函数值
        new_value = objective(new_solution, n, d, l, s);
        [c, ceq] = constraints(new_solution, n, d, l);
        
        % 判断是否接受新解
        if isempty(c) && all(ceq == 0) % 新解满足约束条件
            if new_value > best_value % 新解更优
                best_solution = new_solution;
                best_value = new_value;
            else % 根据Metropolis准则以一定概率接受新解
                p_accept = exp((new_value - best_value) / T);
                if rand < p_accept
                    best_solution = new_solution;
                    best_value = new_value;
                end
            end
        end
        
        % 降温
        T = T * alpha;
        
        % 更新当前解
        current_solution = new_solution;
        
        % 更新迭代次数
        iter = iter + 1;
    end
end

% 输入数据
n = zeros(1, 96); % n的初始值全为0
d = zeros(1, 96); % d的初始值全为0
l = zeros(1, 96); % l的初始值全为0
s = zeros(1, 96); % s的初始值全为0

% 调用模拟退火算法求解0-1整数规划问题
[solution, value] = simulated_annealing();
disp('最优解:');
disp(solution);
disp('最优值:');
disp(value);

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际问题可能需要根据具体情况进行调整和改进。您需要根据实际情况修改输入数据部分的内容以适应您的问题。