%%第二步:将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; %随即存取 for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m)); 、

时间: 2024-04-03 10:32:44 浏览: 21
这段代码是群蚁算法中的第二步,即将m只蚂蚁放到n个城市上。具体来说,代码首先生成一个随机的初始位置,然后将这些蚂蚁随机分配到n个城市上,每个城市只分配一次。 - 首先,代码生成一个空的Randpos数组; - 然后,通过循环生成ceil(m/n)个随机的、不重复的1~n之间的整数序列,并将它们依次添加到Randpos数组中; - 最后,将Randpos数组的前m个元素作为Tabu矩阵的第一列,即将m只蚂蚁初始位置设置为随机的、不重复的1~n之间的整数序列。
相关问题

%第二步:将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';怎么将程序改为将m只蚂蚁放到(21,36)点上

可以将代码修改为以下形式: ``` m = 100; % 设定蚂蚁数量为100 start_point = [21, 36]; % 设定起点为(21, 36) % 将m只蚂蚁放到起点上 Tabu(:,1) = repmat(start_point, m, 1); ``` 这样就可以将m只蚂蚁都放到(21, 36)这个点上。

%第二步:将m只蚂蚁放到n个目标上 Randpos=[]; for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';该程序怎么改成把m只蚂蚁都放在(21,36)这个点上

你可以将程序修改为以下内容: ``` Tabu(:, 1) = repmat(sub2ind([n, n], 21, 36), m, 1); ``` 这里使用了 `sub2ind` 函数将二维坐标转换为线性索引,然后使用 `repmat` 函数将该索引复制为长度为 `m` 的列向量,作为蚂蚁的起始位置。

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

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