数组索引必须为正整数或逻辑值。 出错 random_search (第 19 行) f(x)=max(obj);

时间: 2024-04-28 17:25:22 浏览: 25
这个错误提示是在 MATLAB 中出现的,它的意思是在 random_search 函数的第 19 行,出现了一个无法使用的索引。可能是因为你在代码中使用了非正整数或逻辑值作为数组索引,导致程序无法正常运行。另外,关于函数中的 f(x)=max(obj) 这段代码,它的作用是求出 obj 数组中的最大值,并将其赋值给 f(x)。但是,如果 obj 数组为空,则会导致这段代码出错。你可以检查一下你的代码,看看是否存在这些问题。
相关问题

生成一个训练batch def get_next_batch(batch_size=128): obj = gen_id_card() batch_x = np.zeros([batch_size, IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH]) batch_y = np.zeros([batch_size, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN]) for i in range(batch_size): image, text, vec = obj.gen_image() batch_x[i,:] = image.reshape((IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH)) batch_y[i,:] = vec return batch_x, batch_y

这段代码用于生成一个训练 batch,其中 `batch_size` 参数表示每个 batch 包含的样本数量,默认值为 128。 具体来说,这段代码会调用 `gen_id_card()` 函数生成一个 `IdCard` 类的实例对象 `obj`,然后通过调用 `obj.gen_image()` 方法生成一个包含图片、文本和向量表示的元组。 接着,代码会初始化一个大小为 `(batch_size, IMAGE_HEIGHT*IMAGE_WIDTH)` 的零矩阵 `batch_x` 和一个大小为 `(batch_size, MAX_CAPTCHA*CHAR_SET_LEN)` 的零矩阵 `batch_y`,用于存储当前 batch 中的图片数据和标签数据。 最后,代码会通过循环遍历当前 batch 中的所有样本,将它们的图片数据和标签数据分别存储到 `batch_x` 和 `batch_y` 中,并返回这两个矩阵。 需要注意的是,这段代码中使用的 `gen_id_card()` 函数和 `IdCard` 类都是示例中自定义的函数和类,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。

if (row.toState) { if ( !equipmentPortStatusChangeStore.colorRowName.some( item => item._X_ROW_KEY === row._X_ROW_KEY ) ) { equipmentPortStatusChangeStore.colorRowName.push(row); } if ( equipmentPortStatusChangeStore.selectLoadPort.length && equipmentPortStatusChangeStore.selectLoadPort.some( item => item._X_ROW_KEY === row._X_ROW_KEY ) ) { equipmentPortStatusChangeStore.selectLoadPort.forEach(item => { item.toState = row.toState; if ( !equipmentPortStatusChangeStore.colorRowName.some( obj => obj._X_ROW_KEY === item._X_ROW_KEY ) ) { equipmentPortStatusChangeStore.colorRowName.push(item); } }); } }优化这段代码

要优化这段代码,可以考虑以下几点: 1. 使用对象字面量语法简化代码:可以使用对象字面量语法来初始化对象,避免重复调用对象的属性和方法。 2. 提取重复逻辑到函数中:将重复的逻辑提取出来,以减少代码冗余。 3. 使用 Set 数据结构去重:可以使用 Set 数据结构来存储唯一的行数据,避免使用数组的 includes 或 some 方法进行遍历查找。 下面是优化后的代码示例: ```javascript if (row.toState) { const { colorRowName, selectLoadPort } = equipmentPortStatusChangeStore; const isRowExist = colorRowName.some(item => item._X_ROW_KEY === row._X_ROW_KEY); if (!isRowExist) { colorRowName.push(row); } if (selectLoadPort.length) { selectLoadPort.forEach(item => { if (item._X_ROW_KEY === row._X_ROW_KEY) { item.toState = row.toState; if (!isRowExist) { colorRowName.push(item); } } }); } } ``` 请注意,这只是一种可能的优化方式,具体优化方案还需要根据实际需求和代码逻辑进行调整。

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function main() % 定义初始速度范围 v0_min = 0; % 最小速度 v0_max = 13.89; % 最大速度 % 定义质量范围 m_min = 54; % 最小质量 m_max = 74.2; % 最大质量 % 定义高度范围 h_min = 280; % 最小高度 h_max = 300; % 最大高度 % 定义其他参数 g = 9.8; % 重力加速度 rho = 1.225; % 空气密度 b = 4.8; % 展弦比 c_max = 2.55; % 最大弦长 F = 950; % 单位面积浮力 W_min = 4; % 最小落地速度 W_max = 7; % 最大落地速度 % 定义非线性规划问题 problem.objective = @objectiveFunc; problem.x0 = [v0_min, m_min]; problem.lb = [v0_min, m_min]; problem.ub = [v0_max, m_max]; problem.nonlcon = @nonlinearConstraints; % 求解非线性规划问题 options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); [x, fval, exitflag, output] = fmincon(problem); % 输出结果 v0_opt = x(1); m_opt = x(2); A_opt = calculateArea(v0_opt, m_opt, g, rho, b, c_max, F); fprintf('最小面积为:%f\n', A_opt); end function obj = objectiveFunc(x) v0 = x(1); m = x(2); g = 9.8; rho = 1.225; b = 4.8; c_max = 2.55; F = 950; obj = calculateArea(v0, m, g, rho, b, c_max, F); end function [c, ceq] = nonlinearConstraints(x) v0 = x(1); m = x(2); g = 9.8; rho = 1.225; h_min = 280; h_max = 300; W_min = 4; W_max = 7; c = [ calculateHeight(v0, m, g, rho, W_min) - h_min; h_max - calculateHeight(v0, m, g, rho, W_max) ]; ceq = []; end function A = calculateArea(v0, m, g, rho, b, c_max, F) W = m * g; L = W; D = 0.5 * rho * v0^2 * c_max * b; A = (L - W) / (F - D); end function h = calculateHeight(v0, m, g, rho, W) D = 0.5 * rho * v0^2 * c_max * b; h = (m * v0^2) / (2 * (F - D)) + W / (2 * g); end 改善代码 根据以下问题 错误使用 fmincon 输入参数太多。 出错 fmincon (第 32 行) [x, fval, exitflag, output] = fmincon(problem);

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