matlab中inter0_population = pareto_rank(inter0_population,Nvar,Nfun)是什么意思

时间: 2024-05-26 11:12:01 浏览: 45
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matlab-gamultiobj.zip_MATLAB pareto_Pareto最优前沿_gamultiobj函数_pare

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这段代码是在进行多目标遗传算法中用于计算Pareto等级的函数。具体来说，pareto_rank函数的作用是为种群中的每个个体计算Pareto等级，以分辨出哪些个体属于Pareto最优解集合、哪些属于Pareto非劣解集合、哪些属于Pareto劣解集合。其中，inter0_population表示种群，Nvar表示决策变量的数量，Nfun表示目标函数的数量。
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作为nsga2的主程序，这段代码：% 遗传算法参数设置 population_size = 50;%种群大小 chromosome_length = 649;%染色体长度 sparse_degree = 30;%稀疏度 crossover_rate = 0.6; %交叉度 mutation_rate = 0.2; %变异度 max_generations = 80;%最大迭代次数 % 初始化种群 population = initialize_population(population_size, chromosome_length, sparse_degree); %解码，获取资产位置 selected_assets_matrixs=zeros(population_size,sparse_degree); for i = 1:population_size chromosome = population(i,:); selected_assets_matrixs(i,:)= decode_chromosome(chromosome);% 资产索引（selected_assets） end %初始化资产比例 asset_ratios=zeros(population_size,sparse_degree); for k=1:population_size asset_ratios(k,:)= rand(sparse_degree, 1); asset_ratios(k,:) = asset_ratios(k,:) / sum(asset_ratios(k,:)); end %计算初始种群的目标函数值 objectives =[]; objectives = cost_func(population_size,asset_ratios,selected_assets_matrixs,insample_CSI300,insample_ESG100); %初始种群的非支配排序及拥挤度计算 [F,ndx] = fast_nondominated_sort(objectives); crowding_distance = calculate_crowding_distance(objectives, F,ndx); %开始迭代 gen = 1; for gen = 1:max_generations接下来该怎么编写

这里可以使用快速非支配排序和拥挤度计算来选择出 Pareto 前沿上的个体，在这些个体中选择拥挤度较大的个体作为父代。 2. 执行交叉操作，即将父代中的两个个体进行交叉，生成新的子代。这里可以使用单点交叉、多点...

unction [PF,PF1]=pareto1(obj)%根据两个适应函数 求出非支配解集 global ps; PF=[];%AS存储种群中非支配解集的下标 PF1=[];%AS存储种群中非支配解集的下标 M=2; [obj_size,~]=size(obj); pn=zeros(1,obj_size); Nim=6; PF1=[]; S=0; for i=1:obj_size for j=1:obj_size dom_less=0; dom_equal=0; dom_more=0; if (com(obj{i,1},obj{j,1})) dom_more = dom_more + 1; elseif (eql(obj{i,1},obj{j,1})) dom_equal = dom_equal + 1; else dom_less = dom_less + 1; end if (com(obj{i,2},obj{j,2})) dom_more = dom_more + 1; elseif (eql(obj{i,2},obj{j,2})) dom_equal = dom_equal + 1; else dom_less = dom_less + 1; end if dom_less == 0 && dom_equal ~= M % 说明i受j支配，相应的n加1 pn(i) = pn(i)+ 1; end end if pn(i)== 0 %个体i非支配等级排序最高，属于当前最优解集，相应的染色体中携带代表排序数的信息 PF=[PF i]; S=S+1; end end end

这段代码实现了一个多目标遗传算法中的 Pareto 前沿求解过程，用于计算种群中的非支配解集。根据代码的注释，可以看出其具体的操作步骤是： 1. 初始化空的 PF 和 PF1 集合，用来存储非支配解集的下标； 2. 遍历种群...
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import random from deap import base, creator, tools # 定义问题 creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti) # 定义遗传算法的参数 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", random.uniform, 0, 1) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=2) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) # 定义评估函数 toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, low=0, up=1, eta=20.0) toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, low=0, up=1, eta=20.0, indpb=1.0 / 2) toolbox.register("select", tools.selNSGA2) # 定义主函数 def main(): pop = toolbox.population(n=50) # 初始化种群 pop = algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=len(pop), lambda_=len(pop), cxpb=0.9, mutpb=0.1, ngen=100) # 打印最终的Pareto前沿 pareto_front = tools.sortNondominated(pop, k=len(pop), first_front_only=True)[0] for ind in pareto_front: print(ind.fitness.values) 请检查上面代码

这段代码是一个使用Python中的DEAP库...最后在主函数中使用DEAP库中的进化算法函数eaMuPlusLambda对种群进行进化，并打印出最终的Pareto前沿。但是你没有提供evaluate函数的实现，所以无法确定代码的完整性和正确性。
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