pop为100×36的矩阵,npop数值是100;function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end这个代码哪里错了,怎么修改

时间: 2023-06-11 08:08:50 浏览: 102
这个代码有几个错误: 1. 在定义变量 `c` 时,`1` 应该是 `+`,表示将 c 后面的部分连接在 i1 的前面,即 `c+1`。 2. 在交叉时,应该是 `i+1` 而非 `i 1`,即将第二个子代索引改为 `i+1`。 下面是修改后的代码: ``` function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1) + 1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end ```
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pop为100×36的矩阵,npop数值是100,pCross数值是0.8;function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end 系统报错说newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)];的左侧索引与右侧的大小不兼容

这个错误是因为左侧的索引 `[i, :]` 所指定的大小与右侧的大小不兼容。具体来说,可能是由于 `pop(i1, 1:c)` 或 `pop(i2, c:end)` 的大小与 `pop(i, :)` 的大小不一致导致的。 你可以在运行代码时,打印出相应变量的大小,以便于调试。同时,你也可以尝试修改赋值语句,使得左右两侧的大小一致。

function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1); newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)]; end end end function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end有错误吗

是的,代码中有一个错误。在第10行和第12行中,变量c的赋值语句应该为: ```c = randi(size(pop,2)-1) + 1;``` 这是因为我们需要将c设为一个介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数,而randi函数返回的是介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数,因此我们需要将其加1才能得到正确的结果。
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请帮我修改一下代码,修改要求如下:实验测试参数设置(种群大小40, 搜索维度30,迭代代数3000代,重复测试次数5次;以上);测试维度为30维;代码如下:% 粒子优化算法 clc clear % 设置初始参数 nPop = 50; % 种群数量 nVar = 2; % 变量数量 maxIter = 3000; % 最大迭代次数 c1 = 1.5; % 学习因子1 c2 = 1.5; % 学习因子2 w = 0.7; % 惯性权重 lb = [-5 -5]; % 变量下限 ub = [5 5]; % 变量上限 % 初始化种群 pop.Position = rand(nPop, nVar) .* (ub - lb) + lb; pop.Velocity = zeros(nPop, nVar); pop.Cost = zeros(nPop, 1); % 计算适应度值 for i = 1:nPop pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:)); end % 初始化个体最优位置和适应度值 pop.Best.Position = pop.Position; pop.Best.Cost = pop.Cost; % 初始化全局最优位置和适应度值 [globalBestCost, globalBestIndex] = min(pop.Cost); globalBest.Position = pop.Position(globalBestIndex, :); % 迭代寻找最优解 for iter = 1:maxIter for i = 1:nPop % 更新粒子速度 pop.Velocity(i,:) = w * pop.Velocity(i,:)... + c1 * rand(1,nVar) .* (pop.Best.Position(i,:) - pop.Position(i,:))... + c2 * rand(1,nVar) .* (globalBest.Position - pop.Position(i,:)); % 更新粒子位置 pop.Position(i,:) = pop.Position(i,:) + pop.Velocity(i,:); % 处理越界情况 pop.Position(i,:) = max(pop.Position(i,:), lb); pop.Position(i,:) = min(pop.Position(i,:), ub); % 计算适应度值 pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:)); % 更新个体最优位置和适应度值 if pop.Cost(i) < pop.Best.Cost(i) pop.Best.Position(i,:) = pop.Position(i,:); pop.Best.Cost(i) = pop.Cost(i); end % 更新全局最优位置和适应度值 if pop.Cost(i) < globalBestCost globalBest.Position = pop.Position(i,:); globalBestCost = pop.Cost(i); end end % 输出迭代过程中的最优解 disp(['Iteration ' num2str(iter) ': Best Cost = ' num2str(globalBestCost)]); end % 输出最终结果 disp('Optimization finished.'); disp(['Best Solution: x1 = ' num2str(globalBest.Position(1)) ', x2 = ' num2str(globalBest.Position(2))]); disp(['Best Cost: ' num2str(globalBestCost)]); % 适应度函数 function cost = CostFunction(x) cost = x(1)^2 + x(2)^2; end

下面这个代码报错了,应该怎么改: %%Matlab Genetic Algorithm for Sin Prediction clear; clc; %population size Npop=50; %create the population Pop=rand(Npop,1)*2*pi; %define fitness fit=@(x) sin(x); %fitness score score=fit(Pop); %maximum number of generations maxgen=100; %weights w=0.7; %probability p_crossover=0.9; p_mutation=0.2; %loop for number of generations for gen=1:maxgen %ranking %rank the population in descending order [~,rank]=sort(score); %rank the population in ascending order rank=flipud(rank); %normalised rank NormalisedRank=rank/sum(rank); %selection %cumulative sum of the normalised rank cumulativeSum=cumsum(NormalisedRank); %randomly select the two parents %from the populations based on their %normalised rank randnum=rand; parent1=find(cumulativeSum>randnum,1); randnum=rand; parent2=find(cumulativeSum>randnum,1); %crossover %randomly select the crossover point pc=randi([1 Npop-1]); %create the offsprings offspring1=[Pop(parent1,1:pc) Pop(parent2,pc+1:end)]; offspring2=[Pop(parent2,1:pc) Pop(parent1,pc+1:end)]; %perform crossover with a probability if(rand<p_crossover) Pop=[Pop; offspring1; offspring2]; end %mutation %randomly select the point of mutation pm=randi([1 Npop]); %mutate the value under the chosen point Pop(pm)=rand*2*pi; %perform mutation with a probability if (rand<p_mutation) Pop(pm)=rand*2*pi; end %evaluate new population score=fit(Pop); %elitism %sort the population in ascending order %of their fitness score [score,rank]=sort(score); elite=Pop(rank(1),:); Pop(rank(Npop),:)=elite; %replace old population Pop=Pop(1:Npop,:); end %print the best solution disp('Best Solution: '); disp(elite);

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