self.pop_size = pop_size
时间: 2023-11-12 10:06:43 浏览: 28
这段代码看起来是在ImmuneGA类的构造方法中,给对象的pop_size属性赋值。在Python中,对象的属性可以通过self关键字进行访问和操作。在这个语句中,我们将传入构造方法的pop_size参数赋值给对象的pop_size属性,从而对对象的属性进行了初始化。赋值操作使用等号(=)实现,它将等号右侧的值赋给等号左侧的变量或属性。在这个赋值语句中,我们将pop_size参数的值赋给了对象的pop_size属性,这样在对象的其他方法中就可以访问和操作这个属性了。
相关问题
解释染色体的编码是什么:class GA: def __init__(self,n,m,agv_num,PT,MT,agv_trans,pop_size=100,gene_size=100,pc=0.9,pm=0.1,N_elite=10): self.N_elite=N_elite self.rjsp=RJSP(n,m,agv_num,PT,MT,agv_trans,m) self.Pop_size=pop_size self.gene_size=gene_size self.pc=pc self.pm=pm op_num=[len(Pi) for Pi in self.rjsp.PT] self.Chromo_list=[] for i in range(len(op_num)): self.Chromo_list.extend([i for _ in range(op_num[i])]) def initial_population(self): self.Pop=[] for i in range(self.Pop_size): random.shuffle(self.Chromo_list) self.Pop.append(copy.copy(self.Chromo_list))
这段代码是一个遗传算法的实现,用于求解 RJSP 问题的最优解。其中,染色体编码是指将问题的解表示成一个二进制序列的形式,每个二进制位对应问题中的一个决策变量。在这段代码中,染色体编码的实现是将问题中的操作序列按照其出现次数进行编码,使用一个列表来表示所有的编码,每个编码对应一个操作。在初始化种群时,将编码列表打乱,生成不同的染色体表示不同的解。在遗传算法的进化过程中,使用交叉和变异操作对染色体进行操作,以产生新的解,并使用适应度函数对新的解进行评价。最终,通过选择操作选出适应度最高的染色体作为最优解。
翻译代码: best_net = None for gen in range(self.generations): parents = [] for i in range(self.pop_size): idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] parents.append((parent1, parent2))
翻译如下:
```
best_net = None
for gen in range(self.generations):
parents = []
for i in range(self.pop_size):
idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False)
idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False)
parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])]
parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])]
parents.append((parent1, parent2))
```
意思是:
```
best_net = None # 初始化最好的神经网络
for gen in range(self.generations): # 进行多少代繁殖
parents = [] # 初始化父母列表
for i in range(self.pop_size): # 对于每一个个体
idx1 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择一组父母
idx2 = np.random.choice(range(self.pop_size), size=self.pop_size // 2, replace=False) # 随机选择另一组父母
parent1 = self.pop[max(idx1, key=lambda i: fitness_scores[i])] # 根据适应度选出第一个父母
parent2 = self.pop[max(idx2, key=lambda i: fitness_scores[i])] # 根据适应度选出第二个父母
parents.append((parent1, parent2)) # 将这两个父母加入到父母列表中
```
其中 `self.pop` 是神经网络的种群,`fitness_scores` 是每个神经网络的适应度得分。该段代码是在进行遗传算法的繁殖过程中选出父母,用于下一步的交叉和变异操作。