parents(i, :) = pop(idx(j), :); 解释这个代码
时间: 2024-06-05 20:10:06 浏览: 19
这段代码是将一个二维矩阵pop的第idx(j)行复制到另一个二维矩阵parents的第i行。其中,pop是一个二维矩阵,idx是一个一维向量,parents也是一个二维矩阵。
具体来说,idx(j)表示取出idx向量中第j个元素,也就是pop矩阵中要复制的行号。然后,pop(idx(j), :)表示取出pop矩阵中第idx(j)行的所有元素。最后,将这些元素复制到parents矩阵的第i行中,完成了行的复制操作。
相关问题
parents(i, :) = pop(idx(j), :); 代码解释
这行代码是将一个种群中第idx(j)个个体的基因型(即染色体)复制到新的种群的第i个位置上,即实现了从旧种群中选择某些个体作为新种群的操作。其中,pop是旧种群的基因型矩阵,parents是新种群的基因型矩阵,idx是被选中的个体的索引序列,j是被选中的个体的序号,i是新种群中的位置。这行代码通常出现在遗传算法里的选择操作中。
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)