g_old = max(abs(Population(P).objs-repmat(Z,length(P),1)).*W(P,:),[],2);
时间: 2023-10-30 07:07:11 浏览: 34
这是一个计算向量的操作,具体来说,`Population(P).objs`是一个矩阵,表示种群中个体的目标函数值,`repmat(Z,length(P),1)`是一个矩阵,表示将最优解`Z`复制成和`Population(P).objs`同样的维度,`abs(Population(P).objs-repmat(Z,length(P),1))`是对两个矩阵对应位置元素之差取绝对值,`W(P,:)`是一个权重矩阵,其行数和种群中的个体数相同,列数等于目标函数个数,`max(abs(Population(P).objs-repmat(Z,length(P),1)).*W(P,:),[],2)`表示对矩阵中每一行的元素进行加权求和,然后取其中的最大值。这个操作的作用是计算种群中个体的适应度值,根据个体的目标函数值和最优解之间的差异以及权重矩阵进行加权计算,最终得到一个适应度值向量。这个操作可以根据目标函数值和最优解之间的差异来评估个体的适应度值,以便进行后续的选择和进化操作。
相关问题
g_new = max(repmat(abs(Offspring_p.obj-Z),length(P),1).*W(P,:),[],2);
这是一个计算向量的操作,具体来说,`Offspring_p.obj`是一个矩阵,表示子代个体的目标函数值,`Z`是一个向量,表示当前的最优解,`abs(Offspring_p.obj-Z)`是对两个矩阵对应位置元素之差取绝对值,`repmat(abs(Offspring_p.obj-Z),length(P),1)`表示将`abs(Offspring_p.obj-Z)`复制成和`Population(P).objs`同样的维度,`W(P,:)`是一个权重矩阵,其行数和种群中的个体数相同,列数等于目标函数个数,`max(repmat(abs(Offspring_p.obj-Z),length(P),1).*W(P,:),[],2)`表示对矩阵中每一行的元素进行加权求和,然后取其中的最大值。这个操作的作用和上一个操作相似,只不过计算的是筛选后子代个体的适应度值。这个操作可以根据目标函数值和最优解之间的差异来评估个体的适应度值,以便进行后续的选择和进化操作。
pop_fits=1-(pop_objs-len1)/(pop_max-len1+eps)解释下这个代码的意思
这段代码是计算一种适应度函数(fitness function),用于遗传算法等优化算法中。其中,该适应度函数的输入为一个种群(population)和一个目标向量(obj),输出为一个适应度值(fitness value)。
具体而言,该适应度函数的计算过程如下:
1. 首先,计算种群中目标向量与目标向量 obj 的差的绝对值的平均值 len1。
2. 然后,计算种群中目标向量的数量 pop_objs、种群的最大容量 pop_max 和一个极小值 eps。
3. 最后,根据公式 pop_fits=1-(pop_objs-len1)/(pop_max-len1+eps) 计算种群的适应度值 pop_fits。
具体而言,该公式中,(pop_objs-len1)/(pop_max-len1+eps) 的值表示种群中目标向量数量与期望数量之间的差异度量。该值越小,说明种群中目标向量的数量越接近期望值,适应度越高。
因此,1-(pop_objs-len1)/(pop_max-len1+eps) 的值就是适应度值,其中 1 表示最高适应度,而 (pop_objs-len1)/(pop_max-len1+eps) 的值越大,说明适应度越低。
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