%% 算法参数设置 option.D=data.numCenter+data.numDemand; option.bound_min=zeros(option.D,1); option.bound_max=ones(option.D,1); option.M=2; option.creat_x=@creat_x_1; option.constraint=@constraint; option.aimFcn=@aimFcn_1; option.ture_result=[]; %% 基本参数设置 option.num_Pareto=20; %前沿解集数量 option.genMax=400 ; %最大迭代次数 option.popSize=50; %种群规模 option.show_t=1; %是否显示迭代次数 option.show_pc=1; %是否画图 option.show_pc_t=10; %画图间隔 legendStr=({'NSGAII'});这样一共有几个参数

时间: 2023-08-05 18:10:44 浏览: 39
这段代码中共有8个参数,它们分别是: 1. option.D 2. option.bound_min 3. option.bound_max 4. option.M 5. option.creat_x 6. option.constraint 7. option.aimFcn 8. option.ture_result
相关问题

解释代码%% 算法参数设置 option.D=data.numACenter+data.numDemand; option.bound_min=zeros(option.D,1); option.bound_max=ones(option.D,1); option.M=2; option.creat_x=@creat_x_1; option.aimFcn=@aimFcn_1; option.ture_result=[];

这段代码是在设置遗传算法的参数,其中: - option.D=data.numACenter+data.numDemand; 表示个体(或解向量)的维度,即遗传算法中每个解向量的元素个数,等于配送中心数目和需求点数目之和。 - option.bound_min=zeros(option.D,1); 表示每个元素(或基因)的最小取值,这里将所有元素的最小值都设为0。 - option.bound_max=ones(option.D,1); 表示每个元素(或基因)的最大取值,这里将所有元素的最大值都设为1。 - option.M=2; 表示目标函数的个数(或优化目标),这里设为2。 - option.creat_x=@creat_x_1; 表示创建随机个体的函数句柄(或指针),指向函数creat_x_1。 - option.aimFcn=@aimFcn_1; 表示目标函数的函数句柄,指向函数aimFcn_1。 - option.ture_result=[]; 表示真实解(或最优解)的值,此处为空列表。 这些参数设置是遗传算法中的基本设置,不同的问题需要根据具体要求进行调整。

USART_InitStructure.USART_BaudRate = bound;

这行代码是用来设置 USART 的波特率(Baud Rate)的。其中,`USART_InitStructure` 是一个结构体变量,`USART_BaudRate` 是结构体中的一个成员变量,`bound` 则是一个表示波特率的值。通过将 `bound` 赋值给 `USART_InitStructure.USART_BaudRate`,可以设置 USART 模块的通信速率。

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请详细解释以下代码:class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

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