W=1-(exp(mg/maxgen)-1)/(exp(1)-1); Pt=1-log(exp(1+(exp(1)-1)*mg/maxgen));

时间: 2024-06-07 20:06:38 浏览: 111
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EXP(x)的数值计算方法

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这是一些数学公式，可以看出它们与遗传算法优化问题有关。其中，W 是一个权重，用于调整适应度函数的值；mg 是当前遗传算法进化的代数；maxgen 是最大的进化代数；Pt 是选择概率，它与适应度函数的值成反比。这些公式中涉及到了指数函数、对数函数、除法等数学运算，用于计算遗传算法的适应度函数和选择概率。
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果蝇优化1

for g = 1:maxgen for i = 1:sizepop X(i) = X_axis + 2 * rand() - 1; Y(i) = Y_axis + 2 * rand() - 1; D(i) = (X(i)^2 + Y(i)^2)^0.5; S(i) = 1 / D(i); % 类似 Fitness 适应度函数 Smell(i) = 2 - S(i)^2...

鲸鱼算法添加W=1-(exp(mg/maxgen)-1)/(exp(1)-1)

在鲸鱼算法中，W的计算公式为W=1-(exp(mg/maxgen)-1)/(exp(1)-1)，其中mg表示当前迭代次数，maxgen表示最大迭代次数。这个公式的含义是，随着迭代次数的增加，W的值会逐渐减小，从而使得搜索空间逐渐收缩。当迭代...

鲸鱼优化算法的概率改成P=1-log(exp(1+(exp(1)-1)*mg/maxgen))

根据你的描述，将概率P改为P=1-log(exp(1+(exp(1)-1)*mg/maxgen))，意味着概率P将不再是一个常数，而是随着迭代次数mg的增加而逐渐减小。具体而言，当mg等于maxgen时，P将等于0；当mg等于0时，P将等于1。 这种改变...

P1=(2*rand+1)*(1-(gen/maxgen))+a

5. (2*rand+1)*(1-(gen/maxgen))将步骤2和步骤3计算得到的结果相乘。 6. 将步骤5得到的结果和变量a进行加法运算，得到最终的P1的值。 综上所述，该代码计算了一个基于随机数、迭代次数和最大迭代次数的表达式，并...

w=wmin+(wmax-wmin)*mm*exp(-t/maxgen);

根据所给的公式w=wmin (wmax-wmin)*mm*exp(-t/maxgen)，我们可以看出w与几个变量有关，下面我依次对每个变量进行解释。 1. w：表示某个值，根据公式可以计算得出。它是本题的待求解变量。 2. wmin：表示w的最小值...

将以下代码转换为python：function newpop=zmutate(pop,popsize,pm1,pm2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,t,maxgen,LCR,ECR,MCR,FC,ICR) %M为辅助坑道数量；N为单元数 x=pop(:,1:2*M+1);%分段点位置 y=pop(:,2*M+2:4*M+2);%是否选择该分段点 z=pop(:,4*M+3:6*M+4);%开挖方向 W=pop(:,6*M+5:8*M+6);%作业班次 lenx=length(x(1,:)); leny=length(y(1,:)); lenz=length(z(1,:)); lenW=length(W(1,:)); avefit=sum(fitness1)/popsize; worstfit=min(fitness1); % sumy=sum(y); % lenz=sumy+1; % lenW=sumy+1; for i=1:popsize %选择popsize次，每次选择一个，输出一个 %随机选择一个染色体 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end index=ceil(pick*popsize); f1=fitness1(index); if f1<=avefit % pm=(exp(-t/maxgen))*(pm1-(pm1-pm2)*(f1-avefit)/max(fitness1)-avefit); pm=1/(1+exp(t/maxgen))*(pm1-(pm1-pm2)*(f1-avefit)/max(fitness1)-avefit); else % pm=(exp(-t/maxgen))*pm1; pm=1/(1+exp(t/maxgen))*pm1; end pick=rand; while pick==0 pick=rand; end if pick>pm continue; end % flag0=0; % while(flag0==0) %随机选择变异位置 pick1=rand; pick2=rand; pick3=rand; pick4=rand; while pick1*pick2*pick3*pick4==0 pick1=rand; pick2=rand; pick3=rand; pick4=rand; end posx=ceil(pick1*lenx); posy=ceil(pick2*leny); %x,y变异 randx=randi([1,N-1]); while ismember(randx,x(index,:)) randx=randi([1,N-1]); end b=x(index,posx); x(index,posx)=randx; a=[0 1]; c=y(index,posy); y(index,posy)=setxor(y(index,posy),a); %z,W变异 posz=ceil(pick3*lenz); posW=ceil(pick4*lenW); d=z(index,posz); z(index,posz)=setxor(z(index,posz),a); randW=randi([1,3]); while randW==W(index,posW) randW=randi([1,3]); end e=W(index,posW); W(index,posW)=randW; mpop=[x(index,:),y(index,:),z(index,:),W(index,:)]; mtime=ztime(mpop,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); mutfit=zcost(mpop,M,N,mtime(:,1),mtime(:,2:2*M+3),mtime(:,2*M+4:2*M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); if mtime(:,1)>maxT||mutfit<=worstfit x(index,posx)=b; y(index,posy)=c; z(index,posz)=d; W(index,posW)=e; end end newpop=[x,y,z,W]; end

pm = 1 / (1 + np.exp(t / maxgen)) * (pm1 - (pm1 - pm2) * (f1 - avefit) / np.max(fitness1) - avefit) else: pm = (np.exp(-t / maxgen)) * pm1 pm = 1 / (1 + np.exp(t / maxgen)) * pm1 pick = np....

a=unifrnd(-2,2,1,1)*((sin((pi/2)*(gen/maxgen))^gamma)+cos((pi/2)*(gen/maxgen))-1)

2. (sin((pi/2)*(gen/maxgen))^gamma)+cos((pi/2)*(gen/maxgen))-1是一个数学表达式，其中gen和maxgen是变量，表示当前的迭代次数和最大迭代次数。 3. 随机数a被赋值为上述数学表达式的结果。 综上所述，这段...

stepsize2 = r7*(var_max-var_min)*exp(-C2*gen/maxgen); POS(i,:) = (r5*PBEST(i,:) - r6*PBEST(RJ,:)) + stepsize2;代码含义

1. stepsize2 = r7*(var_max-var_min)*exp(-C2*gen/maxgen); 这行代码计算出步长（stepsize2）。其中，r7是一个随机数，var_max和var_min是问题的变量最大值和最小值。C2是一个常数值，gen是当前进行的迭代...

RJ = ceil(Np*rand); r5 = rand(); r6 = rand(); r7 = rand(); C2 = 2*Np*WF; stepsize2 = r7*(var_max-var_min)*exp(-C2*gen/maxgen); POS(i,:) = (r5*PBEST(i,:) - r6*PBEST(RJ,:)) + stepsize2;哪里的语法错误，怎么修改

这段代码存在两个语法错误。 第一个是在最后一行的表达式中，缺少了运算符。...stepsize2 = r7*(var_max-var_min)*exp(-C2*gen/maxgen); POS(i,:) = (r5*PBEST(i,:) - r6*PBEST(RJ,:)) + stepsize2;

c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen=500; % 进化次数 sizepop=100; %种群规模 Vmax=1; Vmin=-1; popmax=1; popmin=0;以上代码中，Vmax和Vmin是什么意思

在您的代码中，Vmax 被设置为 1，Vmin 被设置为 -1。这意味着速度向量的每个分量在更新时最大可以增加或减小 1。通过限制速度的范围，可以控制粒子的移动速度，以避免过快或过慢的情况。 另外，popmax 和 popmin 是...

多目标函数 minf1(x,y)=4x^2+4y^2 min f2(x,y)=(x-5)^2+(y-5)^2 约束条件为 (x-5)^2+y^2-25<=0 -(x-8)^2-(y-3)^2+7.7<=0 其中 -15<=x,y <=30 运用Nsga算法编制matlab程序，求其Pareto解集

c = [(x(1)-5)^2 + x(2)^2 - 25, -(x(1)-8)^2 - (x(2)-3)^2 + 7.7]; end 2. 定义变量取值范围 matlab lb = [-15, -15]; % 下界 ub = [30, 30]; % 上界 3. 定义NSGA-II算法参数 matlab nvars = 2; ...

将以下代码转换为python：for gen=2:maxgen %选择操作 GApop1=zselect(GApop0,popsize,fitness1); %交叉操作 GApop1=zcross(GApop1,popsize,pc1,pc2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,gen,maxgen); %变异操作 GApop1=zmutate(GApop1,popsize,pm1,pm2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,gen,maxgen,LCR,ECR,MCR,FC,ICR); for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop1(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop1(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2M+3),a(j,2M+4:2M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1)>maxT fitness(j)=10^100;%fitness(j)exp(10^(a(j,1)-maxT)); end end %%%%%%%%灾变算子 if elitefit(gen,:)==elitefit(gen-1,:) Ca=Ca-1; else Ca=10; %重新灾变倒计时 end if Ca==0 %发生灾变 for c=1:0.1popsize GApop1(c,:)=GApop1(randpopsize,:); end for c=1:0.9popsize GApop1(c+1,:)=zcode(M,N); end %重新计算适应度值 for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop1(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop1(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2M+3),a(j,2M+4:2M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1)>maxT fitness(j)=10^100;%fitness(j)*exp(10^(a(j,1)-maxT)); end end end %%%%%%%%

GApop1 = zcross(GApop1, popsize, pc1, pc2, fitness1, M, N, Tn0, Tn1, Q, ST0, maxT, gen, maxgen) # 交叉操作 GApop1 = zmutate(GApop1, popsize, pm1, pm2, fitness1, M, N, Tn0, Tn1, Q, ST0, maxT, gen, ...

while p<=maxgen && EE>=Ek for k=1:m %m 样本个数 %提取训练样本 x=inputn(:,k); %输入参数模糊化 for i=1:I for j=1:M u(i,j)=exp(-(x(i)-c(j,i))^2/b(j,i)); end end %模糊隶属度计算 for i=1:M w(i)=u(1,i)*u(2,i)*u(3,i)*u(4,i)*u(5,i)*u(6,i)*u(7,i)*u(8,i)*u(9,i); end addw=sum(w);这段程序的具体意思指的是什么

- u(i,j)=exp(-(x(i)-c(j,i))^2/b(j,i))，这是模糊C均值聚类算法中的模糊隶属度公式，其中c(j,i)表示第j个聚类中心的第i个特征值，b(j,i)是聚类中心的模糊因子，用于控制隶属度函数的形状。 - for i=1:M，w(i)表示第...

将以下代码转换为python并解释其含义：%产生初始种群 flag11=1; while flag11==1 GApop0=zeros(popsize,8*M+6); for i=1:popsize GApop0(i,:)=zcode(M,N); end fitness=zeros(popsize,1);%费用 fitness1=zeros(popsize,1);%适应度函数 a=zeros(popsize,2*M+3+N-1); %工期 bestChrom=zeros(maxgen,8*M+6); bestfit=zeros(maxgen,1); %每代最优费用 bestT=zeros(maxgen,2*M+3+N-1); %每代最优费用对应的工期 elite=zeros(maxgen,8*M+6); %精英解 elitefit=zeros(maxgen,1); %精英值

bestfit = np.zeros((maxgen, 1)) # 每代最优费用对应的工期 bestT = np.zeros((maxgen, 2*M+3+N-1)) # 精英解 elite = np.zeros((maxgen, 8*M+6)) # 精英值 elitefit = np.zeros((maxgen, 1)) 这段代码的...

将以下代码转换为python：%精英替换 indexworst=find(fitness==max(fitness)); if length(indexworst)>1 indexworst=randsample(indexworst,1); end GApop1(indexworst,:)=elite(gen-1,:); fitness(indexworst,1)=elitefit(gen-1,:); fitness1=1./fitness; %精英保留 indexmin=find(fitness==min(fitness)); if length(indexmin)>1 indexmin=randsample(indexmin,1); end elite(gen,:)=GApop1(indexmin,:); %费用最小，适应度最大个体序号为indexmin elitefit(gen,:)=fitness(indexmin,:); bestfit(gen,1)=min(fitness); indexmin=find(fitness==min(fitness)); if length(indexmin)>1 indexmin=randsample(indexmin,1); end bestChrom(gen,:)=GApop1(indexmin,:); bestT(gen,:)=ztime(GApop1(indexmin,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); bestT(gen,1) GApop0=GApop1; end bestindividual=bestChrom(maxgen,:) best=bestfit(maxgen,1) % plot(bestfit,'MarkerFaceColor','red','LineWidth',1); hold on set(gca,'color','none'); plot(bestfit(2:maxgen),'k','LineWidth',1); title('收敛曲线图(每一代最优费用）'); ylabel('最优费用'); xlabel('迭代次数'); toc;

indexworst = np.where(fitness == np.max(fitness))...plt.plot(bestfit[1:maxgen], 'k', linewidth=1) plt.title('收敛曲线图(每一代最优费用）') plt.ylabel('最优费用') plt.xlabel('迭代次数') plt.show()

使用Matlab实现一个GA算法求解极值的函数：f = -200*exp(-0.05*x)*sin(x)；求解区间[-2, 2]并将源代码和实验结果粘贴在下方

bestFitness = zeros(maxGen, 1); for i = 1:maxGen % 计算适应度 fitness = evalFitness(pop, chromLength); bestFitness(i) = max(fitness); % 选择 pop = selection(pop, fitness); % 交叉 pop = ...

MAXGEN = ga_option.maxgen; NIND = ga_option.sizepop; NVAR = 2; PRECI = 20; GGAP = ga_option.ggap; trace = zeros(MAXGEN,2);什么意思

- MAXGEN：遗传算法的最大迭代次数。 - NIND：种群的大小。 - NVAR：变量的个数，这里是2。 - PRECI：变量的精度，这里是20位。 - GGAP：代表子代和父代之间的某种比例关系，通常为0.8。 - trace：用来记录每一代的...

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);

I'm sorry, I don't understand your question. Can you please provide more information or clarify what you're asking?

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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。