对于此运算,数组的大小不兼容。 出错 main (第 67 行) v(i,:)=wmax*v(i,:)+c1*rand*(xp_best(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(xg_best-x(i,:));

时间: 2023-12-18 13:05:34 浏览: 63
这个错误提示一般是因为你在进行矩阵计算时,两个矩阵的维度不匹配导致的。具体来说,你在第67行中对v(i,:)进行了赋值操作,而赋值的右侧使用了一些变量或表达式,这些变量或表达式计算得到的矩阵与v(i,:)的维度不匹配,从而导致了错误。 你可以检查一下代码中涉及到的矩阵的维度是否正确,特别是在涉及到矩阵运算的地方。你也可以使用MATLAB的调试功能逐行执行代码,查看每一步运算的结果,以便更准确地找到问题所在。
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化以下代码: w=wmax-(wmax-wmin)*ger/Ger; c1=cmax-(cmax-cmin)*ger/Ger; c2=cmax-(cmax-cmin)*ger/Ger;

下面是化简后的代码: ```python alpha = ger / Ger w = wmin + (wmax - wmin) * (1 - alpha) c1 = cmin + (cmax - cmin) * (1 - alpha) c2 = cmin + (cmax - cmin) * (1 - alpha) ``` 其中,`alpha` 是一个介于 0 和 1 之间的系数,用于线性插值。根据公式,当 `ger` 等于 0 时,`alpha` 等于 0,此时 `w` 等于 `wmax`,`c1` 和 `c2` 都等于 `cmax`;当 `ger` 等于 `Ger` 时,`alpha` 等于 1,此时 `w` 等于 `wmin`,`c1` 和 `c2` 都等于 `cmin`。

简化以下代码: w=wmax-(wmax-wmin)*ger/Ger; c1=cmax-(cmax-cmin)*ger/Ger; c2=cmax-(cmax-cmin)*ger/Ger;

可以将重复的计算部分提取出来,简化为: ``` val = cmax - (cmax - cmin) * ger / Ger; w = wmax - val; c1 = val; c2 = val; ```

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解释代码:function [V]=update_v(wmax,wmin,index_i,maxIterations,sizepop,pop,v,pbest,gbest,vmax,dimpop) c1=((0.5-2.5)*index_i/maxIterations)+2.5; %个体学习因子 随迭代次数增加,减小,防止过早期早收敛 c2=((2.5-0.5)*index_i/maxIterations)+0.5; %群体学习因子 随迭代次数增加,增大,增加后期收敛速度 w=wmax-(wmax-wmin)*(index_i)^2/(maxIterations)^2; % 随迭代次数增加减少,减少自身在迭代次数的影响因素,加快后期收敛速度,与精度 % dijian=(index_i)^2/maxIterations^2; for index_j = 1:sizepop for index_k=1:dimpop % %% 速度更新 r1=2*rand(1)-1; %-1到1随机值 r2=2*rand(1)-1; % %为增加计算速度,此处r1r2用之前的 % gailv=sign(((r1+r2)/4+0.5-0.2)-dijian*0.8);%最开始有80%的概率大于零,最后大于零的概率为0. % dijian_k=((index_k-1)^2/(dimpop-1)^2); % gailv_k=sign(((r1+r2)/4+0.5-0.2)-dijian_k*0.8); v(index_j,index_k) = ((w*v(index_j,index_k) + c1*r1*(pbest(index_j,index_k) - pop(index_j,index_k)) + c2*r2*(gbest(index_k) - pop(index_j,index_k)))); % if dis(index_k-1)*pop(index_j,index_k-1)>0||gailv>0||gailv_k>0||dis(index_k-1)*v(index_j,index_k-1)>0 % v(index_j,index_k)=-v(index_j,index_k); % end %% 限幅处理 if(v(index_j,index_k)>vmax(1,index_k)) v(index_j,index_k)=vmax(1,index_k); %容量速度超上限 elseif(v(index_j,index_k)<-vmax(1,index_k)) v(index_j,index_k)=vmax(1,index_k); %容量速度超下限 end end end V=v;%%循环结束后,将更新后的速度矩阵v赋值给输出变量V end

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