pop_fits=1-(pop_objs-len1)/(pop_max-len1+eps)解释下这个代码的意思

时间: 2023-06-26 07:03:10 浏览: 47
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。
相关问题

fits_bits - n位二进制补码能表示x?能返回1,否则返回0

这是一个比较简单的问题,fits_bits函数可以如下实现: ```c int fits_bits(int x, int n) { int max = (1 << (n - 1)) - 1; int min = -(1 << (n - 1)); return x >= min && x <= max; } ``` 函数中,首先计算出n位二进制补码的最大值和最小值(考虑到有符号数的表示,最大值为2^(n-1)-1,最小值为-2^(n-1)),然后判断x是否在这个范围内,如果是则返回1,否则返回0。

this.getoptions is not a function at object.loader (d:\hke_vue\fits-entbank-

这个错误是由于在某个代码对象中调用了一个不存在的函数 this.getoptions。代码中的某个地方使用了 this.loader 来调用函数 loader,但是 this 对象并没有 getoptions 方法。所以导致了这个错误。 要解决这个问题,我们需要检查代码中调用 this.loader 的地方,并确保正确传递了参数。另外,还需要确认是否在适当的位置为 this 对象添加了 getoptions 方法。 可能的解决方法包括: 1. 检查代码中调用 this.loader 方法的地方,确认传递的参数是否正确。 2. 确认在代码的其他地方是否正确定义了 getoptions 方法。 3. 检查代码中是否存在拼写错误或语法错误,这可能导致函数未正确定义。 4. 确保使用 this.loader 之前, this 对象已经正确地初始化和赋值。 如果以上方法均不起作用,可以通过增加日志或使用调试工具来定位问题所在,并进一步查找解决方案。最终目标是确保 this 对象具有正确的属性和方法,以及在调用之前进行正确的初始化。

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import deap import random from deap import base, creator, tools, algorithms import numpy as np import pandas as pd # 参数 stations = 30 start_end_stations = [1, 2, 5, 8, 10, 14, 17, 18, 21, 22, 25, 26, 27, 30] min_interval = 108 min_stopping_time = 20 max_stopping_time = 120 passengers_per_train = 1860 min_small_loop_stations = 3 max_small_loop_stations = 24 average_boarding_time = 0.04 # 使用 ExcelFile ,通过将 xls 或者 xlsx 路径传入,生成一个实例 stations_kilo1 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件2:区间运行时间(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo2 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件3:OD客流数据(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo3 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件4:断面客流数据.xlsx', sheet_name="Sheet1") print(stations_kilo1) print(stations_kilo2) print(stations_kilo3) # 适应度函数 def fitness_function(individual): big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = individual small_loop_length = small_loop_end - small_loop_start if small_loop_length < min_small_loop_stations or small_loop_length > max_small_loop_stations: return 1e9, cost = (big_loop_trains + small_loop_trains) * (stations - 1) * min_interval + average_boarding_time * passengers_per_train * (big_loop_trains + small_loop_trains) return cost, # 创建适应度和个体类 creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) # 注册初始化函数 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("big_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_start", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("small_loop_end", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.big_loop_trains, toolbox.small_loop_trains, toolbox.small_loop_start, toolbox.small_loop_end), n=1) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 注册遗传算法操作 toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=[1, 1, min(start_end_stations), min(start_end_stations)], up=[10, 10, max(start_end_stations), max(start_end_stations)], indpb=0.5) toolbox.register("select", tools.selBest) toolbox.register("evaluate", fitness_function) # 设置遗传算法参数 population_size = 100 crossover_probability = 0.8 mutation_probability = 0.2 num_generations = 100 # 初始化种群 population = toolbox.population(n=population_size) # 进化 for gen in range(num_generations): offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=crossover_probability, mutpb=mutation_probability) fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring) for fit, ind in zip(fits, offspring): ind.fitness.values = fit population = toolbox.select(offspring, k=len(population)) # 找到最佳个体 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] # 解码最佳个体 big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = best_individual # 输出结果 print("Big Loop Trains:", big_loop_trains) print("Small Loop Trains:", small_loop_trains) print("Small Loop Start Station:", small_loop_start) print("Small Loop End Station:", small_loop_end)分析代码

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