population(~ismember(population, elites, 'rows'), :)这行代码是什么意思

这行代码的作用是从种群中删除已经被选为精英个体的个体，得到剩余的个体。具体来说：

- `ismember(population, elites, 'rows')`会返回一个布尔数组，其中第`i`个元素为`true`表示第`i`个个体已经被选为精英个体。
- `~ismember(population, elites, 'rows')`会将上述布尔数组中的元素取反，得到一个新的布尔数组，其中第`i`个元素为`true`表示第`i`个个体没有被选为精英个体。
- `population(~ismember(population, elites, 'rows'), :)`会根据上述布尔数组，从原始种群中选择出没有被选为精英个体的个体，返回一个新的矩阵。其中，`~`表示按位取反，`:`表示选择所有列。

因此，这行代码实现了从种群中删除已经被选为精英个体的个体，得到剩余的个体的功能。

相关问题

function elites = select_elites(population, F_combine, population_size, combine_crowding_distance) elites = []; % 从前沿层数低到高依次选取精英个体 for i = 1:length(F_combine) front = F_combine{i}; % 如果精英个体数量已经达到种群规模，停止选择 if size(elites, 1) + length(front) > population_size break; end % 选择当前前沿中的所有个体作为精英 elites = [elites; population(front, :)]; end % 如果精英个体数量不足种群规模，用拥挤度分配算法选择剩余个体 if size(elites, 1) < population_size remaining_pop = population(~ismember(population, elites, 'rows'), :); % 按照拥挤度排序 remaining_pop = crowding_distance_sort(remaining_pop, combine_crowding_distance); elites = [elites; remaining_pop(1 : population_size - size(elites, 1), :)]; end end这段代码报错为：错误使用 vertcat 要串联的数组的维度不一致。 出错 select_elites (第 17 行) elites = [elites; remaining_pop(1 : population_size - size(elites, 1), :)];应该如何修改

这个错误通常是由于要串联的数组维度不一致引起的。根据错误提示，可以看出问题出现在第17行，即在将`remaining_pop`的前若干个个体加入`elites`时。可能是因为`remaining_pop`的行数不足以满足需要，导致`remaining_pop(1 : population_size - size(elites, 1), :)`的行数不足。

为了解决这个问题，可以先检查`remaining_pop`的行数和列数，确保其可以满足需求。另外，也可以在将`remaining_pop`加入`elites`之前，先进行调整，以确保它们的维度一致。

以下是修改后的代码：

function elites = select_elites(population, F_combine, population_size, combine_crowding_distance)
    elites = []; % 从前沿层数低到高依次选取精英个体
    for i = 1:length(F_combine)
        front = F_combine{i};
        % 如果精英个体数量已经达到种群规模，停止选择
        if size(elites, 1) + length(front) > population_size
            break;
        end
        % 选择当前前沿中的所有个体作为精英
        elites = [elites; population(front, :)];
    end
    % 如果精英个体数量不足种群规模，用拥挤度分配算法选择剩余个体
    if size(elites, 1) < population_size
        remaining_pop = population(~ismember(population, elites, 'rows'), :);
        % 按照拥挤度排序
        remaining_pop = crowding_distance_sort(remaining_pop, combine_crowding_distance);
        % 调整 remaining_pop 的维度
        remaining_pop = remaining_pop(1 : min(size(remaining_pop, 1), population_size - size(elites, 1)), :);
        elites = [elites; remaining_pop];
    end
end

修改后的代码在将`remaining_pop`加入`elites`之前，先调整`remaining_pop`的维度，以确保它们的维度一致。同时在调整维度时，使用`min()`函数，以确保不会超出`remaining_pop`的维度范围。

这段代码function elites = select_elites(population, F, population_size,crowding_distance) elites = []; % 从前沿层数低到高依次选取精英个体 for i = 1:length(F) front = F{i}; % 如果精英个体数量已经达到种群规模，停止选择 if length(elites) + length(front) > population_size break; end % 选择当前前沿中的所有个体作为精英 elites = [elites; population(front,:)]; end % 如果精英个体数量不足种群规模，用拥挤度分配算法选择剩余个体 if length(elites) < population_size remaining_pop = population(~ismember(population, elites)); %按照拥挤度排序 remaining_pop = crowding_distance_sort(remaining_pop, crowding_distance); elites = [elites; remaining_pop(1:population_size - length(elites))]; end end报错为：错误使用 vertcat 要串联的数组的维度不一致。 出错 select_elites (第 11 行) elites = [elites; population(front)];该如何修改

根据错误提示，要串联的数组的维度不一致。在这里，elites 和 population(front,:) 的列数不一致。你可以通过转置来解决这个问题，即将 population(front,:) 转置为 population(front,:)':

elites = [elites; population(front,:)'];

这样就可以将 population(front,:) 和 elites 拼接在一起了。