fitness=zeros(NOV,1);%问题所在 % A=size(fitness); % sizeA = size(A); % 获取 A 的大小 % str= num2str(sizeA); % 将大小转换为字符型 % RFC(app,A); CSA_curve=zeros(1,MIT); %initialize the search agents for all algorithms Positions=rand(NOV,DIM).*(UB-LB)+LB;%种群位置初始化 for i=1:size(Positions,1) fitness(1,i)=OBJ(Positions(i,:)); end % for i=1:NOV % fitness(i,1)=OBJ(Positions(i,:)); % end

根据您提供的代码，有以下几点可以优化：

1. 使用矩阵运算来代替循环

可以使用矩阵运算来代替 `for` 循环，以提高代码性能。例如，可以将 `for i=1:size(Positions,1)` 循环改写为 `fitness = OBJ(Positions)`，这样可以一次性计算出所有位置的适应度值。

2. 避免重复计算

在原始代码中，对每个搜索代理计算适应度时都会调用 `OBJ` 函数，这可能导致重复计算。可以使用一个变量来保存已计算的适应度值，以避免重复计算。

3. 预分配矩阵空间

在原始代码中，矩阵 `fitness` 在循环过程中被动态地分配空间，这会导致代码的性能下降。可以在循环之前预先分配好矩阵 `fitness` 的空间，以提高代码的执行效率。

基于以上优化建议，可以将您的代码优化为：

% 预分配矩阵空间
fitness = zeros(NOV,1);

% 初始化种群位置
Positions = rand(NOV,DIM).*(UB-LB)+LB;

% 计算适应度值
fitness = OBJ(Positions);

% 执行其他操作
% ...

这样可以大大提高代码的执行效率。

相关问题

将以下代码转换为python：%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 for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop0(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop0(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2*M+3),a(j,2*M+4:2*M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1) > maxT fitness(j,1)=10^100; end end if all(fitness(:,1)==10^100) flag11=1; %重新生成初始种群 else flag11=0; end end fitness1=1./fitness; %适应度值取倒数，成本最小，倒数最大 %精英选择 indexmin=find(fitness==min(fitness));%查找非零元素的索引和值 if length(indexmin)>1 indexmin=randsample(indexmin,1);%从整数1到indexmin中无放回随机均匀抽取1个值。 end elite(1,:)=GApop0(indexmin,:); elitefit(1,:)=fitness(indexmin,:);

以下是 Python 代码：

flag11 = 1

while flag11 == 1:
    GApop0 = np.zeros((popsize, 8*M+6))
    for i in range(popsize):
        GApop0[i, :] = zcode(M, N)

    fitness = np.zeros((popsize, 1)) # 费用
    fitness1 = np.zeros((popsize, 1)) # 适应度函数
    a = np.zeros((popsize, 2*M+3+N-1)) # 工期
    bestChrom = np.zeros((maxgen, 8*M+6))
    bestfit = np.zeros((maxgen, 1)) # 每代最优费用
    bestT = np.zeros((maxgen, 2*M+3+N-1)) # 每代最优费用对应的工期
    elite = np.zeros((maxgen, 8*M+6)) # 精英解
    elitefit = np.zeros((maxgen, 1)) # 精英值

    for j in range(popsize):
        a[j, :] = ztime(GApop0[j, :], M, N, Tn0, Tn1, Q, ST0)
        fitness[j, 0] = zcost(GApop0[j, :], M, N, a[j, 0], a[j, 1:2*M+3], a[j, 2*M+4:2*M+2+N], LCR, ECR, MCR, FC, ICR, Q)

    for j in range(popsize):
        if a[j, 0] > maxT:
            fitness[j, 0] = 10 ** 100

    if np.all(fitness[:, 0] == 10 ** 100):
        flag11 = 1 # 重新生成初始种群
    else:
        flag11 = 0

fitness1 = 1 / fitness # 适应度值取倒数，成本最小，倒数最大

# 精英选择
indexmin = np.where(fitness == np.min(fitness))[0] # 查找非零元素的索引和值
if len(indexmin) > 1:
    indexmin = np.random.choice(indexmin, size=1) # 从整数1到indexmin中无放回随机均匀抽取1个值。
elite[0, :] = GApop0[indexmin[0], :]
elitefit[0, :] = fitness[indexmin[0], :]

需要注意的是，Python 中的 `zeros` 函数用于创建指定大小的全零数组，而 MATLAB 中的 `zeros` 函数不仅可以创建全零数组，还可以创建指定大小的全零矩阵。因此，在 Python 中需要使用 `np.zeros` 函数创建全零数组。另外，Python 中的 `where` 函数返回的是符合条件的元素的下标，需要通过 `[0]` 取出第一个元素的下标。

% 适应度函数 fitness = zeros(pop_size, 1); for i = 1:pop_size fitness(i) = calc_fitness(pop(i, :), w, h, s, L); end % 迭代

代码中的适应度函数是用来评估每个个体在进化中的优劣程度的。在这里，fitness数组初始化为全0，然后通过循环遍历每个个体，利用calc_fitness函数来计算该个体的适应度值，并将其存储在fitness数组中的对应位置。最后，这个fitness数组将被用于选择和进化优良个体的过程中。迭代过程则是指进化算法的迭代过程，即不断地对种群进行选择、交叉和变异等操作，以逐步优化种群中的个体并得到最优解。