newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)];中最后返回的newpop是什么

时间: 2023-06-12 10:03:54 浏览: 75
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自适应遗传算法C语言实现

这段代码是遗传算法中交叉操作的实现，其中pop是种群矩阵，每一行表示一个个体，c是交叉点的位置。这段代码的功能是将pop中第i1个个体和第i2个个体的某个位置c进行交叉操作，生成两个新的个体，存放在newPop的第i和第i+1行。 具体地，第一行的代码将第i1个个体的前c个基因和第i2个个体的后n-c个基因拼接，生成新的个体；第二行的代码将第i2个个体的前c个基因和第i1个个体的后n-c个基因拼接，生成新的个体。最终，newPop是一个和pop维度相同的矩阵，其中第i和i+1行是新生成的两个个体，其余行和pop相同。
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无法执行赋值，因为左侧的索引与右侧的大小不兼容。 出错 crossover (line 12) newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)];

根据错误信息，您需要检查一下在这一行中的newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]语句中的左侧索引newPop(i,:)的大小是否与右侧向量[pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]的大小一致。如果不一致，您需要重新定义...

无法执行赋值，因为左侧的大小为 1×36，右侧的大小为 1×38。 出错 crossover (line 12) newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c-1:end)];

具体来说，左侧的矩阵维度为 1×36，而右侧的矩阵维度为 1×38，因此无法进行赋值。这个错误通常出现在你在尝试将一个大小不一致的矩阵赋值给另一个矩阵时。 你可以检查一下赋值语句中涉及到的变量，看看它们的维度...

位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 49)。 出错 crossover (line 12) newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; 出错 Untitled (line 51) pop = crossover(pop, nPop, pCross);

具体来说，newPop(i,:) 这个语句中的 i 取值超出了 pop 数组的范围（大于等于 size(pop,1)）。这可能是因为在代码中对 pop 数组进行了修改，导致其大小发生了变化，超出了原来的范围。 你可以检查一下在 ...

无法执行赋值，因为左侧的大小为 1×36，右侧的大小为 1×38。 出错 crossover (line 12) newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c-1:end)];如何修改

问题出在新的个体 newPop(i,:) 的长度为 36，而 [pop(i1,1:c), pop(i2,c-1:end)] 的长度为 38。可以通过修改代码来解决这个问题。一种解决方案是将 pop(i1,1:c) 和 pop(i2,c-1:end) 中的两个元素删除，然后...

function newPop = selection(pop, fit, crowd) nPop = size(pop, 1); nParent = round(nPop / 2); [~, idx] = sort(fit); parent = idx(1:nParent); [~, idx] = sort(crowd); parent = intersect(parent, idx(1:nParent)); newPop = pop(parent,:); end什么意思

这段代码是一种选择算子，用于从种群(pop)中选择父代(parent)进行遗传操作（如交叉和变异），生成新一代个体(newPop)。其中， - fit是每个个体的适应度值，适应度值高的个体在选择时有更大的概率被选择为父代。 -...

把这段代码从matlab转换为c#%交叉变换 %输入变量：pop：父代种群，pc：交叉的概率 %输出变量：newpop：交叉后的种群 function [new_pop] = crossover(pop, pc) [px,~] = size(pop); % 判断路径点数是奇数或偶数 parity = mod(px, 2); new_pop = {}; for i = 1:2:px-1 singal_now_pop = pop{i, 1}; singal_next_pop = pop{i+1, 1}; [lia, lib] = ismember(singal_now_pop, singal_next_pop); [~, n] = find(lia == 1); [~, m] = size(n); if (rand < pc) && (m >= 3) % 生成一个2-m-1之间的随机数 r = round(rand(1,1)*(m-3)) +2; crossover_index1 = n(1, r); crossover_index2 = lib(crossover_index1); new_pop{i, 1} = [singal_now_pop(1:crossover_index1), singal_next_pop(crossover_index2+1:end)]; new_pop{i+1, 1} = [singal_next_pop(1:crossover_index2), singal_now_pop(crossover_index1+1:end)]; else new_pop{i, 1} =singal_now_pop; new_pop{i+1, 1} = singal_next_pop; end if parity == 1 new_pop{px, 1} = pop{px, 1}; end end

child1.AddRange(singal_next_pop.GetRange(crossover_index2 + 1, singal_next_pop.Count - crossover_index2 - 1)); List<int> child2 = new List(singal_next_pop.GetRange(0, crossover_index2)); child2....

将以下代码转化为python：function newpop=zselect(pop,popsize,fitness) sumfit=sum(fitness); pfit=fitness./sumfit; %每个个体的选择概率 pfit=cumsum(pfit);%累积概率 index=[]; for i=1:popsize %转popsize次轮盘 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end for j=1:popsize %寻找本次生成的随机数<累积选择概率的染色体 pick=pick-pfit(j); if pick<0 index=[index j];%index和j的交集 break; end end end newpop=pop(index,:); end

以下是将给定代码转换为 Python 的结果: ... newpop = pop[index, :] return newpop 但是需要注意的是，由于代码中没有提供 pop、popsize 和 fitness 的值，因此无法确定该代码是否能够正常运行。

% 选择下一代种群 newpop = []; frontIndex = 1; while size(newpop, 1) + size(fronts{frontIndex}, 1) <= popsize % 对当前层个体按照拥挤度排序 [~, sortIndex] = sort(crowdingDist(fronts{frontIndex}), 'descend'); sortedFront = fronts{frontIndex}(sortIndex, :); newpop = [newpop; pop(sortedFront, :)]; frontIndex = frontIndex + 1; end % 处理最后一层个体 if size(newpop, 1) < popsize [~, sortIndex] = sort(crowdingDist(fronts{frontIndex}), 'descend'); sortedFront = fronts{frontIndex}(sortIndex, :); % 选择拥挤度大的个体 n = popsize - size(newpop, 1); newpop = [newpop; pop(sortedFront(1:n), :)]; end % 更新种群 pop = newpop; end这段代码如何定义为一个函数

可以将这段代码定义为一个函数，函数的输入参数为pop和popsize，输出参数为更新后的pop。 函数定义如下： matlab function pop = NSGAII_selection(pop, popsize) fronts = NSGAII_fast_non_dominated_sort...

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

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 = x.shape[1] leny = y.shape[1] lenz = z.shape[1] lenW = W.shape[1] ...

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

for i = 1:2:size(pop, 1) if rand point = randi(size(pop, 2)); newPop(i, point:end) = pop(i+1, point:end); newPop(i+1, point:end) = pop(i, point:end); end end end % 变异 function newPop = ...

pop为100×36的矩阵，npop数值是100；function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end这个代码哪里错了，怎么修改

这个代码有几个错误： 1. 在定义变量 c 时，1 应该是 +，表示将 c 后面的部分连接在 i1 的前面，即 c+1。 2. 在交叉时，应该是 i+1 ... newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end

function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1); newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)]; end end end function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end有错误吗

是的，代码中有一个错误。...这是因为我们需要将c设为一个介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数，而randi函数返回的是介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数，因此我们需要将其加1才能得到正确的结果。

pop为100×36的矩阵，npop数值是100，pCross数值是0.8；function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end 系统报错说newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)];的左侧索引与右侧的大小不兼容

具体来说，可能是由于 pop(i1, 1:c) 或 pop(i2, c:end) 的大小与 pop(i, :) 的大小不一致导致的。 你可以在运行代码时，打印出相应变量的大小，以便于调试。同时，你也可以尝试修改赋值语句，使得左右两侧的...

function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1); newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)]; end end end什么意思

具体来说，随机选择两个父代(i1和i2)和一个交叉点(c)，将它们的基因交换生成两个子代(newPop(i,:)和newPop(i+1,:))。其中，newPop(i,:)表示第i个子代，newPop(i+1,:)表示第i+1个子代。 这里的交叉操作采用了单点...

function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1); newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)]; end end end有错误吗

在第8行，应该是newPop(i+1,:)而不是newPop(i 1,:)。 此外，在第6行，应该是c = randi(size(pop,2)-1)+1;，因为randi得到的是从1到size(pop,2)-1的随机整数，而我们需要将交叉点设为从1到size(pop,2)的随机...

newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)];

这段代码是遗传算法中的交叉操作，其中pop是当前种群，i1和i2是从种群中随机选择的两个个体，c是交叉点的位置，也就是在这个位置之前的基因来自i1，之后的基因来自i2。 第一行代码将新个体的前半部分来自于i1，后...

newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)];什么意思

这段代码是在进行遗传算法中的交叉操作，其中pop是当前种群，i1和i2是两个不同的个体的索引，c是交叉点的位置。 第一行代码将i1和i2两个个体在交叉点之前的基因（即1到c-1位）和交叉点之后的基因（即c到最后一位）...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩