function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(1,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end输出参数太多

时间: 2023-09-30 15:11:33 浏览: 51
这段代码的目的是计算给定染色体的长度。参数D是一个距离矩阵,表示个节点之间的距离。参数Chrom是一个二维矩阵,表示多个色体。 代码首先获取Chrom的行数IND,并创建一个大小为NIND的全零列向量来存储路径长度。 然后,通过循环遍历每个染色体。对于每个染色体,将其第一行与当前行连接起来,得到一个包含所有节点的路径p。然后,通过另一个循环遍历路径p上相邻节点之间的距离,并将它们累加到变量dis中。 最后,将计算得到的路径长度dis赋值给len的第i个元素,即len(i,1)。 由于代码中只有一个输出参数len,所以输出参数太多的情况应该是不存在的。如果出现了这样的情况,可能是其他地方产生了错误。你可以检查一下调用这个函数时是否正确传递了参数,并且确认没有其他地方对len进行了赋值操作。
相关问题

function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(1,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end 错误使用 Pathlength 输出参数太多。

这段代码看起来没有明显的问题,不会导致输出参数太多的错误。可能是在调用函数`Path`时出现了问题。 请确保在调用`Pathlength函数时,只使用了输出参数来接收结果。例如: matlab result = Pathlength(D, Chrom); ``` 如果你仍然遇到输出参数太多的错误,请检查一下是否在其他地方对`Pathlength`函数进行了修改或者是否有其他地方也定义了同名的函数。

function Pathlength(D,Chrom) NIND=size(Chrom,1); len= zeros(NIND,1); for i=1:NIND p= [Chrom(i,:) ,Chrom(i,1)]; dis=0; for j=1:length(p)-1 dis=dis+D(p(j),p(j+1)); end len(i,1)=dis; end这段代码存在什么问题

这段代码存在一个问题,即在计算路径长度时没有考虑到起点和终点之间的距离。在循环中,将每个染色体的路径首尾相连后,计算路径长度时只考虑了染色体上相邻节点之间的距离,而没有考虑到首尾节点之间的距离。 为了修正这个问题,你可以在计算路径长度前,将起点添加到路径的末尾。修改后的代码如下所示: ```matlab function len = Pathlength(D, Chrom) NIND = size(Chrom, 1); len = zeros(NIND, 1); for i = 1:NIND p = [Chrom(i, :), Chrom(i, 1)]; % 将起点添加到路径末尾 dis = 0; for j = 1:length(p) - 1 dis = dis + D(p(j), p(j+1)); end len(i, 1) = dis; end ``` 这样修改后,计算路径长度时会将起点和终点之间的距离考虑在内。
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请在不影响结果的条件下改变代码的样子:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation:"+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

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