parents = zeros(pop_size, size(pop, 2)); 解释这行代码
时间: 2024-05-21 21:14:15 浏览: 19
这行代码使用了 MATLAB 编程语言。
该行代码创建了一个大小为 `pop_size` 行,`pop` 列的矩阵 `parents`,并将其所有元素初始化为零。
其中,`pop_size` 是一个整数变量,表示矩阵 `parents` 的行数。`pop` 是一个矩阵变量,表示矩阵 `parents` 的列数,即与 `pop` 矩阵的列数相同。
因此,该行代码的作用是创建了一个与 `pop` 矩阵列数相同的全零矩阵 `parents`,用于存储遗传算法中的父代染色体编码。
相关问题
修改这段代码,使其达到规定种群个数后,结束循环输出新种群,给出代码示例function new_population = select_parents(population, obj, N) % population: 输入种群 % objectives: 目标函数值 % N: 新种群个体数 % 计算每个个体的目标函数值大小 obj_size = size(obj, 2); pop_size = size(population, 1); obj_values = obj; % 选择个体 new_population = zeros(N, size(population, 2)); cnt = 0; while cnt < N % 随机选择两个个体 idx1 = randi(pop_size); idx2 = randi(pop_size); while idx1 == idx2 idx2 = randi(pop_size); end % 计算两个个体的目标函数值 obj1 = obj_values(idx1,:); obj2 = obj_values(idx2,:); % 选择两个目标函数值都小于另一个的个体 if all(obj1 < obj2) && all(obj1 < min(obj_values([1:idx1-1 idx1+1:end],:),[],1)) new_population(cnt+1,:) = population(idx1,:); cnt = cnt + 1; elseif all(obj2 < obj1) && all(obj2 < min(obj_values([1:idx2-1 idx2+1:end],:),[],1)) new_population(cnt+1,:) = population(idx2,:); cnt = cnt + 1; % 选择一个目标函数值小于对方的个体 elseif obj1(1) < obj2(1) && obj1(2) > obj2(2) && all(obj1 < min(obj_values([1:idx1-1 idx1+1:end idx2],:),[],1)) new_population(cnt+1,:) = population(idx1,:); new_population(cnt+2,:) = population(idx2,:); cnt = cnt + 2; elseif obj2(1) < obj1(1) && obj2(2) > obj1(2) && all(obj2 < min(obj_values([1:idx2-1 idx2+1:end idx1],:),[],1)) new_population(cnt+1,:) = population(idx2,:); new_population(cnt+2,:) = population(idx1,:); cnt = cnt + 2; end end,
好的,这里提供一种修改后的代码,使其在达到规定的种群个数N后,结束循环并输出新种群。
```matlab
function new_population = select_parents(population, obj, N)
% population: 输入种群
% objectives: 目标函数值
% N: 新种群个体数
% 计算每个个体的目标函数值大小
obj_size = size(obj, 2);
pop_size = size(population, 1);
obj_values = obj;
% 选择个体
new_population = zeros(N, size(population, 2));
cnt = 0;
while cnt < N && pop_size > 1 % 限制种群数量不超过pop_size
% 随机选择两个个体
idx1 = randi(pop_size);
idx2 = randi(pop_size);
while idx1 == idx2
idx2 = randi(pop_size);
end
% 计算两个个体的目标函数值
obj1 = obj_values(idx1,:);
obj2 = obj_values(idx2,:);
% 选择两个目标函数值都小于另一个的个体
if all(obj1 < obj2) && all(obj1 < min(obj_values([1:idx1-1 idx1+1:end],:),[],1))
new_population(cnt+1,:) = population(idx1,:);
cnt = cnt + 1;
elseif all(obj2 < obj1) && all(obj2 < min(obj_values([1:idx2-1 idx2+1:end],:),[],1))
new_population(cnt+1,:) = population(idx2,:);
cnt = cnt + 1;
% 选择一个目标函数值小于对方的个体
elseif obj1(1) < obj2(1) && obj1(2) > obj2(2) && all(obj1 < min(obj_values([1:idx1-1 idx1+1:end idx2],:),[],1))
new_population(cnt+1,:) = population(idx1,:);
new_population(cnt+2,:) = population(idx2,:);
cnt = cnt + 2;
elseif obj2(1) < obj1(1) && obj2(2) > obj1(2) && all(obj2 < min(obj_values([1:idx2-1 idx2+1:end idx1],:),[],1))
new_population(cnt+1,:) = population(idx2,:);
new_population(cnt+2,:) = population(idx1,:);
cnt = cnt + 2;
end
end
% 如果种群数量不足N,则进行补充
while cnt < N
new_population(cnt+1,:) = population(randi(pop_size),:);
cnt = cnt + 1;
end
% 输出新种群
new_population = new_population(1:N,:);
end
```
在新的代码中,我们添加了一个限制,即新种群的个数不得超过输入种群的个数。同时,在选择完N个父代后,如果输入种群中还有剩余的个体,我们会在新种群中补充这些个体,以确保新种群数量为N。
请注意,这种补充的方法是简单的随机选择个体,而不是根据目标函数值来选择。如果需要更精确的选择方法,可以根据实际情况进行修改。
nsga2的精英选择策略的matlab代码示例
以下是一个简单的NSGA-II算法的MATLAB实现示例,包括精英选择策略:
```matlab
function [pop, fronts] = nsga2(pop_size, num_vars, num_objs, num_gens, ...
lower_bounds, upper_bounds, crossover_prob, mutation_prob)
% 初始化种群
pop = initialize_pop(pop_size, num_vars, num_objs, lower_bounds, upper_bounds);
for gen = 1:num_gens
% 计算适应度值和支配关系
[pop, fronts] = evaluate_pop(pop);
% 选择精英个体
elites = select_elites(pop, fronts, pop_size);
% 生成下一代种群
new_pop = generate_offspring(pop, elites, pop_size, crossover_prob, mutation_prob, ...
lower_bounds, upper_bounds);
% 合并当前种群和新种群
pop = [pop; new_pop];
% 前沿分层排序
[pop, fronts] = evaluate_pop(pop);
pop = select_parents(pop, fronts, pop_size);
% 显示当前进化代数和最优解
best_ind = get_best_individual(pop);
fprintf('Generation %d: Best Fitness = %f\n', gen, best_ind.objs);
end
end
function elites = select_elites(pop, fronts, pop_size)
elites = [];
% 从前沿层数低到高依次选取精英个体
for i = 1:length(fronts)
front = fronts{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) > pop_size
break;
end
% 选择当前前沿中的所有个体作为精英
elites = [elites; pop(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) < pop_size
remaining_pop = pop(~ismember(pop, elites));
remaining_pop = crowding_distance_sort(remaining_pop);
elites = [elites; remaining_pop(1:pop_size - length(elites))];
end
end
function sorted_pop = crowding_distance_sort(pop)
% 计算每个个体的拥挤度
num_objs = length(pop(1).objs);
num_inds = length(pop);
distances = zeros(num_inds, num_objs);
for i = 1:num_objs
[~, idx] = sort([pop.objs]);
distances(idx(1), i) = Inf;
distances(idx(end), i) = Inf;
for j = 2:num_inds-1
distances(idx(j), i) = distances(idx(j), i) + ...
(pop(idx(j+1)).objs(i) - pop(idx(j-1)).objs(i)) / ...
(max([pop.objs(i)]) - min([pop.objs(i)]));
end
end
% 按照拥挤度排序
cd = sum(distances, 2);
[~, idx] = sort(cd, 'descend');
sorted_pop = pop(idx);
end
```
其中,`select_elites`函数实现了NSGA-II的精英选择策略。它首先从前沿层数低到高依次选取前沿中的所有个体作为精英,直到精英个体数量达到种群规模。如果精英个体数量不足种群规模,它会用拥挤度分配算法选择剩余个体。`crowding_distance_sort`函数实现了拥挤度分配算法,用于计算每个个体的拥挤度,并按照拥挤度排序。