fit = zeros(popnum,1); pop = zeros(popnum,poplength); for k=1:popnum c = randperm(tasknum); %随机产生一个分配序列 pop(k,:) = c; fit(k) = fitness(c,caldata); end % [rawfit,rawCar,rawcarnum] = fitness(pop(fit==min(fit),:),caldata); % figure % for i = 1:tasknum+1 % if i == 1 % plot(local_data(i,1),local_data(i,2),'rp'); % text(local_data(i,1),local_data(i,2),'配送点'); % hold on % else % plot(local_data(i,1),local_data(i,2),'ko'); % text(local_data(i,1),local_data(i,2),num2str(i)); % hold on % end % end % colorkey = {'r-','g-','b-','c-','k-','m-','r-','g-','b-','c-','k-','m-'}; % for i = 1:rawcarnum % path = rawCar{i,1}+1; % plot(local_data(path,1),local_data(path,2),colorkey{i}); % hold on % end的伪代码
时间: 2023-09-12 14:13:38 浏览: 56
这段代码是遗传算法中的一部分,用于产生一个随机的种群并计算每个个体的适应度。具体来说,该代码首先创建了一个大小为popnum x poplength的零矩阵pop,用于存储popnum个poplength长度的个体。然后,对于每个个体,它随机生成一个长度为tasknum的序列c,表示任务分配的顺序,并将这个序列赋值给pop的第k行。接下来,代码计算每个个体的适应度,即fitness(c,caldata),并将结果存储在fit的第k个元素中。最后,该代码返回一个pop和相应的适应度值fit。
在注释部分,该代码绘制了每个任务点的位置,并且根据遗传算法得到的最优路径信息绘制了车辆的行驶路径。
相关问题
Sum = np.zeros((1, N))
`np.zeros((1, N))`是一个NumPy函数,用于创建一个形状为`(1, N)`的全零数组。这个数组有1行和N列。
下面是一个示例:
```python
import numpy as np
N = 5
Sum = np.zeros((1, N))
print(Sum)
```
输出结果为:
```
[[0. 0. 0. 0. 0.]]
```
在这个例子中,`np.zeros((1, N))`创建了一个形状为`(1, 5)`的全零数组。这个数组有1行和5列,每个元素都是0.0。
delte=np.zeros((8760,1))
这段代码使用了 NumPy 库中的 zeros 函数来创建一个形状为 (8760, 1) 的全零数组。具体来说,zeros 函数接受一个表示数组形状的元组作为参数,并返回一个填充了零的数组。
在这个示例中,通过传入元组 (8760, 1),我们创建了一个包含 8760 行和 1 列的二维数组。每个元素都被初始化为零。你可以将这个数组存储在变量 delete 中,以便后续使用。
以下是示例代码:
```python
import numpy as np
delete = np.zeros((8760, 1))
```
现在,变量 delete 中将存储一个形状为 (8760, 1) 的全零数组。你可以根据自己的需求对其进行操作和使用。