将下面MATLAB代码转换成python代码 %% 基于logistic映射的种群初始化子函数 function Positions=logisticInitialization(popsize,dim,ub,lb) %input:popsize 种群数量 % dim 变量维度 % ub 变量上限 % lb 变量下限 %return:Positions 生成的初始种群位置 %初始化位置0数组 Positions=zeros(popsize,dim); %对每个个体,混沌映射产生位置 for i = 1:popsize value = Logistic(dim); %混沌映射序列 Positions(i,:)=value.*(ub-lb)+lb; %位置越界限制 Positions(i,:)=min(Positions(i,:),ub); %上界调整 Positions(i,:)=max(Positions(i,:),lb); %下界调整 end end %混沌映射子函数 function sequence=Logistic(n) %input:n 混沌序列长度 %return:value 生成的混沌序列 %初始化数组 sequence=zeros(1,n); sequence(1)=rand; %序列起点 %x0不为(0,0.25,0.5,0.75,1) while max(sequence(1)==[0 0.25 0.5 0.75 1])==1 sequence(1)=rand; end mu =3.8 ;%参数mu范围(0,4) for i=1:n-1 sequence(i+1)=mu*sequence(i)*(1-sequence(i)); end end

时间: 2023-09-13 10:06:19 浏览: 49
Here's the Python code equivalent to the given MATLAB code: ```python import numpy as np def logisticInitialization(popsize, dim, ub, lb): # popsize: population size # dim: dimension of the variables # ub: upper bound of the variables # lb: lower bound of the variables # Returns: positions - the generated initial population # Initializing the positions array with zeros positions = np.zeros((popsize, dim)) # Generating position for each individual using chaotic Logistic mapping for i in range(popsize): value = Logistic(dim) positions[i,:] = value * (ub - lb) + lb # Position boundary constraint positions[i,:] = np.minimum(positions[i,:], ub) # upper bound adjustment positions[i,:] = np.maximum(positions[i,:], lb) # lower bound adjustment return positions def Logistic(n): # n: length of the chaotic sequence # Returns: sequence - the generated chaotic sequence # Initializing the sequence array with zeros sequence = np.zeros(n) # Setting the initial point of the sequence sequence[0] = np.random.rand() # Checking if the initial point is not in (0, 0.25, 0.5, 0.75, 1) while sequence[0] in [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]: sequence[0] = np.random.rand() # Parameter mu range is (0, 4) mu = 3.8 # Generating the chaotic sequence using Logistic mapping for i in range(n-1): sequence[i+1] = mu * sequence[i] * (1 - sequence[i]) return sequence ```

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