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

时间: 2023-06-14 22:03:01 浏览: 167
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nim-pop3：Nim POP3模块

这是一个基因交叉的函数，用于遗传算法中的种群更新。具体来说，它接受一个种群(pop)、种群大小(nPop)和交叉概率(pCross)作为输入，返回一个新的种群(newPop)。 这个函数的实现逻辑是，对于每一对父代(individual)，以一定的概率(pCross)进行交叉操作。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交叉的方式：将i1的前c个基因和i2的后面的基因拼接在一起，生成第一个子代；将i2的前c个基因和i1的后面的基因拼接在一起，生成第二个子代。
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交叉newpop=crossover(newpop,pc,k) objvalue=calobjvalue(newpop,i) ％ 变异newpop=mutation(newpop,pm) objvalue=calobjvalue(newpop,i) ％ 5.求出群体中适应值最大的个体及其适应值 6.迭代停止判断。
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基于NSGAII的多目标优化算法matlab仿真+仿真录像

1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：多目标优化 3.内容：基于NSGAII的多目标优化算法matlab仿真+仿真录像 4.适合人群：本，硕等教研学习使用

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；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

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)]; ...

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。 -...

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 ...

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

if pick < pfit[j]: # 寻找随机数小于累积选择概率的染色体 index.append(j) # index和j的交集 break 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 ...

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<int>(singal_next_pop.GetRange(0, crossover_index2)); ...

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）...

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

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...

% 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

while size(newpop, 1) + size(fronts{frontIndex}, 1) <= popsize [~, sortIndex] = sort(crowdingDist(fronts{frontIndex}), 'descend'); sortedFront = fronts{frontIndex}(sortIndex, :); newpop = [newpop;...

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] ...

newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)];有错误吗，怎么改

newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; 这样就可以正确地将pop中i1和i2位置的染色体进行交叉，生成两个新的染色体并分别放入newPop中。注意，两个新染色体的位置应为i和i+1。

这段代码function parent =select_parents(population, population_size,F,crowding_distance) fronts = F; crowdingDist = crowding_distance; newpop = []; frontIndex = 1; while size(newpop, 1) + size(fronts{frontIndex}, 1) <= population_size [~, sortIndex] = sort(crowdingDist(fronts{frontIndex}), 'descend'); sortedFront = fronts{frontIndex}(sortIndex, :); newpop = [newpop; population(sortedFront, :)]; frontIndex = frontIndex + 1; end if size(newpop, 1) < popsize [~, sortIndex] = sort(crowdingDist(fronts{frontIndex}), 'descend'); sortedFront = fronts{frontIndex}(sortIndex, :); n = population_size - size(newpop, 1); newpop = [newpop; population(sortedFront(1:n), :)]; end parents = newpop; end报错为：Index in position 1 exceeds array bounds. Index must not exceed 1. 出错 select_parents (第 8 行) sortedFront = fronts{frontIndex}(sortIndex, :);如何修改

while size(newpop, 1) + size(fronts{frontIndex}, 1) <= population_size && ~isempty(fronts{frontIndex}) 然后在第 11 行添加以下代码来判断最后一个 front 是否为空： matlab if ~isempty(fronts{...

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...

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...
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