% 输出每个人的任务分配 for i = 1:person_num fprintf('第%d个人的任务分配：\n', i); disp(find(assignment_matrix(:, i))); end

如果您想将输出的任务编号写入表格中，您可以将其输出到一个CSV文件中。可以使用MATLAB的csvwrite命令将数据写入到CSV文件中。以下是一个示例代码，可以将每个人的任务分配写入到名为“assignment.csv”的CSV文件中。

% 定义CSV文件名
filename = 'assignment.csv';

% 打开CSV文件进行写入
fid = fopen(filename, 'w');

% 循环遍历每个人的任务分配
for i = 1:person_num
    % 获取当前人的任务编号
    task_ids = find(assignment_matrix(:, i));
    
    % 将任务编号转换为字符串
    task_ids_str = sprintf('%d,', task_ids);
    task_ids_str = task_ids_str(1:end-1); % 去除最后一个逗号
    
    % 将任务编号写入到CSV文件中
    fprintf(fid, 'Person %d,%s\n', i, task_ids_str);
end

% 关闭CSV文件
fclose(fid);

% 输出写入完成的消息
fprintf('任务分配已写入到文件 %s 中。\n', filename);

请注意，上述代码中的“assignment_matrix”是您自己定义的一个变量，用于存储任务分配结果的矩阵。在使用上述代码之前，请确保您已经定义了此变量，并已经将任务分配结果存储在其中。

相关问题

逐句解释下列代码： %% 蛙跳算法全局参数设置 FROG_NUM=20; % 青蛙种群的个体数目 GROUP_NUM = 4; % 青蛙种群的分组个数 FROG_IN_GROUP = 5; % 组内青蛙个数 MAX_ITERATION_NUM = 1000; % 最大迭代次数 CHARACTER_NUM = length(traind(1,:)); % 初始特征集的总维度 % SUBCHARACTER_NUM = 5; % REPET_NUM = 100; # 重复次数，如果加上这个参数，将停止条件增加为结果重复REPET_NUM停止迭代 tic; %% 蛙跳算法初始化 %---------init------------% for i=1:FROG_NUM a=randperm(CHARACTER_NUM); allfrog(i).pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); allfrog(i).eva=evaluation(traind,label,allfrog(i).pos); end %----------sort-----------% [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); %% 迭代寻优 count=1; iter=1; eva = []; while iter<MAX_ITERATION_NUM+1 % while count<REPET_NUM %----------group----------% k=1; for j=1:FROG_IN_GROUP for i=1:GROUP_NUM grouped(i,j)=allfrog(index(k)); k=k+1; end end %---------find_max--------% global_max=allfrog(index(1)); for i=1:GROUP_NUM max_in_group(i)=grouped(i,1); min_in_group(i)=grouped(i,FROG_IN_GROUP); end %----------update------------% for i=1:GROUP_NUM frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,max_in_group(i).pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,global_max.pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else a=randperm(CHARACTER_NUM); frogtemp.pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; end end end %--------------混洗---------------% k=1; for i=1:FROG_IN_GROUP for j=1:GROUP_NUM allfrog(k)=grouped(j,i); k=k+1; end end eva = [eva global_max.eva]; iter=iter+1; [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); global_max_new=allfrog(index(1)); if global_max_new.eva>global_max.eva count=0; else count=count+1; end % end end % fprintf('iteration:%d\n',iter); % global_max=allfrog(index(1)); % fprintf('global_max.eva:%f\n',global_max.eva); % fprintf('global_max.pos:'); % fprintf('%d\t',global_max.pos); % fprintf('\n'); t = toc; end

这是一段 MATLAB 代码，实现了蛙跳算法。以下是每行代码的解释：

- FROG_NUM=20;：定义青蛙种群的个体数目为20。
- GROUP_NUM = 4;：定义青蛙种群的分组个数为4。
- FROG_IN_GROUP = 5;：定义每个分组中的青蛙个数为5。
- MAX_ITERATION_NUM = 1000;：定义最大迭代次数为1000。
- CHARACTER_NUM = length(traind(1,:));：计算初始特征集的总维度。
- tic;：开始计时。
- for i=1:FROG_NUM：对种群中的每个青蛙进行循环。
- a=randperm(CHARACTER_NUM);：生成随机排列，代表青蛙的特征集。
- allfrog(i).pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM);：将青蛙的特征集的前5个特征作为该青蛙的特征集。
- allfrog(i).eva=evaluation(traind,label,allfrog(i).pos);：计算该青蛙的适应度值。
- [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend');：根据适应度值对所有青蛙进行排序。
- while iter<MAX_ITERATION_NUM+1：进行迭代，直到达到最大迭代次数。
- for j=1:FROG_IN_GROUP for i=1:GROUP_NUM grouped(i,j)=allfrog(index(k)); k=k+1; end end：将青蛙分组，每个分组里有5只青蛙，共4个分组。
- global_max=allfrog(index(1));：将适应度值最高的青蛙作为全局最优解。
- for i=1:GROUP_NUM max_in_group(i)=grouped(i,1); min_in_group(i)=grouped(i,FROG_IN_GROUP); end：找到每个分组中适应度值最高的青蛙和适应度值最低的青蛙。
- frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,max_in_group(i).pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos);：对于每个分组中的适应度值最低的青蛙，将其特征集更新为该分组中适应度值最高的青蛙的特征集，并重新计算其适应度值。
- if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp;：如果更新后的适应度值大于原来的适应度值，则将该青蛙替换为更新后的青蛙。
- else frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,global_max.pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos);：如果更新后的适应度值小于等于原来的适应度值，则将该青蛙的特征集更新为全局最优解的特征集，并重新计算其适应度值。
- if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else a=randperm(CHARACTER_NUM); frogtemp.pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; end：如果更新后的适应度值仍然小于等于原来的适应度值，则随机生成一个新的特征集，并重新计算其适应度值。
- for i=1:FROG_IN_GROUP for j=1:GROUP_NUM allfrog(k)=grouped(j,i); k=k+1; end end：将每个分组中的青蛙重新混洗。
- eva = [eva global_max.eva]; iter=iter+1; [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); global_max_new=allfrog(index(1));：将全局最优解的适应度值添加到eva数组中，并更新全局最优解。
- if global_max_new.eva>global_max.eva count=0; else count=count+1; end：如果新的全局最优解的适应度值大于原来的全局最优解的适应度值，则将count重置为0；否则将count加1。
- t = toc;：计算程序的运行时间。
- end：结束while循环。

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

以下是添加噪声后的修改代码：

clear all; close all; clc;
tic
bits_options = [0,1,2];
noise_option = 1;
b = 4;
NT = 2;
SNRdBs =[0:2:20];
sq05=sqrt(0.5);
nobe_target = 500;
BER_target = 1e-3;
raw_bit_len = 2592-6;
interleaving_num = 72;
deinterleaving_num = 72;
N_frame = 1e8;

for i_bits=1:length(bits_options)
bits_option=bits_options(i_bits);
BER=zeros(size(SNRdBs));

for i_SNR=1:length(SNRdBs)
sig_power=NT;
SNRdB=SNRdBs(i_SNR);
sigma2=sig_power*10^(-SNRdB/10)+noise_option;
sigma1=sqrt(sigma2/2);
nobe = 0;
Viterbi_init

for i_frame=1:1:N_frame
switch (bits_option)
case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len);
case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len);
case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]);
end
encoding_bits = convolution_encoder(bits);

interleaved=[];
for i=1:interleaving_num
interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])];
end

temp_bit =[];
for tx_time=1:648
tx_bits=interleaved(1:8);
interleaved(1:8)=[];

QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2);

x(1,1) = QAM16_symbol(1);
x(2,1) = QAM16_symbol(2);

if rem(tx_time-1,81)==0
H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2));
end

y = H*x;

if noise_option==1
noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1));
y = y + noise;
end

W = inv(H'*H+sigma2*diag(ones(1,2)))*H';
X_tilde = W*y;

X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2);

temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)];
end

deinterleaved=[];
for i=1:deinterleaving_num
deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])];
end

received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved);

for EC_dummy=1:1:raw_bit_len,
if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy),
nobe=nobe+1;
end
if nobe>=nobe_target,
break;
end
end

if (nobe>=nobe_target)
break;
end
end
BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);
fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR));
end
figure;
semilogy(SNRdBs,BER);
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER');
title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]);
grid on;
end