将以下代码转换为python:for gen=2:maxgen %选择操作 GApop1=zselect(GApop0,popsize,fitness1); %交叉操作 GApop1=zcross(GApop1,popsize,pc1,pc2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,gen,maxgen); %变异操作 GApop1=zmutate(GApop1,popsize,pm1,pm2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,gen,maxgen,LCR,ECR,MCR,FC,ICR); for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop1(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop1(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2M+3),a(j,2M+4:2M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1)>maxT fitness(j)=10^100;%fitness(j)exp(10^(a(j,1)-maxT)); end end %%%%%%%%灾变算子 if elitefit(gen,:)==elitefit(gen-1,:) Ca=Ca-1; else Ca=10; %重新灾变倒计时 end if Ca==0 %发生灾变 for c=1:0.1popsize GApop1(c,:)=GApop1(randpopsize,:); end for c=1:0.9popsize GApop1(c+1,:)=zcode(M,N); end %重新计算适应度值 for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop1(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop1(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2M+3),a(j,2M+4:2M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1)>maxT fitness(j)=10^100;%fitness(j)*exp(10^(a(j,1)-maxT)); end end end %%%%%%%%

时间: 2023-08-16 21:05:10 浏览: 285
``` for gen in range(2, maxgen): GApop1 = zselect(GApop0, popsize, fitness1) # 选择操作 GApop1 = zcross(GApop1, popsize, pc1, pc2, fitness1, M, N, Tn0, Tn1, Q, ST0, maxT, gen, maxgen) # 交叉操作 GApop1 = zmutate(GApop1, popsize, pm1, pm2, fitness1, M, N, Tn0, Tn1, Q, ST0, maxT, gen, maxgen, LCR, ECR, MCR, FC, ICR) # 变异操作 for j in range(popsize): a[j,:] = ztime(GApop1[j,:], M, N, Tn0, Tn1, Q, ST0) fitness[j,0] = zcost(GApop1[j,:], M, N, a[j,0], a[j,1:2*M+3], a[j,2*M+4:2*M+2+N], LCR, ECR, MCR, FC, ICR, Q) for j in range(popsize): if a[j,0] > maxT: fitness[j,0] = 10**100 #fitness[j]*exp(10**(a[j,0]-maxT)) if np.array_equal(elitefit[gen,:], elitefit[gen-1,:]): Ca = Ca-1 else: Ca = 10 #重新灾变倒计时 if Ca == 0: #发生灾变 for c in range(1, int(0.1*popsize)+1): GApop1[c-1,:] = GApop1[np.random.randint(0, popsize),:] for c in range(int(0.1*popsize)+1, popsize): GApop1[c,:] = zcode(M, N) for j in range(popsize): a[j,:] = ztime(GApop1[j,:], M, N, Tn0, Tn1, Q, ST0) fitness[j,0] = zcost(GApop1[j,:], M, N, a[j,0], a[j,1:2*M+3], a[j,2*M+4:2*M+2+N], LCR, ECR, MCR, FC, ICR, Q) for j in range(popsize): if a[j,0] > maxT: fitness[j,0] = 10**100 #fitness[j]*exp(10**(a[j,0]-maxT)) ```
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下面这个代码报错了,应该怎么改: %%Matlab Genetic Algorithm for Sin Prediction clear; clc; %population size Npop=50; %create the population Pop=rand(Npop,1)*2*pi; %define fitness fit=@(x) sin(x); %fitness score score=fit(Pop); %maximum number of generations maxgen=100; %weights w=0.7; %probability p_crossover=0.9; p_mutation=0.2; %loop for number of generations for gen=1:maxgen %ranking %rank the population in descending order [~,rank]=sort(score); %rank the population in ascending order rank=flipud(rank); %normalised rank NormalisedRank=rank/sum(rank); %selection %cumulative sum of the normalised rank cumulativeSum=cumsum(NormalisedRank); %randomly select the two parents %from the populations based on their %normalised rank randnum=rand; parent1=find(cumulativeSum>randnum,1); randnum=rand; parent2=find(cumulativeSum>randnum,1); %crossover %randomly select the crossover point pc=randi([1 Npop-1]); %create the offsprings offspring1=[Pop(parent1,1:pc) Pop(parent2,pc+1:end)]; offspring2=[Pop(parent2,1:pc) Pop(parent1,pc+1:end)]; %perform crossover with a probability if(rand<p_crossover) Pop=[Pop; offspring1; offspring2]; end %mutation %randomly select the point of mutation pm=randi([1 Npop]); %mutate the value under the chosen point Pop(pm)=rand*2*pi; %perform mutation with a probability if (rand<p_mutation) Pop(pm)=rand*2*pi; end %evaluate new population score=fit(Pop); %elitism %sort the population in ascending order %of their fitness score [score,rank]=sort(score); elite=Pop(rank(1),:); Pop(rank(Npop),:)=elite; %replace old population Pop=Pop(1:Npop,:); end %print the best solution disp('Best Solution: '); disp(elite);

%%%%遗传算法求解TSP问题%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc clear close all load cityposition1.mat X=cityposition1; %城市位置坐标 D=Distance(X); %生成距离矩阵 N=size(X,1); %城市个数 %% %遗传参数 NIND=100; %种群大小 MAXGEN=200; %最大遗传代数 Pc=0.9; %交叉概率 Pm=0.05; %变异概率 GGAP=0.9; %代沟 %% %初始化种群 Chrom=InitPop(NIND,N); %% %画出随机解的路径图 DrawPath(Chrom(1,:),X) pause(0.1) %% %输出随机解的路径和总距离 disp('初始种群中的一个随机值:') Outputpath(Chrom(1,:)); Rlength=Pathlength(D,Chrom(1,:)); disp(['总距离:',num2str(Rlength)]); disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') %% %优化 gen=0; figure; hold on; box on; xlim([0,MAXGEN]) title('优化过程') xlabel('代数') ylabel('最优值') ObjV=Pathlength(D,Chrom); PreObjV=min(ObjV); while gen<MAXGEN %%计算适应度 ObjV=Pathlength(D,Chrom); line([gen-1,gen],[PreObjV,min(ObjV)]); pause(0.0001) PreObjV=min(ObjV); FitnV=Fitness(ObjV); %%选择 SelCh=Select1(Chrom,FitnV); %%交叉 SelCh=Recombin(SelCh,Pc); %%变异 SelCh=Mutate(SelCh,Pm); %%逆转 SelCh=Reverse(SelCh,D); %%重新插入子代的新种群 Chrom=Reins(Chrom,SelCh,ObjV); %%更新迭代次数 gen=gen+1; end ObjV=Pathlength(D,Chrom); [minObjV,minTnd]=min(ObjV); DrawPath(Chrom(minTnd(1),:),X) %%输出最优解的路径和总距离 disp('最优解:') p=Outputpath(Chrom(minTnd(1),:)); disp(['总距离:',num2str(ObjV(minTnd(1)))]); disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')

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