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
时间: 2024-01-25 19:01:57 浏览: 35
这个错误通常是因为 `fronts` 这个 cell 数组的某个元素是一个空数组,导致 `sortIndex` 排序后的索引超过了空数组的索引范围,需要在函数中添加一些判断来避免这种情况发生。
你可以在第 6 行添加以下代码来判断当前 front 是否为空:
```matlab
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{frontIndex})
[~, sortIndex] = sort(crowdingDist(fronts{frontIndex}), 'descend');
sortedFront = fronts{frontIndex}(sortIndex, :);
n = population_size - size(newpop, 1);
newpop = [newpop; population(sortedFront(1:n), :)];
end
```
这样就可以避免出现空数组的问题了。
相关问题
这段代码:% 选择父代个体 parent =select_parents(population, population_size,F,crowding_distance);其中:select_parents函数的代码为: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,在此之后如何利用代码运行结果进行交叉及变异操作
在选择出父代个体后,可以利用遗传算法的交叉(crossover)和变异(mutation)操作来生成下一代个体。具体步骤如下:
1. 进行交叉操作,生成子代。可以采用单点交叉、多点交叉、均匀交叉等不同的交叉方式。交叉操作的目的是通过组合不同的个体基因,生成新的个体,增加种群的多样性。
2. 进行变异操作,对子代进行随机变异。变异操作的目的是为了破坏个体中的局部优化,增加种群的多样性,以便更好地搜索全局最优解。
3. 将子代与父代合并,形成下一代种群。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
function new_population = genetic_algorithm(population, population_size, crossover_rate, mutation_rate)
F = fast_non_dominated_sort(population);
crowding_distance = crowding_distance_assignment(population, F);
parents = select_parents(population, population_size, F, crowding_distance);
% 交叉操作
for i = 1 : 2 : population_size
if rand() < crossover_rate
% 随机选择两个父代个体进行交叉
parent1 = parents(i, :);
parent2 = parents(i+1, :);
% 进行单点交叉
[child1, child2] = single_point_crossover(parent1, parent2);
% 将子代加入新种群中
new_population(i, :) = child1;
new_population(i+1, :) = child2;
else
% 如果不进行交叉,则直接将父代个体加入新种群中
new_population(i, :) = parents(i, :);
new_population(i+1, :) = parents(i+1, :);
end
end
% 变异操作
for i = 1 : population_size
if rand() < mutation_rate
% 对个体进行随机变异
mutated_individual = mutation(new_population(i, :));
% 将变异后的个体加入新种群中
new_population(i, :) = mutated_individual;
end
end
end
```
需要注意的是,交叉和变异的具体实现方式要根据具体问题而定。在这个示例代码中,我们采用了单点交叉和随机变异。
nsga2代码中% 选择父代个体 parent =select_parents(population, population_size,F,crowding_distance); % 执行交叉操作 children = crossover(population_size, parents, crossover_rate);在此之后的变异操作的代码示例
下面是变异操作的代码示例:
```
mutation_rate = 1/population_size; % 变异率
for i=1:population_size
if rand() < mutation_rate
% 对第i个个体进行变异操作
mutated_child = mutate(children(i), mutation_rate);
children(i) = mutated_child; % 将变异后的个体替换原来的个体
end
end
```
其中,`mutation_rate` 表示每个个体发生变异的概率,这里将其设置为总体大小的倒数。然后对每个个体进行判断,如果随机生成的值小于变异率,就对该个体进行变异操作,得到变异后的个体 `mutated_child`。最后将变异后的个体替换原来的个体。`mutate` 函数可以根据具体问题而定,实现不同的变异操作。
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