function fx = fitness(x,G) S = [1 1]; % 新地图的起点 E = size(G); % 新地图的终点 route = [S(1) x E(1)]; dim = length(route); nB = 0; % 粒子路径是否经过障碍的数目 for j = 2 : dim-1 if G(route(j),j) == 1 nB = nB + 1; end end if nB == 0 % path=generateContinuousRoute(route,G); % 中点邻域搜索 path=shortenRoute(path); fx = 0; for i = 1:size(path,1)-1 fx = fx + sqrt((path(i+1,1)-path(i,1))^2 + (path(i+1,1)-path(i,1))^2); end else fx = E(1)*E(2) * nB; end

这个函数是用来计算粒子的适应度值，其中x是粒子的决策变量，G是地图。函数的输出是粒子的适应度值fx。

函数首先根据x生成一个新的路径route，并将起点和终点设置为S和E。然后，函数计算路径中经过的障碍的数目nB。如果nB为0，则表示路径没有经过障碍，可以使用中点邻域搜索和路径简化算法来进一步优化路径，并计算路径的长度作为适应度值fx。如果nB不为0，则表示路径经过了障碍，将适应度值fx设置为一个较大的值。

需要注意的是，该函数中的generateContinuousRoute和shortenRoute函数是用来进行路径优化的，具体实现和作用可以看这两个函数的说明。函数中计算路径长度的方法是通过计算路径中相邻节点之间的欧几里得距离来实现的。

相关问题

function x = LocalSearch(x,Xmax,G) dim = length(x); fx = fitness(x,G); for i = 1:dim newx = x; newx(i) = randi(Xmax); newfx = fitness(newx,G); if newfx < fx x = newx; fx = newfx; end end

这个函数是用来进行局部搜索的，其中x是初始解，Xmax是决策变量的取值范围，G是目标函数。函数的输出是搜索后得到的最优解x。

函数先计算初始解x的适应度值fx，然后对x中的每个决策变量进行操作。在每次循环中，函数生成一个新的解newx，其中第i个决策变量的值是在[1,Xmax]区间内随机生成的。然后计算新解newx的适应度值newfx。如果新解的适应度值比初始解的适应度值更优，则将新解更新为当前的最优解x，并更新适应度值fx。最后返回最优解x。

需要注意的是，这个函数只进行了一次局部搜索，如果需要更好的解，可以将函数多次调用。另外，该函数只适用于解空间为整数的情况，如果解空间为实数，则需要使用其他方法进行局部搜索。

function fx=funx(x) fx=x-[sin(x)/x] end

这是一个MATLAB函数，用来计算数学式子x-sin(x)/x的值。具体的实现步骤如下：

1. 打开MATLAB软件，创建一个新的.m文件；
2. 在文件中输入以下代码：

function fx = funx(x)
fx = x - (sin(x)/x);
end

这个函数的名字是funx，输入参数是x，输出参数是fx。函数体内部实现了x-sin(x)/x的计算，并将结果赋值给fx；
3. 保存文件，并在MATLAB命令窗口中输入以下命令，调用函数计算x=1时的值：

funx(1)

这个命令会调用funx函数，传入参数x=1，并计算x-sin(x)/x的值。输出结果为：

ans = 
    0.1585

这就是x=1时的计算结果。

需要注意的是，当x等于0时，数学式子x-sin(x)/x的值并不存在，因此在实际应用中需要对输入值进行检查和限制。