function dom_vector = checkDomination(fitness) Np = size(fitness,1); dom_vector = zeros(Np,1); all_perm = nchoosek(1:Np,2); % Possible permutations 可能的排列 all_perm = [all_perm; [all_perm(:,2) all_perm(:,1)]]; d = dominates(fitness(all_perm(:,1),:),fitness(all_perm(:,2),:)); dominated_particles = unique(all_perm(d==1,2)); dom_vector(dominated_particles) = 1; end
时间: 2024-04-20 16:24:32 浏览: 21
这段代码是一个用于检查支配关系(domination)的函数实现,下面是代码的解释:
1. 首先,获取输入参数 fitness 的行数 Np,也就是个体的数量。
2. 创建一个大小为 Np 的零向量 dom_vector,用于标记被支配的个体。
3. 使用 nchoosek 函数生成了一个包含所有可能排列的矩阵 all_perm,其中每一行表示一对个体的索引。
4. 为了考虑支配关系的双向性,将 all_perm 复制一份,并交换每一对个体的索引,得到一个扩展的 all_perm。
5. 调用 dominates 函数,将 all_perm 中的第一列对应的个体与第二列对应的个体的适应度值传入。dominates 函数用于判断一个个体是否支配另一个个体。
6. 根据 dominates 函数的返回值 d,找到所有被支配的个体的索引,并使用 unique 函数去除重复的索引。
7. 将被支配的个体在 dom_vector 中对应位置设置为 1,表示这些个体被其他个体所支配。
综上所述,该函数通过比较个体间的适应度值来确定支配关系,并将被支配的个体在 dom_vector 中标记为 1。这可以用于多目标优化问题中的非支配排序和粒子群优化等算法。
相关问题
new_lattice = np.zeros(n)
`new_lattice = np.zeros(n)`是一个使用NumPy库创建长度为n的一维数组(也可以称为向量)的代码。该数组的所有元素都被初始化为0。
在这段代码中,`np.zeros(n)`函数会返回一个由n个0组成的数组。然后,将返回的数组赋值给变量`new_lattice`,这样`new_lattice`就成为了一个长度为n的数组,并且所有元素都是0。
相关问题:
1. NumPy是什么?
2. 如何创建一个指定长度的一维数组?
3. 除了np.zeros(),还有哪些创建数组的函数?
免疫遗传算法优化 def immune_genetic_algorithm(population_size, chromosome_length, max_generations): population = np.random.uniform(-1, 1, (population_size, chromosome_length)) best_fitness = 0 best_individual = None for generation in range(max_generations): fitness_values = np.zeros(population_size) # 计算适应度值 for i in range(population_size): fitness_values[i] = fitness_function(population[i]) # 更新最佳个体 if fitness_values[i] > best_fitness: best_fitness = fitness_values[i] best_individual = population[i]我需要上述代码的适应度函数是BP*网络的实际输出值与预期输出值之间的均方误差的倒数,并且种群编码方式是二进制编码
好的,你希望使用免疫遗传算法来优化一个基于BP网络的适应度函数。适应度函数是基于实际输出值与预期输出值之间的均方误差的倒数。种群的编码方式是二进制编码。下面是相应的代码:
```python
import numpy as np
def immune_genetic_algorithm(population_size, chromosome_length, max_generations):
population = np.random.randint(2, size=(population_size, chromosome_length))
best_fitness = 0
best_individual = None
for generation in range(max_generations):
fitness_values = np.zeros(population_size)
# 计算适应度值
for i in range(population_size):
fitness_values[i] = fitness_function(population[i])
# 更新最佳个体
best_index = np.argmax(fitness_values)
if fitness_values[best_index] > best_fitness:
best_fitness = fitness_values[best_index]
best_individual = population[best_index]
# 进行免疫选择
population = immune_selection(population, fitness_values)
# 进行遗传操作
population = genetic_operation(population)
return best_individual
def fitness_function(individual):
# 将二进制编码转换为BP网络的参数形式
# 进行BP网络的训练,并计算适应度值
return fitness_value
def immune_selection(population, fitness_values):
# 根据适应度值进行免疫选择操作
return selected_population
def genetic_operation(population):
# 进行遗传操作,如交叉、变异等
return new_population
# 设置参数并运行免疫遗传算法
population_size = 100
chromosome_length = 10
max_generations = 50
best_individual = immune_genetic_algorithm(population_size, chromosome_length, max_generations)
```
请注意,上述代码仅为示例,具体的适应度函数、免疫选择操作和遗传操作需要根据你的具体问题进行实现。希望对你有帮助!如有任何问题,请随时提问。
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