matlab中inter0_population(1:K,:,Npop+1:Npop+N_offs) = offspring_population(1:K,:,:)是什么意思

时间: 2024-05-29 22:14:33 浏览: 84
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量子行为粒子群优化：Q-PSO功能+ 11个基准功能。-matlab开发

这行代码的意思是将 offspring_population(1:K,:,:) 中的数据赋值给 inter0_population(1:K,:,Npop 1:Npop N_offs)。其中，offspring_population(1:K,:,:) 表示 offspring_population 的前 K 行数据，而 inter0_population(1:K,:,Npop 1:Npop N_offs) 表示 inter0_population 的第 Npop 1 到 Npop N_offs 个矩阵中的前 K 行数据。这行代码实现了将 offspring_population 中的数据赋值给 inter0_population 的部分矩阵中。
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Matlab实现NSGA-II算法进行多目标优化

for m = 1:length(population{F{k}(j)}.DominationSet) population{population{F{k}(j)}.DominationSet(m)}.DominatedCount = ... population{population{F{k}(j)}.DominationSet(m)}.DominatedCount - 1; if ...
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高斯量子行为粒子群优化：高斯 Q-PSO 函数 + 11 个基准函数 + 原创文章。-matlab开发

nPop = 50; 磅 = -600; ub = 600; 最大值 = 1000; 最大值 = 10000*D; [xmin,fmin,histout] = GQPSO(fun,D,nPop,lb,ub,maxit,maxeval); 或直接： [xmin，fmin，histout] = GQPSO（@ griewankfcn，30,50，-600,600...

matlab中inter_population(1:K,:,Npop0+1:Npop0+N_impr) = improved_population是什么意思

这行代码是将improved_population中前K个个体的基因型复制到inter_population中的Npop0 1至Npop0 N_impr个体中。具体解释如下： - inter_population是一个三维矩阵，包含了Npop0个个体的基因型信息，每个个体的基因...

matlab中inter0_population(1:K,:,1:Npop) = population(1:K,:,:)

这行代码的作用是将三维数组population的前K个二维矩阵复制到inter0_population的对应位置上，其中Npop表示population中包含的二维矩阵数量。具体来说，inter0_population的第一维对应population的前K个矩阵，第二维...

matlab中inter_population(1:K,:,1:Npop0) = population0(1:K,:,:)是什么意思

这行代码的含义是将 population0 中前 K 个...同理，inter_population(1:K,:,2) 表示新种群中的第二个个体，其基因型与 population0 中前 K 个个体的基因型相同，依此类推，直到生成了 Npop0 个新种群。

matlab中inter_pop1(1:K,:,1:Npop) = population1(1:K,:,:)是什么意思

具体来说，inter_pop1(1:K,:,1:Npop) 表示 inter_pop1 矩阵的前 K 个元素沿着第三个维度复制 Npop 次，得到一个 KxMxNpop 的三维矩阵，其中 M 表示 population1 矩阵的第二个维度大小。通过这样的操作...

matlab中population0 = replace_chromosome(inter0_population,Nvar,Nfun,Npop)是什么意思

Nvar表示染色体中变量的数量，Nfun表示目标函数的数量，Npop表示种群中染色体的数量。 replace_chromosome函数将根据染色体的适应度值对种群进行排序。然后，它选择适应度最高的染色体并将其复制到新的种群...

matlab中population1 = replace_chromosome(inter_population,Nvar,Nfun,Npop)是什么意思

该函数的输入参数包括：inter_population（当前种群）、Nvar（变量数目）、Nfun（目标函数数目）和Npop（种群数目）。该函数的输出是population1，即替换后的新种群。函数的作用是在原种群的基础上，通过交叉和变异...

请帮我逐句解答这段matlab代码：function pop=DetermineDomination(pop) nPop=numel(pop); for i=1:nPop pop(i).IsDominated=false; end for i=1:nPop-1 for j=i+1:nPop if Dominates(pop(i),pop(j)) pop(j).IsDominated=true; end if Dominates(pop(j),pop(i)) pop(i).IsDominated=true; end end end end

这段 MATLAB 代码定义了一个名为 DetermineDomination 的函数，该函数接受一组称为 pop 的输入参数，该参数是一个结构数组。这个函数使用了两个嵌套for循环和一个名为“Dominates” 的子函数来确定结构数组中哪些...

function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1); newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c+1:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c+1:end)]; end end end function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end有错误吗

是的，代码中有一个错误。...这是因为我们需要将c设为一个介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数，而randi函数返回的是介于1和size(pop,2)-1之间的随机整数，因此我们需要将其加1才能得到正确的结果。

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);

I'm sorry, I don't understand your question. Can you please provide more information or clarify what you're asking?

pop为100×36的矩阵，npop数值是100，pCross数值是0.8；function newPop = crossover(pop, nPop, pCross) newPop = pop; for i = 1:2:nPop if rand < pCross i1 = randi(nPop); i2 = randi(nPop); c = randi(size(pop,2)-1)+1; newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)]; newPop(i+1,:) = [pop(i2,1:c), pop(i1,c:end)]; end end end 系统报错说newPop(i,:) = [pop(i1,1:c), pop(i2,c:end)];的左侧索引与右侧的大小不兼容

具体来说，可能是由于 pop(i1, 1:c) 或 pop(i2, c:end) 的大小与 pop(i, :) 的大小不一致导致的。 你可以在运行代码时，打印出相应变量的大小，以便于调试。同时，你也可以尝试修改赋值语句，使得左右两侧的...

matlab中Npop = size(population,3)是什么意思

在MATLAB中，size函数可以用于获取数组的维度大小。population是一个三维数组，Npop是一个表示第三维大小的变量。...换句话说，如果population是一个m行、n列、k个矩阵的三维数组，则Npop的值为k。

纠错：nPop = 30; % 初始粒子群微粒个数 dim = 2; % 空间维数 maxIter1 = 300; % 最大迭代次数 w = 0.9; % 惯性因子 c1 = 2; % 个体学习因子 c2 = 2; % 社会学习因子 limit = [75,150;-40,40]; % 位置参数限制 vlimit = [-5, 5;-5, 5]; % 速度参数限制 for i = 1:dim x(:,i) = limit(i, 1) + (limit(i, 2) - limit(i, 1)) * rand(nPop, 1); %初始种群的位置 end v = rand(nPop, dim); % 初始化种群速度 xm = x;% 每个个体的历史最佳位置 ym = zeros(1, dim);% 种群的历史最佳位置 fxm = zeros(nPop, 1);% 每个个体的历史最佳适应度 fym = - inf;% 种群历史最佳适应度 for ii = 1:length(xm(:, 1)) x0 = ceil(xm(ii, 1)); y0 = ceil(xm(ii, 2)); xx(ii, 1) = x0_1(x0,y0); yy(ii, 1) = x0_2(x0,y0); zz(ii, 1) = f(x0,y0); end plot3(xx,yy,zz, 'r*');

for i = 1:dim x(:,i) = limit(i, 1) + (limit(i, 2) - limit(i, 1)) * rand(nPop, 1); end v = rand(nPop, dim); % 初始化种群速度 xm = x; % 每个个体的历史最佳位置 ym = zeros(1, dim); % 种群的历史最佳...

function [A,possi] = MLM_CON(P,E) [~,nEnd] = size(E); [~,nPix] = size(P); initX = hyperFcls(P,E); A = zeros(nEnd,nPix); possi = zeros(1,nPix); Aeq = [ones(1,nEnd),0]; beq = 1; ub = ones(1,nEnd+1); lb = [zeros(1,nEnd),-inf]; options = optimoptions('fmincon','Display','off','OptimTolerance',1e-10,'ConstraintTolerance',1e-8); %options = optimoptions('fmincon','Display','off','OptimalityTolerance',1e-10,'ConstraintTolerance',1e-8); for i = (1:nPix) objFun = @(x)object(x,P(:,i),E); x0 = [initX(:,i)',0]; x = fmincon(objFun,x0,[],[],Aeq,beq,lb,ub,[],options); A(:,i) = x(1:nEnd); possi(i) = x(nEnd+1); end end function fit = object(para,pix,E) para = para'; [nvars,nPop] = size(para); nEnd = nvars - 1; % 初始化y alpha = para(1:nEnd,:); possi = para(nvars,:); y = E * alpha; extPix = repmat(pix,1,nPop); fit = vecnorm(extPix - ((1 - possi) .* y) ./ (1 - possi .* y) ).^2; end这段非线性混合像元分解代码为什么在matlab2014a中运行不了，怎么修改才可以运行

这段代码可能会在MATLAB 2014a中出现问题，因为fmincon的默认算法可能不支持非线性约束条件。可以尝试修改options选项，将算法从默认的interior-point改为sqp。可以使用以下代码替换原来的options行： options = ...

empty_individual.Position = []; empty_individual.Cost = []; empty_individual.Rank = []; empty_individual.DominationSet = []; empty_individual.DominatedCount = []; empty_individual.CrowdingDistance = []; pop = repmat(empty_individual, nPop, 1);%将矩阵empty_individual复制nPop*1块 for i = 1:nPop pop(i).Position = randi([1 19],1,19); t=unique(pop(i).Position); pop(i).Position(t)=t; pop(i).Cost = CostFunction(pop(i).Position); end什么意思

然后，利用 repmat 函数将 empty_individual 复制成一个大小为 nPop * 1 的矩阵 pop，即创建了一个包含 nPop 个个体的种群。接着，使用 for 循环遍历种群中的每个个体，随机生成一个长度为 19 的决策变量向量（每个...

function pop = initializePopulation(nPop, nTask, nProj) pop = zeros(nPop, nTask * nProj); for i = 1:nPop pop(i,:) = randperm(nTask * nProj); end end什么意思

这段代码是用来初始化一个遗传算法的种群(population)的，其中： - nPop是种群中个体的数量； - nTask是任务的数量； - nProj是项目的数量； - pop是一个 nPop 行，nTask * nProj列的矩阵，表示 nPop 个个体，每个...

function [GlobalBest, particle] = initialize(problems, params) nVar = problems.nVar; VarMin = problems.VarMin; VarMax = problems.VarMax; nPop = params.nPop; VarSize = [1 nVar]; empty_particle.Position = []; empty_particle.Velocity = []; empty_particle.Cost = []; empty_particle.Best.Position = []; empty_particle.Best.Cost = []; particle = repmat(empty_particle, nPop, 1); GlobalBest.Cost = inf; for i=1:nPop particle(i).Position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize); particle(i).Velocity = zeros(VarSize); particle(i).Cost = CostFunction(particle(i).Position); particle(i).Best.Position = particle(i).Position; particle(i).Best.Cost = particle(i).Cost; if particle(i).Best.Cost < GlobalBest.Cost GlobalBest = particle(i).Best; end end end帮我解释一下这段程序

14. for i=1:nPop：对于每个粒子进行循环。 15. particle(i).Position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize);：将第 i 个粒子的位置初始化为在 VarMin 和 VarMax 之间均匀分布的随机值。 16. particle(i)....
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