j = find(cum_prob >= r, 1);代码解释
时间: 2024-06-09 21:06:02 浏览: 85
这行代码是在一个概率累加数组(即累计概率分布函数)`cum_prob`中,查找第一个大于等于某个随机数`r`的元素的下标,赋值给变量`j`。这个随机数`r`是通过随机数生成器生成的,范围在[0,1)之间。
这里实现了一个类似于“轮盘赌”的功能,用于从一组离散的概率值中按照其概率大小随机选取一个值。`cum_prob`数组中每个元素表示前面所有概率值的累计和,因此在数组中查找第一个大于等于随机数的元素下标,相当于随机选择一个概率值,这个概率值对应的就是被选中的值。
相关问题
intervals(idx(1)) = [0, cum_prob(1)];无法执行赋值,因为左侧和右侧的元素数目不同。,修改后请给出完整程序
非常抱歉,是我在原来的程序中犯了一些错误。以下是修改后的程序,应该可以解决您提出的问题。
```matlab
% 读取灰度图像
img = imread('lena_gray.bmp');
% 将二维灰度图像转化为一维向量
vec = img(:);
% 统计向量中各灰度值出现的概率,并按照概率大小排序
prob = histcounts(vec, 0:255) / numel(vec);
[~, idx] = sort(prob, 'descend');
% 根据概率大小为每个灰度值分配一个区间
cum_prob = cumsum(prob(idx));
intervals = zeros(256, 2);
intervals(idx(1), :) = [0, cum_prob(1)];
for i = 2:256
intervals(idx(i), :) = [cum_prob(i-1), cum_prob(i)];
end
% 将向量中的每个灰度值映射到其对应的区间
map_vec = zeros(size(vec));
for i = 1:numel(vec)
map_vec(i) = find(idx == vec(i));
end
% 初始化编码参数
L = 0;
U = 1;
code = [];
% 逐个编码
for i = 1:numel(map_vec)
% 获取当前灰度值对应的区间
interval = intervals(map_vec(i), :);
% 更新编码参数
range = U - L;
U = L + range * interval(2);
L = L + range * interval(1);
% 编码过程中的处理
while true
% 如果左右端点的整数部分相同,则输出该整数部分
if fix(L) == fix(U)
code = [code, fix(L)];
% 去掉整数部分相同的位
L = L - fix(L);
U = U - fix(U);
% 如果左端点的整数部分为0,右端点的整数部分为1,则无法继续编码,抛出异常
elseif fix(L) == 0 && fix(U) == 1
error('无法继续编码');
% 否则,左右端点的小数部分都乘以2,编码位数加1
else
L = 2 * L;
U = 2 * U;
code = [code, -1];
end
% 如果编码完成,则退出循环
if isempty(find(code == -1, 1))
break;
end
end
end
% 将编码后的结果进行解码,如使用算术解码算法
dec_map_vec = arithmetic_decode(code, intervals);
dec_vec = idx(dec_map_vec);
% 将一维向量转化回二维灰度图像
dec_img = reshape(dec_vec, size(img));
% 显示原图像和解码后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('原图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(dec_img), title('解码后的图像');
```
主要的修改是在为每个灰度值分配区间的过程中,对 `intervals` 的赋值进行了修改,保证了左侧和右侧的元素数目相同。另外,我还做了一些小的修改,如更改了 `intervals` 的维度,以及将 `intervals` 和 `map_vec` 中的索引从原来的列向量改为了行向量。
请提供matlab遗传算法求最大值代码
以下是一个简单的matlab遗传算法求最大值的代码示例:
% 遗传算法求解最大值问题
% 初始化参数
pop_size = 50; % 种群大小
chrom_len = 10; % 染色体长度
max_gen = 100; % 最大迭代次数
pc = 0.7; % 交叉概率
pm = 0.01; % 变异概率
min_val = -5; % 变量最小值
max_val = 5; % 变量最大值
% 生成初始种群
pop = randi([0, 1], pop_size, chrom_len);
for i = 1:max_gen
% 计算适应度
x = bin2dec(num2str(pop));
x = x / (2^chrom_len-1) * (max_val-min_val) + min_val;
f = sin(10*pi*x) ./ (2*x) + (x-1).^4;
f(isnan(f)) = 0;
fitness = f;
% 选择操作
fitness_sum = sum(fitness);
fitness_prob = fitness / fitness_sum;
cum_prob = cumsum(fitness_prob);
new_pop = zeros(pop_size, chrom_len);
for j = 1:pop_size
r = rand();
idx = find(cum_prob >= r, 1, 'first');
new_pop(j,:) = pop(idx,:);
end
% 交叉操作
for j = 1:pop_size/2
if rand() < pc
idx1 = randi([1, pop_size], 1, 1);
idx2 = randi([1, pop_size], 1, 1);
while idx2 == idx1
idx2 = randi([1, pop_size], 1, 1);
end
c = randi([1, chrom_len], 1, 1);
new_pop(j*2-1,:) = [new_pop(idx1,1:c), new_pop(idx2,c+1:end)];
new_pop(j*2,:) = [new_pop(idx2,1:c), new_pop(idx1,c+1:end)];
end
end
% 变异操作
for j = 1:pop_size
for k = 1:chrom_len
if rand() < pm
new_pop(j,k) = 1 - new_pop(j,k);
end
end
end
% 更新种群
pop = new_pop;
% 计算最优解
[~, idx] = max(fitness);
x_best = bin2dec(num2str(pop(idx,:))) / (2^chrom_len-1) * (max_val-min_val) + min_val;
f_best = fitness(idx);
% 输出结果
fprintf('Generation %d: Best solution = %f, Fitness = %f\n', i, x_best, f_best);
end