REP.quality = zeros(ngrid,2); ids = unique(REP.grid_idx); for i = 1:length(ids) REP.quality(i,1) = ids(i); % First, the hypercube's identifier 超立方体的标识符 REP.quality(i,2) = 10/sum(REP.grid_idx==ids(i)); % Next, its quality 其质量 end

这段代码用于计算每个超立方体的质量。

1. 首先，创建一个大小为 `(ngrid × 2)` 的零矩阵 `REP.quality`，用于存储每个超立方体的标识符和质量。
2. 使用 `unique` 函数获取存储库中所有不重复的超立方体索引，并将结果保存在变量 `ids` 中。
3. 循环遍历每个超立方体的标识符，重复以下步骤：
- 将当前超立方体的标识符赋值给 `REP.quality(i,1)`，即第一列，表示超立方体的标识符。
- 计算当前超立方体的质量，通过将存储库中与当前超立方体标识符相等的数量除以10来得到。将结果赋值给 `REP.quality(i,2)`，即第二列，表示超立方体的质量。

这段代码的目的是计算每个超立方体的质量，并将结果保存在 `REP.quality` 中，以便在多目标优化算法中使用。质量的计算方式是根据每个超立方体中解的数量来进行归一化。

相关问题

REP.quality = zeros(ngrid,2); ids = unique(REP.grid_idx); for i = 1:length(ids) REP.quality(i,1) = ids(i); REP.quality(i,2) = 10/sum(REP.grid_idx==ids(i)); end代码含义

这段代码的含义是：

首先，创建一个大小为 ngrid x 2 的零矩阵 REP.quality，用于存储每个格点的质量（quality）。其中，第一列存储格点的编号（grid_idx），第二列存储格点的质量值。

然后，使用 unique 函数获取 REP.grid_idx 中的唯一值，并将其存储在 ids 中。

接下来，对于每个唯一值 ids(i)，计算其对应的格点的质量值。质量值的计算方式是：将所有 grid_idx 等于 ids(i) 的样本的逆距离之和作为分母，分母越小，质量值越大。其中，逆距离指的是样本到格点的欧几里得距离的倒数。

最后，将格点的编号和质量值存储在 REP.quality 中，用于后续的格点选择。

npar = size(REP.pos_fit,1); REP.grid_idx = zeros(npar,1); REP.grid_subidx = zeros(npar,ndim); for n = 1:1:npar idnames = []; for d = 1:1:ndim % REP.grid_subidx(n,d) = find(REP.pos_fit(n,d)<=REP.hypercube_limits(:,d)',1,'first')-1; REP.grid_subidx(n,d) = find(REP.pos_fit(n,d)<=REP.hypercube_limits(:,d)',1,'first')-1; if(REP.grid_subidx(n,d)==0), REP.grid_subidx(n,d) = 1; end idnames = [idnames ',' num2str(REP.grid_subidx(n,d))]; end REP.grid_idx(n) = eval(['sub2ind(ngrid.*ones(1,ndim)' idnames ');']); end

这段代码用于将存储库中每个解的位置映射到对应的网格索引。

1. 首先，获取存储库中适应度矩阵的行数，即解的数量，并保存在变量 `npar` 中。
2. 创建大小为 `(npar × 1)` 的零向量 `REP.grid_idx`，用于存储每个解所在的网格索引。
3. 创建大小为 `(npar × ndim)` 的零矩阵 `REP.grid_subidx`，用于存储每个解在每个维度上的子索引。
4. 使用两个嵌套的循环，对每个解进行处理。
- 外部循环 `n` 遍历解的索引，从1到 `npar`。
- 内部循环 `d` 遍历每个维度，从1到 `ndim`。
5. 在内部循环中，使用 `find` 函数找到每个解在当前维度上满足小于等于超立方体边界限制的第一个位置，并将结果减去1，保存在 `REP.grid_subidx(n,d)` 中。这样可以得到每个解在每个维度上的子索引。
6. 如果 `REP.grid_subidx(n,d)` 的值为0，将其设置为1。这是为了处理那些处于超立方体边界的解。
7. 构建一个字符串 `idnames`，用于构造 `sub2ind` 函数的输入参数。该字符串包含每个维度上的子索引，用逗号分隔。
8. 调用 `eval` 函数计算 `sub2ind` 函数的输入参数，并将结果赋值给 `REP.grid_idx(n)`，即当前解所在的网格索引。

这段代码的目的是将存储库中每个解的位置映射到对应的网格索引，并将结果存储在 `REP.grid_idx` 和 `REP.grid_subidx` 中。这样可以根据网格索引来查找和操作存储库中的解。