将以下代码转换为python：for i=1:GSAmaxgen tonefor0=cputime; i for j=1:popsize fitness(j,1)=funt(Q,pr0,GSApop0(j,:),M,NM,BL,N,L,pre,f,AT,l); fitness(j,2)=func(GSApop0(j,:),M,NM,N,LCR); end averfit=sum(fitness(:,1))/popsize; elitefit=min(fitness(:,1)); FIT=[elitefit,averfit];

MATLAB数学建模：智能优化算法-遗传算法

1. **选择**（Selection）：这是遗传算法的第一步，也是淘汰劣质个体的过程。选择算子通常包括适应度比例法、随机遍历抽样法和局部选择法。轮盘赌选择法是最常见的选择策略，它根据个体的适应度值来决定其被选中的...

simple_qap:带Python绑定的基于本地搜索的QAP求解器

使用w / popsize=1和piter=1应该与以下算法大致等效 scipy.optimize.quadratic_assignment(A, B, method='2opt') 但是，它应该快得多（> 10倍）运行w / popsize > 1 ， piter > 1和多个线程应该真正主导scipy的...

将以下代码转换为python：t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

转换后的代码如下： python import time import numpy as np t0 = time.process_time() popsize = 100 GSAmaxgen = 20 limintedv = [-1, 1] Rpower = 1 Rnorm = 2 fitness = np.zeros((popsize, 2))

将以下matlab代码转换为python：t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

以下是将 MATLAB 代码转换为 Python 代码的对应版本： python import time import numpy as np t0 = time.process_time() popsize = 100 GSAmaxgen = 20 limintedv = [-1, 1] Rpower = 1 Rnorm = 2 fitness = ...

将以下代码转换为python：if length(unique(fitness(:,1)))<=popsize/2

以下是将给定代码转换为Python的结果： python if len(np.unique(fitness[:, 0])) <= popsize/2: 在上述代码中，假设 fitness 是一个包含适应度值的数组，popsize 是一个已定义的变量。np.unique...

将以下代码转换为python：for j=1:popsize fitness(j,1)=funt(Q,pr0,GSApop0(j,:),M,NM,BL,N,L,pre,f,AT,l); fitness(j,2)=func(GSApop0(j,:),M,NM,N,LCR);

将给定的代码转换为Python的代码如下： python fitness = np.zeros((popsize, 2)) for j in range(popsize): fitness[j, 0] = funt(Q, pr0, GSApop0[j, :], M, NM, BL, N, L, pre, f, AT, l) fitness[j, 1] =...

将以下代码转化为python：function newpop=zselect(pop,popsize,fitness) sumfit=sum(fitness); pfit=fitness./sumfit; %每个个体的选择概率 pfit=cumsum(pfit);%累积概率 index=[]; for i=1:popsize %转popsize次轮盘 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end for j=1:popsize %寻找本次生成的随机数<累积选择概率的染色体 pick=pick-pfit(j); if pick<0 index=[index j];%index和j的交集 break; end end end newpop=pop(index,:); end

以下是将给定代码转换为 Python 的结果: python import numpy as np def zselect(pop, popsize, fitness): sumfit = np.sum(fitness) pfit = fitness / sumfit # 每个个体的选择概率 pfit = np.cumsum(pfit)...

解释以下代码含义：t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

1. t0=cputime;: 这行代码的含义是将当前的CPU时间赋值给变量t0。cputime是一个函数或变量，表示当前的CPU时间。 2. popsize=100;: 这行代码的含义是将整数值100赋值给变量popsize。这个变量可能表示种群...

解释以下matlab代码含义：t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

1. t0=cputime; - 这行代码用于获取当前 CPU 的运行时间，并将其赋值给变量 t0，用于后续计算程序运行时间。 2. popsize=100; - 这行代码将变量 popsize 设置为 100，表示种群的大小为 100。 3. ...

将以下代码转换为python：v=zeros(popsize,(M+NM)N+M); Fbest=inf; Lbest=zeros(1,(M+NM)N+M); Fbestc=0; final_per=2; Gbestfit=zeros(GSAmaxgen,1); Gpop=zeros(GSAmaxgen,(M+NM)*N+M); Gbestfitc=zeros(GSAmaxgen,1); pc=[0.95,0.8];

以下是将给定代码转换为Python的结果： python import numpy as np popsize = 10 M = 5 N = 3 NM = 2 GSAmaxgen = 100 v = np.zeros((popsize, (M+NM)*N+M)) Fbest = float('inf') Lbest = np.zeros((1, (M+NM...

将以下代码转换为python：for gen=2:maxgen %选择操作 GApop1=zselect(GApop0,popsize,fitness1); %交叉操作 GApop1=zcross(GApop1,popsize,pc1,pc2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,gen,maxgen); %变异操作 GApop1=zmutate(GApop1,popsize,pm1,pm2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,gen,maxgen,LCR,ECR,MCR,FC,ICR); for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop1(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop1(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2M+3),a(j,2M+4:2M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1)>maxT fitness(j)=10^100;%fitness(j)exp(10^(a(j,1)-maxT)); end end %%%%%%%%灾变算子 if elitefit(gen,:)==elitefit(gen-1,:) Ca=Ca-1; else Ca=10; %重新灾变倒计时 end if Ca==0 %发生灾变 for c=1:0.1popsize GApop1(c,:)=GApop1(randpopsize,:); end for c=1:0.9popsize GApop1(c+1,:)=zcode(M,N); end %重新计算适应度值 for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop1(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop1(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2M+3),a(j,2M+4:2M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1)>maxT fitness(j)=10^100;%fitness(j)*exp(10^(a(j,1)-maxT)); end end end %%%%%%%%

fitness[j,0] = zcost(GApop1[j,:], M, N, a[j,0], a[j,1:2*M+3], a[j,2*M+4:2*M+2+N], LCR, ECR, MCR, FC, ICR, Q) for j in range(popsize): if a[j,0] > maxT: fitness[j,0] = 10**100 #fitness[j]*exp(10**...

将如下代码转换为python：avefit=sum(fitness1)/popsize; for i=1:(popsize/2) %选择二分之一popsize次，每次两条，输出两条，没交叉的也算输出 %随机选择两个染色体进行交叉 pick=rand(1,2); while prod(pick)==0 pick=rand(1,2); %保证生成的两个随机数同时非零 end index=ceil(pick.*popsize); f1=max(fitness1(index)); if f1<=avefit

下面是将MATLAB代码转换成Python的代码： python import numpy as np avefit = np.sum(fitness1) / popsize for i in range(popsize // 2): # 选择二分之一popsize次，每次两条，输出两条，没交叉的也算输出 #...

将以下代码转换为python：%产生初始种群 flag11=1; while flag11==1 GApop0=zeros(popsize,8M+6); for i=1:popsize GApop0(i,:)=zcode(M,N); end fitness=zeros(popsize,1);%费用 fitness1=zeros(popsize,1);%适应度函数 a=zeros(popsize,2M+3+N-1); %工期 bestChrom=zeros(maxgen,8M+6); bestfit=zeros(maxgen,1); %每代最优费用 bestT=zeros(maxgen,2M+3+N-1); %每代最优费用对应的工期 elite=zeros(maxgen,8M+6); %精英解 elitefit=zeros(maxgen,1); %精英值 for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop0(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop0(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2M+3),a(j,2M+4:2M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1) > maxT fitness(j,1)=10^100; end end if all(fitness(:,1)==10^100) flag11=1; %重新生成初始种群 else flag11=0; end end fitness1=1./fitness; %适应度值取倒数，成本最小，倒数最大 %精英选择 indexmin=find(fitness==min(fitness));%查找非零元素的索引和值 if length(indexmin)>1 indexmin=randsample(indexmin,1);%从整数1到indexmin中无放回随机均匀抽取1个值。 end elite(1,:)=GApop0(indexmin,:); elitefit(1,:)=fitness(indexmin,:);

fitness[j, 0] = zcost(GApop0[j, :], M, N, a[j, 0], a[j, 1:2*M+3], a[j, 2*M+4:2*M+2+N], LCR, ECR, MCR, FC, ICR, Q) for j in range(popsize): if a[j, 0] > maxT: fitness[j, 0] = 10 ** 100 if np.all...

解释以下代码含义：import time import numpy as np t0 = time.process_time() popsize = 100 GSAmaxgen = 20 limintedv = [-1, 1] Rpower = 1 Rnorm = 2 fitness = np.zeros((popsize, 2))

1. import time: 这行代码导入了Python标准库中的time模块，该模块提供了与时间相关的功能。 2. import numpy as np: 这行代码导入了第三方库numpy，并将其命名为np。numpy是用于科学计算的强大库，...

将以下代码转换为python并解释其含义：%产生初始种群 flag11=1; while flag11==1 GApop0=zeros(popsize,8M+6); for i=1:popsize GApop0(i,:)=zcode(M,N); end fitness=zeros(popsize,1);%费用 fitness1=zeros(popsize,1);%适应度函数 a=zeros(popsize,2M+3+N-1); %工期 bestChrom=zeros(maxgen,8M+6); bestfit=zeros(maxgen,1); %每代最优费用 bestT=zeros(maxgen,2M+3+N-1); %每代最优费用对应的工期 elite=zeros(maxgen,8*M+6); %精英解 elitefit=zeros(maxgen,1); %精英值

for i in range(popsize): GApop0[i,:] = zcode(M, N) fitness = np.zeros((popsize, 1)) # 费用 fitness1 = np.zeros((popsize, 1)) # 适应度函数 a = np.zeros((popsize, 2*M+3+N-1)) # 工期 bestChrom = np...

这两句代码什么意思[~,index] = sort(fitness(:,1)); parents = pop(index(1:popSize/2),:);

parents = pop(index(1:popSize/2),:)表示根据index中排名前popSize/2个元素的下标，从pop矩阵中选取相应的行作为parents矩阵。其中pop矩阵是一个m行n列的矩阵，m表示种群数量，n表示染色体长度。这段代码的作用是...

initial_similarity = 0; for i = 1:PopSize population(i,:)=initial(randperm(length(initial(:)))); end mpopulation = unique(population,'row'); initial_similarity = size(mpopulation,1)/size(population,1);

这段代码的作用是生成一个具有随机性的种群，并计算其中个体之间的相似度。具体来说，代码中的变量 initial 是种群中每个个体的初始化基因序列，PopSize 是种群大小。首先，对于每个个体，将其基因序列随机打乱...

解释以下代码含义：v=zeros(popsize,(M+NM)*N+M); Fbest=inf;

这段代码的含义是： 1. v=zeros(popsize,(M+NM)*N+M);：创建了一个名为 v 的零矩阵，其大小为 popsize 行，(M+NM)*N+M 列。这个矩阵用于存储某种数值数据。 2. Fbest=inf;：将变量 Fbest 的值设置为正...

将下面MATLAB代码转换成python代码 %% 基于logistic映射的种群初始化子函数 function Positions=logisticInitialization(popsize,dim,ub,lb) %input：popsize 种群数量 % dim 变量维度 % ub 变量上限 % lb 变量下限 %return：Positions 生成的初始种群位置 %初始化位置0数组 Positions=zeros(popsize,dim); %对每个个体，混沌映射产生位置 for i = 1:popsize value = Logistic(dim); %混沌映射序列 Positions(i,:)=value.(ub-lb)+lb; %位置越界限制 Positions(i,:)=min(Positions(i,:),ub); %上界调整 Positions(i,:)=max(Positions(i,:),lb); %下界调整 end end %混沌映射子函数 function sequence=Logistic(n) %input：n 混沌序列长度 %return：value 生成的混沌序列 %初始化数组 sequence=zeros(1,n); sequence(1)=rand; %序列起点 %x0不为(0,0.25,0.5,0.75,1) while max(sequence(1)==[0 0.25 0.5 0.75 1])==1 sequence(1)=rand; end mu =3.8 ;%参数mu范围(0,4) for i=1:n-1 sequence(i+1)=musequence(i)*(1-sequence(i)); end end

for i in range(popsize): value = Logistic(dim) positions[i,:] = value * (ub - lb) + lb # Position boundary constraint positions[i,:] = np.minimum(positions[i,:], ub) # upper bound adjustment ...

将以下代码转换为python：for i=1:GSAmaxgen tonefor0=cputime; i for j=1:popsize fitness(j,1)=funt(Q,pr0,GSApop0(j,:),M,NM,BL,N,L,pre,f,AT,l); fitness(j,2)=func(GSApop0(j,:),M,NM,N,LCR); end averfit=sum(fitness(:,1))/popsize; elitefit=min(fitness(:,1)); FIT=[elitefit,averfit];

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将以下matlab代码转换为python：t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

将以下代码转换为python：if length(unique(fitness(:,1)))<=popsize/2

将以下代码转换为python：for j=1:popsize fitness(j,1)=funt(Q,pr0,GSApop0(j,:),M,NM,BL,N,L,pre,f,AT,l); fitness(j,2)=func(GSApop0(j,:),M,NM,N,LCR);

解释以下代码含义：t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

解释以下matlab代码含义：t0=cputime; popsize=100; GSAmaxgen=20 ; limintedv=[-1,1]; Rpower=1; Rnorm=2; fitness=zeros(popsize,2);

将以下代码转换为python：v=zeros(popsize,(M+NM)*N+M); Fbest=inf; Lbest=zeros(1,(M+NM)*N+M); Fbestc=0; final_per=2; Gbestfit=zeros(GSAmaxgen,1); Gpop=zeros(GSAmaxgen,(M+NM)*N+M); Gbestfitc=zeros(GSAmaxgen,1); pc=[0.95,0.8];

解释以下代码含义：import time import numpy as np t0 = time.process_time() popsize = 100 GSAmaxgen = 20 limintedv = [-1, 1] Rpower = 1 Rnorm = 2 fitness = np.zeros((popsize, 2))

这两句代码什么意思[~,index] = sort(fitness(:,1)); parents = pop(index(1:popSize/2),:);

initial_similarity = 0; for i = 1:PopSize population(i,:)=initial(randperm(length(initial(:)))); end mpopulation = unique(population,'row'); initial_similarity = size(mpopulation,1)/size(population,1);

解释以下代码含义：v=zeros(popsize,(M+NM)*N+M); Fbest=inf;

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