MATLAB的答案

python代码转换为matlab代码

6视图(30天)
乌斯曼Taya”class=
乌斯曼Taya 2020年4月5日
编辑: 乌斯曼Taya2020年4月6日
我需要下面的python代码转换为Matlab。谁能帮我将以下代码。
为我在范围(0,PopSize):
# pos(我:)= checkBounds (pos(我:),磅,乌兰巴托)
为j在范围(暗):
pos (i, j) = numpy。剪辑(pos(我,j),磅(j),乌兰巴托(j])
#计算目标函数为每个粒子
健身= objf (pos [i:])

在回答这个问题。

答案(1)

埃米尔哈姆萨”class=
埃米尔哈姆萨 2020年4月5日
像这样的东西
pos(销售点<磅)=磅;
pos (pos >乌兰巴托)=乌兰巴托;
健身= 0 (1、PopSize);
为我= 1:PopSize
健身(i) = objf (pos(我:))
结束
同时,看到这个在MATLAB基础课程开始: //www.tatmou.com/learn/tutorials/matlab-onramp.html
3评论
显示2年长的评论
乌斯曼Taya”class=
乌斯曼Taya 2020年4月6日
编辑:乌斯曼Taya 2020年4月6日
完整代码。
def 算法 ( objf , 磅 , 乌兰巴托 , 昏暗的 , PopSize , iter ):
#算法参数
昏暗的= 2
iter = 200
Vmax = 6
PopSize = 50 #人口规模
wMax = 0.9
wMin = 0.2
c1 = 2
c2 = 2
-10磅= (-10)
乌兰巴托= 10 [10]
年代 = 解决方案 ()
韦尔 = numpy 。 0 (( PopSize , 昏暗的 ))
pBestScore = numpy 。 0 ( PopSize )
pBestScore 。 填满 ( 浮动 ( “正” ))
pb = numpy 。 0 (( PopSize , 昏暗的 ))
gb = numpy 。 0 ( 昏暗的 )
gBestScore = 浮动 ( “正” )
pos = numpy 。 0 (( PopSize , 昏暗的 ))
为 我 在 范围 ( 昏暗的 ):
pos (:, 我 ] = numpy 。 随机 。 统一的 ( 0 , 1 , PopSize ) * ( 乌兰巴托 ( 我 ] - - - - - - 磅 ( 我 ]) + 磅 ( 我 ]
convergence_curve = numpy 。 0 ( iter )
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
打印 ( “PSO优化 \” ” + objf 。 __name__ + ” \” ” )
timerStart = 时间 。 时间 ()
年代 。 开始时间 = 时间 。 strftime ( “Y % - % - % d % H - % - % S” )
为 l 在 范围 ( 0 , iter ):
为 我 在 范围 ( 0 , PopSize ):
为 j 在 范围 ( 昏暗的 ):
pos ( 我 , j ] = numpy 。 剪辑 ( pos ( 我 , j ), 磅 ( j ), 乌兰巴托 ( j ])
#计算目标函数为每个粒子
健身 = objf ( pos ( 我 :])
如果 ( pBestScore ( 我 ] > 健身 ):
pBestScore ( 我 ] = 健身
pb ( 我 ,: = pos ( 我 ,:]。 复制 ()
如果 ( gBestScore > 健身 ):
gBestScore = 健身
gb = pos ( 我 ,:]。 复制 ()
#更新算法的W
w = wMax - - - - - - l * (( wMax - - - - - - wMin ) / iter );

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