clc; clear; % 邻接矩阵表示图的边权重 (距离) distance_matrix = [ 0, 2, 5, 4, inf, 4; 2, 0, 2, inf, inf, 1; 5, 2, 0, 3, 3, inf; 4, inf, 3, 0, 1, inf; inf, inf, 3, 1, 0, 1; 4, 1, inf, inf, 1, 0 ]; num_cities = size(distance_matrix, 1); % 城市数量 % 遗传算法参数 pop_size = 100; % 种群大小 max_gen = 200; % 最大迭代代数 crossover_rate = 0.8; % 交叉概率 mutation_rate = 0.2; % 变异概率 % 初始化种群 population = zeros(pop_size, num_cities); for i = 1:pop_size population(i, :) = randperm(num_c
以下是为您补充的 3 点额外需要注意的逻辑点： 1. 对于交叉和变异操作的具体实现方式，需要考虑如何在保持种群多样性的同时，朝着更优的方向进化。 2. 适应度函数的设计要能够准确反映解的质量，例如路径的总距离越小适应度越高。 3. 在算法的迭代过程中，要注意保存每一代的最优解，以便最终能得到全局最优或接近最优的结果。 请问您是希望对这段代码进行修改完善，还是基于它做进一步的开发呢？ [2025-06-25 15:56:13 | AI写代码神器 | 128点数解答]
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- 修正clc; clear; % 邻接矩阵表示图的边权重 (距离) distance_matrix = [ 0, 2, 5, 4, inf, 4; 2, 0, 2, inf, inf, 1; 5, 2, 0, 3, 3, inf; 4, inf, 3, 0, 1, inf; inf, inf, 3, 1, 0, 1; 4, 1, inf, inf, 1, 0 ]; num_cities = size(distance_matrix, 1); % 城市数量 % 遗传算法参数 pop_size = 100; % 种群大小 max_gen = 200; % 最大迭代代数 crossover_rate = 0.8; % 交叉概率 mutation_rate = 0.2; % 变异概率 % 初始化种群 population = zeros(pop_size, num_cities); for i = 1:pop_size population(i, :) = randperm(num（360点数解答 | 2024-11-25 02:48:49）145
- % 参数设置 L = 100; W = 20; H = 25; R = 20; sigma = 120; h0 = 150; sigma_z = 40; l = 120; % 数值积分计算命中概率函数 d_values = 100:0.5:160; P_hit = zeros(size(d_values)); for i = 1:length(d_values) d = d_values(i); P_hit(i) = integral2(@(x,y) ... arrayfun(@(x,y) integrand_z(x,y,d,L,W,H,R,sigma_z,h0,l), x,y), ... -inf, inf, -inf, inf); end [P_max, idx] = max(P_hit); d_opt = d_values(idx);（566点数解答 | 2025-09-01 20:06:57）39
- % 参数设置 L = 100; W = 20; H = 25; R = 20; sigma = 120; h0 = 150; sigma_z = 40; l = 120; % 数值积分计算命中概率函数 d_values = 100:0.5:160; P_hit = zeros(size(d_values)); for i = 1:length(d_values) d = d_values(i); P_hit(i) = integral2(@(x,y) ... arrayfun(@(x,y) integrand_z(x,y,d,L,W,H,R,sigma_z,h0,l), x,y), ... -inf, inf, -inf, inf); end [P_max, idx] = max(P_hit); d_opt = d_values(idx);（632点数解答 | 2025-09-01 20:10:48）46
- 优化并整合成一个子程序：.版本 2 .支持库 iext .支持库 spec .子程序 坐标数组去重, 图色返回信息, 公开 .参数 原始坐标数组, 坐标数组, 数组 .参数 距离阈值, 整数型 .局部变量 结果数组, 图色返回信息, , "0" .局部变量 i, 整数型 .局部变量 j, 整数型 .局部变量 是否重复, 逻辑型 .局部变量 距离, 双精度小数型 .如果真 (取数组成员数 (原始坐标数组) ≤ 0) 返回 (结果数组) .如果真结束 加入成员 (结果数组, 原始坐标数组 [1]) .计次循环首 (取数组成员数 (原始坐标数组), i) 是否重复 ＝ 假 .如果真 (i ＝ 1) 到循环尾 () .如果真结束 .计次循环首 (取数组成员数 (结果数组), j) 距离 ＝ 求平方根 (求次方 (原始坐标数组 [i].x － 结果数组 [j].x, 2) ＋ 求次方 (原始坐标数组 [i].y － 结果数组 [j].y, 2)) .如果真 (距离 ≤ 距离阈值) （2181点数解答 | 2025-07-23 10:26:29）87
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- 样例输入： 1 520021910437 99 100 98 zhang san 1 520021910438 99 100 92 zhang san 1 520021910439 90 100 94 li si 1 520021910440 90 100 94 wang wu 2 520021910437 89 100 94 zhang san 3 520021910430 4 520021910437 5 zhang san 6 7 0 样例输出（此处增加了换行以方便解释）： 520021910437 zhang san 89 100 94 520021910437 zhang san 89 100 94 520021910438 zhang san 99 100 92 520021910437 zhang san 89 100 94 520021910438 zhang san 99 100 92 520021910439 li si 90 100 94 520021910440 wang wu 90 100 94 520021910438 zhang san 99 100（28点数解答 | 2024-12-12 11:56:59）275
- c++描述 一天，一个画家在森林里写生，突然爆发了山洪，他需要尽快返回住所中，那里是安全的。 森林的地图由R行C列组成，空白区域用点“.”表示，洪水的区域用“*”表示，而岩石用“X”表示，另画家的住所用“D”表示，画家用“S”表示。 有以下几点需要说明： 1.每一分钟画家能向四个方向移动一格（上、下、左、右）。 2.每一分钟洪水能蔓延到四个方向的相邻格子（空白区域）。 3.洪水和画家都不能通过岩石区域。 4.画家不能通过洪水区域（同时也不行，即画家不能移到某个格子，该格子在画家达到的同时被洪水蔓延到了，这也是不允许的）。 5. 洪水蔓不到画家的住所。 给你森林的地图，编写程序输出最少需要花费多长时间才能从开始的位置赶回家中。 输入描述 输入第一行包含两个整数R和C(R,C<=50)。 接下来R行每行包含C个字符(“.”、“*”、“X”、“D”或“S”)。 地图保证只有一个“D”和一个“S”。 输出描述 输出画家最快安全到达住所所需的时间，如果画家不可能安全回家则输出“KAKTUS”。 用例输入 1 3 3 D.* ... .S. 用例输出 1 （1384点数解答 | 2025-03-16 17:33:49）260
- % 主函数 function main() clear global ar pin infile = 'bb-amp_pha.dat'; [tmp1, ha, hp, ea, ep] = textread(infile, '%s%f%f%f%f'); n = length(ha); xs = ones(1, n); xt = ones(1, n); xu = ones(1, n); qsave = zeros(n, 3); % 参数范围 s_range = [1e-5, 5e-5]; t_range = [3e-6,5e-6]; u_range = [1e-9, 1.5e-8]; % 常青藤优化算法参数 max_iters = 200; % 最大迭代次数 population_size = 800; % 常青藤种群大小 ivy_growth_rate = 0.3; % 常青藤生长率（新增个体比例） ivy_decay_rat（930点数解答 | 2024-12-05 22:53:20）152