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[编程技巧] 关于变量的定义

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发表于 2007-5-29 22:08 | 显示全部楼层 |阅读模式

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x
我编的程序是一个主程序,几个子程序的。  现在因为一个参数k1的值需要从主程序中
通过矩阵pop的列向量pop(K,1)传递过来的,即把pop(K,1)的 值分别给k1,子程序循环一次,
然后再把pop(K,2)的值给k1,再循环子程序。随着K的增加依次类推。但是现在的问题是子程序中的k1的定义出现了问题。
程序如下:

function F=FUN1(deta,r, k1)
f=1*10^5;
w=2*pi*f;
L=0.1*10^(-6);
k2=5*10^(-7);Rth=1*10^(-7);
ra=3*10^(-6);rb=0*10^(-6);
reff=sqrt(ra^2+rb^2);
K0=2.61*10^(-2);k0=2.0*10^(-5);
K1=2.5*10^6*k1;
K2=3*10^6*k2;
alpha1=5.31*10^7;Rp=0.817;P=0.1;
sigma0=sqrt(deta.*deta./(reff^2)+j*w/k0);
sigma1=sqrt(deta.*deta./(reff^2)+j*w/k1);
sigma2=sqrt(deta.*deta./(reff^2)+j*w/k2);
g1=(K0*sigma0)./(K1*sigma1);
g2=(K2*sigma2)./(K1*sigma1);
b=Rth*K1*sigma1;
s=alpha1./sigma1;
E=alpha1*(1-Rp)*P*exp(-deta.*deta/8)./[2*pi*K1*(sigma1.*sigma1-alpha1^2)];
H=(1+g1).*[1+g2.*(1+b)].*exp(sigma1*L)-(1-g1).*[1-g2.*(1-b)].*exp(-sigma1*L);
A1=[(1-g1).*[s-g2.*(1-b.*s)].*exp(-alpha1*L)-(g1+s).*[1+g2.*(1+b)].*exp(sigma1*L)].*E./H;
B1=[(1+g1).*[s-g2.*(1-b.*s)].*exp(-alpha1*L)-(g1+s).*[1-g2.*(1-b)].*exp(-sigma1*L)].*E./H;
F=[A1+B1+E].*deta.*besselj(0,deta.*r/reff)/(reff^2);

还有一个子程序F函数要调用上面的函数的。最后主程序调用F函数的,现在出现问题
??? Input argument "k1" is undefined.

Error in ==> FUN1 at 9
K1=2.5*10^6*k1;
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发表于 2007-5-29 23:30 | 显示全部楼层
原帖由 xiaoshuizhu 于 2007-5-29 22:08 发表
我编的程序是一个主程序,几个子程序的。  现在因为一个参数k1的值需要从主程序中
通过矩阵pop的列向量pop(K,1)传递过来的,即把pop(K,1)的 值分别给k1,子程序循环一次,
然后再把pop(K,2)的值给k1,再循环子程 ...


请给出所有函数的代码,至少应给出所有函数定义的入口(即 function 那行)和主函数调用的代码。估计是由于参数传递不完整导致的
 楼主| 发表于 2007-5-30 10:55 | 显示全部楼层
好的,我现在把重要的代码都帖上来。
%这是主程序
clear all;
clc;
global X K
popsize=2;     %种群规模
c1=2;          %个体最优导向系数
c2=2;          %全局最优导向系数
%gbest_x;       %全局最优解
%best_fitness;    %最优解
%best_in_history; %最优解变化轨迹
w=inf;
iw1=0.9;
iw2=0.4;
X_min=5*10^(-5);           %x的下限
X_max=5*10^(-5)+2.0*10^(-4);  %x的上限

gen=2;             %迭代次数
%exetime; t;       %当前迭代次数
max_velocity=4.1*10^(-5);   %最大速度
%eps=10^(-10);%设置精度(在已知最小值时候用)
    %最大速度


best_in_history(gen)=inf;   %初始化全局历史最优解
best_in_history(:)=inf;   %初始化全局历史最优解
best_fitness=inf;

pop(popsize,5)=0;

for K=1:popsize
    pop(K,1)=1.5*10^(-4)*rand(1);%初始化种群中的粒子位置,值为-1—1,步长为其速度
%     X(K)=pop(K,1)
    pop(K,3)=pop(K,1);  %初始状态下个体最优值等于初始位置
    pop(K,2)=1.0*10^(-6)+4*10^(-5)*rand(1);   %初始化种群微粒速度,值为-0.01—0.01,间隔为0.0001
    pop(K,4)=inf;
    pop(K,5)=inf;
end


gbest_X=pop(1,1);   %全局最优初始值为种群第一个粒子的位置

for   t=1:gen
   
    %计算权值
    if t<=3
        iwt(t)=((iw2-iw1)/(gen-1))*(t-1)+iw1
    else
        iwt(t)=iw2
    end
   
    adapting1      %计算适应值
    updatepop1     %更新粒子位置
    pause(0.01);
end

gbest_X
disp('最后得到的优化极值为:')
best_fitness
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
这是adaping1文件
%适值计算
global X K
%计算适应值并赋值
for K=1:popsize;
    X(K)=pop(K,1)
    w=PHASE1(pop(K,1),K)
   pop(K,5)=w;
%     pop(K,5)=100*pop(K,1)^2+(1-pop(K,1))^2;

   if   pop(K,4)>pop(K,5)    %若当前适应值优于个体最优值,则进行个体最优信息的更新
        pop(K,4)=pop(K,5); %适值更新
        pop(K,3)=pop(K,1); %位置坐标更新
    end
end

%计算完适应值后寻找当前全局最优位置并记录其坐标
if best_fitness>min(pop(:,4))
    best_fitness=min(pop(:,4));     %全局最优值
   gbest_X=pop(find(pop(:,4)==min(pop(:,4))),1) %全局最优粒子的位置
  
end

best_in_history(t)=best_fitness %记录当前全局最优
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
这是updatepop1文件

%粒子群速度与位置更新
global X K

%更新粒子速度
for K=1:popsize
    pop(K,2)=iwt(t)*pop(K,2)+c1*rand(1)*(pop(K,3)-pop(K,1))+c2*rand(1)*(gbest_X-pop(K,1));    %更新速度
    if abs(pop(K,2))>max_velocity
        if pop(K,2)>0
            pop(K,2)=max_velocity;
        else
            pop(K,2)=-max_velocity;
        end
    end
   
end

%更新粒子位置
for K=1:popsize
    pop(K,1)=pop(K,1)+pop(K,2);
    q=pop(K,1)
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    function z=PHASE1(k1,K)
r=0*10^(-6):1*10^(-6):24*10^(-6);
global X K
   k1=X(K);
    for m=1:length(r);
An(m)=quadl(@FUN1,0,8,1e-7,[],r(m));
double(An(m));
AM(m)=abs(An(m));
PH2es(m)=angle(An(m))*180/3.14;
    end
s=0;
k1=1*10^(-4);k2=5*10^(-7);Rth=1*10^(-7);
PH1=PHASE(k1,k2,Rth);
PH1ex=PH1;
  A=[ 0.0077    0.0195    0.0281    0.0159   -0.0216  
      -0.0063   0.0290    0.0278   -0.0060    0.0262  
      -0.0295   -0.0098   0.0209   -0.0327   -0.0241
      -0.0198   -0.0201   0.0069   -0.0152   -0.0201  
      -0.0323    0.0165   -0.0037   0.0288   -0.0023];
   
for m=1:length(PH1ex);
PH2ex(m)=PH1ex(m).*(1+A([m]));
diff(m)=PH2ex(m)-PH2es(m);
s=s+(abs(diff(m)))^2;
end
z=s;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function F=FUN1(deta,r, k1)
global X K
f=1*10^5;
w=2*pi*f;
L=0.1*10^(-6);
k2=5*10^(-7);Rth=1*10^(-7);
ra=3*10^(-6);rb=0*10^(-6);
reff=sqrt(ra^2+rb^2);
K0=2.61*10^(-2);k0=2.0*10^(-5);
K1=2.5*10^6*k1;
K2=3*10^6*k2;
alpha1=5.31*10^7;Rp=0.817;P=0.1;
sigma0=sqrt(deta.*deta./(reff^2)+j*w/k0);
sigma1=sqrt(deta.*deta./(reff^2)+j*w/k1);
sigma2=sqrt(deta.*deta./(reff^2)+j*w/k2);
g1=(K0*sigma0)./(K1*sigma1);
g2=(K2*sigma2)./(K1*sigma1);
b=Rth*K1*sigma1;
s=alpha1./sigma1;
E=alpha1*(1-Rp)*P*exp(-deta.*deta/8)./[2*pi*K1*(sigma1.*sigma1-alpha1^2)];
H=(1+g1).*[1+g2.*(1+b)].*exp(sigma1*L)-(1-g1).*[1-g2.*(1-b)].*exp(-sigma1*L);
A1=[(1-g1).*[s-g2.*(1-b.*s)].*exp(-alpha1*L)-(g1+s).*[1+g2.*(1+b)].*exp(sigma1*L)].*E./H;
B1=[(1+g1).*[s-g2.*(1-b.*s)].*exp(-alpha1*L)-(g1+s).*[1-g2.*(1-b)].*exp(-sigma1*L)].*E./H;
F=[A1+B1+E].*deta.*besselj(0,deta.*r/reff)/(reff^2);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% 由上到下依次为内部需要调用的函数文件。注这里面的PHASE又是一个函数,运行时调用一直以来没显示错误的,就不贴了。

[ 本帖最后由 xiaoshuizhu 于 2007-5-30 10:59 编辑 ]
 楼主| 发表于 2007-5-30 11:15 | 显示全部楼层
我后来在function F=FUN1(deta,r, k1)中加了 k1=X(K);
后,程序可以运行了,但是出现了下面的警告:
Warning: The value of local variables may have been changed to match the
         globals.  Future versions of MATLAB will require that you declare
         a variable to be global before you use that variable.
      In PHASE1 at 3  global X K
每个文件中都写了global X K,这样就是定义全局变量的 啊?为什么出错了呢?
发表于 2007-5-30 11:21 | 显示全部楼层
原帖由 xiaoshuizhu 于 2007-5-30 11:15 发表
我后来在function F=FUN1(deta,r, k1)中加了 k1=X(K);
后,程序可以运行了,但是出现了下面的警告:
Warning: The value of local variables may have been changed to match the
         globals.  Future ...



global 定义没有问题,主要问题是不能与子函数中的变量重名
 楼主| 发表于 2007-5-30 15:40 | 显示全部楼层
谢谢了啊!:@)
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