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'''软化置换矩阵:'''
 
'''软化置换矩阵:'''
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a)随机生成一个N阶置换矩阵P;
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1)随机生成一个N阶置换矩阵P;
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b)对于P中的每个行向量<math>P_{i}</math>,假设1元素的位置是<math>j_{1}</math>,我们将<math>P_{i}</math>的所有条目填入位于<math>j_{1}</math>处的高斯分布中心的概率,即<math>P'_{i,j} = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} \exp\left( -\frac{(j - j_i)^2}{\sigma^2} \right)</math>,其中,<math>\sigma</math>是软化程度的自由参数;
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2)对于P中的每个行向量<math>P_{i}</math>,假设1元素的位置是<math>j_{1}</math>,我们将<math>P_{i}</math>的所有条目填入位于<math>j_{1}</math>处的高斯分布中心的概率,即<math>P'_{i,j} = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} \exp\left( -\frac{(j - j_i)^2}{\sigma^2} \right)</math>,其中,<math>\sigma</math>是软化程度的自由参数;
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c)将<math>\sum_{j=1}^{N} P'_{ij} = 1
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3) 将<math>\sum_{j=1}^{N} P'_{ij} = 1
 
</math>除以新的行向量,使其归一化,这样修改后的矩阵<math>P'</math>也是一个TPM。
 
</math>除以新的行向量,使其归一化,这样修改后的矩阵<math>P'</math>也是一个TPM。
  
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