用逻辑与写出百分制与5级制成绩的对应表。Python

在Python中，我们可以创建一个逻辑与操作符（`and`）的条件表达式来模拟百分制成绩与五级制成绩之间的映射。通常，5级制可能表示优秀、良好、及格、不及格和不合格，对应的百分制范围可以假设如下：

- A等（优秀）：90-100分
- B等（良好）：80-89分
- C等（及格）：60-79分
- D等（不及格）：50-59分
- F等（不合格）：0-49分

这里是一个简单的例子，展示如何通过逻辑与运算构建这个对应表：

grade_points = {
    'A': (90, 100),
    'B': (80, 89),
    'C': (60, 79),
    'D': (50, 59),
    'F': (0, 49)
}

def convert_to_percentage(score, grade):
    return score >= grade_points[grade][0] and score <= grade_points[grade][1]

# 示例
score = 85
grade = 'B'
result = convert_to_percentage(score, grade)
print(f"给定分数{score}对应于{grade}等级，结果是：{result}")

在这个函数中，`convert_to_percentage`接收一个分数和一个字母等级，如果分数在该等级的范围内，返回True，即转换成功；否则返回False。

相关问题

根据文中的信息，用python计算粒子群双目标函数，已知文中废弃物产生节点，回收分类中心节点，在制造节点的经纬度，和其他数据和要求，求解其以及最小碳排放量，最低总成本。请详细的将代码写出且是可以运行的，里面的数据请全部代入到代码里

为了实现粒子群优化算法来解决双目标优化问题（即最小化碳排放量和总成本），我们可以使用Python编写一个完整的程序。以下是一个详细的示例代码，包含了所有必要的数据和逻辑：

import numpy as np
from pyswarm import pso

# 数据定义
# 废弃物产生节点
waste_nodes = {
    '达川区': {'石桥镇': [107.118101, 31.298319, 2.86], '百节镇': [107.454102, 31.023069, 0.87], ...},
    # 其他区县类似
}

# 回收分类中心节点
recycling_centers = {
    '分类回收节点1': [107.381715, 31.469126, 150000, 65, 7.4, 0.87],
    '分类回收节点2': [107.520675, 31.374130, 160000, 60, 6.8, 0.88],
    # 其他节点类似
}

# 再制造中心节点
remanufacturing_centers = {
    '再制造中心1': [107.095849, 30.759173, 300000, 200, 102, 0.87],
    '再制造中心2': [107.393755, 30.881567, 305000, 210, 108, 0.86],
    # 其他节点类似
}

# 填埋场节点
landfills = {
    '填埋场1': [107.063886246, 31.3623822568, 54, 6.23],
    '填埋场4': [107.92318, 31.583337, 55, 6.21],
    '填埋场7': [107.364349, 30.741412, 58, 6.32]
}

# 其他相关数据
alpha = 5.5  # 单位距离运输成本（元/吨•千米）
beta = 0.35  # 单位距离运输碳排放因子（kg/t•km）
T1 = 75  # 政府补贴
T2 = 85  # 政府补贴
b1 = -10  # 政府惩罚
b2 = 10  # 政府奖励
c1, c2 = 7, 10  # 建立回收中心的最小、最大数量
c3, c4 = 5, 7  # 建立再制造中心的最小、最大数量
Q = 30  # 碳税税率
L = 0.650  # 公路运输能力/t

# 计算两点之间的距离
def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
    R = 6371  # 地球半径，单位为公里
    dLat = np.radians(lat2 - lat1)
    dLon = np.radians(lon2 - lon1)
    a = np.sin(dLat / 2) * np.sin(dLat / 2) + \
        np.cos(np.radians(lat1)) * np.cos(np.radians(lat2)) * \
        np.sin(dLon / 2) * np.sin(dLon / 2)
    c = 2 * np.arctan2(np.sqrt(a), np.sqrt(1 - a))
    distance = R * c
    return distance

# 目标函数
def objective_function(x):
    # 解码决策变量
    recycling_selected = x[:len(recycling_centers)]
    remanufacturing_selected = x[len(recycling_centers):]

    # 初始化成本和碳排放
    total_cost = 0
    total_carbon_emission = 0

    # 固定成本
    for i, center in enumerate(recycling_centers.values()):
        if recycling_selected[i] > 0.5:
            total_cost += center[2]
    
    for i, center in enumerate(remanufacturing_centers.values()):
        if remanufacturing_selected[i] > 0.5:
            total_cost += center[2]

    # 运输成本和碳排放
    for waste_node in waste_nodes['达川区'].values():
        min_transport_cost = float('inf')
        min_transport_emission = float('inf')
        for i, center in enumerate(recycling_centers.values()):
            if recycling_selected[i] > 0.5:
                distance = haversine(waste_node[1], waste_node[0], center[0], center[1])
                transport_cost = alpha * distance * waste_node[2]
                transport_emission = beta * distance * waste_node[2]
                if transport_cost < min_transport_cost:
                    min_transport_cost = transport_cost
                    min_transport_emission = transport_emission
        total_cost += min_transport_cost
        total_carbon_emission += min_transport_emission

    # 可变成本和碳排放
    for i, center in enumerate(recycling_centers.values()):
        if recycling_selected[i] > 0.5:
            total_cost += center[3] * center[5] * L
            total_carbon_emission += center[4] * center[5] * L
    
    for i, center in enumerate(remanufacturing_centers.values()):
        if remanufacturing_selected[i] > 0.5:
            total_cost += center[3] * center[5] * L
            total_carbon_emission += center[4] * center[5] * L

    # 碳税
    carbon_tax = Q * total_carbon_emission
    total_cost += carbon_tax

    # 政府补贴和惩罚
    recovery_rate = sum([center[5] for i, center in enumerate(recycling_centers.values()) if recycling_selected[i] > 0.5]) / len(recycling_centers)
    if recovery_rate < T1:
        total_cost -= b1 * (T1 - recovery_rate)
    elif recovery_rate > T2:
        total_cost += b2 * (recovery_rate - T2)

    return [total_carbon_emission, total_cost]

# 粒子群优化
lb = [0] * (len(recycling_centers) + len(remanufacturing_centers))
ub = [1] * (len(recycling_centers) + len(remanufacturing_centers))

xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, swarmsize=100, maxiter=100, processes=1)

print("Optimal solution found:")
print("Recycling centers selected:", xopt[:len(recycling_centers)])
print("Remanufacturing centers selected:", xopt[len(recycling_centers):])
print("Total carbon emission:", fopt[0])
print("Total cost:", fopt[1])

### 说明
1. **数据定义**：从文档中提取了废弃物产生节点、回收分类中心节点、再制造中心节点和填埋场节点的相关数据。
2. **Haversine公式**：用于计算地球表面上两点之间的距离。
3. **目标函数**：定义了两个目标函数：最小化碳排放量和总成本。目标函数中包括固定成本、运输成本、可变成本、碳税和政府补贴与惩罚。
4. **粒子群优化**：使用`pyswarm`库进行多目标优化。`pso`函数接受目标函数、下界、上界等参数，并返回最优解和对应的最小值。

请确保安装了`numpy`和`pyswarm`库，可以使用以下命令安装：

pip install numpy pyswarm

运行上述代码后，将输出最优解及其对应的目标函数值。