m_ParManger->resetCustomProperty("SAND PARTICLE", PARTICLE_NUM_OF_CONTACT.c_str(), 0.0);

时间: 2024-06-04 15:08:30 浏览: 23
这段代码是用于重置一个名为"SAND PARTICLE"的自定义属性中的名为"PARTICLE_NUM_OF_CONTACT"的属性值为0.0。m_ParManger是一个粒子管理器类的指针,resetCustomProperty是该类的一个成员函数,用于重置自定义属性的值。具体实现可能需要查看粒子管理器类的定义和实现。
相关问题

class PSO_VRP: def __init__(self, num_particles, num_iterations, num_customers, max_capacity, max_distance, distances, demands): self.num_particles = num_particles self.num_iterations = num_iterations self.num_customers = num_customers self.max_capacity = max_capacity self.max_distance = max_distance self.distances = distances self.demands = demands self.global_best_fitness = float('inf') self.global_best_position = [0] * num_customers self.particles = [] def initialize_particles(self): for _ in range(self.num_particles): particle = Particle(self.num_customers, self.max_capacity, self.max_distance) self.particles.append(particle) def update_particles(self): for particle in self.particles: for i in range(len(particle.position)): r1 = random.random() r2 = random.random() particle.velocity[i] = 0.5 * particle.velocity[i] + 2 * r1 * (particle.best_position[i] - particle.position[i]) + 2 * r2 * (self.global_best_position[i] - particle.position[i]) particle.velocity[i] = int(particle.velocity[i]) if particle.velocity[i] < 0: particle.velocity[i] = 0 elif particle.velocity[i] > self.num_customers - 1: particle.velocity[i] = self.num_customers - 1 particle.position = [(particle.position[i] + particle.velocity[i]) % (self.num_customers + 1) for i in range(len(particle.position))] def update_global_best(self): for particle in self.particles: if particle.best_fitness < self.global_best_fitness: self.global_best_fitness = particle.best_fitness self.global_best_position = particle.best_position.copy() def solve(self): self.initialize_particles() for _ in range(self.num_iterations): for particle in self.particles: particle.evaluate_fitness(self.distances, self.demands) self.update_global_best() self.update_particles() return self.global_best_position, self.global_best_fitness添加注释

这段代码实现了基于粒子群优化算法的车辆路径问题求解方法。具体来说,代码中定义了一个PSO_VRP类,其中包括了num_particles(粒子个数)、num_iterations(迭代次数)、num_customers(顾客数量)、max_capacity(车辆最大容量)、max_distance(车辆最大行驶距离)、distances(距离矩阵)和demands(需求量矩阵)等属性。初始化方法中生成num_particles个粒子,并将其存储在particles列表中。更新粒子位置和速度的方法中,使用了粒子群算法的公式,其中r1和r2为[0,1]之间的随机数。粒子位置和速度的更新分别在两个循环中实现。更新全局最优解的方法中,遍历所有粒子,如果某个粒子的最优解优于全局最优解,则更新全局最优解。最后,调用solve方法,初始化粒子,迭代num_iterations次,求解车辆路径问题,返回全局最优解和全局最优解的适应度。

PrimaryGeneratorAction::PrimaryGeneratorAction() { G4int n_particle = 1; fParticleGun = new G4ParticleGun(n_particle); // default particle kinematic G4ParticleTable* particleTable = G4ParticleTable::GetParticleTable(); G4String particleName; G4ParticleDefinition* particle = particleTable->FindParticle(particleName="gamma"); fParticleGun->SetParticleDefinition(particle); fParticleGun->SetParticleMomentumDirection(G4ThreeVector(0.,0.,1.)); fParticleGun->SetParticleEnergy(6.*MeV); }

这是PrimaryGeneratorAction类中的构造函数PrimaryGeneratorAction()的实现代码。 在该构造函数中,首先创建了一个G4ParticleGun对象fParticleGun,用于生成粒子。 接着,默认设置了生成粒子的动力学参数。使用G4ParticleTable类的GetParticleTable()函数获取粒子表,然后通过粒子名称"gamma"在粒子表中查找对应的粒子定义,并将其设置为生成粒子的类型。 然后,设置生成粒子的动量方向为(0, 0, 1),即沿着z轴正方向。设置生成粒子的能量为6 MeV。 通过这些设置,构造函数初始化了PrimaryGeneratorAction对象中的fParticleGun成员变量,使其具备生成指定类型、动力学参数的粒子的功能。

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