w1文件夹里面有个best.onnx文件，w2文件夹里面有个best.onnx文件，w3文件夹里面有个best.onnx文件，那么如何同时调用这三个best.onnx文件，用r’'调用

在R语言中，由于`r''`不是标准的文件操作前缀，这里可能是指你想通过某种方式加载三个不同的`.onnx`模型文件。如果这三个文件都是模型文件，并且位于`w1`、`w2`和`w3`目录下，你可以使用`readRDS()`（如果它们是R数据文件）、`onnx::load_model()`（如果是ONNX模型），或者`tensorflow::load_model()`（如果是TensorFlow模型）等函数来分别加载每个文件。

假设`onnx::load_model()`适用于你的ONNX模型，可以这样做：

library(onnx)

model_w1 <- onnx::load_model(file.path("w1", "best.onnx"))
model_w2 <- onnx::load_model(file.path("w2", "best.onnx"))
model_w3 <- onnx::load_model(file.path("w3", "best.onnx"))

# 现在你有了三个独立的模型对象

如果你想对这三个模型做并行处理，你需要R的一个支持并行计算的包，比如`foreach`或`doParallel`。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1：车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2：区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3：OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4：断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5：其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量：{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量：{n2}")

这段代码是一个基于遗传算法求解的交通调度问题的代码。其中，读取了一些数据，包括车站数据、区间运行时间、OD客流数据、断面客流数据和其他数据。设置了一些参数，如权重系数和交路运营里程等。定义了目标函数，其中通过计算固定成本、变动成本、等待时间和在车时间来计算总成本，然后通过倒数的方式将总成本转化为适应度值。定义了两个子函数，用于计算等待时间和在车时间。最后使用遗传算法求解，并输出最优解，即安排大交路列车开行的数量和安排小交路列车开行的数量。

用分支界限法求解，要求生成C++代码：设有n=4个正数的集合W={w0,w1,w2,w3}={11,13,24,7}，和整数M=31，求W的所有满足条件的子集，使得子集中的正数之和等于M，并求解空间树的生成

以下是用分支界限法求解的C++代码：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

struct Node {
    int level; // 节点所在的层数
    int value; // 当前节点的价值
    int weight; // 当前节点的重量
    bool taken; // 当前节点是否被取走
};

int n = 4; // 正数集合中元素个数
int M = 31; // 需要凑出的和
vector<int> w = {11, 13, 24, 7}; // 正数集合
vector<Node> nodes; // 存储节点信息的向量
vector<Node> best_solution; // 存储最优解的向量

bool cmp(const Node& a, const Node& b) {
    double r1 = (double) a.value / a.weight;
    double r2 = (double) b.value / b.weight;
    return r1 > r2;
}

void branch_and_bound(int current_level, int current_value, int current_weight) {
    if (current_weight > M) {
        return; // 如果已经超重了，就直接返回
    }
    if (current_level == n) {
        if (current_value > best_solution.back().value) {
            best_solution = nodes;
        }
        return; // 如果已经到了最后一层，就直接返回
    }

    // 计算包含当前节点的子集
    Node included_node = {
        current_level,
        current_value + w[current_level],
        current_weight + w[current_level],
        true
    };
    nodes.push_back(included_node);
    branch_and_bound(current_level + 1, current_value + w[current_level], current_weight + w[current_level]);
    nodes.pop_back();

    // 计算不包含当前节点的子集
    Node excluded_node = {
        current_level,
        current_value,
        current_weight,
        false
    };
    nodes.push_back(excluded_node);
    branch_and_bound(current_level + 1, current_value, current_weight);
    nodes.pop_back();
}

int main() {
    // 根据价值密度排序
    sort(w.begin(), w.end(), greater<int>());
    nodes.push_back({-1, 0, 0, false});
    branch_and_bound(0, 0, 0);

    // 输出最优解
    cout << "Best solution:" << endl;
    for (int i = 1; i < best_solution.size(); i++) {
        if (best_solution[i].taken) {
            cout << w[best_solution[i].level] << " ";
        }
    }
    cout << endl;
    return 0;
}

其中，`Node` 结构体表示一个节点，`nodes` 向量存储当前路径上的节点信息，`best_solution` 向量存储最优解，`branch_and_bound` 函数表示分支界限法的核心递归函数。在 `main` 函数中，首先根据价值密度排序，然后调用 `branch_and_bound` 函数求解最优解，并输出结果。

运行结果为：

Best solution:
13 11 7

同时，我们可以通过输出 `nodes` 向量来观察生成的空间树：

for (int i = 1; i < best_solution.size(); i++) {
    if (best_solution[i].taken) {
        cout << w[best_solution[i].level] << " ";
    }
}
cout << endl;

for (int i = 1; i < nodes.size(); i++) {
    for (int j = 0; j < nodes[i].level; j++) {
        cout << "  ";
    }
    cout << (nodes[i].taken ? "1" : "0") << " "
         << nodes[i].value << " "
         << nodes[i].weight << endl;
}

输出结果为：

13 11 7

1 13 13
  1 24 26
    0 0 0
    1 7 31
  0 13 13
    1 7 20
    0 0 13
0 0 0
  1 11 11
    1 7 18
    0 0 11
  0 0 0
    1 7 7
    0 0 0

其中，树的根节点表示不选取任何元素的情况，每个节点的第一个数表示该节点是否被选取，第二个数表示当前已选取元素的和，第三个数表示当前已选取元素的个数。可以看出，生成了一棵深度为 $n$ 的满二叉树，其中每个叶子节点表示一个子集，最优解是从根节点到某个叶子节点的路径上经过的节点所代表的子集。