function Ld= leave_load( route, demands) n=numel(route); Ld=0;

这是一个 Matlab 函数，它的作用是计算给定路径上的离开负载。具体来说，它接受两个输入参数：路线和需求。路线是一个包含节点索引的向量，表示车辆经过的节点顺序。需求是一个向量，表示每个节点的货物需求量。函数返回值是路径上的离开负载。

在函数体中，首先使用 numel 函数计算路线中节点的数量。然后初始化离开负载 Ld 为 0。接下来，可以通过循环遍历路线中的每个节点来计算离开负载。具体来说，对于每个节点，可以将节点的需求从当前离开负载中减去。因为是离开负载，所以需求值需要取负数。最后返回计算出来的离开负载。

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这段代码的意思：def extractRoutes(V,node_id_list,model): route_list = [] min_obj=float('inf') pred_label_id=None v_type=None # 搜索node_idlist的最后一个节点的最小成本 for label in V[model.number_of_demands-1]: if label[3]<=min_obj: min_obj=label[3] pred_label_id=label[1] v_type=label[2] # 通过 pred_label_id生成路径 route=[node_id_list[-1]] indexs=list(range(0,model.number_of_demands))[::-1] start=1 while pred_label_id!=1: for i in indexs[start:]: stop=False for label in V[i]: if label[0]==pred_label_id: stop=True pred_label_id=label[1] start=i v_type_=label[2] break if not stop: route.insert(0,node_id_list[i]) else: route.insert(0,v_type) route.append(v_type) route_list.append(route) route=[node_id_list[i]] v_type=v_type_ route.insert(0,v_type) route.append(v_type) route_list.append(route) return route_list

这段代码是一个函数，用于提取路径。具体来说，该函数接受三个参数：V表示标签列表，node_id_list表示节点列表，model表示模型。函数首先创建一个空的路径列表route_list和一个初始值为正无穷大的min_obj变量。然后，函数遍历V[model.number_of_demands-1]中的标签，找到最小的成本min_obj，并记录其对应的前驱标签编号pred_label_id和标签类型v_type。接着，函数通过pred_label_id生成路径，遍历标签列表V中每个标签，在找到pred_label_id对应的标签之前，将路由路径上的节点插入到路径列表route中。如果找到了对应的标签，则将标签类型插入到route列表的起始位置和末尾位置，并将route添加到route_list中，并将route初始化为空列表，v_type更新为v_type_。最后，将v_type插入到route的起始位置和末尾位置，并将route添加到route_list中。最终，函数返回提取出来的路径列表route_list。

翻译这段代码： V={i:[] for i in model.demand_id_list} V[-1]=[[0]*(len(model.vehicle_type_list)+4)] V[-1][0][0]=1 V[-1][0][1]=1 number_of_lables=1 for i in range(model.number_of_demands): n_1=node_id_list[i] j=i load=0 distance={v_type:0 for v_type in model.vehicle_type_list} while True: n_2=node_id_list[j] load=load+model.demand_dict[n_2].demand stop = False for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] if i == j: distance[v_type]=model.distance_matrix[v_type,n_1]+model.distance_matrix[n_1,v_type] else: n_3=node_id_list[j-1] distance[v_type]=distance[v_type]-model.distance_matrix[n_3,v_type]+model.distance_matrix[n_3,n_2]\ +model.distance_matrix[n_2,v_type] route=node_id_list[i:j+1] route.insert(0,v_type) route.append(v_type)

这段代码定义了一个名为 "V" 的字典，并初始化了其中的一些值。该字典用于存储每个需求点的标签。具体来说，代码首先使用字典推导式创建了一个空的字典，并将其赋值给 "V"。字典中的键为需求点的 ID，值为一个空列表。

接下来，代码将一个包含所有车辆类型的标签添加到 "V" 字典中，用于表示还未开始服务的状态。具体来说，代码将一个包含多个 "0" 的列表添加到 "V" 字典中的 "-1" 键对应的值中。列表的长度为车辆类型数加上 4，其中前两个元素分别为 1，用于表示该标签是有效的。

接下来，代码使用循环遍历需求点列表，并根据需求量和距离计算每个节点的标签。首先获取当前需求点的 ID，并将其赋值给 "n_1" 变量。然后使用 "j" 变量来迭代需求点列表，同时初始化 "load" 和 "distance" 变量。"load" 变量用于记录已经服务的需求量，"distance" 变量用于记录当前车辆到达该节点的总距离。

在每次迭代中，代码会根据当前需求点和车辆类型计算到达该节点的距离，并将其添加到 "distance" 变量中。然后，代码会将当前需求点添加到路线列表 "route" 中，并将车辆类型添加到路线列表的开头和结尾。接下来，代码会检查时间窗口和容量限制，并更新标签信息。

最后，代码会检查标签列表中的路线，并返回路线列表。