# 清理实验环境 # 清除变量 popsize = None maxgen = None pc = None pm = None A = None OD = None

清理实验环境可以通过清除变量来实现。在Python中，可以使用del语句来删除变量。以下是清除变量的示例代码：

# 清除变量
popsize = None
maxgen = None
pc = None
pm = None
A = None
OD = None

# 删除变量
del popsize
del maxgen
del pc
del pm
del A
del OD

这样就可以将这些变量清除，释放内存空间，并且可以重新使用这些变量名。如果你想要清除更多的变量，只需要在代码中添加相应的变量名，并使用del语句删除即可。

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class Model(): def __init__(self): self.best_sol=None self.demand_dict={} self.vehicle_dict={} self.vehicle_type_list=[] self.demand_id_list=[] self.sol_list=[] self.distance_matrix={} self.number_of_demands=0 self.pc=0.5 self.pm=0.1 self.popsize=100 self.n_select=80 self.opt_type=1 # 翻译一下

这段代码定义了一个类 `Model`，在初始化函数 `__init__()` 中定义了该类的属性。这些属性包括：

- `best_sol`: 最优解，默认为 None。
- `demand_dict`: 需求字典，用于存储需求信息。
- `vehicle_dict`: 车辆字典，用于存储车辆信息。
- `vehicle_type_list`: 车辆类型列表。
- `demand_id_list`: 需求 ID 列表。
- `sol_list`: 解列表。
- `distance_matrix`: 距离矩阵，用于存储地点之间的距离信息。
- `number_of_demands`: 需求数量。
- `pc`：交叉概率。
- `pm`：变异概率。
- `popsize`：种群大小。
- `n_select`：选择数量。
- `opt_type`：优化类型，默认为 1。

代码解释：[cityNum,cities] = Read('dsj1000.tsp'); cities = cities'; %cityNum = 100; maxGEN = 1000; popSize = 100; % 遗传算法种群大小 crossoverProbabilty = 0.9; %交叉概率 mutationProbabilty = 0.1; %变异概率

这段代码的目的是读取一个名为 'dsj1000.tsp' 的文件，并初始化一些变量用于遗传算法。

首先，代码调用一个名为 Read 的函数，并将返回的结果分配给变量 cityNum 和 cities。这个函数会从文件中读取数据，并返回城市数量 cityNum 和城市坐标的矩阵 cities。

接下来，代码对 cities 进行转置，将其变为列向量的形式。这样做是为了方便后续处理。

然后，代码设置了一些遗传算法相关的参数。maxGEN 设置为 1000，表示遗传算法的最大迭代次数。popSize 设置为 100，表示遗传算法的种群大小。crossoverProbability 设置为 0.9，表示交叉概率为 0.9，mutationProbability 设置为 0.1，表示变异概率为 0.1。

这些参数将在遗传算法的实现中使用，用于控制遗传算法的操作，例如交叉和变异的发生频率。