num_nodes = bc + dataset['categoryCount']

时间: 2024-02-04 17:01:58 浏览: 21
这行代码计算了图中节点的总数。它将类别节点的起始索引 `bc` 和数据集的类别总数 `dataset['categoryCount']` 相加,得到图中节点的总数 `num_nodes`。 在这段代码中,`bc` 表示物品节点的起始索引,`dataset['categoryCount']` 表示数据集中的类别总数。通过将这两个值相加,可以得到图中节点的总数,其中包括了用户节点、物品节点和类别节点。这个值将在后续创建图对象时使用。
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random.seed(0) np.random.seed(0) #Number of abstract nodes num_nodes = 5#10#int(sys.argv[1])#5 #Number of candidate services num_services = 5#10#int(sys.argv[2])#20 num_qos = 4 num_iters = 400 graph_name="SEQUENTIAL_" source = 0 sink = num_nodes adj_name = graph_name+'autogen_nodes'+str(num_nodes)+'_serv'+str(num_services)+'.npy' adjacencyMatrix = np.load(adj_name)#, delimiter=','np.load('autogen_nodes5_serv5.npy') qos_serv_name = name = "massive_qos_services_nodes"+str(num_nodes)+"_services"+str(num_services)+'.npy' unnorm_qos_services = np.load(qos_serv_name) conc_name = graph_name+'concrete_autogen_nodes'+str(num_nodes)+"_serv"+str(num_services)+'.npy' concreteAdjacencyMatrix = np.load(conc_name) minimize = [0,1] maximize =

这段代码主要做了以下几件事情: 1. `random.seed(0)`:设置随机数种子为0,这样可以保证每次生成的随机数是一样的。 2. `np.random.seed(0)`:设置numpy的随机数种子为0,这样可以保证numpy生成的随机数也是一样的。 3. `num_nodes = 5`:设置变量num_nodes的值为5。 4. `num_services = 5`:设置变量num_services的值为5。 5. `num_qos = 4`:设置变量num_qos的值为4。 6. `num_iters = 400`:设置变量num_iters的值为400。 7. `graph_name="SEQUENTIAL_"`:设置变量graph_name的值为"SEQUENTIAL_"。 8. `source = 0`:设置变量source的值为0。 9. `sink = num_nodes`:设置变量sink的值为num_nodes。 10. `adj_name = graph_name+'autogen_nodes'+str(num_nodes)+'_serv'+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载邻接矩阵数据。这里使用了graph_name、num_nodes和num_services来生成文件名。 11. `adjacencyMatrix = np.load(adj_name)`:从文件中加载邻接矩阵数据,并赋值给变量adjacencyMatrix。 12. `qos_serv_name = name = "massive_qos_services_nodes"+str(num_nodes)+"_services"+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载QoS服务数据。这里使用了num_nodes和num_services来生成文件名。 13. `unnorm_qos_services = np.load(qos_serv_name)`:从文件中加载QoS服务数据,并赋值给变量unnorm_qos_services。 14. `conc_name = graph_name+'concrete_autogen_nodes'+str(num_nodes)+"_serv"+str(num_services)+'.npy'`:生成一个文件名,用于加载具体邻接矩阵数据。这里使用了graph_name、num_nodes和num_services来生成文件名。 15. `concreteAdjacencyMatrix = np.load(conc_name)`:从文件中加载具体邻接矩阵数据,并赋值给变量concreteAdjacencyMatrix。 16. `minimize = [0,1]`:定义一个列表minimize,包含元素0和1。 17. `maximize =`:此处代码不完整,缺少后续的赋值语句。需要补充完整的代码才能明确其含义和作用。

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

# Calculate the cost def calTravelCost(route_list, model): timetable_list = [] distance_of_routes = 0 time_of_routes = 0 obj = 0 # Loop through each route for route in route_list: timetable = [] vehicle = model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance = 0 travel_time = 0 v_type = route[0] free_speed = vehicle.free_speed fixed_cost = vehicle.fixed_cost variable_cost = vehicle.variable_cost # Loop through each node in the route for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id = route[i+1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[v_type, next_node_id] / free_speed departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure), int(departure))) elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] / free_speed arrival = max(timetable[-1][1] + travel_time_between_nodes, current_node.start_time) departure = arrival + current_node.service_time timetable.append((int(arrival), int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] / free_speed + \ max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id, v_type] / free_speed departure = timetable[-1][1] + travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure), int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, v_type] / free_speed # Calculate the cost for this route distance_of_routes += travel_distance time_of_routes += travel_time if model.opt_type == 0: obj += fixed_cost + travel_distance * variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time * variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list, time_of_routes, distance_of_routes, obj

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优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

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