PlotSolution(GlobalBest.Sol.Tour, model);

时间: 2024-05-25 18:10:20 浏览: 7
这行代码需要更多的上下文才能理解。可以看出它是在使用某种编程语言,其中包含一个名为GlobalBest的变量,它可能是一个对象或结构体,其中包含一个名为Sol的属性或字段,Sol本身可能是一个对象或结构体,其中包含一个名为Tour的属性或字段。这个Tour可能是一个列表或数组,包含了一些数据,用于绘制一个解决方案的可视化。model可能是一个参数,指定绘制模型的方式。但是,需要更多的上下文才能确定这些变量的确切含义和用途,以及代码的完整流程。
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crowdfunding.sol

crowdfunding.sol是一种使用智能合约实现的众筹平台。智能合约是基于区块链技术的自动执行合约,可确保每一笔交易的透明性和可追溯性。通过该平台,人们可以提供资金支持各种项目和创意,而无需通过传统中介机构。 crowdfunding.sol的设计目的是为了解决传统众筹平台所面临的问题,例如可信度、安全性和透明度。通过使用智能合约,平台能够自动处理交易,并将资金保存在一个公共的分布式账本中,减少了潜在的欺诈风险和中央机构的依赖。 在crowdfunding.sol中,项目发起人可以上传项目的详细信息、资金筹集目标和回报计划等。然后,感兴趣的人可以查看这些项目,并决定是否资助。一旦资助确定,资金将被锁定在智能合约中,只有在达到设定的筹款目标时才会释放。这种机制确保了项目发起人能够按照承诺进行工作,而资助者也能够获得相应的回报。 crowdfunding.sol还支持项目评级和评论功能,使资助者能够更好地了解项目的潜力和风险。此外,平台还可以提供一些额外的功能,例如实时统计筹款情况、项目进展等,以便资助者随时跟踪项目的进展。 总之,crowdfunding.sol是一个利用智能合约实现的众筹平台,通过区块链技术确保交易的透明性和可追溯性。它为项目发起人提供了一个可靠的融资渠道,同时为资助者提供了更多的投资机会和保障。

给我这段代码的伪代码:def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] for i in range(model.n_select): f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])

选择解的函数伪代码: ``` FUNCTION selectSol(model): sol_list = deepcopy(model.sol_list) model.sol_list = [] FOR i = 1 to model.n_select: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f1_fit = sol_list[f1_index].fitness f2_fit = sol_list[f2_index].fitness IF f1_fit < f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) ELSE: model.sol_list.append(sol_list[f1_index]) END FOR END FUNCTION ``` 其中,model.sol_list 是一个包含多个解的列表,model.n_select 是要选择的解的数量。函数会从 sol_list 中随机选择两个解,然后选择其中适应度更好的解加入到 model.sol_list 中,重复执行直到选择了 model.n_select 个解。

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给我这段代码的伪代码:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

降低这段代码的重复率:#交叉 def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

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