首页x={} for i, j in CostKey: x[i, j] = m.addVar(0,gb.GRB.INFINITY,vtype=gb.GRB.INTEGER, name="x"+str(OnlyNumber(i))+str(OnlyNumber(j))) x= gb.tupledict(x)

x={} for i, j in CostKey: x[i, j] = m.addVar(0,gb.GRB.INFINITY,vtype=gb.GRB.INTEGER, name="x"+str(OnlyNumber(i))+str(OnlyNumber(j))) x= gb.tupledict(x)

时间: 2023-12-13 17:05:17 浏览: 137

j用Matlab的Fuzzy工具箱实现模糊控制-Fuzzy_Control.rar

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j用Matlab的Fuzzy工具箱实现模糊控制-Fuzzy_Control.rar [url=http://blog.daviesliu.net/article/entry20050328-153616]用 Matlab 的 Fuzzy 工具箱实现模糊控制 [/url] 用 Matlab 中的 Fuzzy 工具箱做一个简单的模糊控制，流程如下： 1、创建一个 FIS 对象， a = newfis一般只用提供第一个参数即可，后面均用默认值。 2、增加模糊语言变量 a = addvar模糊变量有两类：input 和 output。在每增加模糊变量，都会按顺序分配一个 index，后面要通过该 index 来使用该变量。 3、增加模糊语言名称，即模糊集合。 a = addmf每个模糊语言名称从属于一个模糊语言。Fuzzy 工具箱中没有找到离散模糊集合的隶属度表示方法，暂且用插值后的连续函数代替。参数 mfType 即隶属度函数，它可以是 Gaussmf、trimf、trapmf等，也可以是自定义的函数。每一个语言名称也会有一个 index，按加入的先后顺序得到，从 1 开始。 4、增加控制规则，即模糊推理的规则。 a = addrule 其中 ruleList 是一个矩阵，每一行为一条规则，他们之间是 ALSO 的关系。假定该 FIS 有 N 个输入和 M 个输出，则每行有 N M 2 个元素，前 N 个数分别表示 N 个输入变量的某一个语言名称的 index，没有的话用 0 表示，后面的 M 个数也类似，最后两个分别表示该条规则的权重和个条件的关系，1 表示 AND，2 表示 OR。例如，当“输入1” 为“名称1” 和 “输入2” 为“名称3” 时，输出为 “ 输出1” 的“状态2”，则写为：[1 3 2 1 1] 5、给定输入，得到输出，即进行模糊推理。 output = evalfis其中 fismat 为前面建立的那个 FIS 对象。一个完整的例子如下： matlab程序在附件里

这段代码是为数学规划模型中的决策变量`x`进行定义和建立的过程。首先，创建一个空字典`x`，然后通过循环遍历`CostKey`中的元组，依次赋值给变量`i`和`j`。在循环中，利用`m.addVar()`函数为每个决策变量`x[i, j]`定义变量的取值范围（0到正无穷大），并指定变量类型为整数。接着，根据变量`i`和`j`的值，为每个决策变量命名，命名规则为"x"加上`i`和`j`的数字部分。最后，将字典`x`转化为元组字典，方便后续对决策变量进行操作和求解。总之，这段代码实现了对决策变量的定义和建立过程，为数学规划模型的求解提供了数据基础。

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