函数或变量 'total_sum' 无法识别。 出错 jixuner (第 184 行) objective = total_sum;出现上述报错，该如何解决

根据你提供的错误信息，报错提示无法识别函数或变量 'total_sum'。这意味着在函数 `jixuner` 的第 184 行中，`total_sum` 被引用但未被定义。

可能的原因是你在代码中没有定义或声明 `total_sum` 变量。请确保在调用 `jixuner` 函数之前，先定义和初始化 `total_sum` 变量。示例代码如下：

total_sum = 0; % 初始化 total_sum 变量
result = jixuner(); % 调用 jixuner 函数

请根据你的具体需求，在正确的位置定义和初始化 `total_sum` 变量，以解决该报错。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节以便我更好地帮助你解决问题。

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以下代码有什么问题def cal_total_distance(routine): '''The objective function. input routine, return total distance. cal_total_distance(np.arange(num_points)) ''' num_points, = routine.shape return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 蚁群算法 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=200, distance_matrix=distance_matrix) best_x, best_y = aca.run() fig, ax = plt.subplots(1, 2) best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]]) best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :] ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r') pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1]) plt.show() print(best_points_) print(best_y)

这段代码有两个问题：

1. 在函数 `cal_total_distance` 中，变量 `num_points` 没有定义，应该在调用该函数之前定义该变量。
2. 在代码中缺少必要的库导入，如 `numpy` 和 `matplotlib` 库，需要在代码开头导入这些库。

下面是修改后的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def cal_total_distance(routine, distance_matrix, num_points):
    '''The objective function. input routine, return total distance.
    cal_total_distance(np.arange(num_points), distance_matrix, num_points)
    '''
    return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)])

# 蚁群算法
from sko.ACA import ACA_TSP

num_points = 10
distance_matrix = np.random.rand(num_points, num_points)

aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, distance_matrix=distance_matrix,
              size_pop=50, max_iter=200)

best_x, best_y = aca.run()

fig, ax = plt.subplots(1, 2)
best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]])
best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :]
ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r')
pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1])
plt.show()

print(best_points_)
print(best_y)

有九个需求点，一个车去送。移动路径固定， 目标为配送次数最少，具体公式为min∑_(C=1)^C▒T_C。其中c是第几个节拍的意思，tc是0-1 变量，当其取值为0 表示在第C个节拍不出发配送，取值为1时表示在这个节拍出发配送。求解在那些节拍进行配送。约束条件为：使用量：出发节拍的时间差与消耗速率的乘积，各需求点的消耗速率为每个节拍；车到达之前需求点的剩余物料数量不低于各点要求最小数量；车到达之后所有的数量之和不超过需求点能容纳最大的数量；车能够装的起需求点需求的数量的总共重量600。染色体编码方式采用分段染色体编码，前一段表示节拍，后一段表示各点各节拍的配送数量；解码过程将节拍取0的各点配送数量全部转换为0，取1的节拍正常配送。交叉染色体的第一部分采用单点交叉，第二部分采用两点交叉，变异染色体的第一部分采用翻转变异，第二部分采用最大最小边界之间的变异。车的速度是0.8，各个需求点之间的距离固定，对这里面的目标函数进行定义并展示具体代码

好的，根据你提供的约束条件和目标函数，可以定义如下的目标函数：

目标函数 = min(∑(C=1)^C(T_C))

其中，T_C 是一个 0-1 变量，当其取值为 0 时表示在第 C 个节拍不出发配送，取值为 1 时表示在这个节拍出发配送。因此，我们需要定义一个变量表示每个节拍的配送情况，以及每个需求点在每个节拍的配送数量。这里采用分段染色体编码，前一段表示节拍，后一段表示各点各节拍的配送数量。具体代码如下：

# 定义目标函数
def objective_function(chromosome):
    # 将染色体拆分成节拍和配送数量两部分
    n = len(chromosome) // 10
    time_slots = chromosome[:n]
    delivery_counts = chromosome[n:]

    # 计算各个需求点的剩余物料数量
    remain_counts = [MAX_CAPACITY] * NUM_POINTS
    for i in range(n):
        for j in range(NUM_POINTS):
            remain_counts[j] -= delivery_counts[i * NUM_POINTS + j] * time_slots[i]

    # 计算车辆行驶时间和配送次数
    total_time = 0
    total_deliveries = 0
    for i in range(n):
        if time_slots[i] == 1:
            # 计算到达需求点的时间
            arrive_times = []
            for j in range(NUM_POINTS):
                if delivery_counts[i * NUM_POINTS + j] > 0:
                    distance = DISTANCES[i][j]
                    arrive_time = total_time + distance / CAR_SPEED
                    arrive_times.append(arrive_time)
            # 按到达时间排序
            arrive_times.sort()
            # 更新剩余物料数量
            for j in range(NUM_POINTS):
                if delivery_counts[i * NUM_POINTS + j] > 0:
                    remain_counts[j] -= delivery_counts[i * NUM_POINTS + j]
            # 计算车辆从当前节拍到下一个节拍的时间
            if i < n - 1:
                next_time = time_slots[i + 1]
                if next_time == 1:
                    next_arrive_times = []
                    for j in range(NUM_POINTS):
                        if delivery_counts[(i+1) * NUM_POINTS + j] > 0:
                            distance = DISTANCES[i+1][j]
                            next_arrive_time = total_time + distance / CAR_SPEED
                            next_arrive_times.append(next_arrive_time)
                    if next_arrive_times:
                        next_arrive_times.sort()
                        total_time += next_arrive_times[0] - arrive_times[0]
            total_time += DELIVERY_TIME
            total_deliveries += 1

    return total_deliveries

其中，MAX_CAPACITY 表示需求点能容纳的最大数量，NUM_POINTS 表示需求点的数量，DISTANCES 是一个二维数组，表示各个需求点之间的距离，CAR_SPEED 表示车辆的速度，DELIVERY_TIME 表示每个配送任务的时间。

需要注意的是，这里的目标函数只考虑了配送次数，没有考虑车辆的配载率。如果需要考虑车辆的配载率，可以在目标函数中增加相应的惩罚项。

另外，这里的染色体编码方式采用了分段染色体编码，交叉和变异操作也进行了相应的调整。具体代码可以参考下面的示例：

# 定义染色体长度
CHROMOSOME_LENGTH = NUM_POINTS * NUM_TIME_SLOTS + NUM_TIME_SLOTS

# 定义交叉操作
def crossover(parent1, parent2):
    # 单点交叉
    point1 = random.randint(0, CHROMOSOME_LENGTH - 2)
    point2 = random.randint(point1 + 1, CHROMOSOME_LENGTH - 1)
    child1 = parent1[:point1] + parent2[point1:point2] + parent1[point2:]
    child2 = parent2[:point1] + parent1[point1:point2] + parent2[point2:]
    return child1, child2

# 定义变异操作
def mutation(chromosome):
    # 翻转变异
    point1 = random.randint(0, CHROMOSOME_LENGTH - 2)
    point2 = random.randint(point1 + 1, CHROMOSOME_LENGTH - 1)
    chromosome[point1:point2] = reversed(chromosome[point1:point2])
    # 最大最小边界之间的变异
    for i in range(CHROMOSOME_LENGTH):
        if i < NUM_TIME_SLOTS:
            # 变异节拍
            if random.random() < MUTATION_RATE:
                chromosome[i] = random.randint(0, 1)
        else:
            # 变异配送数量
            if random.random() < MUTATION_RATE:
                min_count = max(0, MIN_COUNTS[(i-NUM_TIME_SLOTS) % NUM_POINTS] - sum(chromosome[NUM_TIME_SLOTS+i-NUM_TIME_SLOTS:NUM_TIME_SLOTS+i]))
                max_count = min(MAX_COUNTS, MAX_CAPACITY - sum(chromosome[NUM_TIME_SLOTS+i-NUM_TIME_SLOTS:NUM_TIME_SLOTS+i]))
                chromosome[i] = random.randint(min_count, max_count)
    return chromosome

其中，NUM_TIME_SLOTS 表示节拍的数量，MIN_COUNTS 和 MAX_COUNTS 分别表示各个需求点要求的最小数量和最大数量，MUTATION_RATE 表示变异率。