close all; dataset=importdata('D:\GA\task.txt'); H=15; noise=1e-5; ptr=1e-2; rho=10; k=4; X=dataset(:,2); Y=dataset(:,3); taskcycle=dataset(:,5); tasksize=10*dataset(:,4); XI=dataset(:,6); YI=dataset(:,7); VMc=[200 170 140 110 80 70 60 50 40 30 25 20 15 12 9 6]; size=15; G=900; F=0.3; cr=0.9; tasknum=length(X); VMnum=tasknum; Chrom=DADE_initial2(size,tasknum); gen=1; best=Chrom(1,:); besttime=zeros(G,1); for i=2:size if DEDA_Fit(Chrom(i,:),X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k)<DEDA_Fit(best,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k) best=Chrom(i,:); end end besttime(1)=DEDA_Fit(best,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k); while gen <=G Chrom=DEDA_mutation_crossover_select(Chrom,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,size,k,F,cr); for i=1:size if DEDA_Fit(Chrom(i,:),X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k)<DEDA_Fit(best,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k) best=Chrom(i,:); end end besttime(gen)=DEDA_Fit(best,X,Y,tasknum,tasksize,taskcycle,XI,YI,VMnum,VMc,H,ptr,rho,noise,k); gen=gen+1; end plot(besttime);把这段代码用Java实现

时间: 2023-07-29 11:10:22 浏览: 76
对于这段代码的Java实现,我们需要将其进行逐行转换。以下是Java实现: ```java import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException { double[][] dataset = readData("D:\\GA\\task.txt"); double H = 15; double noise = 1e-5; double ptr = 1e-2; double rho = 10; int k = 4; double[] X = getColumn(dataset, 1); double[] Y = getColumn(dataset, 2); double[] taskcycle = getColumn(dataset, 4); double[] tasksize = multiply(getColumn(dataset, 3), 10); double[] XI = getColumn(dataset, 5); double[] YI = getColumn(dataset, 6); int[] VMc = {200, 170, 140, 110, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 25, 20, 15, 12, 9, 6}; int size = 15; int G = 900; double F = 0.3; double cr = 0.9; int tasknum = X.length; int VMnum = tasknum; double[][] Chrom = DADE_initial2(size, tasknum); int gen = 1; double[] best = Chrom[0]; double[] besttime = new double[G]; for (int i = 1; i < size; i++) { if (DEDA_Fit(Chrom[i], X, Y, tasknum, tasksize, taskcycle, XI, YI, VMnum, VMc, H, ptr, rho, noise, k) < DEDA_Fit(best, X, Y, tasknum, tasksize, taskcycle, XI, YI, VMnum, VMc, H, ptr, rho, noise, k)) { best = Chrom[i]; } } besttime[0] = DEDA_Fit(best, X, Y, tasknum, tasksize, taskcycle, XI, YI, VMnum, VMc, H, ptr, rho, noise, k); while (gen <= G) { Chrom = DEDA_mutation_crossover_select(Chrom, X, Y, tasknum, tasksize, taskcycle, XI, YI, VMnum, VMc, H, ptr, rho, noise, size, k, F, cr); for (int i = 0; i < size; i++) { if (DEDA_Fit(Chrom[i], X, Y, tasknum, tasksize, taskcycle, XI, YI, VMnum, VMc, H, ptr, rho, noise, k) < DEDA_Fit(best, X, Y, tasknum, tasksize, taskcycle, XI, YI, VMnum, VMc, H, ptr, rho, noise, k)) { best = Chrom[i]; } } besttime[gen - 1] = DEDA_Fit(best, X, Y, tasknum, tasksize, taskcycle, XI, YI, VMnum, VMc, H, ptr, rho, noise, k); gen++; } plot(besttime); } private static double[][] readData(String filename) throws FileNotFoundException { Scanner scanner = new Scanner(new File(filename)); double[][] data = new double[100][8]; int i = 0; while (scanner.hasNextLine()) { String[] line = scanner.nextLine().split(" "); for (int j = 0; j < line.length; j++) { data[i][j] = Double.parseDouble(line[j]); } i++; } return data; } private static double[] getColumn(double[][] matrix, int col) { double[] column = new double[matrix.length]; for (int i = 0; i < matrix.length; i++) { column[i] = matrix[i][col]; } return column; } private static double[] multiply(double[] array, int factor) { double[] result = new double[array.length]; for (int i = 0; i < array.length; i++) { result[i] = array[i] * factor; } return result; } private static void plot(double[] data) { // implementation of plot method is omitted } private static double[][] DADE_initial2(int size, int tasknum) { // implementation of DADE_initial2 method is omitted return new double[size][tasknum]; } private static double[][] DEDA_mutation_crossover_select(double[][] chrom, double[] x, double[] y, int tasknum, double[] tasksize, double[] taskcycle, double[] XI, double[] YI, int VMnum, int[] VMc, double H, double ptr, double rho, double noise, int popsize, int k, double f, double cr) { // implementation of DEDA_mutation_crossover_select method is omitted return chrom; } private static double DEDA_Fit(double[] chrom, double[] x, double[] y, int tasknum, double[] tasksize, double[] taskcycle, double[] XI, double[] YI, int VMnum, int[] VMc, double H, double ptr, double rho, double noise, int k) { // implementation of DEDA_Fit method is omitted return 0; } } ``` 需要注意的是,这段代码中还有三个方法没有给出实现,分别是`DADE_initial2`、`DEDA_mutation_crossover_select`和`DEDA_Fit`,需要结合具体实现进行编写。

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

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