/depot_tools/.cipd_bin/vpython3: 没有那个文件或目录

时间: 2023-12-26 15:01:34 浏览: 548
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depot_tools

/debot_tools/.cipd_bin/vpython3 并不是一个有效的路径，系统无法找到该文件或目录。这可能是因为该路径中的某些部分拼写错误，或者该文件/目录并不存在于系统中。如果您确定这个路径是正确的，那么可能是由于权限问题或其他系统错误导致无法找到这个文件或目录。您可以尝试检查并修正路径中可能存在的拼写错误，并确认文件/目录是否存在于系统中。另外，您也可以尝试使用管理员权限运行命令，或者联系系统管理员寻求帮助解决这个问题。
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这个错误提示是在验证Docker Compose配置文件时发生的，特别是docker-compose.yaml。...检查你的docker-compose.yaml文件，并确保为services.halo.volumes.0或相应的volume条目添加了所需的type属性及其值。

def generateOwnCarRoute(service_time, model, sol): pickup_node = copy.deepcopy(model.demand_id_list[0: 16]) own_pickup_node = [] own_delivery_node = [] route = [] sol.route_list = [] depot = model.depot_dict['d1'] vehicle_number = depot.depot_capacity departure = 0 arrival = 0 for i in pickup_node: if i not in model.crowd_pickup_node: own_pickup_node.append(i) own_delivery_node.append(i+16) while vehicle_number > 0 and len(own_pickup_node) > 0: route.append(depot.depot_id) minIndex = np.argmin([model.distance_matrix[depot.depot_id, own_pickup_node[i]] for i in range(0, len(own_pickup_node))]) minnode = own_pickup_node[minIndex] route.append(minnode) arrival = model.time_matrix[depot.depot_id, minnode] departure = arrival + service_time route.append(own_delivery_node[minIndex]) arrival = departure + model.time_matrix[minnode, own_delivery_node[minIndex]] departure += arrival + service_time last_node = own_delivery_node[minIndex] own_pickup_node.remove(minnode) own_delivery_node.remove(own_delivery_node[minIndex]) for j in own_pickup_node: next_minIndex = np.argmin([model.distance_matrix[last_node, j]]) next_minnode = own_pickup_node[next_minIndex] arrival = departure + model.time_matrix[last_node, next_minnode] if arrival <= model.demand_dict[next_minnode].end_time and arrival <= depot.dend_time: route.append(next_minnode) departure = arrival + service_time route.append(own_delivery_node[next_minIndex]) arrival = departure + model.time_matrix[next_minnode, own_delivery_node[next_minIndex]] departure += arrival + service_time last_node = own_delivery_node[next_minIndex] own_pickup_node.remove(next_minnode) own_delivery_node.remove(own_delivery_node[next_minIndex]) else: continue route.append(depot.depot_id) sol.route_list.append(route) vehicle_number = vehicle_number - 1 route = [] print(sol.route_list) return sol.route_list 这段代码的问题是有可能vehicle_number为0了，但是owner_pickup_node的长度还不为0，这种情况怎么解决

while vehicle_number > 0 and len(own_pickup_node) > 0 and len(sol.route_list) < model.depot_dict['d1'].depot_capacity: 这样，当所有车辆都被分配任务后，循环就会停止，避免了程序陷入无限循环的情况。

stack_depot_disable=on kasan.stacktrace=off kvm-arm.mode=protected cgroup_disable=pressure qcom_dma_heaps.enable_bitstream_contig_heap=y kpti=0 ssbd=force-off lpm_levels.sleep_disabled=1 video=vfb:640x400,bpp=32,memsize=3072000 msm_rtb.filter=0x237 service_locator.enable=1 swiotlb=4096 firmware_class.path=/vendor/firmware_mnt/image loop.max_part=7 kvm-arm.mode=nvhe hibernate=nocompress noswap_randomize pcie_ports=compat console=ttyMSM0,115200n8 earlycon=qcom_geni,0xa90000 qcom_geni_serial.con_enabled=1 slub_debug=FZPU bootconfig buildvariant=userdebug rootwait ro init=/init resume=/dev/sda13

其中包含了一些针对特定硬件或软件的优化设置，例如： - stack_depot_disable=on：禁用堆栈存储器。 - kasan.stacktrace=off：禁用 KASan 堆栈跟踪。 - kvm-arm.mode=protected/nvhe：设置 KVM ARM 的虚拟化模式。 ...

while len(own_pickup_node) > 0: route = [depot.depot_id] for i in range(min(len(own_pickup_node), 2)): minIndex = np.argmin([model.distance_matrix[depot.depot_id, own_pickup_node[j]] for j in range(0, len(own_pickup_node))]) minnode = own_pickup_node[minIndex] route.append(minnode) arrival = model.time_matrix[depot.depot_id, minnode] departure = arrival + service_time route.append(own_delivery_node[minIndex]) arrival = departure + model.time_matrix[minnode, own_delivery_node[minIndex]] departure += arrival + service_time last_node = own_delivery_node[minIndex] own_pickup_node.remove(minnode) own_delivery_node.remove(own_delivery_node[minIndex]) for j in own_pickup_node: next_minIndex = np.argmin([model.distance_matrix[last_node, j]]) next_minnode = own_pickup_node[next_minIndex] arrival = departure + model.time_matrix[last_node, next_minnode] if arrival <= model.demand_dict[next_minnode].end_time and arrival <= depot.dend_time: route.append(next_minnode) departure = arrival + service_time route.append(own_delivery_node[next_minIndex]) arrival = departure + model.time_matrix[next_minnode, own_delivery_node[next_minIndex]] departure += arrival + service_time last_node = own_delivery_node[next_minIndex] own_pickup_node.remove(next_minnode) own_delivery_node.remove(own_delivery_node[next_minIndex]) else: continue route.append(depot.depot_id) sol.route_list.append(route) vehicle_number = vehicle_number - 1 if vehicle_number == 0: break

这段代码实现了一个基于贪心算法的送货路径规划。具体来说，它会先将起点设为仓库，然后在所有尚未配对的取货点和配送点中，选取距离仓库最近的两个取货点进行配对，将它们的编号加入路径中。然后，它会根据这两个取...

优化这段代码：def readCSVFile(demand_file,depot_file,model): with open(demand_file,'r') as f: demand_reader=csv.DictReader(f) for row in demand_reader: demand = Demand() demand.id = int(row['id']) demand.x_coord = float(row['x_coord']) demand.y_coord = float(row['y_coord']) demand.demand = float(row['demand']) demand.start_time=float(row['start_time']) demand.end_time=float(row['end_time']) demand.service_time=float(row['service_time']) model.demand_dict[demand.id] = demand model.demand_id_list.append(demand.id) model.number_of_demands=len(model.demand_id_list) with open(depot_file, 'r') as f: depot_reader = csv.DictReader(f) for row in depot_reader: vehicle = Vehicle() vehicle.depot_id = row['depot_id'] vehicle.x_coord = float(row['x_coord']) vehicle.y_coord = float(row['y_coord']) vehicle.type = row['vehicle_type'] vehicle.capacity=float(row['vehicle_capacity']) vehicle.free_speed=float(row['vehicle_speed']) vehicle.numbers=float(row['number_of_vehicle']) vehicle.fixed_cost=float(row['fixed_cost']) vehicle.variable_cost=float(row['variable_cost']) vehicle.start_time=float(row['start_time']) vehicle.end_time=float(row['end_time']) model.vehicle_dict[vehicle.type] = vehicle model.vehicle_type_list.append(vehicle.type)

model['vehicle_dict'] = {row['vehicle_type']: Vehicle(depot_id=row['depot_id'], x_coord=float(row['x_coord']), y_coord=float(row['y_coord']), type=row['vehicle_type'], capacity=float(row['vehicle...

帮我优化这段代码：def readCSVFile(demand_file,depot_file,model): with open(demand_file,'r') as f: demand_reader=csv.DictReader(f) for row in demand_reader: demand = Demand() demand.id = int(row['id']) demand.x_coord = float(row['x_coord']) demand.y_coord = float(row['y_coord']) demand.demand = float(row['demand']) demand.start_time=float(row['start_time']) demand.end_time=float(row['end_time']) demand.service_time=float(row['service_time']) model.demand_dict[demand.id] = demand model.demand_id_list.append(demand.id) model.number_of_demands=len(model.demand_id_list) with open(depot_file, 'r') as f: depot_reader = csv.DictReader(f) for row in depot_reader: vehicle = Vehicle() vehicle.depot_id = row['depot_id'] vehicle.x_coord = float(row['x_coord']) vehicle.y_coord = float(row['y_coord']) vehicle.type = row['vehicle_type'] vehicle.capacity=float(row['vehicle_capacity']) vehicle.free_speed=float(row['vehicle_speed']) vehicle.numbers=float(row['number_of_vehicle']) vehicle.fixed_cost=float(row['fixed_cost']) vehicle.variable_cost=float(row['variable_cost']) vehicle.start_time=float(row['start_time']) vehicle.end_time=float(row['end_time']) model.vehicle_dict[vehicle.type] = vehicle model.vehicle_type_list.append(vehicle.type)

可以考虑使用 pandas 库读取 CSV 文件，以提高效率。具体而言，可以使用 pandas.read_csv() 函数读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame。然后，可以使用 DataFrame.apply() 函数将每一行数据转换为 Demand 或 ...

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