import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1:车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2:区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3:OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4:断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5:其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量:{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量:{n2}")
时间: 2024-03-04 16:53:35 浏览: 23
这段代码是一个基于遗传算法求解的交通调度问题的代码。其中,读取了一些数据,包括车站数据、区间运行时间、OD客流数据、断面客流数据和其他数据。设置了一些参数,如权重系数和交路运营里程等。定义了目标函数,其中通过计算固定成本、变动成本、等待时间和在车时间来计算总成本,然后通过倒数的方式将总成本转化为适应度值。定义了两个子函数,用于计算等待时间和在车时间。最后使用遗传算法求解,并输出最优解,即安排大交路列车开行的数量和安排小交路列车开行的数量。
相关问题
import numpy as np import random from scipy.optimize import minimize from pyeasyga import pyeasyga这段代码是什么意思
这段代码是Python的导入语句,用于导入一些Python中常用的科学计算库和第三方库。具体解释如下:
- `import numpy as np`:导入NumPy库,并将其重命名为`np`,以便在代码中使用更简短的别名。
- `import random`:导入Python内置的随机数生成库`random`,用于生成随机数。
- `from scipy.optimize import minimize`:从SciPy库中导入最小化函数`minimize`,用于求解最小化问题。
- `from pyeasyga import pyeasyga`:从第三方库`pyeasyga`中导入遗传算法类`pyeasyga`,用于实现遗传算法相关功能。
这些库和类可以帮助程序员快速编写科学计算和机器学习相关的代码,提高开发效率。
import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt
这段代码的作用是导入一些常用的机器学习和数据分析库,包括pandas、numpy、scipy、sklearn和matplotlib.pyplot。其中,pandas和numpy用于数据处理和操作,scipy用于科学计算,sklearn用于机器学习算法,matplotlib用于数据可视化。另外,这段代码还使用了KMeans算法来进行聚类分析。
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