lines_x = zeros(num_lines, 2); lines_y = zeros(num_lines, 2); for i = 1:num_lines angle = 2*pi*(i-1)/num_lines; x1 = center_x + 0.1*n*cos(angle); y1 = center_y + 0.1*m*sin(angle); x2 = center_x + n*cos(angle); y2 = center_y + m*sin(angle); lines_x(i,:) = [x1, x2]; lines_y(i,:) = [y1, y2]; end

这是一段 Matlab 代码，它的作用是生成一个圆形上的 num_lines 条线段。其中，center_x 和 center_y 是圆心的坐标，n 和 m 分别是圆形的半径在 x 和 y 轴上的长度，angle 是每条线段的倾斜角度。代码的主要过程是通过计算每条线段的起点和终点的坐标，将它们存入 lines_x 和 lines_y 中。最终，这些线段就可以用于画图或其他用途。

相关问题

% function plot_gantt_chart(job_num, machine_num, start_time, makespan) % % color = lines(job_num); % % figure; % for j = 1:machine_num % for i = 1:job_num % x = start_time(i, j); % y = j-0.4; % w = start_time(job_num, machine_num); % h = 0.8; % rectangle('Position',[x, y, w, h],'FaceColor',color(i,:)); % end % end % xlabel('时间'); % ylabel('机器'); % xlim([0 makespan]); % ylim([0 machine_num+1]); % title('甘特图'); % end转化为流水车间调度 机器调度如何编写

将甘特图转化为流水车间调度问题的机器调度，需要重写这个 MATLAB 函数。以下是一个简单的流水车间调度问题的机器调度函数：

function schedule = machine_schedule(job_num, machine_num, processing_time, sequence)
% job_num: 作业数量
% machine_num: 机器数量
% processing_time: 处理时间矩阵（job_num x machine_num）
% sequence: 作业处理顺序（1 x job_num）
% schedule: 机器调度矩阵（job_num x machine_num）

% 初始化机器调度矩阵
schedule = zeros(job_num, machine_num);

% 计算每个机器的完成时间
ct = zeros(1, machine_num);
for i = 1:job_num
    job = sequence(i);
    for j = 1:machine_num
        ct(j) = max(ct(j), schedule(job, j)) + processing_time(job, j);
        schedule(job, j) = ct(j);
    end
end

该函数接受作业数量、机器数量、处理时间矩阵和作业处理顺序作为输入，输出机器调度矩阵。它使用了流水线调度算法，首先计算每个机器的完成时间，然后根据机器的空闲时间和作业的执行时间，安排每个作业在机器上的开始时间，最后返回机器调度矩阵。

转成小批量数据集用于训练 #@save def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps): """将机器翻译的文本序列转换成小批量"""

这个函数用于将文本序列转换成小批量数据集，供模型训练使用。具体来说，它会根据词表vocab将文本序列lines中的每个词转换成对应的索引，并将结果存储在一个二维的NumPy数组中。由于一个句子的长度可能不同，因此需要将每个句子都填充到相同的长度num_steps。最后，这个函数会返回两个NumPy数组，分别表示句子的索引表示和有效长度（即句子中实际词的数量）。

下面是build_array_nmt函数的具体实现：

import numpy as np

def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps):
    """将机器翻译的文本序列转换成小批量"""
    # 将每个文本行转换成由词索引组成的列表
    lines = [vocab[line] for line in lines]
    # 填充每个文本行
    array = np.zeros((len(lines), num_steps), dtype='int32')
    for i, line in enumerate(lines):
        array[i, :len(line)] = line
    # 计算有效长度
    valid_len = (array != vocab['<pad>']).sum(axis=1)
    return array, valid_len