matlab中inter_population = crowd_distance(inter_population,Nvar,Nfun)

时间: 2024-05-31 10:10:18 浏览: 109
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BBHE.rar_BBHE matlab_bbhe_code

在MATLAB中，crowd_distance函数用于计算种群中每个个体的拥挤度距离，以评估解的多样性和密度。具体而言，crowd_distance函数会计算每个个体与其最近邻个体之间的距离，并将其与该个体所在的区域中其他个体之间的距离进行比较，以确定该个体的拥挤度距离。inter_population参数是一个矩阵，其中每行表示一个个体的变量值，Nvar是变量的数量，Nfun是目标函数的数量。函数将返回一个与inter_population大小相同的矩阵，其中每行表示相应个体的拥挤度距离。
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matlab中inter0_population = crowd_distance(inter0_population,Nvar,Nfun)是什么意思

Nvar表示决策变量的数量，Nfun表示目标函数的数量。crowd_distance函数的作用是计算每个个体的拥挤度，根据拥挤度对个体进行排序。拥挤度是指一个个体周围的个体密度，即个体周围其他个体的距离之和。排序后，拥挤度...

matlab语言中population = crowd_distance(population,Nvar,Nfun)是什么意思

这段代码是用于计算种群中每个个体与其他个体的拥挤距离(crowding ...crowd_distance函数的作用是计算每个个体与其他个体的拥挤距离，并将其存储在种群矩阵的最后一列。具体计算方法可以参考相关的多目标优化算法。

def calCrowdcarCost(crowd_route_list, model): cost_of_distance = 0 crowd_wait_time = 0 model.crowdcarcost = 0 for route in crowd_route_list: timetable = [] for i in range(len(route)): if i == 0: depot_id = route[i] next_node_id = route[i+1] cost_of_distance = model.distance_matrix[depot_id, next_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[depot_id, next_node_id]) departure = max(0, model.demand_dict[next_node_id].start_time - travel_time) if departure == 0: crowd_wait_time = travel_time - model.demand_dict[next_node_id].start_time timetable.append((departure, departure)) elif 1 <= i <= len(route)-2: last_node_id = route[i-1] current_node_id = route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time = int(model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]) cost_of_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] arrival = max(timetable[-1][1]+travel_time, current_node.start_time) if arrival == timetable[-1][1]+travel_time: crowd_wait_time += timetable[-1][1]+travel_time - current_node.start_time else: break model.crowdcarcost += model.fixcost + model.percost * cost_of_distance return model.crowdcarcost, crowd_wait_time 在这一段代码中我想知道每个点的等待时间总和，等待时间等于到达这个的时间减去它的时间窗上限

在这段代码中，你已经计算了每个点的等待时间，它们被累加到了crowd_wait_time变量中。如果你想得到每个点的等待时间总和，可以在循环中添加一个变量来记录。以下是修改后的代码： python def calCrowdcarCost...

par_crowd=CrowdDis1(tp1); crow_value=par_crowd(find(par_crowd~=Inf));

这段代码的作用是计算tp1中的元素在CrowdDis1函数中的值，并将不等于无穷大的值存储在crow_value变量中。 首先，CrowdDis1(tp1)表示将tp1中的元素作为参数传递给CrowdDis1函数，并计算出相应的结果。这...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 523, in <module> main(demand_file=demand_file, depot_file=depot_file, epochs=250, v_cap=3) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 503, in main sol3, route_list3 = local_search_two(crowd_route_list1, route_list2, sol, model, node) TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object

在这个具体的错误中，是因为 local_search_two 函数返回了 None，导致解包时出现了这个错误。请检查 local_search_two 函数的实现，确保其返回一个可迭代的对象。同时，你也可以添加条件判断来避免这个错误的...

解释一下 # 路径 path = 'D:\\desk\\LaughDetection-master\\crowd_laugh_1.wav' # 时间序列 采样概率 num,samplerate = librosa.load(path, mono=True, sr=None, offset=0.0, duration=None) # 音频时间 time = librosa.get_duration(y = num, sr=samplerate, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, center=True, path=path) # mfcc处理 mfcc_data = librosa.feature.mfcc(y=num, sr=samplerate, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048) # 绘制波形的幅度包络线 librosa.display.waveshow(y = num, sr=samplerate, axis='time', offset=0.0, ax=None) plt.show() path1 = 'D:\\desk\\LaughDetection-master\\freinds_laugh.wav' num1, samplerate1 = librosa.load(path1, mono=True, sr=None, offset=0.0, duration=None) time1 = librosa.get_duration(y=num1, sr=samplerate1, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, center=True, path=path1) mfcc_data1 = librosa.feature.mfcc(y=num1, sr=samplerate1, S=None, n_mfcc=1,hop_length=512, n_fft=2048) # 绘制波形的幅度包络线 librosa.display.waveshow(y=num1, sr=samplerate1, axis='time', offset=0.0, ax=None) plt.show() print(num)

- 第二行是使用librosa库中的load函数读取音频文件，并返回音频的时间序列和采样率。 - 第三行是使用librosa库中的get_duration函数计算音频文件的时长。 - 第四行是使用librosa库中的feature.mfcc函数提取音频文件...

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

这段代码使用了PyTorch、OpenCV等库，从模型模块中导入了parsingNet模型，从常用工具模块中导入了merge_config和dist_print等函数。代码还使用了LaneTestDataset数据集和culane_row_anchor、tusimple_row_anchor常量...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 589, in <module> main(demand_file=demand_file, depot_file=depot_file, v_cap=3) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 551, in main res1 = local_search_one(crowd_route_list1, route_list1, sol, model, node) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 453, in local_search_one owncar_route.index(0, 'd1') TypeError: slice indices must be integers or have an __index__ method

这个错误通常出现在使用列表的index()方法时参数不正确。...要解决这个问题，你需要检查代码中使用owncar_route.index()方法时传递的参数是否正确，确保它是一个整数或者实现了__index__方法的对象。

def local_search_one(crowd_route_list, route_list, sol, model, node): b = 0 while b < 15: route_list_l1 = copy.deepcopy(route_list) owncar_route = random.choice(route_list_l1) route_list_l1.remove(owncar_route) owncar_nodeIndex1 = random.choice(range(1, len(owncar_route) - 1)) owncar_nodeIndex2 = random.choice(range(1, len(owncar_route) - 1)) if owncar_nodeIndex1 != owncar_nodeIndex2: owncar_node1 = owncar_route[owncar_nodeIndex1] owncar_route[owncar_nodeIndex1] = owncar_route[owncar_nodeIndex2] owncar_route[owncar_nodeIndex2] = owncar_node1 owncar_route = list(set(owncar_route)) a1 = checkPriority(owncar_route) # a2 = checkTimeWindow(owncar_route, model, node) a3 = checkCapacity(owncar_route, model) if a1+a3 == 0: route_list_l1.append(owncar_route) model.tempt_cost = calobj(crowd_route_list, route_list_l1, sol, model) else: continue else: continue b = b + 1 return model.tempt_cost, route_list_l1 这一段代码有什么问题吗

这段代码的问题可能是出现在checkPriority()、checkCapacity()和calobj()这三个函数中的实现。在没有看到这些函数的实现细节之前，无法确定代码是否存在问题。此外，还需要了解sol和model这两个参数的具体...

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

为了解决这个问题，可以在while循环条件中添加一个限制条件，即当所有车辆都被分配任务后，停止while循环。例如可以这样修改while循环的条件： while vehicle_number > 0 and len(own_pickup_node) > 0 and len...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 579, in <module> main(demand_file=demand_file, depot_file=depot_file, v_cap=3) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 541, in main res1 = local_search_one(crowd_route_list1, route_list1, sol, model, node) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 448, in local_search_one a1 = checkPriority(owncar_route) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 276, in checkPriority if int(route[i]) <= 16: ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'd1'

这个错误是因为代码中尝试将字符串 'd1' 转换为整数时出错，因为 'd1' 不是一个有效的数字字符串。 根据你提供的代码，这个错误可能是在 checkPriority 函数中的第 7 行代码引起的，因为该行代码尝试将 route[i]...

C:\Users\lmx\Anaconda3\python.exe C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 539, in <module> main(demand_file=demand_file, depot_file=depot_file, epochs=250, v_cap=3) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 503, in main res1 = local_search_one(crowd_route_list1, route_list1, sol, model, node) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 424, in local_search_one a1 = checkPriority(owncar_route) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 273, in checkPriority if route[i] <= 16: TypeError: '<=' not supported between instances of 'str' and 'int'

你需要检查一下你的 route 这个列表中的元素类型是否正确。如果其中包含了字符串类型的元素，你需要将它们转换为整数类型或者将整数类型的元素转换为字符串类型，以保证它们能够正确比较。例如： python if ...

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 539, in <module> main(demand_file=demand_file, depot_file=depot_file, epochs=250, v_cap=3) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 503, in main 众包车辆路径 [['d2', 7, 23], ['d3', 11, 27], ['d4', 5, 21]] [['d1', 10, 26, 1, 17, 2, 18, 3, 19, 4, 20, 'd1'], ['d1', 8, 24, 6, 22, 'd1'], ['d1', 15, 31, 'd1'], ['d1', 12, 28, 9, 25, 13, 29, 'd1'], ['d1', 16, 32, 14, 30, 'd1']] [['d1', 15, 31, 'd1'], ['d1', 12, 28, 9, 25, 13, 29, 'd1'], ['d1', 16, 32, 14, 30, 'd1'], ['d1', 8, 24, 5, 21, 'd1'], ['d1', 10, 26, 1, 17, 2, 18, 3, 19, 4, 20, 'd1']] res1 = local_search_one(crowd_route_list1, route_list1, sol, model, node) File "C:/Users/lmx/PycharmProjects/pythonProject/1.py", line 412, in local_search_one owncar_route = random.choice(route_list) File "C:\Users\lmx\Anaconda3\lib\random.py", line 261, in choice raise IndexError('Cannot choose from an empty sequence') from None IndexError: Cannot choose from an empty sequence

这个错误是因为你在使用 random.choice 时，传入的序列是空的，因此无法从中选择任何元素。 你需要检查一下你的 route_list 是否为空。如果是空的，你需要在调用 random.choice 之前，加入一个判断语句来避免...

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![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多
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java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

在Java中，对电话号码后四位进行脱敏通常是为了保护用户隐私。你可以通过字符串截取和替换的方式来实现这个功能。下面是一个简单的示例： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { String phoneNumber = "1234567890"; // 假设原始手机号 int startCutOff = phoneNumber.length() - 4; // 要开始切割的位置是后四位的起始位置 String maskedNumber = ph