if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > floor(n_gateway/2)+1 && n_gateway > 0 for j = 1:n_gateway if rand() < 0.5 && state1(gateway1(j)) == 0 state1(gateway1(j)) = 2; t_degrade(gateway1(j)) = t + t_degrade; end end end该代码的详细意思是什么

时间: 2023-12-07 19:05:01 浏览: 113
这段代码是一个 Matlab 代码片段,它的主要作用是在满足一定条件的情况下,随机选择一些网关节点,并将它们的状态改为2,同时更新它们的降级时间。具体来说,它的意思如下: - 如果变量 i 是 gateway1 中的一个元素,并且 a1(i, gateway1) 中等于3的元素的个数大于 n_gateway/2+1,并且 n_gateway 大于0,则进入if语句块。 - 在if语句块中,遍历所有的网关节点,如果随机生成的一个数小于0.5并且该网关节点的状态为0,则将该网关节点的状态改为2,并将其降级时间设置为当前时间加上一个固定的时间量 t_degrade。 需要注意的是,这段代码片段缺少上下文信息,所以无法确定变量和数组的含义。
相关问题

% 网关节点之间的退化 if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > floor(n_gateway1/2)+1 && n_gateway1 > 0 for j = 1:n_gateway1 if rand() < 0.5 && state1(gateway1(j)) == 0 state1(gateway1(j)) = 2; t_degrade(gateway1(j)) = t + t_degrade; end end end 位置 2 的索引无效。数组索引必须为正整数或逻辑值。 出错 oooo (line 782) if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > floor(n_gateway1/2)+1 && n_gateway1 > 0 怎么修改

这个错误提示表明索引的位置必须为正整数或逻辑值,而现在的位置可能不符合这个要求。根据这个错误提示,我们可以检查代码中是否有使用了非正整数或逻辑值的索引。 在这段代码中,问题可能出现在第8行,即 `state1(gateway1(j)) = 2;`,因为 `gateway1(j)` 可能不是正整数或逻辑值。 为了解决这个问题,我们可以将 `gateway1(j)` 转换为整数,可以使用 `round` 函数或者 `floor` 函数。具体地,将第8行修改为: ``` state1(round(gateway1(j))) = 2; ``` 或者: ``` state1(floor(gateway1(j))) = 2; ``` 这样就可以避免该错误了。

位置 2 的索引无效。数组索引必须为正整数或逻辑值。 出错 oooo (line 751) if ismember(i, gateway1) && sum(a1(i, gateway1) == 3) > n_gateway/2+1file = fopen('liangcengjiedian.txt', 'r'); % 去掉空格 if file ~= -1 % 确认文件已经被正确打开 data = textscan(file, '(%f,%f,%f) to (%f,%f,%f)\n'); n_gateway = length(data{1}); gateway1 = []; gateway2 = []; for i = 1:size(data{1}, 1) x1 = data{1}(i); y1 = data{2}(i); z1 = data{3}(i); x2 = data{4}(i); y2 = data{5}(i); z2 = data{6}(i); gateway1 = [gateway1; x1, y1, z1]; gateway2 = [gateway2; x2, y2, z2]; end fclose(file); % 记得关闭文件 else disp('Error: file not found or could not be opened.'); end % 使用randperm函数随机选择n_gateway个网关 n_gateway = min(n_gateway, size(gateway1, 1)); idx = randperm(size(gateway1, 1), n_gateway); gateway1 = gateway1(idx, :); gateway2 = gateway2(idx, :); state1 = zeros(n1, 1); % 第一层节点状态 state2 = zeros(n2, 1); % 第二层节点状态 修改为正确代码

这个错误信息说明了在代码中使用了一个无效的索引位置2。具体来说,可能是在a1(i, gateway1)这一行代码中,i取值为2,但是gateway1数组的长度小于2,导致出现了这个错误。你需要检查一下gateway1数组的长度是否正确,或者在使用这个数组之前先进行长度判断和处理。以下是修改后的代码: ``` file = fopen('liangcengjiedian.txt', 'r'); % 去掉空格 if file ~= -1 % 确认文件已经被正确打开 data = textscan(file, '(%f,%f,%f) to (%f,%f,%f)\n'); n_gateway = length(data{1}); gateway1 = []; gateway2 = []; for i = 1:size(data{1}, 1) x1 = data{1}(i); y1 = data{2}(i); z1 = data{3}(i); x2 = data{4}(i); y2 = data{5}(i); z2 = data{6}(i); gateway1 = [gateway1; x1, y1, z1]; gateway2 = [gateway2; x2, y2, z2]; end fclose(file); % 记得关闭文件 else disp('Error: file not found or could not be opened.'); end % 使用randperm函数随机选择n_gateway个网关 n_gateway = min(n_gateway, size(gateway1, 1)); if n_gateway > 0 idx = randperm(size(gateway1, 1), n_gateway); gateway1 = gateway1(idx, :); gateway2 = gateway2(idx, :); end state1 = zeros(n1, 1); % 第一层节点状态 state2 = zeros(n2, 1); % 第二层节点状态 ``` 这里加了一个判断,如果n_gateway为0,则不进行随机选择网关的操作。
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%% 计算指标 INdex=[]; n=[]; for i=1:k A=NWP_cluster{i}; index=[]; for j=1:size(A,1) for x=1:size(A,2) index(j,x)=sum((A(j,:)-A(x,:)).^2)^0.5; end end INdex(k)=sum(sum(index))/(size(A,1)*size(A,2)-1)/2; n(k)=size(A,1)*size(A,2); end compactness=sum(INdex)/sum(n); disp(['紧致度为:',num2str(compactness)]) %% 找出原始不聚类的训练测试集 Label_test_first=[]; first_label=[]; Label_1=[L{1}' L{2}' L{3}']; for i=1:k Label=find(label==i); A=Label_1(find(label==i)); first_label{i}=Label(1+ceil(length(A)*5/6):end); A(1:ceil(length(A)*5/6))=[]; Label_test_first=[Label_test_first A]; end X=1:size(data,1); X(Label_test_first)=[]; Train_NWP_power_zhijie =[data(X,:) power_date(X,:)]; Test_NWP_power_zhijie =[data(Label_test_first,:) power_date(Label_test_first,:)]; csvwrite('不聚类的训练集.csv',Train_NWP_power_zhijie); csvwrite('不聚类的测试集.csv',Test_NWP_power_zhijie); %% 找出一重聚类结果的训练测试集 first_L1=[]; first_L2=[]; first_L3=[]; for i=1:k B=first_label{i}; L1_label=B(find(B<=length(L{1}))); L2_label=B(find(B<=length([L{1}' L{2}']))); L3_label=B(~ismember(B,L2_label)); L2_label=L2_label(~ismember(L2_label,L1_label)); first_L1=[first_L1;L1_label]; first_L2=[first_L2;L2_label]; first_L3=[first_L3;L3_label]; end first_cluster_test_1=Label_1(first_L1); first_cluster_test_2=Label_1(first_L2); first_cluster_test_3=Label_1(first_L3); first_cluster_train_1=Label_cluster{1}(~ismember(Label_cluster{1},first_cluster_test_1)); first_cluster_train_2=Label_cluster{2}(~ismember(Label_cluster{2},first_cluster_test_2)); first_cluster_train_3=Label_cluster{3}(~ismember(Label_cluster{3},first_cluster_test_3)); %% 划分出训练测试集 NWP_power_test_1=[data(first_cluster_test_1,:) power_date(first_cluster_test_1,:)]; NWP_power_test_2=[data(first_cluster_test_2,:) power_date(first_cluster_test_2,:)]; NWP_power_test_3=[data(first_cluster_test_3,:) power_date(first_cluster_test_3,:)]; NWP_power_train_1=[data(first_cluster_train_1,:) power_date(first_cluster_train_1,:)]; NWP_power_train_2=[data(first_cluster_train_2,:) power_date(first_cluster_train_2,:)]; NWP_power_train_3=[data(first_cluster_train_3,:) power_date(first_cluster_train_3,:)]; NWP_power_test=[{NWP_power_test_1} {NWP_power_test_2} {NWP_power_test_3}]; NWP_power_train=[{NWP_power_train_1} {NWP_power_train_2} {NWP_power_train_3}]; for i=1:k str_test=['NWP_power_test_',num2str(i),'.csv']; csvwrite(str_test,NWP_power_test{i}); str_train=['NWP_power_train_',num2str(i),'.csv']; csvwrite(str_train,NWP_power_train{i}); end

以下是matlab代码实现: 复制 % 22个点的坐标 points = [-0.54, 2.38; 0.05, 2.41;0.12,1.21;0.22,3.12;0.82,2.28;0.78,-1.98;1.42,6.72;1.52,5.48;1.38,5.02;1.41,4.53;1.98,2.62;1.78,1.83;1.82,0.74;2.91,1.78;3.52,-0.82;3.62,3.18;3.71,-0.21;4.18,1.85;4.25,1.12;4.03,-2.02;5.02,2.82;6.32,-0.54;]; % 固定的三个点的坐标 A = [1.34, -1.18]; B = [1.72, 1.32]; C = [3.75, 1.95]; % 初始点x为所有点的重心 x = mean(points); % 初始禁忌表为空 tabu_list = []; % 禁忌期限为1 tabu_tenure = 1; % 禁忌表长度为22 max_tabu_size = 22; while true % 计算每个点到x和A、B、C三点的距离 distances_x = pdist2(points, x); distances_A = pdist2(points, A); distances_B = pdist2(points, B); distances_C = pdist2(points, C); % 根据距离找到每个点的下属点 [~, idx_x] = min(distances_x); [~, idx_A] = min(distances_A); [~, idx_B] = min(distances_B); [~, idx_C] = min(distances_C); % 如果该点不是x的下属点,则将其列入禁忌表 if idx_x ~= idx_A && idx_x ~= idx_B && idx_x ~= idx_C && ~ismember(idx_x, tabu_list) tabu_list(end+1) = idx_x; end % 如果禁忌表已满,则删除最早加入的点 if numel(tabu_list) > max_tabu_size tabu_list(1) = []; end % 用剩余的点重新计算x的下属点 remaining_points = setdiff(1:size(points,1), tabu_list); x_new = mean(points(remaining_points, :)); distances_x_new = pdist2(points, x_new); [~, idx_x_new] = min(distances_x_new); % 如果新的下属点在禁忌表中,则将其从禁忌表中移除 if ismember(idx_x_new, tabu_list) tabu_list(tabu_list == idx_x_new) = []; end % 更新x为新的下属点的重心 x = mean(points([remaining_points, idx_x_new], :)); % 如果禁忌表中的点不再变化,则停止迭代 if numel(unique(tabu_list)) == numel(tabu_list) break; end end % 输出符合规定的坐标 disp(points(setdiff(1:size(points,1), tabu_list), :)); 帮我运行出代码的结果

修改一下该代码中的错误function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 检查输入参数是否合法 if nargin < 4 error('输入参数不足!'); end % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = pdist2(position, position); % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads[i,j] == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent==u); pv = find(parent==v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = sum(min(dist(:,centers), [], 2)); % 计算维修道路总里程S2 is_center = ismember(1:n, centers); s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = dist(i,centers); [~,c] = min(d); plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1:' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2:' num2str(s2)]); end

解决该代码位置2处的索引超出数组边界function [s1, s2] = repair_roads(data_file, pos_sheet, road_sheet, centers) % 检查输入参数是否合法 if nargin < 4 error('输入参数不足!'); end % 读取数据 position = xlsread(data_file, pos_sheet); roads = xlsread(data_file, road_sheet); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = pdist2(position, position); % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = (1:n)'; rank = ones(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent==u); pv = find(parent==v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 计算总距离S1 s1 = sum(min(dist(:,centers), [], 2)); % 计算维修道路总里程S2 is_center = ismember(1:n, centers); s2 = sum(mst(is_center(mst(:,1)) | is_center(mst(:,2)), 3)); % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:length(centers) plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = dist(i,centers); [~,c] = min(d); plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 输出结果 disp(['总距离S1:' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2:' num2str(s2)]); end

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