function Sample() p = Random(0, 1.0) if 0 < p < Prob then return qgoal else if Prob < p < 1.0 then return RandomNode() %% RRT parameters

这个函数是用于在空间中产生一个随机样本的。其中Prob是一个介于0和1之间的概率值，用于控制生成随机样本的倾向性。当随机数p落在0到Prob之间时，返回目标状态qgoal；当随机数落在Prob到1之间时，则返回树中一个随机的节点，这可以通过调用RandomNode()函数实现。这样，生成的随机样本会在目标状态和树中已有的节点之间进行抉择，从而更有可能探索到未知的区域。RRT算法中的参数包括Prob、K和Δq等，它们的取值会影响算法的探索效率和路径质量。

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from pulp import * # 求解问题 prob = LpProblem("物流问题", LpMinimize) # 定义决策变量 Ax = LpVariable("Ax", lowBound=0, cat="Integer") Bx = LpVariable("Bx", lowBound=0, cat="Integer") Cx = LpVariable("Cx", lowBound=0, cat="Integer") Dx = LpVariable("Dx", lowBound=0, cat="Integer") Ex = LpVariable("Ex", lowBound=0, cat="Integer") # 定义目标函数 prob += 200*(Ax+Bx) + 100*(Cx+Dx+Ex) + 25*Ax + 30*Bx + 20*Cx + 35*Dx + 15*Ex, "总成本" # 定义约束条件 prob += Ax + Bx - Dx >= 200 prob += Ax + Bx + Cx - Dx >= 300 prob += Cx + Bx - Dx >= 250 prob += Cx - Dx >= 150 prob += Dx >= 100 prob += Ax <= 400 prob += Bx <= 500 prob += Cx <= 350 prob += Dx <= 450 prob += Ex <= 250 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 2 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3 prob += 3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4 prob += Ax + Bx <= 200 prob += Cx + Dx + Ex <= 100 # 求解问题 prob.solve() # 输出结果 print("状态：", LpStatus[prob.status]) print("最小化总成本：", value(prob.objective)) print("车辆A在A点分配了", value(Ax), "个物品。") print("车辆B在B点分配了", value(Bx), "个物品。") print("车辆A在C点分配了", value(Cx), "个物品。") print("车辆B在D点分配了", value(Dx), "个物品。") print("车辆B在E点分配了", value(Ex), "个物品。")将此代码改为Lingo17.0可运行的代码

以下是将 Python 代码改写为 Lingo 代码的过程：

TITLE "物流问题"

SETS:
  LOCATIONS /A, B, C, D, E/;

DATA:
  COSTS(A, B) 200, 25
  COSTS(A, C) 0, 20
  COSTS(B, D) 0, 35
  COSTS(C, D) 0, 0
  COSTS(D, E) 100, 15
  DEMAND(A) 0
  DEMAND(B) 0
  DEMAND(C) 0
  DEMAND(D) 0
  DEMAND(E) 0
  CAPACITY 3 4 2 3 4
  UPPER_LIMIT(A) 400
  UPPER_LIMIT(B) 500
  UPPER_LIMIT(C) 350
  UPPER_LIMIT(D) 450
  UPPER_LIMIT(E) 250
  CONSUME(A) 3 4 2 3 4
  CONSUME(B) 3 4 2 3 4
  CONSUME(C) 3 4 2 3 4
  CONSUME(D) 3 4 2 3 4
  CONSUME(E) 3 4 2 3 4
  LIMIT_ABOVE(A, B, D) 200
  LIMIT_ABOVE(A, B, C, D) 300
  LIMIT_ABOVE(B, C, D) 250
  LIMIT_ABOVE(C, D) 150
  LIMIT_BELOW(D) 100
  LIMIT_ABOVE(A, B) 200
  LIMIT_BELOW(C, D, E) 100;

VARIABLES:
  Ax = 0, Bx = 0, Cx = 0, Dx = 0, Ex = 0;

INTEGER VARIABLES:
  Ax, Bx, Cx, Dx, Ex;

OBJECTIVE:
  MIN = 200*(Ax+Bx) + 100*(Cx+Dx+Ex) + 25*Ax + 30*Bx + 20*Cx + 35*Dx + 15*Ex;

CONSTRAINTS:
  Ax + Bx - Dx >= 200;
  Ax + Bx + Cx - Dx >= 300;
  Cx + Bx - Dx >= 250;
  Cx - Dx >= 150;
  Dx >= 100;
  Ax <= 400;
  Bx <= 500;
  Cx <= 350;
  Dx <= 450;
  Ex <= 250;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 2;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 3;
  3*Ax + 4*Bx + 2*Cx + 3*Dx + 4*Ex <= 4;
  Ax + Bx <= 200;
  Cx + Dx + Ex <= 100;

END. 

注意事项：

1. Lingo 中 SETS 关键字用于定义集合，DATA 关键字用于定义数据，VARIABLES 关键字用于定义变量，OBJECTIVE 关键字用于定义目标函数，CONSTRAINTS 关键字用于定义约束条件，INTEGER VARIABLES 关键字用于定义整数变量。

2. Lingo 中需要对每个变量指定取值范围，比如 Ax = 0 表示 Ax 的取值范围为非负整数。

3. Lingo 中的 LIMIT_ABOVE 和 LIMIT_BELOW 关键字用于定义上限和下限约束条件，比如 LIMIT_ABOVE(A, B, D) 200 表示限制 A 和 B 到 D 的运输量不超过 200。

4. Lingo 中的 END 关键字表示代码结束。

解释下面代码def sp_noise(image, prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape, np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.shape[0]): for j in range(image.shape[1]): rdn = random.random() if rdn < prob: output[i][j] = 0 elif rdn > thres: output[i][j] = 255 else: output[i][j] = image[i][j] return output

这是一个用于添加椒盐噪声的函数，它的参数包括一张图片和噪声比例。函数首先初始化一个与输入图片相同大小的全零数组作为输出，然后对于每个像素点，生成一个随机数，如果该随机数小于噪声比例，就将该像素点变为黑色（0），如果该随机数大于 1 - 噪声比例，就将该像素点变为白色（255），否则就保持原来的颜色。最后返回添加了椒盐噪声的图片。