编写程序计划汽车的平均油耗假设一个司机想计算他的汽车百公里平均油耗这个司机在第1次加油时观察车子以及行驶的总里程为23352千米该司机加满油箱以后在第2次加油时观察车子行驶的总一层为23690千米第2次加满邮箱时显示加了24升油请编程计算该汽车每千公里油耗
时间: 2023-04-05 12:04:02 浏览: 89
可以使用以下公式计算该汽车的每千公里油耗:
每千公里油耗 = (第2次加油里程 - 第1次加油里程)/ 加油量
根据题目给出的数据,可以得到:
第1次加油里程 = 23352 km
第2次加油里程 = 23690 km
加油量 = 24 L
将这些数据代入公式,可以得到:
每千公里油耗 = (23690 - 23352) / 24 = 1.4042 L/100km
因此,该汽车的每千公里油耗为1.4042升。
相关问题
帮我写一个计算汽车的平均油耗的程序。假设一个司机想计算他的汽车每百千米的平均油耗,这个汽车在第一次加油时,观察车子已经行驶的总里程为23352千米,该司机加满油箱以后,在第二次加油时,观察车子行驶的总里程为23690千米,第二次加满油时,显示加了24升油。编程计算该汽车每百千米的平均油耗用Python
以下是Python代码:
distance = 23690 - 23352 # 计算行驶距离
oil = 24 # 加油量
average = oil / (distance / 100) # 计算平均油耗
print("该汽车每百千米的平均油耗为:%.2f升" % average)
在python中,使用deap库编写一个nsga2算法求解汽车重量和汽车油耗的双目标优化问题的示例
下面是一个使用DEAP库编写的NSGA-II算法求解汽车重量和汽车油耗的双目标优化问题的示例代码:
```python
import random
from deap import base, creator, tools, algorithms
# 定义问题
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti)
toolbox = base.Toolbox()
# 定义变量
toolbox.register("attr_weight", random.uniform, 1000, 3000) # 汽车重量
toolbox.register("attr_fuel", random.uniform, 5, 15) # 汽车油耗
# 定义个体
toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual,
(toolbox.attr_weight, toolbox.attr_fuel), n=1)
# 定义种群
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)
# 定义评估函数
def evaluate(individual):
weight = individual[0]
fuel = individual[1]
return weight, fuel
toolbox.register("evaluate", evaluate)
# 定义交叉和变异操作
toolbox.register("mate", tools.cxSimulatedBinaryBounded, low=[1000, 5], up=[3000, 15], eta=20.0)
toolbox.register("mutate", tools.mutPolynomialBounded, low=[1000, 5], up=[3000, 15], eta=20.0, indpb=1.0/2)
# 定义选择操作
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)
# 定义主函数
def main():
random.seed(42)
pop = toolbox.population(n=100)
pop, _ = algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=100, lambda_=100,
cxpb=0.9, mutpb=0.1, ngen=50, verbose=False)
pareto_front = tools.sortNondominated(pop, k=len(pop), first_front_only=True)[0]
for ind in pareto_front:
print(ind.fitness.values)
if __name__ == "__main__":
main()
```
在这个示例中,我们使用了DEAP库中的基本元素创建了一个双目标优化问题,并对问题的变量进行了注册。然后,我们定义了初始化、评估、交叉、变异和选择等遗传算法的操作,并在主函数中使用了EA算法对种群进行进化。最后,我们使用NSGA-II算法对Pareto前沿进行了排序,并打印了所有的解。
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