create or replace package body REINS_CHECK_TEST AS --------------------------------------------------------- --转移数据方法-- --------------------------------------------------------- PROCEDURE toturn(userid IN VARCHAR2) AS BEGIN --写脚本逻辑 INSERT INTO USERDEMOTEST1 SELECT * FROM USERDEMOTEST WHERE USERID = userid; COMMIT; EXCEPTION WHEN OTHERS THEN ROLLBACK; --编写错误逻辑 dbms_output.put_line('Error!'); END toturn; end REINS_CHECK_TEST; BEGIN REINS_CHECK_TEST.toturn('10'); END;

你这段代码实际上是将包 REINS_CHECK_TEST 和 toturn 过程定义放在了一起，然后在一个匿名块中直接调用了 toturn 过程。这种方式并不是通常的使用方法，一般情况下，我们需要先创建包 REINS_CHECK_TEST，然后通过包名限定符调用其中的 toturn 过程。

如果你想使用这种方式进行测试，可以将这段代码保存为一个 .sql 文件，并在 SQL Developer 中打开该文件后执行。执行时需要注意以下几点：

1. 确认 USERDEMOTEST 和 USERDEMOTEST1 这两个表已经存在，并且其结构相同。
2. 在执行时，可能需要将 '10' 这个参数改成一个已经存在的 USERID 值。

如果你想使用包名限定符来调用 toturn 过程，可以使用以下代码：

BEGIN
  REINS_CHECK_TEST.toturn('001');
END;

其中，REINS_CHECK_TEST 为包名，toturn 为过程名，'001' 为过程的参数值。需要根据实际情况修改包名和参数值。

相关问题

matlab reins遗传

matlab中的reins遗传算法函数是用于重插入算子的函数。遗传算法中的重插入操作是指将子代个体合并到父代个体中，以维持种群的大小并保留较优的个体。reins函数的基本语法如下：

NewChorm = reins(OldChorm, SelCh, NSel, SelOpt, ObjVSel, SUBPOP)

其中，OldChorm是父代个体矩阵，SelCh是子代个体矩阵，NSel是子代个体数量，SelOpt是选择算子的参数，ObjVSel是SelCh中个体的目标值，SUBPOP是子种群的数量（可选参数）。

reins函数通过选择算子（SelOpt）和个体目标值（ObjVSel），在父代个体矩阵中选择出一部分个体与子代个体矩阵合并，形成新的个体矩阵NewChorm。具体的选择算子和个体目标值的取舍可以根据具体问题进行调整以达到更好的优化效果。

总结起来，matlab的reins函数是用于实现重插入算子的遗传算法函数，用于合并子代和父代个体，以维持种群的大小并保留较优的个体。

%%%%遗传算法求解TSP问题%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clc clear close all load cityposition1.mat X=cityposition1; %城市位置坐标 D=Distance(X); %生成距离矩阵 N=size(X,1); %城市个数 %% %遗传参数 NIND=100; %种群大小 MAXGEN=200; %最大遗传代数 Pc=0.9; %交叉概率 Pm=0.05; %变异概率 GGAP=0.9; %代沟 %% %初始化种群 Chrom=InitPop(NIND,N); %% %画出随机解的路径图 DrawPath(Chrom(1,:),X) pause(0.1) %% %输出随机解的路径和总距离 disp('初始种群中的一个随机值：') Outputpath(Chrom(1,:)); Rlength=Pathlength(D,Chrom(1,:)); disp(['总距离：',num2str(Rlength)]); disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') %% %优化 gen=0; figure; hold on; box on; xlim([0,MAXGEN]) title('优化过程') xlabel('代数') ylabel('最优值') ObjV=Pathlength(D,Chrom); PreObjV=min(ObjV); while gen<MAXGEN %%计算适应度 ObjV=Pathlength(D,Chrom); line([gen-1,gen],[PreObjV,min(ObjV)]); pause(0.0001) PreObjV=min(ObjV); FitnV=Fitness(ObjV); %%选择 SelCh=Select1(Chrom,FitnV); %%交叉 SelCh=Recombin(SelCh,Pc); %%变异 SelCh=Mutate(SelCh,Pm); %%逆转 SelCh=Reverse(SelCh,D); %%重新插入子代的新种群 Chrom=Reins(Chrom,SelCh,ObjV); %%更新迭代次数 gen=gen+1; end ObjV=Pathlength(D,Chrom); [minObjV,minTnd]=min(ObjV); DrawPath(Chrom(minTnd(1),:),X) %%输出最优解的路径和总距离 disp('最优解:') p=Outputpath(Chrom(minTnd(1),:)); disp(['总距离:',num2str(ObjV(minTnd(1)))]); disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')

这是一个求解TSP问题的遗传算法的Matlab代码。代码中包含了初始化种群、计算适应度、选择、交叉、变异、逆转和重新插入等步骤，最终输出最优解的路径和总距离。以下是代码的解释：

1. 加载城市坐标数据

load cityposition1.mat
X=cityposition1;   %城市位置坐标
D=Distance(X);   %生成距离矩阵
N=size(X,1);   %城市个数

这段代码加载了一个城市坐标的数据，并根据坐标计算了城市之间的距离，以及城市的数量。

2. 初始化种群

NIND=100;  %种群大小
Chrom=InitPop(NIND,N); %初始化种群

这段代码初始化了种群，其中NIND是种群大小，Chrom是一个NIND* N的矩阵，每一行表示种群中一个个体的基因型（即城市的排列顺序）。

3. 画出随机解的路径图

DrawPath(Chrom(1,:),X) %画出随机解的路径图
pause(0.1)

这段代码使用DrawPath函数画出随机解的路径图，其中Chrom(1,:)表示种群中第一个个体的基因型，即城市的排列顺序，X表示城市的坐标。

4. 输出随机解的路径和总距离

Outputpath(Chrom(1,:)); %输出随机解的路径
Rlength=Pathlength(D,Chrom(1,:)); %计算随机解的总距离
disp(['总距离：',num2str(Rlength)]);

这段代码使用Outputpath函数输出随机解的路径，使用Pathlength函数计算随机解的总距离。

5. 遗传算法优化

gen=0; %初始化代数
ObjV=Pathlength(D,Chrom); %计算适应度
PreObjV=min(ObjV);
while gen<MAXGEN
    %%计算适应度
    ObjV=Pathlength(D,Chrom);
    line([gen-1,gen],[PreObjV,min(ObjV)]);
    pause(0.0001)
    PreObjV=min(ObjV);
    FitnV=Fitness(ObjV);
    %%选择
    SelCh=Select1(Chrom,FitnV);
    %%交叉
    SelCh=Recombin(SelCh,Pc);
    %%变异
    SelCh=Mutate(SelCh,Pm);
    %%逆转
    SelCh=Reverse(SelCh,D);
    %%重新插入子代的新种群
    Chrom=Reins(Chrom,SelCh,ObjV);
    %%更新迭代次数
    gen=gen+1;
end

这段代码使用遗传算法进行优化，其中MAXGEN是最大遗传代数，FitnV是适应度向量，SelCh是选择出的新种群，Pc和Pm分别是交叉概率和变异概率，Reverse函数用于逆转某个个体的一段基因，Reins函数用于重新插入子代的新种群。

6. 输出最优解的路径和总距离

ObjV=Pathlength(D,Chrom);
[minObjV,minTnd]=min(ObjV);
DrawPath(Chrom(minTnd(1),:),X) %画出最优解的路径图
p=Outputpath(Chrom(minTnd(1),:)); %输出最优解的路径
disp(['总距离:',num2str(ObjV(minTnd(1)))]);

这段代码使用Pathlength函数计算最优解的总距离，使用DrawPath函数画出最优解的路径图，使用Outputpath函数输出最优解的路径和总距离。

总的来说，这是一个完整的求解TSP问题的遗传算法实现，包括了种群初始化、适应度计算、选择、交叉、变异、逆转和重新插入等步骤。