帮我解释一下代码:def checkResidualCapacity(residual_node_id_list,W,model): residual_fleet_capacity=0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand+=model.demand_dict[node_id].demand for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity+=(vehicle.numbers-W[k+4])*vehicle.capacity if residual_demand<=residual_fleet_capacity: return True else: return False

时间: 2023-11-22 19:52:00 浏览: 35
这段代码定义了一个名为 `checkResidualCapacity` 的函数,该函数接受三个参数:`residual_node_id_list`、`W` 和 `model`。 函数的作用是检查给定的车辆调度方案是否满足车队剩余容量的要求。具体来说,函数首先计算剩余需求和剩余车队容量。其中,剩余需求是指所有未被满足的需求量之和,而剩余车队容量是指所有可用车辆中未被使用的容量之和。然后,函数将剩余需求与剩余车队容量进行比较,如果剩余需求小于等于剩余车队容量,则返回 `True`,否则返回 `False`。 在函数的实现中,首先通过遍历 `residual_node_id_list` 列表来计算剩余需求。其中,`model.demand_dict[node_id].demand` 表示节点 `node_id` 的需求量。接着,通过遍历 `model.vehicle_type_list` 列表来计算剩余车队容量。其中,`model.vehicle_dict[v_type]` 表示车辆类型为 `v_type` 的车辆对象,`vehicle.numbers` 表示该类型车辆的数量,`vehicle.capacity` 表示该类型车辆的容量。最后,通过比较剩余需求和剩余车队容量的大小关系,判断给定的车辆调度方案是否满足要求。
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帮我写一下这段代码的伪代码:def checkResidualCapacity(residual_node_id_list,W,model): residual_fleet_capacity=0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand+=model.demand_dict[node_id].demand for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity+=(vehicle.numbers-W[k+4])*vehicle.capacity if residual_demand<=residual_fleet_capacity: return True else: return False

伪代码如下: ``` function checkResidualCapacity(residual_node_id_list, W, model): residual_fleet_capacity = 0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand += model.demand_dict[node_id].demand for k, v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle = model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity += (vehicle.numbers - W[k + 4]) * vehicle.capacity if residual_demand <= residual_fleet_capacity: return True else: return False ``` 其中: - 输入:`residual_node_id_list` 表示剩余节点的 ID 列表,`W` 是一个长度为 `n+4` 的列表,其中前 `4` 个元素是无用的,后面 `n` 个元素表示每种车型的数量,`model` 是一个数据模型对象。 - 输出:如果剩余节点的总需求小于等于剩余车辆的总容量,则返回 `True`,否则返回 `False`。 - 过程:遍历剩余节点列表,计算总需求;遍历每种车型,计算总容量,判断是否满足条件。

帮我翻译一下这段话:def checkResidualCapacity(residual_node_id_list,W,model): residual_fleet_capacity=0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand+=model.demand_dict[node_id].demand for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity+=(vehicle.numbers-W[k+4])*vehicle.capacity if residual_demand<=residual_fleet_capacity: return True else: return False

这段代码的功能是检查给定的节点列表和车辆数量是否满足剩余容量约束。具体来说,函数名为 `checkResidualCapacity` ,接受三个参数:`residual_node_id_list` 表示节点列表,`W` 表示车辆数量列表,`model` 是一个模型对象。函数首先初始化了两个变量 `residual_fleet_capacity` 和 `residual_demand`,分别表示车队的剩余容量和节点的剩余需求。然后通过遍历节点列表来计算剩余需求。接着,对于每一种车辆类型,函数计算剩余车辆数量和总容量,其中 `k+4` 表示车辆类型的编号。最后,如果剩余需求小于或等于车队的剩余容量,则返回 `True`,否则返回 `False`。

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解释一下这段代码:class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

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