选址目标函数固定成本C_1=∑_(i=1)^M▒〖(R*X_i 〗+〖f*vol〗_i的MATLAB代码

时间: 2023-11-27 18:49:08 浏览: 59
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MATLAB选址问题.pptx

以下是选址目标函数固定成本C_1的MATLAB代码实现： ```matlab function [C1] = fixed_cost_objective(X, R, f, vol) % X: M*1 vector, binary decision variables % R: scalar, fixed cost for each facility % f: scalar, cost per unit of demand % vol: M*1 vector, demand volume for each location M = length(X); C1 = R * sum(X) + f * sum(vol.*X); end ``` 其中，`X` 是决策变量向量，`R` 是每个设施的固定成本，`f` 是每个设施每单位需求量的成本，`vol` 是需求量向量。函数返回选址目标函数固定成本 `C1` 的值。
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选址目标函数可变成本：C2=∑（j=1）^n▒∑（i=1）^M（（q*（D_j ）*（Y_ij））^φ）的MATLAB代码。其中，n=25,M=5,q=100,φ=0.5,D_j 是Excel表格，需要导入。Y_ij是0-1变量，等于0的时候，冷库i不服务于需求点j，等于1的时候，冷库i服务于需求点j

假设Excel表格中的D_j数据已经存储在名为"D"的矩阵中，使用以下MATLAB代码计算目标函数可成本C2： MATLAB n = 25; % 需求点数 M = 5; 冷库数 q =100; % 冷库量 phi = 0.5; % 目标函数参数 Y = zeros(M,n); % ...

选址目标函数运输成本：C3=α*∑_(j=1)^n▒∑_(i=1)^M（（d_ji）*（ D_j ）*（Y_ij ））的MATLAB代码。其中，α=200，n=25,M=5,d_ji和D_j 都是Excel表格。Y_ij是0-1变量，等于0的时候，表示冷库i不服务于需求点j，等于1的时候，冷库i服务于需求点j

以下是MATLAB代码： ...其中，第2行到第4行是定义参数，第5行到第6行是读取Excel表格中的d_ji和D_j，第7行是初始化Y_ij矩阵为全0，第9行到第10行是根据需求设置Y_ij的值，最后一行是计算目标函数的值。

MATLAB中在物流设施选址问题中option.creat_x=@creat_x_1;函数例子

在这个示例中，定义了一个目标函数$f(x)=(x_1-1)^2+(x_2-2.5)^2$，其中$x=[x_1,x_2]$表示设施的位置向量。然后，定义了一个初始解生成函数creat_x_1，用于生成一个随机的初始解向量。接下来，定义了一组约束条件，...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_excel(r"G:\Data.xlsx") def dis(WC, data): WCX = (np.array(data['x']) * WC).sum() WCY = (np.array(data['y']) * WC).sum() x0 = WCX / WC.sum() y0 = WCY / WC.sum() d_j = ((np.array(data['x']) - x0) ** 2 + (np.array(data['y']) - y0) ** 2) ** 0.5 T = (WC * d_j).sum() print('重心法初始选点大致位置：（{}，{})'.format(x0, y0)) print('总费用T0：{}'.format(T)) # 迭代10次 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] for i in range(10): WC_j = WC / d_j WCX_j = ((np.array(data['x']) * WC) / d_j).sum() WCY_j = ((np.array(data['y']) * WC) / d_j).sum() x = WCX_j / WC_j.sum() y = WCY_j / WC_j.sum() d_j = ((np.array(data['x']) - x) ** 2 + (np.array(data['y']) - y) ** 2) ** 0.5 T = (WC * d_j).sum() print('经{}次迭代后选址点位置：({},{})'.format(i + 1, x, y)) print('总费用T{}：{}'.format(i + 1, T)) # 画图,如果需要迭代次数多,建议只画第一次和最后一次 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.scatter(np.array(data['x']), np.array(data['y']), [300, 300, 300, 300, 300], c='green', marker='*', alpha=0.7, label='站点') plt.scatter(x, y, [270], c='red', marker='p', alpha=0.7, label='选址点') plt.xlabel('x坐标', fontsize=11) plt.ylabel('y坐标', fontsize=11) plt.grid(True) plt.title('重心法选址,第{}次结果示意图'.format(i + 1), fontsize=14) plt.show() if __name__ == '__main__': # 读取文件 data = pd.read_excel(r"C:\Users\pan15\Desktop\重心法\data.xlsx") # print(data) WC = np.array(data['W']) * np.array(data['C']) dis(WC, data)

这段代码是一个使用重心法（Gravity Method）进行选址的算法，其中使用了Pandas和Matplotlib库。重心法是一种常用的选址方法，它的基本思路是在考虑各个站点的权重和距离的情况下，确定一点作为最优选址点，使得各个...

详细注释以下代码class Graph: def init(self, n, e): self.n = n self.e = e self.arc = [[float('inf')]*n for _ in range(n)] self.freq = [0]*n self.name = ['']n def add_edge(self, v1, v2, weight): self.arc[v1][v2] = weight self.arc[v2][v1] = weight def set_freq(self, v, freq): self.freq[v] = freq def set_name(self, v, name): self.name[v] = name def floyd(graph): n = graph.n arc = graph.arc for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if arc[i][j] > arc[i][k] + arc[k][j]: arc[i][j] = arc[i][k] + arc[k][j] return arc n = int(input('请输入图中顶点个数：').strip()) e = int(input('请输入图中边的条数：').strip()) t = Graph(n, e) for i in range(n): name = input('请输入第%d个单位的名称：' % (i+1)) t.set_name(i, name) freq = int(input('请输入第%d个单位的去超市的频度：' % (i+1))) t.set_freq(i, freq) for i in range(e): while True: v1, v2, weight = input('请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开)：').split() v1, v2, weight = int(v1), int(v2), float(weight) if v1 < n and v2 < n: t.add_edge(v1, v2, weightt.freq[v2]) break else: print('输入的节点编号超出范围，请重新输入。') arc = floyd(t) min_row = float('inf') min_row_index = 0 for i in range(n): row_sum = sum(arc[i]) if row_sum < min_row: min_row = row_sum min_row_index = i print('学校超市最佳选址是：', t.name[min_row_index])

freq = int(input('请输入第%d个单位的去超市的频度：' % (i+1))) t.set_freq(i, freq) for i in range(e): while True: v1, v2, weight = input('请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开...

详细注释以下代码：# Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value))

这段代码实现了 Floyd 算法求最短距离，并在此基础上计算出将超市设在各个单位时，所得总的权值，并选出最优的选址。 具体注释如下： python # Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): # 对于每个中间节点 k ...

对以下代码进行矩阵优化# Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value))

具体来说，我们使用了 np.minimum 函数来代替了内层循环的 min 函数，使用了 np.dot 函数来代替了外层循环的累加运算。 优化后的代码更加简洁、高效，能够更快地处理大规模的数据。同时，使用 numpy 库中的矩阵运算...

给出算法的时间复杂度、算法的改进方法:# Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value))

1. 矩阵优化：将三重循环中的两个循环用矩阵运算代替，可以将时间复杂度优化到 O(n^3/logn)。 2. 分治优化：将图分成若干个子图，然后对每个子图分别进行 Floyd 算法，可以将时间复杂度优化到 O(n^3/logn)。 以上...

对以下代码进行矩阵优化：# 初始化距离矩阵 dist = [[INF] * n for _ in range(n)] for i in range(n): dist[i][i] = 0 # 输入存在边的两个单位的名称以及相通两个单位间的距离 for i in range(m): u, v, w = input("请输入存在边的两个单位的名称（用空格隔开）及它们之间的距离：" ).split() u, v, w = name.index(u), name.index(v), float(w) dist[u][v] = w dist[v][u] = w # Floyd 算法求最短距离 for k in range(n): # 对于每个中间节点 k for i in range(n): # 对于每个起点 i for j in range(n): # 对于每个终点 j # 如果从 i 到 k 再到 j 的路径比原路径短，更新最短路径 dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]) # 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值 value = [0] * n for i in range(n): for j in range(n): value[i] += frequency[j] * dist[i][j] # 选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中 best_value, best_pos = min((value[i], i) for i in range(n)) result = [(name[best_pos], best_value)] for i in range(n): if i != best_pos and value[i] == best_value: result.append((name[i], best_value))

具体来说，我们使用了 np.full 函数来代替了二维列表的初始化，使用了 np.minimum 函数来代替了内层循环的 min 函数，使用了 np.dot 函数来代替了外层循环的累加运算。 优化后的代码更加简洁、高效，能够更快地处理...

下列c语言程序改成python，并详细注解。#include<iostream> #include"qx.h" using namespace std; //弗洛伊德算法 void graph::floyd(graph &t, const int n) { for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) { t.a[i][j]=t.arcs[i][j]; if((i!=j)&&(a[i][j]<max)) t.path[i][j]=i; else t.path[i][j]=0; } for(int k=1;k<=n;k++) { for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) if(t.a[i][k]+t.a[k][j]<t.a[i][j]) { t.a[i][j]=t.a[i][k]+t.a[k][j]; t.path[i][j]=t.path[k][j]; } } for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=n;j++) { if(i!=j) { cout<<i<<"到"<<j<<"的最短路径为"<<t.a[i][j]<<":"; int next=t.path[i][j]; cout<<j; while(next!=i) { cout<<"←"<<next; next=t.path[i][next]; } cout<<"←"<<i<<endl; } } } //计算最短距离之和 void graph::add(graph &t) { int sum[n+1]; for(int i=0;i<n+1;i++) sum[i]=0; for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=n;j++) { if(i!=j) { sum[i]=sum[i]+t.a[i][j]; } } cout<<endl; cout<<i<<"到各顶点的最短路径总和为"<<sum[i]<<endl; } sum[0]=sum[1]; int address=1; for(int i=2;i<n+1;i++) if(sum[0]>sum[i]) { sum[0]=sum[i]; address=i; } cout<<"所以最短路径总和为"<<sum[0]<<" 学院超市的最佳选址为顶点"<<address<<endl; } //主函数 void main() { graph t;int i,j,w; for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) if(i==j) t.arcs[i][j]=0; else t.arcs[i][j]=max; cout<<" 学校超市最佳选址*"<<endl<<endl<<endl; cout<<"请输入请输入存在路径的两个单位以及相通两个单位间的距离(用空格隔开)"; cout<<endl; for(int k=1;k<=e;k++) { cin>>i>>j>>w; t.arcs[i][j]=w; } t.floyd(t,n); t.add(t); system("pause"); }

for i in range(1, self.n+1): for j in range(1, self.n+1): self.a[i][j] = self.arcs[i][j] if i != j and self.a[i][j] ('inf'): self.path[i][j] = i else: self.path[i][j] = 0 for k in range(1, ...

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- 输入部分：O(n+m)，其中 n 表示学校的单位总数，m 表示图的边数。 - 初始化距离矩阵：O(n^2) - Floyd 算法：O(n^3) - 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值：O(n^2) - 选出最小值为最优，并将最优值和对应的...

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% 定义目标函数 obj = alpha * sum(sum(d .* repmat(D',M,1) .* Y)); % 定义约束条件 con = []; for j = 1:n con = [con, sum(Y(:,j)) == 1]; % 每个需求点只能由一个冷库服务 end for i = 1:M con = [con, sum...

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资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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