d_plus=sqrt(sum((EV_norm-repmat(max(EV_norm),size(EV_norm,1),1)).^2,2)).*sqrt(sum((CP_norm-repmat(min(CP_norm),size(CP_norm,1),1)).^2,2));如何保证矩阵维度一致
时间: 2023-12-20 07:05:56 浏览: 23
在这段代码中,使用了repmat函数来生成一个与EV_norm和CP_norm维度一致的矩阵,以便进行矩阵运算。repmat函数的第一个输入参数是需要重复的矩阵,第二个输入参数是行数,第三个输入参数是列数,第四个输入参数是表示重复次数的向量。例如,如果想要将矩阵A在行上重复2次,在列上重复3次,可以使用repmat(A,2,3)。在这段代码中,repmat(max(EV_norm),size(EV_norm,1),1)的作用是将max(EV_norm)在行上重复size(EV_norm,1)次,在列上重复1次,生成一个与EV_norm维度一致的矩阵。同样的,repmat(min(CP_norm),size(CP_norm,1),1)生成的矩阵与CP_norm维度一致。这样,两个矩阵的维度就一致了,可以进行矩阵运算。
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% 电动汽车参数 EV = [ 3.5, 150, 6.5; 3.2, 120, 5.8; 3.8, 170, 7.0; 3.9, 180, 6.8; 3.6, 160, 6.0; 3.4, 140, 6.2; 3.7, 165, 6.5; 3.1, 110, 5.5; 3.3, 130, 6.0; 3.0, 100, 5.0 ]; % 充电桩参数 CP = [ 15, 1.5; 20, 1.8; 18, 1.6; 17, 1.4; 16, 1.3 ]; % 数据规范化 EV_norm=zeros(size(EV)); for i=1:size(EV, 2) EV_norm(:,i)=EV(:,i)./sum(EV(:,i)); end CP_norm=zeros(size(CP)); for i=1:size(CP,2) CP_norm(:,i)=CP(:,i)./sum(CP(:,i)); end % 计算正向距离和负向距离 d_plus=sqrt(sum((EV_norm-repmat(max(EV_norm),size(EV_norm,1),1)).^2,2)).*sqrt(sum((CP_norm-repmat(min(CP_norm),size(CP_norm,1),1)).^2,2)); d_minus=sqrt(sum((EV_norm-repmat(min(EV_norm),size(EV_norm,1),1)).^2,2)).*sqrt(sum((CP_norm-repmat(max(CP_norm),size(CP_norm,1),1)).^2,2)); % 计算综合得分 score=d_minus./(d_plus+d_minus); % 排序并进行有序充电安排 [~,order]=sort(score,'descend'); for i=1:length(order) for j=1:size(CP,1) if CP(j,1)>=EV(order(i),3) fprintf('车辆%d在充电桩%d充电\n',order(i),j); CP(j,1) = CP(j,1) - EV(order(i),3); break; end end end为什么不能运行
这段代码不能运行的原因是在计算d_minus时,使用了min(EV_norm),但是在代码中没有定义min(EV_norm)。解决这个问题的方法是在计算d_minus之前,先计算一下min(EV_norm),例如可以使用min函数来计算每一列的最小值,然后再用repmat函数生成一个与EV_norm维度一致的矩阵。另外,还需要注意到EV_norm和CP_norm的计算中,应该使用每一列的最大值和最小值,而不是sum函数求和。修改后的代码如下:
```
% 电动汽车参数
EV = [
3.5, 150, 6.5;
3.2, 120, 5.8;
3.8, 170, 7.0;
3.9, 180, 6.8;
3.6, 160, 6.0;
3.4, 140, 6.2;
3.7, 165, 6.5;
3.1, 110, 5.5;
3.3, 130, 6.0;
3.0, 100, 5.0
];
% 充电桩参数
CP = [
15, 1.5;
20, 1.8;
18, 1.6;
17, 1.4;
16, 1.3
];
% 数据规范化
EV_norm = zeros(size(EV));
for i = 1:size(EV, 2)
EV_norm(:, i) = EV(:, i)./max(EV(:, i));
end
CP_norm = zeros(size(CP));
for i = 1:size(CP, 2)
CP_norm(:, i) = CP(:, i)./min(CP(:, i));
end
% 计算正向距离和负向距离
d_plus = sqrt(sum((EV_norm-repmat(max(EV_norm), size(EV_norm, 1), 1)).^2, 2)).*sqrt(sum((CP_norm-repmat(min(CP_norm), size(CP_norm, 1), 1)).^2, 2));
min_EV_norm = min(EV_norm);
max_CP_norm = max(CP_norm);
d_minus = sqrt(sum((EV_norm-repmat(min_EV_norm, size(EV_norm, 1), 1)).^2, 2)).*sqrt(sum((CP_norm-repmat(max_CP_norm, size(CP_norm, 1), 1)).^2, 2));
% 计算综合得分
score = d_minus./(d_plus+d_minus);
% 排序并进行有序充电安排
[~, order] = sort(score, 'descend');
for i = 1:length(order)
for j = 1:size(CP, 1)
if CP(j, 1) >= EV(order(i), 3)
fprintf('车辆%d在充电桩%d充电\n', order(i), j);
CP(j, 1) = CP(j, 1) - EV(order(i), 3);
break;
end
end
end
```
注意到在数据规范化中,EV_norm应该除以每一列的最大值,而不是sum函数求和,而CP_norm应该除以每一列的最小值,而不是sum函数求和。另外,在计算d_minus时,需要先计算min_EV_norm和max_CP_norm。
将以下matlab代码中两层for循环部分优化为矩阵运算:N=size(x,1); Uij=zeros(N-1,N-1); for i=1:N-1 for j=1:N-1 if j==i || j==i-1 || j==i+1 || (i==1 && j==N-1) || (i==N-1 && j==1) continue end L1=[x(i) y(i) z(i);x(i+1) y(i+1) z(i+1)]; L2=[x(j) y(j) z(j);x(j+1) y(j+1) z(j+1)]; d = distance(L1, L2); if d^2<10^(-10) 1 end Uij(i,j)=norm(L1)*norm(L2)/d^2; end end
您可以使用以下代码将两层for循环部分优化为矩阵运算:
```
N = size(x, 1);
Uij = zeros(N-1, N-1);
I = repmat((1:N-1)', 1, N-1);
J = reshape(repmat(1:N-1, N-1, 1), [], 1);
mask1 = (J == I-1) | (J == I) | (J == I+1) | (I == 1 & J == N-1) | (I == N-1 & J == 1);
L1 = [x(I(~mask1)) y(I(~mask1)) z(I(~mask1))];
L2 = [x(J(~mask1)) y(J(~mask1)) z(J(~mask1))];
L3 = [x(I(~mask1)+1) y(I(~mask1)+1) z(I(~mask1)+1)];
L4 = [x(J(~mask1)+1) y(J(~mask1)+1) z(J(~mask1)+1))];
D = distance(L1,L4);
D(D.^2<10^(-10)) = Inf;
Uij(~mask1) = sqrt(sum((L1-L3).^2,2)).*sqrt(sum((L2-L4).^2,2))./D.^2;
```
首先,生成 `I` 和 `J` 矩阵,分别表示 `i` 和 `j` 的下标,然后使用 `mask1` 矩阵进行筛选,筛选出需要跳过的线段。接着,使用 `L1`、`L2`、`L3` 和 `L4` 矩阵分别表示所有线段的端点坐标,再利用 `distance` 函数计算所有线段之间的距离。距离小于 $10^{-10}$ 的线段距离设为无穷大。最后,根据公式计算 `Uij` 矩阵。