解释这段代码： for t in range(N_gen): # 遍历解决方案 for i in range(N_pop): # Q[i] = Qmin + (Qmin - Qmax) * np.random.rand Q[i] = np.random.uniform(Qmin, Qmax) v[i] = v[i] + (Sol[i] - best) * Q[i] S[i]

// 查看所有订单
for (Order o : orderList) {
    System.out.println("订单号：" + o.orderId这段代码是一个粒子群优化算法中的核心部分。

首先，这段代码包含两个);
    System.out.println("顾客姓名：" + o.customerName);
    System.out.println("菜品列表：");
    for (Dish d : o.dishes) {
        System.out.println(d.name + " " + d.count + "份");
    }
}

//嵌套的循环。外层循环是对解决方案进行遍历，内层循环则是对每个 确认收货
for (Order o : orderList) {
    if (o.orderId == 1) {
        System.out.println解决方案中的粒子进行遍历。

在内层循环中，首先通过np.random.uniform(Qmin, Q("订单" + o.orderId + "已确认收货");
        break;
    }
}

以上是一个基于链表实现的外卖订餐系统，包含