% 读取数据 pos = xlsread('data.xlsx', '位置'); road = xlsread('data.xlsx', '连接道路'); % 初始化医疗点位置 n = size(pos, 1); m = 3; center = pos(randperm(n, m), :); while true % 计算每个村庄到每个医疗点的距离 dist = pdist2(pos, center); % 计算每个村庄所属的医疗点 [~, idx] = min(dist, [], 2); % 计算每个医疗点服务的村庄到它的距离之和 s1 = sum(min(dist, [], 2)); % 计算每个医疗点移动后的评价指标 new_center = zeros(m, 2); for i = 1:m new_center(i, :) = mean(pos(idx == i, :), 1); end new_dist = pdist2(pos, new_center); new_s1 = sum(min(new_dist, [], 2)); % 如果评价指标没有改善,则退出循环 if new_s1 >= s1 break; end % 更新医疗点位置 center = new_center; end % 输出医疗点位置和总距离 disp(center); disp(s1); % 计算每个村庄到所属医疗点的距离 dist = pdist2(pos, center); [~, idx] = min(dist, [], 2); % 找到需要维修的道路 repair = []; for i = 1:size(road, 1) if idx(road(i, 1)) ~= idx(road(i, 2)) repair(end+1, :) = road(i, :); end end % 计算维修道路总里程 s2 = sum(sqrt(sum((pos(repair(:, 1), :) - pos(repair(:, 2), :)).^2, 2))); % 绘制结果图 color = {'r', 'g', 'b'}; figure; hold on; for i = 1:m plot(pos(idx == i, 1), pos(idx == i, 2), '.', 'Color', color{i}); plot(center(i, 1), center(i, 2), 'o', 'MarkerFaceColor', color{i}); end for i = 1:size(repair, 1) plot(pos(repair(i, :), 1), pos(repair(i, :), 2), 'k'); end axis equal;
时间: 2023-06-17 12:08:01 浏览: 44
这段代码是一个简单的贪心算法,用于解决医疗资源分配问题。首先,从给定的村庄和医疗点位置中随机选择一些点作为初始医疗点位置。然后,计算每个村庄到每个医疗点的距离,并将每个村庄分配到距离最近的医疗点。接着,计算每个医疗点服务的村庄到它的距离之和。然后,对于每个医疗点,将其移动到其服务的村庄的平均位置,并计算移动后的评价指标(即服务距离之和)。如果移动后的评价指标优于原来的评价指标,则更新医疗点位置,并继续迭代。最终,输出每个医疗点的位置和总的服务距离,找到需要维修的道路,并计算维修道路的总里程。最后,绘制结果图,其中每个医疗点和其服务的村庄用不同的颜色表示,需要维修的道路用黑色表示。
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%% 数据读入 data = xlsread('data.xlsx'); n = size(data, 1); % 工件数 m = size(data, 2) - 1; % 机器数 p = data(:, 1); % 工件加工时间 M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间中data文件数据实例子
假设您的 `data.xlsx` 文件中包含如下数据:
| 工件加工时间 | 机器1 | 机器2 | 机器3 |
| --- | --- | --- | --- |
| 5 | 3 | 2 | 4 |
| 6 | 6 | 4 | 5 |
| 2 | 1 | 3 | 2 |
| 4 | 2 | 5 | 3 |
| 3 | 4 | 1 | 1 |
则 `xlsread('data.xlsx')` 会返回一个 5 行 4 列的矩阵,其中第一列是工件加工时间,后面三列是每台机器上的加工时间。在本算法中,我们只需要将第一列作为工件加工时间 `p`,后面三列作为工件在每台机器上的加工时间矩阵 `M` 即可。因此,数据读入部分的代码可以写成:
```matlab
data = xlsread('data.xlsx');
n = size(data, 1); % 工件数
m = size(data, 2) - 1; % 机器数
p = data(:, 1); % 工件加工时间
M = data(:, 2:end); % 工件在每台机器上的加工时间
```
D1 = xlsread('data.xlsx',1,'B2:Y25');
As an AI language model, I cannot access local files, but I can explain what this line of code does in MATLAB.
The function 'xlsread' in MATLAB is used to read numerical data from Excel spreadsheets.
The first argument 'data.xlsx' specifies the name of the Excel file that is being read.
The second argument '1' specifies the sheet number or name to read from. In this case, it is the first sheet.
The third argument 'B2:Y25' specifies the range of cells to read in the form of 'startcell:endcell'.
The output of this line of code is a matrix 'D1' that contains the numerical values from the specified range of cells in the Excel file.
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