for j = 1:nProj [projTime(j), projCost(j)] = calculateProject(taskAlloc(j,:), nTask, nRes, resCap, resCost, taskRes, prec); end什么意思
时间: 2023-06-14 20:03:14 浏览: 152
这段代码是一个循环,变量 `j` 从 1 循环到 `nProj`。在每次循环中,调用函数 `calculateProject` 计算一个项目的时间和成本,并将结果存储在 `projTime(j)` 和 `projCost(j)` 中。
`calculateProject` 函数的输入参数包括:
- `taskAlloc(j,:)`:一个长度为 `nTask` 的向量,表示第 `j` 个项目中每个任务被分配给哪个资源。
- `nTask`:任务数。
- `nRes`:资源数。
- `resCap`:一个长度为 `nRes` 的向量,表示每个资源的容量。
- `resCost`:一个长度为 `nRes` 的向量,表示每个资源的成本。
- `taskRes`:一个大小为 `nTask`×`nRes` 的矩阵,表示每个任务需要每个资源的数量。
- `prec`:一个大小为 `nTask`×`nTask` 的矩阵,表示任务之间的先后顺序关系。
`calculateProject` 函数的输出参数为时间和成本。在这个循环中,将会计算 `nProj` 个项目的时间和成本,并将结果存储在 `projTime` 和 `projCost` 中。
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pop = initializePopulation(nPop, nTask, nProj); for iGen = 1:nGen [fit, cost] = calculateFitness(pop, nTask, nProj, nRes, resCap, resCost, taskRes, prec); crowd = calculateCrowdingDistance(pop, fit); pop = selection(pop, fit, crowd); pop = crossover(pop, nPop, pCross); pop = mutation(pop, nPop, pMut, nTask, nProj); end [fit, cost] = calculateFitness(pop, nTask, nProj, nRes, resCap, resCost, taskRes, prec); [~, idx] = min(fit); fprintf('最优解:\n'); disp(pop(idx,:));这个代码求的什么
这段代码实现了多目标优化问题的遗传算法求解过程。具体来说,它的输入包括种群大小nPop、任务数nTask、项目数nProj,以及各种资源的容量resCap、成本resCost,任务所需资源taskRes和先决条件prec等。遗传算法的主要步骤包括:
1. 初始化种群pop,包括nPop个个体,每个个体有nTask x nProj个基因。
2. 进行nGen代的遗传算法迭代,每代的步骤包括:
a. 计算每个个体的适应度和成本,其中适应度是一个向量,包括nTask个任务的完成时间和nProj个项目的利润;成本是多个资源的成本。
b. 计算每个个体的拥挤距离,用于多目标选择。
c. 进行选择操作,选择nPop个个体进入下一代。
d. 进行交叉操作,将选择出的个体两两配对进行基因交叉。
e. 进行变异操作,对一部分个体进行基因变异。
3. 最后输出最优解,即适应度最小的个体。
unsigned char ADC_Read(unsigned char channel) { unsigned int result = 0; unsigned char i; unsigned char j; unsigned char nres = 0; switch(channel) // 选择ADC0832 { case 1: ADC0832_CS1 = 0; ADC0832_CS2 = 1; ADC0832_CS3 = 1; ADC0832_CS4 = 1; break; case 2: ADC0832_CS1 = 1; ADC0832_CS2 = 0; ADC0832_CS3 = 1; ADC0832_CS4 = 1; break; case 3: ADC0832_CS1 = 1; ADC0832_CS2 = 1; ADC0832_CS3 = 0; ADC0832_CS4 = 1; break; case 4: ADC0832_CS1 = 1; ADC0832_CS2 = 1; ADC0832_CS3 = 1; ADC0832_CS4 = 0; break; default: return 0; } ADC0832_CLK = 0; _nop_(); ADC0832_DO = 1; _nop_(); ADC0832_CLK = 1; _nop_(); ADC0832_CLK = 0; _nop_(); ADC0832_DO = 1; _nop_(); ADC0832_CLK = 1; _nop_(); ADC0832_CLK = 0; for(i = 0;i < 8;i++) // 读取ADC值 { result|=ADC0832_DO; ADC0832_CLK = 1; _nop_(); _nop_(); result <<= 1; if(ADC0832_DO) result |= 0x0001; ADC0832_CLK = 0; } for (i = 0;i < 8;i++) { j = 0; j = j | ADC0832_DO; ADC0832_CLK = 1; _nop_(); _nop_(); ADC0832_CLK = 0; _nop_(); _nop_(); j = j << 7; nres = nres | j; if (i < 7) nres >>= 1; } return nres; } 这段代码无法达成读取MPX4115检测值的功能,请修改
首先,需要了解MPX4115是一种压力传感器,其输出为模拟电压信号,需要通过ADC模块转换为数字量才能进行处理。因此,需要将MPX4115的输出接到ADC模块的输入端,然后通过调用ADC_Read函数来读取ADC模块转换后的数字量。
假设MPX4115的输出接到了ADC0832模块的第1路输入端,那么需要将ADC_Read函数中的channel参数改为1,即将switch语句中的case 1:下的代码保留,其余的删除。
另外,由于ADC0832模块的输出为8位数字量,而MPX4115的输出为10位数字量,需要修改ADC_Read函数中的两个for循环来适配MPX4115的输出精度。具体修改如下:
```
unsigned int ADC_Read(unsigned char channel)
{
unsigned int result = 0;
unsigned char i;
switch(channel) // 选择ADC0832
{
case 1:
ADC0832_CS1 = 0;
ADC0832_CS2 = 1;
ADC0832_CS3 = 1;
ADC0832_CS4 = 1;
break;
default:
return 0;
}
// 开始转换
ADC0832_CLK = 0;
ADC0832_DO = 1;
ADC0832_CLK = 1;
_nop_();
_nop_();
ADC0832_CLK = 0;
_nop_();
_nop_();
ADC0832_DO = 0;
ADC0832_CLK = 1;
_nop_();
_nop_();
ADC0832_CLK = 0;
_nop_();
_nop_();
ADC0832_DO = 1;
ADC0832_CLK = 1;
_nop_();
_nop_();
ADC0832_CLK = 0;
_nop_();
_nop_();
ADC0832_DO = 0;
ADC0832_CLK = 1;
_nop_();
_nop_();
ADC0832_CLK = 0;
_nop_();
_nop_();
// 读取转换结果
for(i = 0; i < 10; i++)
{
result <<= 1;
ADC0832_CLK = 1;
_nop_();
_nop_();
if(ADC0832_DO)
result |= 0x0001;
ADC0832_CLK = 0;
}
return result;
}
```
注意,这里假设ADC模块的输入范围为0~5V,如果MPX4115的输出范围不在此范围内,还需要进行电平转换或者放大缩小等处理。
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