怎么运行该代码% 读取数据 position = xlsread('data.xlsx', '位置'); roads = xlsread('data.xlsx', '连接道路'); % 计算各村庄之间的距离 n = size(position, 1); dist = zeros(n, n); for i = 1:n for j = i+1:n dist(i,j) = sqrt((position(i,1)-position(j,1))^2 + (position(i,2)-position(j,2))^2); dist(j,i) = dist(i,j); end end % 构建边集合 edges = []; for i = 1:n for j = i+1:n if roads(i,j) == 1 edges = [edges; i j dist(i,j)]; end end end % Kruskal算法求解最小生成树 edges = sortrows(edges, 3); parent = 1:n; rank = zeros(n, 1); mst = []; for i = 1:size(edges,1) u = edges(i,1); v = edges(i,2); w = edges(i,3); pu = find(parent, u); pv = find(parent, v); if pu ~= pv mst = [mst; u v w]; if rank(pu) < rank(pv) parent(pu) = pv; elseif rank(pu) > rank(pv) parent(pv) = pu; else parent(pu) = pv; rank(pv) = rank(pv) + 1; end end end % 选取3个医疗点 centers = [1 2 3]; s1 = 0; for i = 1:n d = inf; for j = 1:3 d = min(d, dist(i,centers(j))); end s1 = s1 + d; end % 绘制图形 colors = ['r', 'g', 'b']; figure; hold on; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); plot([position(u,1) position(v,1)], [position(u,2) position(v,2)], 'k'); end for i = 1:3 plot(position(centers(i),1), position(centers(i),2), 'o', 'MarkerFaceColor', colors(i)); end for i = 1:n d = inf; c = 0; for j = 1:3 if dist(i,centers(j)) < d d = dist(i,centers(j)); c = j; end end plot([position(i,1) position(centers(c),1)], [position(i,2) position(centers(c),2)], colors(c)); end hold off; % 计算维修道路总里程 s2 = 0; for i = 1:size(mst,1) u = mst(i,1); v = mst(i,2); w = mst(i,3); if ismember(u, centers) || ismember(v, centers) s2 = s2 + w; end end disp(['总距离S1:' num2str(s1)]); disp(['维修道路总里程S2:' num2str(s2)]);
时间: 2023-06-23 11:08:04 浏览: 78
这段代码是用 MATLAB 编写的,可以在 MATLAB 环境中直接运行。你需要将数据保存在名为 "data.xlsx" 的 Excel 文件中,并在同一目录下运行该脚本。可以通过在命令窗口中输入 "run 文件名" 或者直接在编辑器中点击运行按钮来运行该代码。在运行过程中,代码会计算各个村庄之间的距离、构建边集合、使用 Kruskal 算法求解最小生成树、选取三个医疗点、计算距离等等。最后,该代码会绘制出路线图,并输出总距离和维修道路总里程。
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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.xlsx文件是什么
`data.xlsx` 文件是存储流水车间调度问题数据的 Excel 文件,其中第一列为每个工件的加工时间,第二列到最后一列则为每个工件在每台机器上的加工时间。文件中每行表示一个工件,每列表示一台机器,因此文件大小为 $n \times (m+1)$。在代码中,我们通过 `xlsread` 函数读取了这个 Excel 文件并将数据存储在了 `p` 和 `M` 两个变量中。
根据如下开头[data1,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','A4:B9799'); [data2,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','C4:D5756'); [data3,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','E4:F5724'); [data4,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','G4:H5734'); [data5,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','I4:J5730'); [data6,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','K4:L5703'); [data7,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','M4:N5716'); [data8,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','O4:P5718');写出代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据,通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像,每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值,并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中,横轴为V,纵轴为A,图像标题为Data Plot.代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据,通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像,每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值,并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中,横轴为V,纵轴为A,图像标题为Data Plot.代码读取了以.xlsx格式存储的表格数据,通过同一文档的多组数据绘制8条曲线的图像,每条曲线都由两列数据组成。代码中使用了findpeaks函数来查找每条曲线的峰值,并将各曲线峰值用表格列出。最后的效果图中,横轴为V,纵轴为A,图像标题为Data Plot.
以下是读取并绘制图像的代码,其中包含了使用findpeaks函数查找峰值和输出表格的部分:
```matlab
[data1,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','A4:B9799');
[data2,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','C4:D5756');
[data3,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','E4:F5724');
[data4,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','G4:H5734');
[data5,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','I4:J5730');
[data6,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','K4:L5703');
[data7,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','M4:N5716');
[data8,~,~] = xlsread('20230504.xlsx','sheet1','O4:P5718');
% 绘制8条曲线
figure
hold on
plot(data1(:,1),data1(:,2))
plot(data2(:,1),data2(:,2))
plot(data3(:,1),data3(:,2))
plot(data4(:,1),data4(:,2))
plot(data5(:,1),data5(:,2))
plot(data6(:,1),data6(:,2))
plot(data7(:,1),data7(:,2))
plot(data8(:,1),data8(:,2))
xlabel('V')
ylabel('A')
title('Data Plot')
% 查找峰值并输出表格
[~,locs1] = findpeaks(data1(:,2));
[~,locs2] = findpeaks(data2(:,2));
[~,locs3] = findpeaks(data3(:,2));
[~,locs4] = findpeaks(data4(:,2));
[~,locs5] = findpeaks(data5(:,2));
[~,locs6] = findpeaks(data6(:,2));
[~,locs7] = findpeaks(data7(:,2));
[~,locs8] = findpeaks(data8(:,2));
peak_table = table(locs1,locs2,locs3,locs4,locs5,locs6,locs7,locs8);
disp(peak_table)
```
这段代码首先使用xlsread函数读取Excel文件中的多组数据,并使用plot函数绘制8条曲线。然后,对每组数据使用findpeaks函数查找峰值,并将结果存储在名为locs1~8的变量中。最后,使用table函数将峰值列成表格形式,并使用disp函数输出到命令窗口。
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