while (closest_agv == nullptr && wait_time < 1) { // 最多等待 1 秒钟 // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,直接退出 return; } std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); wait_time++; },改爲最多等待0.1秒

时间: 2023-12-10 22:42:57 浏览: 37
可以将代码中的 `std::chrono::seconds(1)` 改为 `std::chrono::milliseconds(100)`,这样就可以最多等待 0.1 秒钟了。修改后的代码如下: ``` while (closest_agv == nullptr && wait_time < 1) { // 最多等待 1 秒钟 // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,直接退出 return; } std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); wait_time++; } ```
相关问题

for (const auto& task : tasks) { //std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (task.completed == 0) { // 只分配未完成的任务 AGV* closest_agv = nullptr; int wait_time = 0; // 等待时间计数器 // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr && wait_time < 3) { // 最多等待 1 秒钟 // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); wait_time++; } } if (closest_agv != nullptr) { // 找到可用小车 // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); // 小车被占用 task.completed = 1; // 任务状态修改为进行中 std::cout << "agv_id" << closest_agv->getid() << "————" << "task_id"<<task.id << endl; } else { std::cout << "task_id-" << task.id << "No available AGV!" << endl; } } },修改爲黨沒有可用小車的時候直接退出

可以将最外层的for循环改为while循环,当所有任务都已经完成或者没有可用的小车时,退出循环。修改代码如下: ```c++ while (std::any_of(tasks.begin(), tasks.end(), [](const Task& t) { return t.completed == 0; })) { bool task_assigned = false; // 标记是否有任务被分配 for (auto& task : tasks) { if (task.completed == 0) { AGV* closest_agv = nullptr; int wait_time = 0; while (closest_agv == nullptr && wait_time < 3) { for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); wait_time++; } } if (closest_agv != nullptr) { int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); task.completed = 1; task_assigned = true; std::cout << "agv_id" << closest_agv->getid() << "————" << "task_id"<<task.id << endl; } else { std::cout << "task_id-" << task.id << "No available AGV!" << endl; break; // 直接退出循环 } } } if (!task_assigned) { std::cout << "All tasks completed!" << endl; break; // 所有任务都已经完成,退出循环 } } ``` 这样,当没有可用的小车时,会直接退出循环,而不是继续等待。

void AGVScheduler::assign_task_to_agv(std::vector<Task>& tasks, std::vector<AGV>& agvs) { // 首先按照任务的完成状态、优先级进行排序 std::sort(tasks.begin(), tasks.end(), [](const Task& task_1, const Task& task_2) { if (task_1.completed != task_2.completed) { return task_1.completed < task_2.completed; // 未完成的任务排在已完成的任务前面 } else { return task_1.priority < task_2.priority; // 同一完成状态下,按照优先级排序 } }); for (const auto& task : tasks) { //std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (task.completed == 0) { // 只分配未完成的任务 AGV* closest_agv = nullptr; int wait_time = 0; // 等待时间计数器 // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr && wait_time < 1) { // 最多等待 1 秒钟 // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); wait_time++; } } if (closest_agv != nullptr) { // 找到可用小车 // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->set_task_id(task.id); closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); // 小车被占用 task.completed = 1; // 任务状态修改为进行中 std::cout << "agv_id" << closest_agv->getid() << "————" << "task_id"<<task.id << "task_completed"<< task.completed << endl; } else { std::cout << "task_id-" << task.id << "No available AGV!" << "task_completed"<< task.completed <<endl; } } },修改代碼為在最後輸出所有task的agvid,taskid和task的completed

可以在遍历完所有任务后,再次遍历任务列表,输出每个任务所分配的 AGV id、任务 id 和完成状态。具体修改代码如下: ``` void AGVScheduler::assign_task_to_agv(std::vector<Task>& tasks, std::vector<AGV>& agvs) { // 首先按照任务的完成状态、优先级进行排序 std::sort(tasks.begin(), tasks.end(), [](const Task& task_1, const Task& task_2) { if (task_1.completed != task_2.completed) { return task_1.completed < task_2.completed; // 未完成的任务排在已完成的任务前面 } else { return task_1.priority < task_2.priority; // 同一完成状态下,按照优先级排序 } }); for (const auto& task : tasks) { //std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (task.completed == 0) { // 只分配未完成的任务 AGV* closest_agv = nullptr; int wait_time = 0; // 等待时间计数器 // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr && wait_time < 1) { // 最多等待 1 秒钟 // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); wait_time++; } } if (closest_agv != nullptr) { // 找到可用小车 // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->set_task_id(task.id); closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); // 小车被占用 task.completed = 1; // 任务状态修改为进行中 // 输出任务分配情况 std::cout << "AGV id: " << closest_agv->getid() << ", Task id: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << std::endl; } else { std::cout << "Task id: " << task.id << ", No available AGV!" << ", Completed: " << task.completed << std::endl; } } } } ```

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void AGVScheduler::assign_task_to_agv(std::vector<Task>& tasks, std::vector<AGV>& agvs) { // 首先按照任务的完成状态、优先级进行排序 std::sort(tasks.begin(), tasks.end(), [](const Task& task_1, const Task& task_2) { if (task_1.completed != task_2.completed) { return !task_1.completed; } else { return task_1.priority < task_2.priority; } }); for (const auto& task : tasks) { std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (!task.completed) { AGV* closest_agv = nullptr; // 初始化为 nullptr while (closest_agv == nullptr) { // 查找可用的小车 for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); } } // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } // 将任务分配给 AGV 对象的起点和终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); closest_agv->setState(false); task.completed = true; std::cout << closest_agv->getid() << "," << task.id << endl; } } },當沒有小車用的時候就卡死,添加代碼,找到可用小車的開始運行,沒找到可用小車的一直等待,直到有可用小車

void AGVScheduler::assign_task_to_agv(std::vector<Task>& tasks, std::vector<AGV>& agvs) { // 首先按照任务的完成状态、优先级进行排序 std::sort(tasks.begin(), tasks.end(), [](const Task& task_1, const Task& task_2) { if (task_1.completed != task_2.completed) { return !task_1.completed; } else { return task_1.priority < task_2.priority; } }); for (const auto& task : tasks) { std::cout << "Task name: " << task.id << ", Completed: " << task.completed << ", Priority: " << task.priority << std::endl; } // 遍历任务列表,分配任务给可用的小车 for (auto& task : tasks) { if (!task.completed) { AGV* closest_agv = nullptr; // 初始化为 nullptr // 查找可用的小车 while (closest_agv == nullptr) { for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { closest_agv = &agv; break; } } if (closest_agv == nullptr) { // 没有可用的小车,等待一段时间再查找 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); } } // 找到最近的可用小车 int min_distance = INT_MAX; for (auto& agv : agvs) { if (agv.getState()) { int distance = abs(agv.getCurrentX()- task.start_x) + abs(agv.getCurrentY() - task.start_y); if (distance < min_distance) { min_distance = distance; closest_agv = &agv; } } } closest_agv->setCurrentX(closest_agv->getCurrentX()); closest_agv->setCurrentY(closest_agv->getCurrentY()); closest_agv->setEndCoord(task.end_x, task.end_y); // 将任务终点分配给 AGV 对象的终点坐标 closest_agv->setStartCoord(task.start_x, task.start_y); // 将任务起点分配给 AGV 对象的终点坐标 closest_agv->setState(false); task.completed = true; std::cout << closest_agv->getid() << "," << task.id << endl; } } },修改爲找到可用的小車,找不到等待一段时间再查找。已經找到的可用小車的任務繼續下面的流程,黨等待一段時間找到可用任務的小車也繼續下面的流程

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

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