SMALL C语言数学库的下载与应用

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0 下载量 116 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 75KB ZIP 举报
资源摘要信息:"SMALL C 语言数学库" 知识点详述: 1. SMALL C语言概述: SMALL C 是一个简化版的C语言编译器,它是为微处理器和嵌入式系统设计的。由于其小巧的体积和简单的设计,它非常适合于学习和应用在资源受限的环境中。在嵌入式系统开发中,特别是对存储空间和处理能力有限制的系统,SMALL C 提供了一个轻量级的解决方案。 2. 数学库的作用: 数学库是软件开发中经常使用的库之一,它为程序员提供了执行基本数学运算的功能。在C语言中,数学库(通常通过<math.h>头文件引入)提供了包括三角函数、指数函数、对数函数等在内的广泛数学计算工具。使用数学库可以避免程序员从头开始编写这些复杂的数学函数,从而提高开发效率和计算准确性。 3. SMALL C 语言数学库的特性和应用: SMALL C语言数学库很可能是针对特定嵌入式平台或微控制器而定制的数学库。由于嵌入式系统通常需要在有限的资源下执行数学计算,所以这种数学库可能会对性能进行优化,包括减少库函数的内存占用,提高运算速度,以及确保在没有浮点硬件支持的情况下能够正确执行浮点运算。 4. 文件内容解析: 给定的压缩包文件"SMALL C 语言数学库.zip_数学库"可能包含了用于在SMALL C环境下使用的数学库函数实现。文件名"***.txt"可能是一个文本文件,内容可能包含与数学库相关的说明、文档或者是库函数的参考手册。而"BYTESC88"则可能是一个与数学库相关的二进制文件或数据文件,它可能包含了数学库的可执行代码或者用于数学运算的数据表。 5. 关于数学库的编程实践: 在编程实践中,开发者在使用数学库时需要注意以下几点: - 包含正确的头文件。在使用数学函数之前,需要包含<math.h>。 - 使用库函数之前确认库已经正确链接。在编译时,需要确保数学库被正确链接到程序中。 - 注意数据类型。数学库中的函数可能要求特定的数据类型作为参数,例如,有些函数可能需要使用double类型以获得更好的精度。 - 异常处理。在某些情况下,数学库函数可能会返回特殊的值来表示错误,如NaN(非数字)或无穷大,开发者需要根据实际情况处理这些返回值。 - 对于嵌入式环境,还需要注意数学库是否支持当前的硬件平台,是否需要手动实现或优化特定的数学函数。 6. 开源和资源分享: "***.txt"文件中的"PUDN"可能指的是“程序员大本营”,这是一个提供各种编程资源,包括源代码、文档、工具、库等的网站。开发者们通常会在这样的平台上共享和获取资源。对于数学库这类的软件组件,开源分享可以让开发者更方便地获取和使用其他开发者已经实现和测试过的代码,从而加速开发过程,同时也可以通过社区的反馈和贡献,不断完善和提高代码的质量。 总结来说,SMALL C语言数学库是一个针对嵌入式系统设计的轻量级数学运算库。它的存在使得开发者能够在资源受限的环境中高效地进行数学计算,而"PUDN"这样的资源分享网站则提供了一个便捷的平台,让开发者能够获取到所需的库文件和其他编程资源。在实际应用中,正确使用数学库对于确保程序的性能和准确性至关重要。

import deap import random from deap import base, creator, tools, algorithms import numpy as np import pandas as pd # 参数 stations = 30 start_end_stations = [1, 2, 5, 8, 10, 14, 17, 18, 21, 22, 25, 26, 27, 30] min_interval = 108 min_stopping_time = 20 max_stopping_time = 120 passengers_per_train = 1860 min_small_loop_stations = 3 max_small_loop_stations = 24 average_boarding_time = 0.04 # 使用 ExcelFile ,通过将 xls 或者 xlsx 路径传入,生成一个实例 stations_kilo1 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件2:区间运行时间(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo2 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件3:OD客流数据(1).xlsx', sheet_name="Sheet1") stations_kilo3 = pd.read_excel(r'D:\桌面\附件4:断面客流数据.xlsx', sheet_name="Sheet1") print(stations_kilo1) print(stations_kilo2) print(stations_kilo3) # 适应度函数 def fitness_function(individual): big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = individual small_loop_length = small_loop_end - small_loop_start if small_loop_length < min_small_loop_stations or small_loop_length > max_small_loop_stations: return 1e9, cost = (big_loop_trains + small_loop_trains) * (stations - 1) * min_interval + average_boarding_time * passengers_per_train * (big_loop_trains + small_loop_trains) return cost, # 创建适应度和个体类 creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin) # 注册初始化函数 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("big_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_trains", random.randint, 1, 10) toolbox.register("small_loop_start", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("small_loop_end", random.choice, start_end_stations) toolbox.register("individual", tools.initCycle, creator.Individual, (toolbox.big_loop_trains, toolbox.small_loop_trains, toolbox.small_loop_start, toolbox.small_loop_end), n=1) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 注册遗传算法操作 toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint) toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=[1, 1, min(start_end_stations), min(start_end_stations)], up=[10, 10, max(start_end_stations), max(start_end_stations)], indpb=0.5) toolbox.register("select", tools.selBest) toolbox.register("evaluate", fitness_function) # 设置遗传算法参数 population_size = 100 crossover_probability = 0.8 mutation_probability = 0.2 num_generations = 100 # 初始化种群 population = toolbox.population(n=population_size) # 进化 for gen in range(num_generations): offspring = algorithms.varAnd(population, toolbox, cxpb=crossover_probability, mutpb=mutation_probability) fits = toolbox.map(toolbox.evaluate, offspring) for fit, ind in zip(fits, offspring): ind.fitness.values = fit population = toolbox.select(offspring, k=len(population)) # 找到最佳个体 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] # 解码最佳个体 big_loop_trains, small_loop_trains, small_loop_start, small_loop_end = best_individual # 输出结果 print("Big Loop Trains:", big_loop_trains) print("Small Loop Trains:", small_loop_trains) print("Small Loop Start Station:", small_loop_start) print("Small Loop End Station:", small_loop_end)分析代码

2023-04-22 上传