m0_74883396 2023-12-10 08:14 采纳率: 50%
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这几篇代码的每一句都是什么意思啊

下面三张图里每一句代码的意思是什么呢 求指导🥺🙏用标准言语来形容

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  • CSDN-Ada助手 CSDN-AI 官方账号 2023-12-10 10:03
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    • 您还可以看一下 CSDN讲师老师的【在线峰会】物联网全栈开发之道视频教程课程中的 【第一场】现代物联网应用系统构架与技术栈小节, 巩固相关知识点
    • 除此之外, 这篇博客: 求解驾驶时间和等待时间,复现【城市纯电动汽车快速充电设施的布局选址优化模型研究】论文中的排队模型中的 复现代码 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

      下面展示一些 内联代码片

      
      import numpy as np
      
      def driving_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ):
          print(np.sum(np.dot(np.dot(W_I,Y_IJ),TRAVELTIME_IJ.T)))
          return np.sum(np.dot(np.dot(W_I,Y_IJ),TRAVELTIME_IJ.T))
      
      def waiting_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ):
          tc=8           # 服务时间,24小时提供服务;
          tf=2           #每辆车充电时长;
          # 第一步:计算用户达到率
          Tao_J=np.dot(W_I,Y_IJ/tc)
      
          # 第二步:单位时间内充电站平均服务能力
          U_J=M_J/tf
      
          # 第三步:充电站排队系统服务强度:,由于ROU_J会存在大于1的情况,从而会促使后面求解
          ROU_J=Tao_J/U_J
      
          # 第四步:充电站内充电桩全部空闲概率:
          P_J=np.full(shape=(1,M_J.shape[1]),fill_value=0.0)
          for j in range(M_J.shape[1]):
              temp = 0
              for k in range(M_J.shape[1]):
                  temp+=(np.power(M_J[0,j]*ROU_J[0,j],k))/(np.math.factorial(k))
              p_j0=1/(temp+(np.power(M_J[0,j]*ROU_J[0,j],M_J[0,j]))/(np.math.factorial(M_J[0,j])*(1-ROU_J[0,j])))
              P_J[0,j]=p_j0
      
          # 第五步:计算排队等候时间期望
          W_Jq=np.full(shape=(1,M_J.shape[1]),fill_value=0.0)
          for j in range(M_J.shape[1]):
              w_jq=(np.power(M_J[0,j],M_J[0,j])*np.power(ROU_J[0,j],M_J[0,j]+1)*P_J[0,j])/(ROU_J[0,j]*np.math.factorial(M_J[0,j])*np.power(1-ROU_J[0,j],2))
              W_Jq[0,j]=w_jq
      
          # 第六步:所有用户的总的等待花费时间
          T2=0
          for j in range(M_J.shape[1]):
              T2+=W_Jq[0,j]*Tao_J[0,j]*tc
          print(T2)
      
      if __name__ == '__main__':
          # 需求量;
          W_I = np.array([[10, 20, 30, 50]])
          # 充电桩供给量;
          M_J = np.array([[5, 10, 15]])
          # 行是demand,列是provider
          TRAVELTIME_IJ = np.array([[1, 1.5, 2.5],
                                    [1.5, 1, 2],
                                    [1, 1.5, 1],
                                    [2.5, 1.5, 1]])
          # 出行时间的阻尼函数,衰减函数
          F_DIJ = 1 / TRAVELTIME_IJ
          Sum_Dij_I = np.sum(F_DIJ, axis=1)
          # 计算选择权重
          Y_IJ = np.full(shape=(TRAVELTIME_IJ.shape), fill_value=0.0)
          for i in range(W_I.shape[1]):
              Y_IJ[i, :] = F_DIJ[i, :] / Sum_Dij_I[i]
      
          # 计算驾车时间
          driving_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ)
          # 计算等候时间
          waiting_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ)
      

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  • 创建了问题 12月10日