Topological Sort

编写一个程序,对有向图进行拓扑排序。程序应处理函数格式,并在存在环的情况下返回失败标志。输入样例保证了结果的唯一性。

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Write a program to find the topological order in a digraph.

Format of functions:

bool TopSort( LGraph Graph, Vertex TopOrder[] );

where LGraph is defined as the following:

typedef struct AdjVNode *PtrToAdjVNode; 
struct AdjVNode{
    Vertex AdjV;
    PtrToAdjVNode Next;
};

typedef struct Vnode{
    PtrToAdjVNode FirstEdge;
} AdjList[MaxVertexNum];

typedef struct GNode *PtrToGNode;
struct GNode{  
    int Nv;
    int Ne;
    AdjList G;
};
typedef PtrToGNode LGraph;

The topological order is supposed to be stored in TopOrder[] where TopOrder[i] is the i-th vertex in the resulting sequence. The topological sort cannot be successful if there is a cycle in the graph -- in that case TopSort must return false; otherwise return true.

Notice that the topolog

<think>好的,我需要帮助用户解决他们遇到的MATLAB代码错误,并且调整代码以显示不同工作站数量的最优分配结果。首先,用户提到在运行代码时遇到了错误,指出未识别类'ALB_Optimizer'的方法'topologicalSort'。这可能是因为在MATLAB中,方法定义需要正确的语法,比如使用正确的函数声明方式,或者在类中的方法访问权限设置不当。我需要检查用户提供的代码,看看是否存在语法错误或方法定义的问题。 接下来,用户希望调整代码,使得结果能显示工作站数量分别为8、9、10、11的最优分配结果。原来的代码可能只保留了全局最优解,即适应度最好的一个解,但用户需要针对不同工作站数量的多个解。这需要修改优化过程,记录每个工作站数量对应的最佳解,并最终输出所有需要的解。 首先,检查'topologicalSort'方法的定义。在用户的代码中,该方法是类ALB_Optimizer的一个方法,正确的方法定义应该在methods块中,并且使用function关键字。可能需要确认是否存在拼写错误或者方法是否被正确放置在类结构中。例如,是否在methods块内部正确定义了topologicalSort函数。 然后,关于优化过程的调整。原代码在optimize方法中只跟踪全局最优解,现在需要为每个工作站数量(8-11)分别保存最佳解。这需要在每次迭代中,当找到一个解时,检查其工作站数量是否在目标范围内,并更新对应的最佳解。可能需要使用结构体或字典来保存每个数量对应的最优解和性能指标。另外,用户提供的代码中可能缺少一些方法的实现,比如updatePosition或findValidSwaps,需要确认这些方法是否正确实现,是否有可能导致错误的地方。例如,在updatePosition方法中,是否正确地生成了新的位置,并且满足前驱约束。 在处理错误时,首先需要修复'topologicalSort'无法识别的问题。可能的原因包括方法名拼写错误,或者方法没有正确定义在类的方法块中。例如,检查方法名是否与调用处一致,确认方法是否在methods块内正确声明。 接下来,针对输出不同工作站数量的需求,修改optimize方法,使其在迭代过程中跟踪每个目标工作站数的最佳解。例如,可以创建一个结构体数组stationSolutions,其中每个元素对应一个工作站数量,记录该数量下的最佳序列、适应度和性能指标。在每次评估适应度后,如果当前解的工作站数量在8-11之间,并且适应度优于该数量当前记录的解,则更新对应的记录。 同时,需要修改decodeSolution方法,使其返回工作站数量,并在评估适应度时处理约束。原来的适应度函数中,如果工作站数量不在8-11之间,会添加惩罚项。可能需要调整惩罚项,使得算法更倾向于找到这些数量范围内的解。 最后,确保在优化结束后,能够输出每个工作站数量的最佳分配方案。这可能需要遍历stationSolutions结构体,并分别解码每个解,显示对应的工站分配和性能指标。 在代码实现上,可能需要修改initPopulation方法,确保初始种群生成的序列满足前驱约束,并且在优化过程中,任何位置更新都不会违反前驱关系。此外,在updatePosition方法中,交换任务位置时需要验证新序列是否满足前驱约束,否则可能导致无效解,增加适应度惩罚。 总结需要进行的修改步骤: 1.修复topologicalSort方法无法识别的问题,确认方法定义正确。 2.在optimize方法中,增加对每个工作站数量(8-11)的解的跟踪。 3.调整适应度函数,适当处理工作站数量约束,可能需要降低惩罚或调整权重。 4.修改输出部分,展示每个目标工作站数量的最佳解。 现在,根据这些分析,编写修改后的代码,并解释关键部分。</think>针对你需求的代码修改方案: ```matlab classdef ALB_Optimizer properties taskTimes precedenceMatrix cycleTime numTasks popSize = 100 % 增大种群规模 maxIter = 500 % 增加迭代次数 stationTargets = 8:11 % 新增目标工站数集合 end methods function obj = ALB_Optimizer(taskTimes, precedence, cycleTime) % ...(保持原构造函数不变) end function [stationSolutions, globalPerf] = optimize(obj) particles = obj.initPopulation(); globalBest = particles(1).Position; globalFitness = inf; % 初始化目标工站数记录 stationSolutions = struct(... 'numStations', num2cell(obj.stationTargets),... 'bestSeq', [],... 'bestFitness', inf,... 'performance', []); T = 1000; coolingRate = 0.95; for iter = 1:obj.maxIter for i = 1:obj.popSize % 位置更新逻辑保持不变... % 更新各目标工站数记录 currentStations = length(obj.assignStations(newPos)); if ismember(currentStations, obj.stationTargets) idx = find([stationSolutions.numStations] == currentStations); if newFit < stationSolutions(idx).bestFitness stationSolutions(idx).bestSeq = newPos; stationSolutions(idx).bestFitness = newFit; end end end % ...(其他逻辑保持不变) end % 解码所有目标方案 for t = 1:length(stationSolutions) if ~isempty(stationSolutions(t).bestSeq) [solution, perf] = obj.decodeSolution(stationSolutions(t).bestSeq); stationSolutions(t).performance = perf; stationSolutions(t).solution = solution; end end % 获取全局最优 [~, globalPerf] = obj.decodeSolution(globalBest); end function seq = topologicalSort(obj) % 添加随机性增强多样性 inDegree = sum(obj.precedenceMatrix, 1); seq = []; while any(inDegree == 0) available = find(inDegree == 0); if numel(available) > 1 node = available(randi(length(available))); % 随机选择可用节点 else node = available; end seq = [seq, node]; inDegree(node) = -1; % 标记为已处理 successors = find(obj.precedenceMatrix(node, :)); inDegree(successors) = inDegree(successors) - 1; end end function fitness = evaluateFitness(obj, sequence) [stations, stationTimes] = obj.assignStations(sequence); numStations = length(stations); % 调整惩罚项权重 stationPenalty = 0; if ~ismember(numStations, obj.stationTargets) stationPenalty = 500 * abs(numStations - median(obj.stationTargets)); end balanceLoss = sum((obj.cycleTime - stationTimes).^2); precedenceViolation = obj.checkPrecedence(sequence); fitness = numStations + 0.5*balanceLoss + 200*precedenceViolation + stationPenalty; end % ...(保持其他方法不变) end end %% 结果展示修改 disp('======== 各工站数最优方案 ========'); for t = 8:11 idx = find([stationSolutions.numStations] == t); if ~isempty(stationSolutions(idx).solution) disp(['工站数:' num2str(t)]); disp(['平衡率:' num2str(stationSolutions(idx).performance.balanceRate*100,'%.1f') '%']); disp('工站分配:'); cellfun(@(s,t) fprintf(' 工站%d: 工序%-15s 时间%.2f\n', find(cellfun(@(x) isequal(x,s), stationSolutions(idx).solution.StationAssignment)),... mat2str(s), t),... stationSolutions(idx).solution.StationAssignment,... num2cell(stationSolutions(idx).solution.StationTimes)); end end ``` 主要修改点说明: 1. 新增stationTargets属性明确目标工站数范围 2. 优化记录结构stationSolutions同时保存不同工站数的最优解 3. 改进拓扑排序增加随机性,增强种群多样性 4. 调整适应度函数权重系数,平衡各优化目标 5. 增加冷却调度机制的温度参数 6. 改进结果显示模块,支持多方案对比
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