多态polymorphic

多态 polymorphic

字面意思: ‘多种状态’
多态是指 在 有 继承/派生关系的类中,调用基类对象的方法,实际能调用子类的覆盖方法的现象
* 状态:
静态: (编译时状态)
动态: (运行时状态)
* 说明:
多态调用的方法与对象相关,不与类型相关
Python全部对象都只有“运行时状态(动态)”,没有“C++”语言里的编译时状态(静态)

示例:

class Shape:
    def draw(self):
        print('Shape的draw()被调用')


class Point(Shape):
    def draw(self):
        print('正在画一个点')


class Circle(Point):
    def draw(self):
        print('正在画一个圆')


def my_draw(s):
    s.draw()  # <<----思考,此处调用哪个方法
    # 此处显示出 多态 中的动态
    # 只有当s确定是哪个类创建的对象后,才能确定调用哪个类的方法


s1 = Circle()  # 创建一个圆对象
s2 = Point()  # 创建一个点对象
s3 = Shape()
my_draw(s1)  # 调用Circle中的方法
my_draw(s2)  # 调用Point中的方法
my_draw(s3)  # 调用Shape中的方法
内容概要:本文探讨了遗传算法在车辆路径优化问题(VRP)中的应用及其改进,特别是在冷链物流、软时间窗和多配送中心场景下的路径优化策略。文中介绍了遗传算法通过模拟自然界进化过程来寻找最优路径解决方案的能力,并详细讨论了其在冷链物流中的重要性,即确保产品运输过程中的温度稳定和时效性。此外,还提到了软时间窗概念的应用,以平衡客户满意度和运输成本。在多配送中心场景下,遗传算法能有效处理复杂路径规划问题,如外卖配送路径优化和充电桩电车车辆路径优化。除了遗传算法,蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法也在不同类型的路径优化问题上得到广泛应用,如旅行商问题(TSP)、容量约束的车辆路径规划(CVRP)和带距离、容量和时间窗约束的车辆路径规划(VRPTW)。最后,文章强调了遗传算法改进的研究方向,旨在提高运算速度和精度,从而提升物流效率和客户满意度。 适合人群:从事物流与运输领域的研究人员和技术人员,对车辆路径优化感兴趣的学者和从业者。 使用场景及目标:适用于冷链物流、外卖配送、充电桩电车等多种实际应用场景,旨在优化路径规划,降低运输成本,提高客户满意度。 其他说明:本文不仅介绍了现有算法的应用情况,还指出了未来可能的研究方向和发展趋势。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值