走过2005(提纲版)

走过2005

一、题记

    今天是2006年1月2日,休假的第二天。

    昨天,回到了阔别一年的老家,再次感受到浓厚的亲情。吃过午饭,我在老家的一张陈年老床上踏踏实实的睡着了,当我再次听到弟弟妹妹们在门口嬉闹的笑声时,已经是下午5点了——自从我大学毕业参加工作以来,就没有再这样好好睡过一个午觉了。

    2005年7月我开始在公司工作,每天坐车2个小时,若遇上堵车,这个时间会是3个小时。到年底,每次坐车时都会回想这一年来我人生的际遇、心灵走过的历程。我的生命已经度过了23个春秋,2005年有着特殊的意义。因为在这一年,我大学毕业进入了社会,成为一个经济独立的男人,也开始真正负担自己的社会责任。

    2005,我得到了很多,也失去了很多;继续憧憬着未来;理想的道路上,我在继续走。

二、经历简记

三、那年以前,我不懂爱情

3.1 被白雪覆盖的红叶

告别大学恋人,冰封心底

3.2 借题——《双城》

重识于网络

3.3 冬天里的夏天

再识。谢谢你,在人海中。

四、肩扛一片天

考研的过程

完成毕业设计

那一刻,我是一个兵

环保与地产

五、人——友——亲

识人

会友

感受亲情

六、技——师——道

技术

学习

认知

七、乐——文——言

音乐

文字

言论

八、实干安邦

九、回首

 

      ——在这里就放一个提纲了,详细内容放到硬盘角落和头脑细胞中凝固。

你遇到的问题是: > **“走过的路径没显示”** —— 蚂蚁规划出的最优路径在地图上没有被绘制出来。 这个问题通常由以下几个原因导致: - ✅ 路径为空或为 `None` - ✅ 坐标转换错误(逻辑坐标 → 绘图坐标) - ✅ Matplotlib 的 `plot` 被障碍物覆盖 - ✅ 没有调用 `plt.show()` 或图形被阻塞 --- 我们来 **逐步排查并修复**,确保路径能正确显示。 --- ## ✅ 1. 确保路径不为空且有效 在 `aco_pathfinding` 函数中加入调试信息: ```python # aco_pathfinding 返回前加: if best_path is None or len(best_path) == 0: print("❌ 最优路径为空,无法绘制") else: print(f"✅ 找到路径:{best_path}") ``` ### 🔍 排查点: - 是否起点/终点在障碍物上? - 是否图不连通?(比如中间全是墙) 可以在主函数中测试是否可达: ```python def is_valid_point(G, idx, MM=20): x, y = idx_to_coord(idx, MM) return G[x, y] == 0 # 测试 S, E = 1, 400 print(f"起点 {S} 是否自由: {is_valid_point(G, S)}") print(f"终点 {E} 是否自由: {is_valid_point(G, E)}") ``` --- ## ✅ 2. 修复 `plot_path` 中的路径绘制逻辑(关键!) 下面是 **完全修复 `plot_path` 函数**,保证路径清晰可见、不会被遮挡: ```python def plot_path(G, path, label): """在地图上绘制路径,并确保路径线条清晰可见""" import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle # 设置中文字体(必须) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False MM = G.shape[0] fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 12)) # === 第一步:绘制背景网格和障碍物 === for i in range(MM): for j in range(MM): if G[i, j] == 1: color = 'lightgray' else: color = 'white' rect = Rectangle((j, MM - i - 1), 1, 1, facecolor=color, edgecolor='black', lw=0.5, zorder=1) ax.add_patch(rect) # === 第二步:设置坐标轴 === ax.set_xlim(0, MM) ax.set_ylim(0, MM) ax.set_aspect('equal') ax.set_xticks(np.arange(0, MM + 1, 1)) ax.set_yticks(np.arange(0, MM + 1, 1)) ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=8) ax.grid(True, which='both', color='k', linestyle='-', linewidth=0.5, alpha=0.3) # === 第三步:绘制路径(关键:zorder 提高层级)=== if path is not None and len(path) > 0: Rx, Ry = [], [] for idx in path: x, y = idx_to_coord(idx, MM) rx = y + 0.5 # 列 -> X 坐标 ry = MM - x - 0.5 # 行倒置 -> Y 坐标 Rx.append(rx) Ry.append(ry) # 绘制路径线(提高 zorder 避免被矩形遮挡) ax.plot(Rx, Ry, 'b-', linewidth=3.0, label="规划路径", zorder=5) ax.scatter(Rx[0], Ry[0], c='red', s=100, marker='o', label="起点", zorder=6) ax.scatter(Rx[-1], Ry[-1], c='green', s=100, marker='o', label="终点", zorder=6) print(f"📊 已绘制路径,共 {len(path)} 个节点") else: ax.text(MM / 2, MM / 2, "未找到路径", fontsize=20, ha='center', va='center', color='red', weight='bold', zorder=5) print("⚠️ 警告:路径为空,仅显示提示文字") # === 第四步:标题与图例 === ax.legend(loc='upper right', fontsize=12) ax.set_title(f"{label} - 路径规划结果", fontsize=16) ax.set_xlabel("X 坐标", fontsize=12) ax.set_ylabel("Y 坐标", fontsize=12) plt.tight_layout() plt.show() # 必须调用 show() ``` --- ## ✅ 关键修复点说明 | 问题 | 修复方式 | |------|---------| | ❌ 路径看不见 | 使用 `zorder=5` 让路径画在矩形之上 | | ❌ 线条太细 | `linewidth=3.0` 加粗 | | ❌ 起点终点小 | `s=100`, `markersize` 放大 | | ❌ 不显示中文 | 强制设置 `SimHei` 字体 | | ❌ 图形不弹出 | 确保调用 `plt.show()` | --- ## ✅ 在 `main()` 中测试单条路径 你可以先单独测试一条路径是否可显示: ```python def main(): plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False G = generate_map() # 手动测试一条已知通路 test_path = [1, 21, 41, 61, 81, 101, 121, 141, 161, 181, 201, 221, 241, 261, 281, 301, 321, 341, 361, 381, 401] plot_path(G, test_path, "测试路径") ``` 如果这条路径仍不显示 → 说明是绘图环境问题 如果显示了 → 说明 ACO 没找到路径 --- ## ✅ 添加日志帮助调试 在 `aco_pathfinding` 结尾加: ```python print(f"🔍 路径长度: {best_cost:.2f}, 节点数: {len(best_path) if best_path else 0}") print(f"📈 路径序列: {best_path[:10]}..." if best_path and len(best_path)>10 else best_path) ``` --- ## ✅ 常见失败场景及对策 | 场景 | 解决方法 | |------|--------| | 起点/终点在墙上 | 检查 `G[sx,sy]==0` | | 八邻域未启用 | `allow_diagonal=True` | | Beta 太大卡住 | 尝试 `Beta=5~7` | | 迭代次数太少 | `K=50~100`, `M=30~50` | | 信息素初始值过低 | `Tau *= 8.0` 提高 | --- ###
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