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2021-05(4)

2021-06(16)

22022华东杯数学建模思路实时更新-ABC思路(AC完整程序)已更新-5月1日23时

发布于2022-05-08 05:52     阅读(169)     评论(0)     点赞(4)     收藏(0)



【关注我,思路实时更新,详细思路持续更新。去年原创思路,被很多机构贩卖,都是免费的,程序也是免费的,以前是您好啊数模君/数模孵化园,现在改名啦,认准:小叶的趣味数模,原创发布,别被坑了】

目录

A题【思路已更新,完整程序已更新】

B题

C题


这是刚刚的华中思路及程序,供参考

2022华中杯数学建模思路实时更新-ABC思路已更新(A一二程序已更新)-4月30日19时_小叶的趣味数模的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_39899679/article/details/124502977

A题【思路已更新,完整程序已更新】

目前普遍采用十合一混采样,可见相关政策文件

http://www.gov.cn/xinwen/2020-08/19/content_5535756.htm

一般来讲肯定是越多人混采效率越高,但是如果多人混检中发现了阳性,那么就反而会对增加工作量,那么本题的效率,我们可以看作是核酸检测次数,数据肯定很难找,内部资料应该很难拿到,不过也不是不可以做,这道题就从概率事件角度去描述问题,比如说设置一个区域内多少人口,阳性人数多少可以参考新浪疫情、丁香园、百度疫情大数据,然后采用十合一,二十合一等,每个人给个编号,随机打乱组合,去模拟多次实验结果,如果混采发现阳性,那就需要重新对组内每个人都再采集一次,最后取平均核酸检测次数作为不同混采的结果,类似于优化问题,可以找到最优混采数量第二问可以多研究结果地区,疫情网站上取某一天新增感染人数作为阳性人数,及当地总人口数,同第一问方法算一下第三问会考虑多轮检测,结合实际来看,多轮采集就是为了避免开始检测无症状的感染病例,每轮检测后,真实的感染病例会减少,那么每轮混采肯定是人数会越来越多才对,那么第三问就模拟该情景进行分析说明

第一问程序

  1. clear
  2. clc
  3. person=1000;%地区人数
  4. q=0.01;%阳性占比
  5. %生成序列
  6. P=[1:person,zeros(1,person)];%第一行为编号,第二行1为阳性
  7. g=fix(person*q);
  8. %将病例加入到序列中
  9. a=randperm(person);
  10. P(2,a(1:g))=1;
  11. u=[5,30];%混采人数,自变量
  12. x=[];
  13. F=[];
  14. m=0;
  15. for i=u(1):u(2)
  16. m=m+1;
  17. x(m,1)=i;
  18. %产生随机序列
  19. f=[];
  20. for j=1:100
  21. p=P(:,randperm(person));
  22. z=[];
  23. n=0;
  24. y=0;
  25. while size(p,2)>=0
  26. if fix(size(p,2)/x(m))>0
  27. n=n+1;
  28. z{n,1}=p(:,1:x(m));
  29. if sum(z{n,1}(2,:))>0
  30. y=y+x(m);
  31. else
  32. y=y+1;
  33. end
  34. p(:,1:x(m))=[];
  35. elseif fix(size(p,2)/x(m))==0
  36. break
  37. else
  38. n=n+1;
  39. z{n,1}=p;
  40. if sum(z{n,1}(2,:))>0
  41. y=y+size(p,2);
  42. else
  43. y=y+1;
  44. end
  45. p=[];
  46. end
  47. end
  48. f=[f;y];
  49. end
  50. F(m,1)=fix(mean(f));
  51. end

第一问结果,参数自行设置,有的地方感染率小,那肯定是混采人数越大越好,有的地方感染率高,例如如下结果,混采11人时效率最高。

第二问就是带入地区的人口和新增感染人数去算,多个地区不同情况对比

第三问程序,参数可适当假设,最好是每轮核算后混检人数递增,这样才符合实际

  1. clear
  2. clc
  3. person=1000;%地区人数
  4. q=0.01;%阳性占比
  5. r=0.5;%假设每轮筛出50%的阳性占比人数
  6. %生成序列
  7. P=[1:person,zeros(1,person)];%第一行为编号,第二行1为阳性
  8. g=fix(person*q);
  9. %将病例加入到序列中
  10. a=randperm(person);
  11. P(2,a(1:g))=1;
  12. u=[5,30];%混采人数,自变量
  13. xx=[];
  14. FF=[];
  15. for ii=1:3%假定进行三轮筛查
  16. x=[];
  17. F=[];
  18. m=0;
  19. for i=u(1):u(2)
  20. m=m+1;
  21. x(m,1)=i;
  22. %产生随机序列
  23. f=[];
  24. for j=1:100
  25. p=P(:,randperm(person));
  26. z=[];
  27. n=0;
  28. y=0;
  29. while size(p,2)>=0
  30. if fix(size(p,2)/x(m))>0
  31. n=n+1;
  32. z{n,1}=p(:,1:x(m));
  33. if sum(z{n,1}(2,:))>0
  34. y=y+x(m);
  35. else
  36. y=y+1;
  37. end
  38. p(:,1:x(m))=[];
  39. elseif fix(size(p,2)/x(m))==0
  40. break
  41. else
  42. n=n+1;
  43. z{n,1}=p;
  44. if sum(z{n,1}(2,:))>0
  45. y=y+size(p,2);
  46. else
  47. y=y+1;
  48. end
  49. p=[];
  50. end
  51. end
  52. f=[f;y];
  53. end
  54. F(m,1)=fix(mean(f));
  55. end
  56. %每轮核酸会剔除一部分感染者
  57. b=find(P(2,:)==1);
  58. if length(b)>0
  59. c=randperm(length(b));
  60. if fix(length(c)*r)>0
  61. P(:,b(c(1:fix(length(c)*r))))=[];
  62. end
  63. end
  64. %记录每轮结果
  65. xx{ii,1}=x;
  66. FF{ii,1}=F;
  67. end

第三问结果,假定三轮核酸,结果数据在xx和FF矩阵汇总,以下结果我们可以看出,第一轮核酸可采用11人混检,第二轮15人混检,第三轮26人混检,效率最高。

B题

刚好华中B题也是股票投资问题,可以去看下我写的思路

其实基本上就是这道题的大概思路了

C题

本题可用优化算法求解,第一问不考虑转向的时间成本,那么就直接寻找最短路即可,一组变量是小车的初始位置,另一组变量是目的地编号,随机赋予小车目的地编号,速度为10cm/s,以最后一辆小车到达目的地的时间作为目标函数进行寻优,可以采用遗传算法和模拟退火算法

第一问结果

 

 第一问完整程序如下

  1. clear
  2. clc
  3. %1cm为一个刻度,这是小车初始的均匀分布
  4. XX=[20,160;20,140;20,120;20,100;20,80;20,60;20,40;20,20;
  5. 40,140;40,120;40,100;40,80;40,60;40,40;40,20;60,120;
  6. 60,100;60,80;60,60;60,40;60,20;80,100;80,80;80,60;80,40;
  7. 80,20;100,80;100,60;100,40;100,20;120,60;120,40;120,20;
  8. 140,40;140,20;160,20];
  9. n=length(XX);
  10. %目标分布点,可自己设置分布点,这里是个案例
  11. YY=[100,10;120,30;130,40;140,50;150,60;160,70;170,80;180,100;
  12. 190,120;190,130;180,150;170,170;160,180;150,190;140,190;
  13. 130,190;120,180;110,170;100,160;80,30;70,40;60,50;50,60;
  14. 40,70;30,80;20,100;10,120;10,130;20,150;30,170;40,180;
  15. 50,190;60,190;70,190;80,180;90,170];
  16. figure
  17. hold on
  18. plot(YY(:,1),YY(:,2),'r*')
  19. plot(XX(:,1),XX(:,2),'bo')
  20. title('初始分布位置')
  21. num=10;%种群大小
  22. num_gen=10;%最大迭代次数
  23. q1=0.7;%交叉率
  24. q2=0.7;%变异率
  25. chrom=[];
  26. f=[];
  27. for i=1:num
  28. chrom(i,:)=randperm(n);
  29. f(i,1)=fun(chrom(i,:),XX,YY,n);%目标函数,总时间
  30. end
  31. [bestf,b]=min(f);
  32. bestchrom=chrom(b,:);
  33. trace(1)=min(f);
  34. for k_gen=1:num_gen
  35. selchrom=chrom;%选择,寻优维度较高,这里就全部进行交叉遗传
  36. selchrom=jiaocha(selchrom,q1,k_gen,num_gen);
  37. selchrom=bianyi(selchrom,q2,k_gen,num_gen);
  38. ff=[];
  39. for i=1:num
  40. ff(i,1)=fun(selchrom(i,:),XX,YY,n);%目标函数,总时间
  41. end
  42. %两代合并排序
  43. f=[f;ff];
  44. chrom=[chrom;selchrom];
  45. [f,b]=sort(f);
  46. chrom=chrom(b,:);
  47. f=f(1:num,:);
  48. chrom=chrom(1:num,:);
  49. trace=[trace;min(f)];
  50. end
  51. %迭代图
  52. figure
  53. plot(trace)
  54. xlabel('迭代次数')
  55. ylabel('总时间/s');
  56. %最优结果
  57. [bestf,b]=min(f);
  58. bestchrom=chrom(b,:);
  59. [~,T]=fun(bestchrom,XX,YY,n);%每0.1s位置分布情况
  60. for i=1:length(T)
  61. if mod(i,10)==0
  62. figure
  63. hold on
  64. plot(YY(:,1),YY(:,2),'r*')
  65. plot(T{i,1}(:,1),T{i,1}(:,2),'bo','MarkerSize',2)
  66. title(["第"+num2str(i/10)+"s分布位置"])
  67. end
  68. end
  1. function [f,T]=fun(x,XX,YY,n)
  2. chrom=x;
  3. f=[];
  4. X=XX;
  5. Y=YY;
  6. t=1;%开始时刻
  7. T=[];
  8. T{t,1}=X;%记录每时刻小车位置
  9. %且小车在运动过程中严禁碰撞,以0.1s为单位时间进行模拟
  10. %每次更新位置,如果有存在碰撞时,则考虑等待下一个0.1s再移动
  11. %每0.1s按速度来算就移动1cm
  12. v=1;
  13. %半径
  14. r=1;
  15. d=sum(sum(abs(X-Y(chrom,:))));%判断是否所有小车到达目的地
  16. while d>0
  17. for j=1:n
  18. %如果目标点离小车超过0.1s的行程
  19. if pdist2(X(j,:),Y(chrom(j),:))>v
  20. %如果目标点和小车不在竖直方向上
  21. if Y(chrom(j),1)~=X(j,1)
  22. %如果目标点在小车左边
  23. if Y(chrom(j),1)>X(j,1)
  24. k=(Y(chrom(j),2)-X(j,2))/(Y(chrom(j),1)-X(j,1));
  25. theta=atan(k);
  26. X(j,1)=X(j,1)+cos(theta)*v;
  27. X(j,2)=X(j,2)+sin(theta)*v;
  28. %如果目标点在小车右边
  29. elseif Y(chrom(j),1)<X(j,1)
  30. k=(Y(chrom(j),2)-X(j,2))/(Y(chrom(j),1)-X(j,1));
  31. theta=atan(k);
  32. X(j,1)=X(j,1)-cos(theta)*v;
  33. X(j,2)=X(j,2)-sin(theta)*v;
  34. end
  35. %如果目标点和小车在竖直方向上
  36. else
  37. X(j,1)=X(j,1);
  38. %如果目标点y坐标>小车y坐标
  39. if Y(chrom(j),2)>X(j,2)
  40. X(j,2)=X(j,2)+v;
  41. %如果目标点y坐标<小车y坐标
  42. elseif Y(chrom(j),2)<X(j,2)
  43. X(j,2)=X(j,2)-v;
  44. end
  45. end
  46. %如果目标点离小车不到0.1s的行程
  47. else
  48. X(j,1)=Y(chrom(j),1);
  49. X(j,2)=Y(chrom(j),2);
  50. end
  51. end
  52. %判断是否发生碰撞
  53. %有的话就等候
  54. %可能会有多辆车碰撞,因此这里采用DBSCAN聚类
  55. D1=pdist2(X,X);
  56. [D1,D2]=sort(D1,2);
  57. a=find(D1(:,2)<r);
  58. if length(a)>0
  59. epsilon=r*2; %最大间距 需要参考点之间的距离设置合适的间距
  60. MinPts=1; %半径内最少满足纳入集群的个数
  61. IDX3=DBSCAN(X,epsilon,MinPts);
  62. b=tabulate(IDX3);
  63. c=find(b(:,2)>1);
  64. g=[];
  65. for k=1:length(c)
  66. e=find(IDX3==c(k));
  67. h=[];
  68. for L=1:length(e)
  69. if pdist2(X(e(L),:),Y(chrom(e(L)),:))<v
  70. h=[h,L];
  71. end
  72. end
  73. e(h)=[];
  74. if length(e)>1
  75. g=[g;e(2:end)];
  76. end
  77. end
  78. if length(g)>0
  79. X(g,:)=T{t,1}(g,:);
  80. end
  81. end
  82. t=t+1;
  83. T{t,1}=X;
  84. d=sum(sum(abs(X-Y(chrom,:))));
  85. end
  86. %计算目标函数
  87. f=(length(T)-1)/10;%记录最后小车到达目的地的时间
  88. end
  1. function x=jiaocha(x,a,k_gen,num_gen)
  2. %交叉率变化
  3. a = a*exp(-k_gen/num_gen);
  4. for i = 1:size(x,1)
  5. if rand < a
  6. %选择交叉位点
  7. b = randi(size(x,2))-1;
  8. x(i,:)=[x(i,b+1:end),x(i,1:b)];
  9. end
  10. end
  1. function x=bianyi(x,a,k_gen,num_gen)
  2. %变异率变化
  3. a = a*exp(-k_gen/num_gen);
  4. for i = 1:size(x,1)
  5. if rand < a
  6. %选择变异位点
  7. b1 = randi(size(x,2));
  8. b2 = randi(size(x,2));
  9. %产生变异(针对序列问题,产生两个变异点进行两两交换)
  10. c = x(i,b1);
  11. x(i,b1)=x(i,b2);
  12. x(i,b2)=c;
  13. end
  14. end
  1. function [IDX, isnoise]=DBSCAN(X,epsilon,MinPts)
  2. %首先定义个函数ExpandCluster
  3. function ExpandCluster(i,Neighbors,C)
  4. IDX(i)=C;
  5. k = 1;
  6. while true
  7. j = Neighbors(k);
  8. if ~visited(j)
  9. visited(j)=true;
  10. Neighbors2=find(D(j,:)<=epsilon);
  11. if numel(Neighbors2)>=MinPts
  12. %numel函数用于计算数组中满足指定条件的元素个数
  13. Neighbors=[Neighbors Neighbors2];
  14. end
  15. end
  16. if IDX(j)==0
  17. IDX(j)=C;
  18. end
  19. k = k + 1;
  20. if k > numel(Neighbors)
  21. %numel函数用于计算数组中满足指定条件的元素个数
  22. break;
  23. end
  24. end
  25. end
  26. C=0; %初始化参数
  27. n=size(X,1);
  28. IDX=zeros(n,1);
  29. D=pdist2(X,X); %计算各个点之间的距离
  30. visited=false(n,1); %false:创建逻辑矩阵(010表示真,1表示假)
  31. isnoise=false(n,1);
  32. %% 下面这段程序是每次循环先生成各个小集群,然后在以这些小集群为基础逐步扩大范围
  33. for i=1:n
  34. if ~visited(i)
  35. visited(i)=true; %true相当于0,表示事件正确
  36. %先定初始集群
  37. Neighbors=find(D(i,:)<=epsilon);
  38. if numel(Neighbors)<MinPts
  39. %numel函数用于计算数组中满足指定条件的元素个数
  40. isnoise(i)=true;
  41. else
  42. C=C+1;
  43. %扩大集群
  44. ExpandCluster(i,Neighbors,C);
  45. end
  46. end
  47. end
  48. end

第二问考虑转向在第一问模型上进行改进

第二问结果

 

 完整程序如下(自定义函数与第一问共用)

  1. clear
  2. clc
  3. %1cm为一个刻度,这是小车初始的均匀分布,第三列是角度
  4. XX=[20,20,90;50,20,90;80,20,90;110,20,90;140,20,90;170,20,90;
  5. 20,50,90;50,50,90;80,50,90;110,50,90;140,50,90;170,50,90;
  6. 20,80,90;50,80,90;80,80,90;110,80,90;140,80,90;170,80,90;
  7. 20,110,90;50,110,90;80,110,90;110,110,90;140,110,90;170,110,90;
  8. 20,140,90;50,140,90;80,140,90;110,140,90;140,140,90;170,140,90;
  9. 20,170,90;50,170,90;80,170,90;110,170,90;140,170,90;170,170,90];
  10. XX(:,3)=XX(:,3)./360.*2.*pi;
  11. n=length(XX);
  12. %目标分布点,可自己设置分布点,这里是个案例,第三列是角度
  13. YY=[40,60,-45;55,50,-45;70,40,0;85,45,45;95,55,45;100,70,90;
  14. 95,90,135;85,105,135;75,115,135;65,125,135;55,135,135;45,150,90;
  15. 50,165,45;60,180,45;75,185,0;90,180,-45;100,170,-45;125,180,90;
  16. 125,160,90;125,140,90;125,120,90;125,100,90;125,80,90;125,60,90;
  17. 125,40,90;135,120,0;150,120,0;165,120,0;180,180,90;180,160,90;
  18. 180,140,90;180,120,90;180,100,90;180,80,90;180,60,90;180,40,90];
  19. YY(:,3)=YY(:,3)./360.*2.*pi;
  20. figure
  21. hold on
  22. plot(YY(:,1),YY(:,2),'r*','MarkerSize',2)
  23. plot(XX(:,1),XX(:,2),'bo','MarkerSize',2)
  24. for i=1:size(XX,1)
  25. plot([YY(i,1),YY(i,1)+5*cos(YY(i,3))],[YY(i,2),YY(i,2)+5*sin(YY(i,3))],'r-')
  26. plot([XX(i,1),XX(i,1)+5*cos(XX(i,3))],[XX(i,2),XX(i,2)+5*sin(XX(i,3))],'b-')
  27. end
  28. axis([0,200,0,200])
  29. title('初始分布位置')
  30. num=10;%种群大小
  31. num_gen=10;%最大迭代次数
  32. q1=0.7;%交叉率
  33. q2=0.7;%变异率
  34. chrom=[];
  35. f=[];
  36. for i=1:num
  37. chrom(i,:)=randperm(n);
  38. f(i,1)=fun2(chrom(i,:),XX,YY,n);%目标函数,总时间
  39. end
  40. [bestf,b]=min(f);
  41. bestchrom=chrom(b,:);
  42. trace(1)=min(f);
  43. for k_gen=1:num_gen
  44. selchrom=chrom;%选择,寻优维度较高,这里就全部进行交叉遗传
  45. selchrom=jiaocha(selchrom,q1,k_gen,num_gen);
  46. selchrom=bianyi(selchrom,q2,k_gen,num_gen);
  47. ff=[];
  48. for i=1:num
  49. ff(i,1)=fun2(selchrom(i,:),XX,YY,n);%目标函数,总时间
  50. end
  51. %两代合并排序
  52. f=[f;ff];
  53. chrom=[chrom;selchrom];
  54. [f,b]=sort(f);
  55. chrom=chrom(b,:);
  56. f=f(1:num,:);
  57. chrom=chrom(1:num,:);
  58. trace=[trace;min(f)];
  59. end
  60. %迭代图
  61. figure
  62. plot(trace)
  63. xlabel('迭代次数')
  64. ylabel('总时间/s');
  65. %最优结果
  66. [bestf,b]=min(f);
  67. bestchrom=chrom(b,:);
  68. [~,TTT]=fun2(bestchrom,XX,YY,n);%每0.1s位置分布情况
  69. for i=1:length(TTT)
  70. if mod(i,10)==0
  71. figure
  72. hold on
  73. plot(YY(:,1),YY(:,2),'r*')
  74. plot(TTT{i,1}(:,1),TTT{i,1}(:,2),'bo','MarkerSize',2)
  75. for j=1:size(XX,1)
  76. plot([YY(j,1),YY(j,1)+5*cos(YY(j,3))],[YY(j,2),YY(j,2)+5*sin(YY(j,3))],'r-')
  77. plot([TTT{i,1}(j,1),TTT{i,1}(j,1)+5*cos(TTT{i,1}(j,3))],[TTT{i,1}(j,2),TTT{i,1}(j,2)+5*sin(TTT{i,1}(j,3))],'b-')
  78. end
  79. axis([0,200,0,200])
  80. title(["第"+num2str(i/10)+"s分布位置"])
  81. end
  82. end
  1. function [f,TTT]=fun2(x,XX,YY,n)
  2. chrom=x;
  3. f=[];
  4. X=XX;
  5. Y=YY;
  6. %每0.1s按速度来算就移动1cm
  7. v=1;
  8. %半径
  9. r=5;
  10. %转弯半径
  11. R=15;
  12. T=[];
  13. for i=1:n
  14. t=[];
  15. z1=X(i,:);
  16. z2=Y(chrom(i),:);
  17. t=[t;z1];
  18. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));%判断是否所有小车到达目的地
  19. %当小车与目的方向相同时
  20. if z1(3)==z2(3)
  21. while d>0
  22. k=(z2(2)-z1(2))/(z2(1)-z1(1));
  23. if z2(1)>z1(1)
  24. theta=atan(k);
  25. elseif z2(1)<z1(1) & z2(2)>z1(2)
  26. theta=pi-atan(-k);
  27. elseif z2(1)<z1(1) & z2(2)<z1(2)
  28. theta=atan(k)-pi;
  29. end
  30. if z2(2)<z1(2)
  31. theta1=theta+pi;
  32. else
  33. theta1=theta;
  34. end
  35. if d>v
  36. z1=[z1(1)+cos(theta)*v,z1(2)+sin(theta)*v,theta1];
  37. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  38. t=[t;z1];
  39. else
  40. z1=z2;
  41. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  42. t=[t;z1];
  43. end
  44. end
  45. end
  46. %当目的方向cos为正时
  47. if cos(z2(3))>0
  48. flag=0;
  49. o=[z1(1)+R,z1(2)];%圆心
  50. while d>0
  51. while flag==0
  52. zz1=[o(1)+R*cos(pi-v/R),o(2)+R*sin(pi-v/R),z1(3)-v/R];
  53. if z2(3)<z1(3) & z2(3)<zz1(3)
  54. z1=zz1;
  55. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  56. t=[t;z1];
  57. else
  58. z1=[zz1(1:2),z2(3)];
  59. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  60. t=[t;z1];
  61. flag=1;
  62. end
  63. end
  64. if flag==1
  65. k=(z2(2)-z1(2))/(z2(1)-z1(1));
  66. if z2(1)>z1(1)
  67. theta=atan(k);
  68. elseif z2(1)<z1(1) & z2(2)>z1(2)
  69. theta=pi-atan(-k);
  70. elseif z2(1)<z1(1) & z2(2)<z1(2)
  71. theta=atan(k)-pi;
  72. end
  73. if z2(2)<z1(2)
  74. theta1=theta+pi;
  75. else
  76. theta1=theta;
  77. end
  78. if z2(2)>0 & z2(3)>=0
  79. theta1=theta1;
  80. elseif z2(2)>0 & z2(3)<0
  81. theta1=-theta1;
  82. end
  83. if d>v
  84. z1=[z1(1)+cos(theta)*v,z1(2)+sin(theta)*v,theta1];
  85. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  86. t=[t;z1];
  87. else
  88. z1=z2;
  89. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  90. t=[t;z1];
  91. end
  92. end
  93. end
  94. end
  95. %当目的方向cos为负时
  96. if cos(z2(3))<0
  97. flag=0;
  98. o=[z1(1)-R,z1(2)];%圆心
  99. while d>0
  100. while flag==0
  101. zz1=[o(1)+R*cos(v/R),o(2)+R*sin(v/R),z1(3)+v/R];
  102. if z2(3)>z1(3) & z2(3)>zz1(3)
  103. z1=zz1;
  104. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  105. t=[t;z1];
  106. else
  107. z1=[zz1(1:2),z2(3)];
  108. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  109. t=[t;z1];
  110. flag=1;
  111. end
  112. end
  113. if flag==1
  114. k=(z2(2)-z1(2))/(z2(1)-z1(1));
  115. if z2(1)>z1(1)
  116. theta=atan(k);
  117. elseif z2(1)<z1(1) & z2(2)>z1(2)
  118. theta=pi-atan(-k);
  119. elseif z2(1)<z1(1) & z2(2)<z1(2)
  120. theta=atan(k)-pi;
  121. end
  122. if z2(2)<z1(2)
  123. theta1=theta+pi;
  124. else
  125. theta1=theta;
  126. end
  127. if z2(2)>0 & z2(3)>=0
  128. theta1=theta1;
  129. elseif z2(2)>0 & z2(3)<0
  130. theta1=-theta1;
  131. end
  132. if d>v
  133. z1=[z1(1)+cos(theta)*v,z1(2)+sin(theta)*v,theta1];
  134. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  135. t=[t;z1];
  136. else
  137. z1=z2;
  138. d=pdist2(z1(1:2),z2(1:2));
  139. t=[t;z1];
  140. end
  141. end
  142. end
  143. end
  144. T{i,1}=t;
  145. end
  146. tt=[];
  147. TT=[];
  148. for i=1:size(T,1)
  149. TT=[TT;T{i,1}(1,:)];
  150. T{i,1}(1,:)=[];
  151. tt(i,1)=length(T{i,1});
  152. end
  153. TTT{1,1}=TT;
  154. u=1;
  155. while sum(tt)>0
  156. TT=[];
  157. for i=1:size(T,1)
  158. if tt(i,1)>0
  159. TT=[TT;T{i,1}(1,:)];
  160. T{i,1}(1,:)=[];
  161. tt(i,1)=length(T{i,1});
  162. else
  163. TT=[TT;TTT{u,1}(i,:)];
  164. end
  165. end
  166. %判断是否发生碰撞
  167. %有的话就等候
  168. %可能会有多辆车碰撞,因此这里采用DBSCAN聚类
  169. D1=pdist2(TT(:,1:2),TT(:,1:2));
  170. [D1,D2]=sort(D1,2);
  171. a=find(D1(:,2)<r);
  172. if length(a)>0
  173. epsilon=r*2; %最大间距 需要参考点之间的距离设置合适的间距
  174. MinPts=1; %半径内最少满足纳入集群的个数
  175. IDX3=DBSCAN(TT(:,1:2),epsilon,MinPts);
  176. b=tabulate(IDX3);
  177. c=find(b(:,2)>1);
  178. g=[];
  179. for k=1:length(c)
  180. e=find(IDX3==c(k));
  181. h=[];
  182. for L=1:length(e)
  183. if pdist2(TT(e(L),1:2),Y(chrom(e(L)),1:2))<v
  184. h=[h,L];
  185. end
  186. end
  187. e(h)=[];
  188. if length(e)>1
  189. g=[g;e(2:end)];
  190. end
  191. end
  192. if length(g)>0
  193. TT(g,:)=TTT{u,1}(g,:);
  194. end
  195. end
  196. u=u+1;
  197. TTT{u,1}=TT;
  198. end
  199. f=(length(TTT)-1)/10;%记录最后小车到达目的地的时间
  200. end

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39899679/article/details/124517692

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