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python predator_prey_6vs2.py Traceback (most recent call last): File "predator_prey_6vs2.py", line 2, in <module> from ding.entry import serial_pipeline File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/entry/__init__.py", line 2, in <module> from .serial_entry import serial_pipeline File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/entry/serial_entry.py", line 8, in <module> from ding.envs import get_vec_env_setting, create_env_manager File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/envs/__init__.py", line 1, in <module> from .env import * File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/envs/env/__init__.py", line 1, in <module> from .base_env import BaseEnv, get_vec_env_setting, BaseEnvTimestep, BaseEnvInfo, get_env_cls File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/envs/env/base_env.py", line 8, in <module> from ding.utils import import_module, ENV_REGISTRY File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/utils/__init__.py", line 11, in <module> from .k8s_helper import get_operator_server_kwargs, exist_operator_server, DEFAULT_K8S_COLLECTOR_PORT, \ File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/utils/k8s_helper.py", line 8, in <module> from ding.interaction.base import split_http_address File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/interaction/__init__.py", line 1, in <module> from .master import * File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/interaction/master/__init__.py", line 1, in <module> from .master import Master File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/interaction/master/master.py", line 10, in <module> from flask import Flask, request File "/home/wang1011/anaconda3/envs/transformer/lib/python3.8/site-packages/flask/__init__.py", line 14, in <module> from jinja2 import escape ImportError: cannot import name 'escape' from 'jinja2' (/home/wang1011/anaconda3/envs/transformer/lib/python3.8/site-packages/jinja2/__init__.py)

时间: 2025-07-10 18:42:26 AIGC 浏览: 24
<think>嗯,用户遇到了一个Python导入错误的问题,具体是ImportError: cannot import name 'escape' from 'jinja2'。我需要先理解这个问题的原因,然后找到解决办法。根据用户提供的引用信息,尤其是引用[4],问题可能与Jinja2的版本有关,或者是因为某些模块的导入方式发生了变化。 首先,Jinja2是一个流行的模板引擎,常用于Flask等框架中。从错误信息来看,当用户运行predator_prey_6vs2.py这个脚本时,导入了Flask和Jinja2的相关依赖,但在尝试导入'escape'时失败了。这可能是因为在较新版本的Jinja2中,'escape'已经被移动或弃用了。 根据引用[4]提到的,这个问题可能是由于Jinja2的版本与当前Python环境不兼容导致的。例如,某些旧版本的代码可能引用了新版本中已经移除的函数或模块。需要检查Jinja2的版本,并考虑降级或者升级到兼容的版本。 另外,可能还需要查看代码中导入'escape'的方式是否正确。在较新的Jinja2版本中,'escape'可能被移到了其他模块,比如从jinja2.utils导入,或者可能需要使用其他替代方法。例如,可能应该使用Markup.escape或者直接从markupsafe模块导入escape函数,因为Jinja2可能已经将这部分功能转移到了markupsafe库中。 用户提供的引用[1]中提到了关于导入Literal的处理方式,可能需要检查是否有其他依赖库的版本问题,比如typing_extensions,但这个问题可能不直接相关。引用[2]和[3]讨论了类似的导入错误,但针对的是'contextfilter',解决方法通常是降级Jinja2到2.x版本,或者更新代码以适应新版本。因此,类似的方法可能适用于'escape'的问题。 可能的解决步骤包括: 1. 检查当前安装的Jinja2版本。 2. 如果版本过高,尝试降级到兼容版本,比如2.x。 3. 修改代码中的导入语句,使用新的模块路径或替代函数。 4. 确保其他相关库(如Flask、MarkupSafe)的版本兼容。 5. 清理和重新安装依赖,确保环境的一致性。 另外,用户可能需要使用虚拟环境来隔离项目依赖,避免版本冲突。如果用户使用的是较新的Python版本,比如3.8及以上,某些库可能需要更新才能兼容。此外,查看Flask的版本也可能有帮助,因为Flask可能对Jinja2有特定的版本要求。 总结下来,解决这个问题的关键在于确定Jinja2的版本与代码的兼容性,并相应地进行调整,要么降级Jinja2,要么修改代码中的导入部分。</think>### 解决Jinja2模块导入错误'escape'的逐步方案 #### 1. **确认错误根源** 导入错误`ImportError: cannot import name 'escape' from 'jinja2'`通常由以下原因导致: - **Jinja2版本过高**:从Jinja2 3.1.0版本开始,`escape`函数被标记为弃用,并最终在后续版本中移除[^4]。 - **代码兼容性问题**:旧代码依赖已被移除的模块或函数。 #### 2. **检查当前Jinja2版本** 在终端执行以下命令查看版本: ```bash pip show jinja2 ``` - 若版本为**3.1.0及以上**,需采取降级或修改代码。 #### 3. **解决方案一:降级Jinja2版本** 通过以下命令安装兼容版本(推荐2.x系列): ```bash pip install jinja2==2.11.3 ``` 此版本仍包含`escape`函数,且广泛兼容Flask等框架[^2][^4]。 #### 4. **解决方案二:修改代码适配新版本** 若需保持Jinja2最新版本,需调整导入方式: ```python # 原错误代码: from jinja2 import escape # 修改为以下两种方式之一: # (1) 从markupsafe导入(推荐) from markupsafe import escape # (2) 使用Jinja2的Markup模块 from jinja2 import Markup escape = Markup.escape ``` 同时确保已安装`markupsafe`: ```bash pip install markupsafe ``` #### 5. **验证依赖兼容性** 升级/降级后,检查其他库的版本兼容性: ```bash pip freeze | grep -E "flask|jinja2|markupsafe" ``` - 推荐版本组合: ``` Flask==2.0.3 Jinja2==2.11.3 markupsafe==2.0.1 ``` #### 6. **清理并重建虚拟环境(可选)** 若仍存在问题,建议使用虚拟环境隔离依赖: ```bash # 创建并激活虚拟环境 python -m venv myenv source myenv/bin/activate # Linux/macOS myenv\Scripts\activate # Windows # 重新安装依赖 pip install flask jinja2==2.11.3 markupsafe ``` --- ### 总结 - **优先降级Jinja2**至2.x版本可快速解决问题。 - **长期维护建议**:修改代码以适配新版本,避免依赖旧函数[^4]。 - 若问题持续,检查项目中其他库(如Flask)是否依赖特定Jinja2版本。
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清python predator_prey_6vs2.py Traceback (most recent call last): File "predator_prey_6vs2.py", line 2, in <module> from ding.entry import serial_pipeline File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/entry/__init__.py", line 2, in <module> from .serial_entry import serial_pipeline File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/entry/serial_entry.py", line 8, in <module> from ding.envs import get_vec_env_setting, create_env_manager File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/envs/__init__.py", line 1, in <module> from .env import * File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/envs/env/__init__.py", line 1, in <module> from .base_env import BaseEnv, get_vec_env_setting, BaseEnvTimestep, BaseEnvInfo, get_env_cls File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/envs/env/base_env.py", line 8, in <module> from ding.utils import import_module, ENV_REGISTRY File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/utils/__init__.py", line 11, in <module> from .k8s_helper import get_operator_server_kwargs, exist_operator_server, DEFAULT_K8S_COLLECTOR_PORT, \ File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/utils/k8s_helper.py", line 8, in <module> from ding.interaction.base import split_http_address File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/interaction/__init__.py", line 1, in <module> from .master import * File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/interaction/master/__init__.py", line 1, in <module> from .master import Master File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/interaction/master/master.py", line 10, in <module> from flask import Flask, request File "/home/wang1011/anaconda3/envs/transformer/lib/python3.8/site-packages/flask/__init__.py", line 16, in <module> from werkzeug.exceptions import abort File "/home/wang1011/anaconda3/envs/transformer/lib/python3.8/site-packages/werkzeug/__init__.py", line 219, in <module> from .test import Client File "/home/wang1011/anaconda3/envs/transformer/lib/python3.8/site-packages/werkzeug/test.py", line 29,

WARNING:root:If you want to use numba to speed up segment tree, please install numba first /home/wang1011/anaconda3/envs/MARL-MPE/lib/python3.8/site-packages/torch/_tensor.py:575: UserWarning: floor_divide is deprecated, and will be removed in a future version of pytorch. It currently rounds toward 0 (like the 'trunc' function NOT 'floor'). This results in incorrect rounding for negative values. To keep the current behavior, use torch.div(a, b, rounding_mode='trunc'), or for actual floor division, use torch.div(a, b, rounding_mode='floor'). (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/BinaryOps.cpp:467.) return torch.floor_divide(self, other) Traceback (most recent call last): File "predator_prey_6vs2.py", line 104, in <module> train(args) File "predator_prey_6vs2.py", line 94, in train serial_pipeline(config, seed=args.seed) File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/entry/serial_entry.py", line 56, in serial_pipeline policy = create_policy(cfg.policy, model=model, enable_field=['learn', 'collect', 'eval', 'command']) File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/policy/base_policy.py", line 307, in create_policy return POLICY_REGISTRY.build(cfg.type, cfg=cfg, **kwargs) File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/utils/registry.py", line 90, in build raise e File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/utils/registry.py", line 76, in build return build_fn(*obj_args, **obj_kwargs) File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/policy/base_policy.py", line 72, in __init__ model = self._create_model(cfg, model) File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/policy/base_policy.py", line 127, in _create_model return create_model(model_cfg) File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/model/common/utils.py", line 17, in create_model import_module(cfg.pop('import_names', [])) File "/home/wang1011/桌面/归档/marl_mpe/ding/utils/import_helper.py", line 107, in import_module importlib.import_module(name) File "/home/wang1011/anaconda3/envs/M

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import pygame import random import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas import numpy as np import math # 参数设置 WIDTH, HEIGHT = 600, 600 PREY_COUNT = 50 PREDATOR_COUNT = 10 PREY_SPEED = 2 PREDATOR_SPEED = 3 VISION_RADIUS = 50 # 捕食者视野范围 ESCAPE_RADIUS = 30 # 猎物逃跑范围 REPRODUCTION_AGE = 20 MAX_AGE = 100 FOOD_ENERGY = 50 ENERGY_TO_REPRODUCE = 10 PREDATOR_MIGRATION_THRESHOLD = 100 # 颜色定义 PREY_COLOR = (0, 255, 0) PREDATOR_COLOR = (255, 0, 0) # 初始化pygame pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((WIDTH, HEIGHT)) pygame.display.set_caption("捕食者与猎物模拟") clock = pygame.time.Clock() # 生物类 class Animal: def __init__(self, x, y, color, speed, is_predator=False): self.x = x self.y = y self.color = color self.speed = speed self.is_predator = is_predator self.age = 0 self.energy = 100 self.last_food_location = None # 记录最后一次吃到猎物的位置 def move(self, nearby_entities): self.age += 1 if self.is_predator: targets = [e for e in nearby_entities if not e.is_predator] if targets: # 有猎物,向最近的猎物移动 closest = min(targets, key=lambda t: ((t.x - self.x) ** 2 + (t.y - self.y) ** 2)) self._move_towards(closest) else: # 没有猎物 if self.energy < PREDATOR_MIGRATION_THRESHOLD: # 能量低,开始迁移 self._migrate() else: # 能量还够,随机移动 self._random_move() self.energy -= 1 else: # 猎物的移动逻辑(略) threats = [e for e in nearby_entities if e.is_predator] if threats: closest = min(threats, key=lambda t: ((t.x - self.x) ** 2 + (t.y - self.y) ** 2)) dist = ((closest.x - self.x) ** 2 + (closest.y - self.y) ** 2) ** 0.5 if dist < ESCAPE_RADIUS: self._flee(closest) else: self._random_move() else: self._random_move() # 边界限制 self.x = max(0, min(WIDTH, self.x)) self.y = max(0, min(HEIGHT, self.y)) def _random_move(self): self.x += random.uniform(-self.speed, self.speed) self.y += random.uniform(-self.speed, self.speed) def _move_towards(self, target): dx = target.x - self.x dy = target.y - self.y dist = (dx**2 + dy**2)**0.5 if dist > 0: self.x += self.speed * dx / dist self.y += self.speed * dy / dist def _flee(self, threat): dx = self.x - threat.x dy = self.y - threat.y dist = (dx**2 + dy**2)**0.5 if dist > 0: self.x += self.speed * dx / dist self.y += self.speed * dy / dist def _migrate(self): if self.last_food_location: lx, ly = self.last_food_location dx = lx - self.x dy = ly - self.y dist = (dx ** 2 + dy ** 2) ** 0.5 if dist > 0: # ✅ 保持原来的速度,不再乘以 2 self.x += self.speed * dx / dist self.y += self.speed * dy / dist else: angle = random.uniform(0, 2 * math.pi) # ✅ 使用 self.speed 而不是 5 * self.speed self.x += self.speed * math.cos(angle) *2 self.y += self.speed * math.sin(angle) *2 def draw(self, surface): pygame.draw.circle(surface, self.color, (int(self.x), int(self.y)), 5) # 初始化种群 preys = [Animal(random.randint(0, WIDTH), random.randint(0, HEIGHT), PREY_COLOR, PREY_SPEED) for _ in range(PREY_COUNT)] predators = [Animal(random.randint(0, WIDTH), random.randint(0, HEIGHT), PREDATOR_COLOR, PREDATOR_SPEED, is_predator=True) for _ in range(PREDATOR_COUNT)] # 数据记录 prey_counts = [] predator_counts = [] # 绘制数量变化图 def draw_population_graph(): fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3)) ax.set_title("Population over Time") ax.set_xlabel("Time") ax.set_ylabel("Count") line_prey, = ax.plot([], [], label="Prey", color="green") line_predator, = ax.plot([], [], label="Predator", color="red") ax.legend() canvas = FigureCanvas(fig) return fig, ax, line_prey, line_predator, canvas fig, ax, line_prey, line_predator, canvas = draw_population_graph() # 转换 matplotlib 图为 pygame surface def get_graph_surface(): canvas.draw() renderer = canvas.get_renderer() raw_data = renderer.buffer_rgba() width, height = canvas.get_width_height() rgb_data = np.array(raw_data).reshape(height, width, 4)[:, :, :3] # 去掉 alpha 通道 surf = pygame.image.frombuffer(rgb_data.tobytes(), (width, height), "RGB") return pygame.transform.smoothscale(surf, (300, 200)) # 主循环 running = True time_step = 0 while running: screen.fill((0, 0, 0)) for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: running = False # 更新所有生物 for prey in preys: nearby = [p for p in preys + predators if p != prey and ((p.x - prey.x)**2 + (p.y - prey.y)**2)**0.5 < ESCAPE_RADIUS] prey.move(nearby) prey.draw(screen) for predator in predators: nearby = [p for p in preys if ((p.x - predator.x)**2 + (p.y - predator.y)**2)**0.5 < VISION_RADIUS] predator.move(nearby) predator.draw(screen) # 捕猎逻辑 for predator in predators[:]: # 使用副本遍历,避免在遍历中修改列表 closest_prey = None min_dist = float('inf') for prey in preys: dist = ((predator.x - prey.x)**2 + (predator.y - prey.y)**2)**0.5 if dist < min_dist: min_dist = dist closest_prey = prey if closest_prey and min_dist < 10: predator.last_food_location = (closest_prey.x, closest_prey.y) # 记录位置 predators.append(Animal(predator.x, predator.y, PREDATOR_COLOR, PREDATOR_SPEED, is_predator=True)) predator.energy += FOOD_ENERGY preys.remove(closest_prey) # 猎物繁殖 for prey in preys[:]: if prey.age > REPRODUCTION_AGE and random.random() < 0.01: preys.append(Animal(prey.x + random.randint(-10, 10), prey.y + random.randint(-10, 10), PREY_COLOR, PREY_SPEED)) prey.age = 0 # 捕食者死亡 predators = [p for p in predators if p.energy > 0 and p.age < MAX_AGE] # 记录数据 prey_counts.append(len(preys)) predator_counts.append(len(predators)) # 更新图表 line_prey.set_data(range(len(prey_counts)), prey_counts) line_predator.set_data(range(len(predator_counts)), predator_counts) ax.relim() ax.autoscale_view() # 渲染图表并显示 graph_surface = get_graph_surface() screen.blit(graph_surface, (WIDTH - 310, 10)) # 更新屏幕 pygame.display.flip() clock.tick(30) pygame.quit() 这段代码中,猎物的能量获取在哪里

请作为数学建模工程师,解释我给出的代码,把下面的代码转化成数学建模形式,并进行学术化分析,要求保持段落间的逻辑关系。这一部分工作完成后,请作为数学建模编程人员,整理代码中的驱动条件、限制条件,仔细整理出一份详细的仿真计算策略,形成数学建模问题求解的规划策略研究部分。 %% 无人艇最优巡航路径规划 - MPA优化版 clear all; close all; clc; % 设置随机种子以确保可重复性 rng(42); %% 系统参数定义 % 网格参数 grid_size = 500; % 网格大小(m) map_rows = 25; % 行数 map_cols = 48; % 列数 target_pos = [1, 24]; % 目标点位置(行,列) % 防御区域参数 warning_dist_min = 10; % 预警区最小距离(网格单元) 5km->10 warning_dist_max = 20; % 预警区最大距离(网格单元) 10km->20 intercept_dist_min = 6; % 拦截区最小距离(网格单元) 3km->6 intercept_dist_max = 10;% 拦截区最大距离(网格单元) 5km->10 % 无人艇参数 uav1_speed = 20; % 速度(节) uav1_range = 400; % 续航(海里) uav1_detect_radius = 4; % 探测半径(网格单元) 2km->4 uav1_strike_radius = 8; % 打击半径(网格单元) 4km->8 uav1_detect_type = 'semicircle'; % 半圆形探测区域 uav2_speed = 30; % 速度(节) uav2_range = 300; % 续航(海里) uav2_detect_radius = 2; % 探测半径(网格单元) 1km->2 uav2_detect_type = 'circle'; % 圆形探测区域 % 进攻船只参数 ship_speed_kn = 10; % 进攻船速(节),假设值 ship_speed_ms = ship_speed_kn * 0.5144; % 转换为米/秒 time_step_sec = 300; % 时间步长(秒),5分钟 step_distance = ship_speed_ms * time_step_sec / grid_size; % 每步移动网格数 % 威胁模型参数 k_threat = 10; % 威胁系数 % 路径规划参数 simulation_steps = 100; % 路径长度(时间步数量) %% MPA优化参数 SearchAgents_no = 10; % 种群数量 Max_iter = 20; % 最大迭代次数 dim = 6; % 优化变量维度 [uav1_row, uav1_col, uav2_row, uav2_col, weight1, weight2] lb = [1, 1, 1, 1, 0.1, 0.1]; % 下界 ub = [map_rows, map_cols, map_rows, map_cols, 10, 10]; % 上界 %% 加载数据 disp('加载实际数据...'); % 加载小船路径和权重 if exist('100paths_with_weights.mat', 'file') load('100paths_with_weights.mat', 'all_paths', 'path_weights'); fprintf('成功加载小船路径数据: %d条路径\n', length(all_paths)); % 预处理:确保路径点坐标在合理范围内 for i = 1:length(all_paths) path = all_paths{i}; path(path(:,1) < 1, 1) = 1; path(path(:,1) > map_rows, 1) = map_rows; path(path(:,2) < 1, 2) = 1; path(path(:,2) > map_cols, 2) = map_cols; all_paths{i} = path; end else error('小船路径数据文件100paths_with_weights.mat未找到'); end % 加载无人机路径 if exist('UAV_path.mat', 'file') load('UAV_path.mat', 'optimal_path1', 'optimal_path2'); fprintf('成功加载无人机巡逻路径\n'); else error('无人机路径数据文件UAV_path.mat未找到'); end % 加载水深数据 filename = '附件1 发现概率与海域水深分布表.xlsx'; depth_sheet = '水深分布表'; if exist(filename, 'file') depth_data = readmatrix(filename, 'Sheet', depth_sheet, 'Range', 'B2:AX26'); valid_grids = depth_data > 2; % 水深大于2米的区域 fprintf('成功加载水深数据\n'); else error('水深数据文件未找到'); end %% 初始化和预计算 disp('计算距离地图和威胁热力图...'); % 计算每个网格到目标点的欧氏距离 [X, Y] = meshgrid(1:map_cols, 1:map_rows); dist_map = sqrt((X - target_pos(2)).^2 + (Y - target_pos(1)).^2) * grid_size; % 实际距离(m) % 构建无人机覆盖区域 drone_coverage = false(map_rows, map_cols); % 无人机1覆盖 if exist('optimal_path1', 'var') for i = 1:size(optimal_path1, 1) pos = optimal_path1(i, :); r = round(pos(1)); c = round(pos(2)); if r >= 1 && r <= map_rows && c >= 1 && c <= map_cols % 无人机探测半径为2km(4个网格) for dr = max(1, r-4):min(map_rows, r+4) for dc = max(1, c-4):min(map_cols, c+4) if norm([dc-c, dr-r]) <= 4 drone_coverage(dr, dc) = true; end end end end end end % 无人机2覆盖 if exist('optimal_path2', 'var') for i = 1:size(optimal_path2, 1) pos = optimal_path2(i, :); r = round(pos(1)); c = round(pos(2)); if r >= 1 && r <= map_rows && c >= 1 && c <= map_cols % 无人机探测半径为1.5km(3个网格) for dr = max(1, r-3):min(map_rows, r+3) for dc = max(1, c-3):min(map_cols, c+3) if norm([dc-c, dr-r]) <= 3 drone_coverage(dr, dc) = true; end end end end end end %% 计算初始威胁地图(静态) threat_map_static = zeros(map_rows, map_cols); num_paths = length(all_paths); path_lengths = zeros(num_paths, 1); % 各路径长度 for i = 1:num_paths path = all_paths{i}; path_lengths(i) = size(path, 1); for j = 1:path_lengths(i) r = path(j,1); c = path(j,2); if r >= 1 && r <= map_rows && c >= 1 && c <= map_cols d = dist_map(r, c); if d > 0 threat_val = k_threat / (d^2) * path_weights(i); threat_map_static(r, c) = threat_map_static(r, c) + threat_val; end end end end % 无人机覆盖区域威胁降低90% threat_map_static(drone_coverage) = threat_map_static(drone_coverage) * 0.1; %% 为MPA目标函数创建参数结构体 simParams.dist_map = dist_map; simParams.valid_grids = valid_grids; simParams.all_paths = all_paths; simParams.path_weights = path_weights; simParams.num_paths = num_paths; simParams.path_lengths = path_lengths; simParams.simulation_steps = simulation_steps; simParams.step_distance = step_distance; simParams.threat_map_static = threat_map_static; simParams.uav1_detect_radius = uav1_detect_radius; simParams.uav2_detect_radius = uav2_detect_radius; simParams.uav1_detect_type = uav1_detect_type; simParams.uav2_detect_type = uav2_detect_type; simParams.map_rows = map_rows; simParams.map_cols = map_cols; simParams.k_threat = k_threat; simParams.warning_min_m = 5000; simParams.warning_max_m = 10000; simParams.intercept_min_m = 3000; simParams.intercept_max_m = 5000; %% 定义目标函数(用于MPA优化) function final_threat = mpa_objective_function(x, params) % 解析优化变量 uav1_start = [x(1), x(2)]; uav2_start = [x(3), x(4)]; weight1 = x(5); weight2 = x(6); % 检查位置有效性 if ~is_position_valid(uav1_start, params.dist_map, params.valid_grids, ... params.warning_min_m, params.warning_max_m) || ... ~is_position_valid(uav2_start, params.dist_map, params.valid_grids, ... params.intercept_min_m, params.intercept_max_m) final_threat = 1e10; % 无效位置给予高惩罚 return; end % 初始化船只状态 ship_positions = cell(params.num_paths, 1); threat_ratios = ones(params.num_paths, 1); for i = 1:params.num_paths path = params.all_paths{i}; ship_positions{i} = [path(1,1), path(1,2), 1]; end % 初始化无人艇路径 uav1_path = zeros(params.simulation_steps, 2); uav2_path = zeros(params.simulation_steps, 2); uav1_path(1, :) = uav1_start; uav2_path(1, :) = uav2_start; % 初始方向 uav1_direction = [0, 1]; uav2_direction = [0, 1]; % 方向向量(右, 下, 左, 上) directions = [0, 1; 1, 0; 0, -1; -1, 0]; % 生成路径的每一步 threat_history = zeros(params.simulation_steps, 1); for step = 1:params.simulation_steps % 更新进攻船只位置 active_threat = 0; for i = 1:params.num_paths pos_info = ship_positions{i}; current_index = pos_info(3); if current_index < params.path_lengths(i) move_progress = min(params.step_distance, params.path_lengths(i) - current_index); new_index = floor(current_index + move_progress); path = params.all_paths{i}; new_pos = path(new_index, :); ship_positions{i} = [new_pos(1), new_pos(2), new_index]; end r = ship_positions{i}(1); c = ship_positions{i}(2); d = params.dist_map(r, c); if d > 0 current_threat = params.k_threat / (d^2) * params.path_weights(i) * threat_ratios(i); active_threat = active_threat + current_threat; end end threat_history(step) = active_threat; % 无人艇移动 if step > 1 % UAV1: 在预警区巡航 [uav1_next, uav1_dir] = move_agent_smart(uav1_path(step-1, :), uav1_direction, ... params.threat_map_static, directions, params.map_rows, params.map_cols, params.dist_map, ... params.valid_grids, params.uav1_detect_radius, params.uav1_detect_type, ... params.warning_min_m, params.warning_max_m, weight1); uav1_path(step, :) = uav1_next; uav1_direction = uav1_dir; % UAV2: 在拦截区巡航 [uav2_next, uav2_dir] = move_agent_smart(uav2_path(step-1, :), uav2_direction, ... params.threat_map_static, directions, params.map_rows, params.map_cols, params.dist_map, ... params.valid_grids, params.uav2_detect_radius, params.uav2_detect_type, ... params.intercept_min_m, params.intercept_max_m, weight2); uav2_path(step, :) = uav2_next; uav2_direction = uav2_dir; end % 更新覆盖区域 [uav1_detect, ~] = compute_coverage(uav1_path(step, :), uav1_direction, ... params.uav1_detect_radius, params.uav1_detect_type, params.map_rows, params.map_cols); [uav2_detect, ~] = compute_coverage(uav2_path(step, :), uav2_direction, ... params.uav2_detect_radius, params.uav2_detect_type, params.map_rows, params.map_cols); % 察打一体无人艇执行打击 if any(uav1_detect(:) > 0) for i = 1:params.num_paths pos = [ship_positions{i}(1), ship_positions{i}(2)]; if uav1_detect(pos(1), pos(2)) && rand() < 0.8 % 80%打击成功率 threat_ratios(i) = threat_ratios(i) * 0.1; % 威胁降低90% end end end % 高速巡逻艇执行拦截 if any(uav2_detect(:) > 0) for i = 1:params.num_paths pos = [ship_positions{i}(1), ship_positions{i}(2)]; if uav2_detect(pos(1), pos(2)) && rand() < 0.7 % 70%拦截成功率 threat_ratios(i) = threat_ratios(i) * 0.2; % 威胁降低80% end end end end final_threat = threat_history(end); end %% 使用MPA优化无人艇位置和参数 disp('使用海洋捕食者算法(MPA)优化无人艇配置...'); fobj = @(x) mpa_objective_function(x, simParams); [Top_predator_fit, Top_predator_pos, Convergence_curve] = MPA(SearchAgents_no, Max_iter, lb, ub, dim, fobj); % 解析最优解 uav1_start = [Top_predator_pos(1), Top_predator_pos(2)]; uav2_start = [Top_predator_pos(3), Top_predator_pos(4)]; weight1 = Top_predator_pos(5); weight2 = Top_predator_pos(6); fprintf('MPA优化完成! 最优威胁值: %.4f\n', Top_predator_fit); fprintf('UAV1初始位置: [%d, %d], 权重: %.2f\n', uav1_start(1), uav1_start(2), weight1); fprintf('UAV2初始位置: [%d, %d], 权重: %.2f\n', uav2_start(1), uav2_start(2), weight2); %% 使用最优配置运行完整仿真 disp('使用最优配置运行完整仿真...'); % 初始化船只状态 ship_positions = cell(num_paths, 1); threat_ratios = ones(num_paths, 1); for i = 1:num_paths path = all_paths{i}; ship_positions{i} = [path(1,1), path(1,2), 1]; end % 初始化无人艇路径 uav1_path = zeros(simulation_steps, 2); uav2_path = zeros(simulation_steps, 2); uav1_path(1, :) = uav1_start; uav2_path(1, :) = uav2_start; % 存储覆盖区域 uav1_coverage = false(map_rows, map_cols); uav2_coverage = false(map_rows, map_cols); % 存储打击记录 strike_positions = []; intercept_positions = []; % 初始方向 uav1_direction = [0, 1]; uav2_direction = [0, 1]; % 方向向量(右, 下, 左, 上) directions = [0, 1; 1, 0; 0, -1; -1, 0]; % 总威胁跟踪 threat_history = zeros(simulation_steps, 1); % 生成路径的每一步 for step = 1:simulation_steps % 更新进攻船只位置 active_threat = 0; for i = 1:num_paths pos_info = ship_positions{i}; current_index = pos_info(3); if current_index < path_lengths(i) move_progress = min(step_distance, path_lengths(i) - current_index); new_index = floor(current_index + move_progress); path = all_paths{i}; new_pos = path(new_index, :); ship_positions{i} = [new_pos(1), new_pos(2), new_index]; end r = ship_positions{i}(1); c = ship_positions{i}(2); d = dist_map(r, c); if d > 0 current_threat = k_threat / (d^2) * path_weights(i) * threat_ratios(i); active_threat = active_threat + current_threat; end end threat_history(step) = active_threat; % 无人艇移动 if step > 1 % UAV1: 在预警区巡航 [uav1_next, uav1_dir] = move_agent_smart(uav1_path(step-1, :), uav1_direction, ... threat_map_static, directions, map_rows, map_cols, dist_map, valid_grids, ... uav1_detect_radius, uav1_detect_type, 5000, 10000, weight1); uav1_path(step, :) = uav1_next; uav1_direction = uav1_dir; % UAV2: 在拦截区巡航 [uav2_next, uav2_dir] = move_agent_smart(uav2_path(step-1, :), uav2_direction, ... threat_map_static, directions, map_rows, map_cols, dist_map, valid_grids, ... uav2_detect_radius, uav2_detect_type, 3000, 5000, weight2); uav2_path(step, :) = uav2_next; uav2_direction = uav2_dir; end % 更新覆盖区域 [uav1_detect, uav1_cells] = compute_coverage(uav1_path(step, :), uav1_direction, ... uav1_detect_radius, uav1_detect_type, map_rows, map_cols); uav1_coverage = uav1_coverage | uav1_cells; [uav2_detect, uav2_cells] = compute_coverage(uav2_path(step, :), uav2_direction, ... uav2_detect_radius, uav2_detect_type, map_rows, map_cols); uav2_coverage = uav2_coverage | uav2_cells; % 察打一体无人艇执行打击 if any(uav1_detect(:) > 0) for i = 1:num_paths pos = [ship_positions{i}(1), ship_positions{i}(2)]; if uav1_detect(pos(1), pos(2)) && rand() < 0.8 % 80%打击成功率 threat_ratios(i) = threat_ratios(i) * 0.1; % 威胁降低90% strike_positions = [strike_positions; pos, step]; end end end % 高速巡逻艇执行拦截 if any(uav2_detect(:) > 0) for i = 1:num_paths pos = [ship_positions{i}(1), ship_positions{i}(2)]; if uav2_detect(pos(1), pos(2)) && rand() < 0.7 % 70%拦截成功率 threat_ratios(i) = threat_ratios(i) * 0.2; % 威胁降低80% intercept_positions = [intercept_positions; pos, step]; end end end end %% 创建网格地图展示 disp('创建网格地图展示...'); % 归一化威胁图用于可视化 threat_normalized = (threat_map_static - min(threat_map_static(:))) / ... (max(threat_map_static(:)) - min(threat_map_static(:))); % 创建地图 create_enhanced_grid_map(uav1_path, uav2_path, threat_normalized, ... warning_dist_min, warning_dist_max, intercept_dist_min, intercept_dist_max, ... target_pos, map_rows, map_cols, ... uav1_detect_radius, uav2_detect_radius, uav1_coverage, uav2_coverage, ... strike_positions, intercept_positions, threat_history, time_step_sec, ... Top_predator_fit, Convergence_curve); %% 威胁统计与输出 final_threat = threat_history(end); uav1_cover_percent = sum(uav1_coverage(:)) / (map_rows * map_cols) * 100; uav2_cover_percent = sum(uav2_coverage(:)) / (map_rows * map_cols) * 100; disp(' '); fprintf('=== 威胁统计 ===\n'); fprintf('最终剩余威胁: %.2f\n', final_threat); fprintf('UAV1覆盖率: %.1f%%\n', uav1_cover_percent); fprintf('UAV2覆盖率: %.1f%%\n', uav2_cover_percent); fprintf('联合覆盖率: %.1f%%\n', sum(uav1_coverage(:) | uav2_coverage(:)) / (map_rows*map_cols)*100); %% ============= 辅助函数 ============= % function valid = is_position_valid(pos, dist_map, valid_grids, min_dist, max_dist) r = round(pos(1)); c = round(pos(2)); [rows, cols] = size(dist_map); % 检查位置是否在网格范围内 if r < 1 || r > rows || c < 1 || c > cols valid = false; return; end % 检查水深和距离限制 d = dist_map(r, c); valid = (d >= min_dist) && (d <= max_dist) && valid_grids(r, c); end function [detect_grid, coverage] = compute_coverage(pos, direction, radius, detect_type, rows, cols) % 计算覆盖区域,返回逻辑矩阵 detect_grid = false(rows, cols); [X, Y] = meshgrid(1:cols, 1:rows); dist = sqrt((X - pos(2)).^2 + (Y - pos(1)).^2); if strcmp(detect_type, 'semicircle') % 计算方向向量角度 if all(direction == [0,0]) angle = 0; % 默认向右 else angle = atan2(direction(1), direction(2)); end % 计算各点相对于中心的角度 angles = atan2(Y - pos(1), X - pos(2)) - angle; angles = mod(angles + pi, 2*pi) - pi; % 标准化到[-π,π] % 创建半圆覆盖区域 (前向180度) detect_grid = (dist <= radius) & (abs(angles) <= pi/2); elseif strcmp(detect_type, 'circle') % 圆形覆盖 detect_grid = dist <= radius; end % 边界处理 detect_grid = detect_grid & (X >= 1) & (X <= cols) & (Y >= 1) & (Y <= rows); coverage = detect_grid; end function [new_pos, new_dir] = move_agent_smart(current_pos, current_dir, threat_map, ... directions, rows, cols, dist_map, valid_grids, detect_radius, detect_type, ... min_dist_m, max_dist_m, weight) % 智能移动代理:选择最大威胁覆盖的方向 best_score = -inf; new_pos = current_pos; % 默认不移动 new_dir = current_dir; % 默认方向不变 % 尝试所有可能方向 + 当前位置 candidate_positions = [current_pos; current_pos + directions]; [num_candidates, ~] = size(candidate_positions); for i = 1:num_candidates pos = candidate_positions(i, :); r = round(pos(1)); c = round(pos(2)); % 检查位置有效性 if r < 1 || r > rows || c < 1 || c > cols continue; end % 检查水深和任务区域 dist_val = dist_map(r, c); if ~valid_grids(r, c) || dist_val < min_dist_m || dist_val > max_dist_m continue; end % 确定方向 (如果移动) if i == 1 % 当前位置 dir = current_dir; else dir = directions(i-1, :); end % 计算在该位置的探测覆盖率 [~, coverage] = compute_coverage([r, c], dir, detect_radius, detect_type, rows, cols); coverage_score = sum(threat_map(coverage), 'all'); % 距离保持分数 (保持在任务区域中心附近) ideal_dist = (min_dist_m + max_dist_m)/2; dist_score = 1/(1 + abs(dist_val - ideal_dist)/1000); % 归一化 % 总分数 = 覆盖威胁 + 距离保持 score = coverage_score + weight * dist_score; % 更新最佳位置 if score > best_score best_score = score; new_pos = [r, c]; new_dir = dir; end end end function create_enhanced_grid_map(uav1_path, uav2_path, threat_normalized, ... warn_min, warn_max, int_min, int_max, ... target, rows, cols, uav1_radius, uav2_radius, ... uav1_coverage, uav2_coverage, strike_pos, intercept_pos, ... threat_history, time_step, best_fit, conv_curve) % 增强的网格地图展示 fig = figure('Position', [100, 100, 1200, 900], 'Name', '无人艇巡航路径与威胁覆盖'); % 主路径图 subplot(2,3,[1,2,4,5]); hold on; axis equal; grid on; box on; xlim([0.5, cols+0.5]); ylim([0.5, rows+0.5]); set(gca, 'YDir', 'reverse', 'FontSize', 10); xticks(1:cols); yticks(1:rows); xlabel('列号', 'FontSize', 12); ylabel('行号', 'FontSize', 12); title(sprintf('无人艇巡航路径 (最终威胁: %.2f)', threat_history(end)), 'FontSize', 14); % 绘制威胁热力图背景 imagesc(threat_normalized, 'AlphaData', threat_normalized > 0); colormap(jet); colorbar('southoutside'); caxis([0, 1]); % 标记防御区域 [X, Y] = meshgrid(1:cols, 1:rows); dist_to_target = sqrt((X - target(2)).^2 + (Y - target(1)).^2); warn_zone = (dist_to_target >= warn_min) & (dist_to_target <= warn_max); int_zone = (dist_to_target >= int_min) & (dist_to_target <= int_max); [warn_y, warn_x] = find(warn_zone); [int_y, int_x] = find(int_zone); plot(warn_x, warn_y, 'y.', 'MarkerSize', 4, 'DisplayName', '预警区'); plot(int_x, int_y, 'g.', 'MarkerSize', 4, 'DisplayName', '拦截区'); % 标记目标点 plot(target(2), target(1), 'rp', 'MarkerSize', 25, 'MarkerFaceColor', 'r'); text(target(2), target(1), ' 目标', 'Color', 'r', 'FontSize', 14, ... 'VerticalAlignment', 'middle', 'FontWeight', 'bold'); % 绘制无人艇路径 plot(uav1_path(:, 2), uav1_path(:, 1), 'b-', 'LineWidth', 1.5); plot(uav1_path(:, 2), uav1_path(:, 1), 'b.', 'MarkerSize', 8); plot(uav1_path(1, 2), uav1_path(1, 1), 'bo', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', 'b'); plot(uav1_path(end, 2), uav1_path(end, 1), 'bd', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', 'b'); plot(uav2_path(:, 2), uav2_path(:, 1), 'm-', 'LineWidth', 1.5); plot(uav2_path(:, 2), uav2_path(:, 1), 'm.', 'MarkerSize', 8); plot(uav2_path(1, 2), uav2_path(1, 1), 'mo', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', 'm'); plot(uav2_path(end, 2), uav2_path(end, 1), 'md', 'MarkerSize', 12, 'MarkerFaceColor', 'm'); % 绘制打击和拦截位置 if ~isempty(strike_pos) plot(strike_pos(:,2), strike_pos(:,1), 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2, 'DisplayName', '打击点'); end if ~isempty(intercept_pos) plot(intercept_pos(:,2), intercept_pos(:,1), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 1, 'DisplayName', '拦截点'); end % 添加图例 legend_items = {'目标点', '预警区', '拦截区', ... '察打艇路径', '巡逻艇路径', '打击点', '拦截点'}; valid_items = isgraphics(findobj(gca, 'Type', 'line')); legend(legend_items(1:min(length(valid_items), length(legend_items))), 'Location', 'southoutside', 'NumColumns', 4, 'FontSize', 9); % 创建子图:威胁覆盖图 subplot(2,3,3); hold on; imagesc(threat_normalized); colormap(jet); colorbar; % 覆盖区域边界 [b_y1, b_x1] = find(bwperim(uav1_coverage)); [b_y2, b_x2] = find(bwperim(uav2_coverage)); plot(b_x1, b_y1, 'b.', 'MarkerSize', 4, 'DisplayName', 'UAV1覆盖'); plot(b_x2, b_y2, 'm.', 'MarkerSize', 4, 'DisplayName', 'UAV2覆盖'); plot(target(2), target(1), 'rp', 'MarkerSize', 20, 'MarkerFaceColor', 'r'); title('最终威胁分布与覆盖', 'FontSize', 12); axis equal; xlim([0.5, cols+0.5]); ylim([0.5, rows+0.5]); set(gca, 'YDir', 'reverse', 'FontSize', 9); xlabel('列号'); ylabel('行号'); legend('Location', 'southoutside', 'Orientation', 'horizontal'); % 创建子图:威胁减少过程 subplot(2,3,6); time_vec = (0:length(threat_history)-1) * time_step / 60; % 转换为分钟 plot(time_vec, threat_history, 'b-', 'LineWidth', 2); grid on; xlabel('时间 (分钟)', 'FontSize', 10); ylabel('实时威胁指数', 'FontSize', 10); title('威胁随时间减少过程', 'FontSize', 12); % 添加网格线 min_time = 0; max_time = time_vec(end); time_ticks = linspace(min_time, max_time, 6); set(gca, 'XTick', time_ticks); % 添加MPA收敛曲线 yyaxis right plot(1:length(conv_curve), conv_curve, 'r-', 'LineWidth', 1.5); ylabel('MPA收敛曲线', 'FontSize', 10); title(sprintf('MPA优化结果: 最优威胁=%.2f', best_fit), 'FontSize', 12); legend('威胁变化', 'MPA收敛', 'Location', 'southeast'); % 保存图像 saveas(fig, 'unmanned_boat_optimal_paths_MPA.png'); disp('巡航路径图已保存为 unmanned_boat_optimal_paths_MPA.png'); end %% ============= MPA算法实现 ============= % function [Top_predator_fit,Top_predator_pos,Convergence_curve]=MPA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) Top_predator_pos=zeros(1,dim); Top_predator_fit=inf; stepsize=zeros(SearchAgents_no,dim); fitness=inf(SearchAgents_no,1); % 初始化种群 Prey=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb); Xmin=repmat(lb,SearchAgents_no,1); Xmax=repmat(ub,SearchAgents_no,1); Iter=0; FADs=0.2; P=0.5; while Iter<Max_iter %------------------- Detecting top predator ----------------- for i=1:size(Prey,1) Flag4ub=Prey(i,:)>ub; Flag4lb=Prey(i,:)<lb; Prey(i,:)=(Prey(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb; fitness(i,1)=fobj(Prey(i,:)); if fitness(i,1)<Top_predator_fit Top_predator_fit=fitness(i,1); Top_predator_pos=Prey(i,:); end end %------------------- Marine Memory saving ------------------- if Iter==0 fit_old=fitness; Prey_old=Prey; end Inx=(fit_old<fitness); Indx=repmat(Inx,1,dim); Prey=Indx.*Prey_old+~Indx.*Prey; fitness=Inx.*fit_old+~Inx.*fitness; fit_old=fitness; Prey_old=Prey; %------------------------------------------------------------ Elite=repmat(Top_predator_pos,SearchAgents_no,1); %(Eq. 10) CF=(1-Iter/Max_iter)^(2*Iter/Max_iter); RL=0.05*levy(SearchAgents_no,dim,1.5); %Levy random number vector RB=randn(SearchAgents_no,dim); %Brownian random number vector for i=1:size(Prey,1) for j=1:size(Prey,2) R=rand(); %------------------ Phase 1 (Eq.12) ------------------- if Iter<Max_iter/3 stepsize(i,j)=RB(i,j)*(Elite(i,j)-RB(i,j)*Prey(i,j)); Prey(i,j)=Prey(i,j)+P*R*stepsize(i,j); %--------------- Phase 2 (Eqs. 13 & 14)---------------- elseif Iter>Max_iter/3 && Iter<2*Max_iter/3 if i>size(Prey,1)/2 stepsize(i,j)=RB(i,j)*(RB(i,j)*Elite(i,j)-Prey(i,j)); Prey(i,j)=Elite(i,j)+P*CF*stepsize(i,j); else stepsize(i,j)=RL(i,j)*(Elite(i,j)-RL(i,j)*Prey(i,j)); Prey(i,j)=Prey(i,j)+P*R*stepsize(i,j); end %----------------- Phase 3 (Eq. 15)------------------- else stepsize(i,j)=RL(i,j)*(RL(i,j)*Elite(i,j)-Prey(i,j)); Prey(i,j)=Elite(i,j)+P*CF*stepsize(i,j); end end end %------------------ Detecting top predator ------------------ for i=1:size(Prey,1) Flag4ub=Prey(i,:)>ub; Flag4lb=Prey(i,:)<lb; Prey(i,:)=(Prey(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb; fitness(i,1)=fobj(Prey(i,:)); if fitness(i,1)<Top_predator_fit Top_predator_fit=fitness(i,1); Top_predator_pos=Prey(i,:); end end %---------------------- Marine Memory saving ---------------- if Iter==0 fit_old=fitness; Prey_old=Prey; end Inx=(fit_old<fitness); Indx=repmat(Inx,1,dim); Prey=Indx.*Prey_old+~Indx.*Prey; fitness=Inx.*fit_old+~Inx.*fitness; fit_old=fitness; Prey_old=Prey; %---------- Eddy formation and FADs effect (Eq 16) ----------- if rand()<FADs U=rand(SearchAgents_no,dim)<FADs; Prey=Prey+CF*((Xmin+rand(SearchAgents_no,dim).*(Xmax-Xmin)).*U); else r=rand(); Rs=size(Prey,1); stepsize=(FADs*(1-r)+r)*(Prey(randperm(Rs),:)-Prey(randperm(Rs),:)); Prey=Prey+stepsize; end Iter=Iter+1; Convergence_curve(Iter)=Top_predator_fit; end end function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb) Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries % If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle % number for both ub and lb if Boundary_no==1 Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb; end % If each variable has a different lb and ub if Boundary_no>1 for i=1:dim ub_i=ub(i); lb_i=lb(i); Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; end end end function [z] = levy(n,m,beta) num = gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2); % used for Numerator den = gamma((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2); % used for Denominator sigma_u = (num/den)^(1/beta);% Standard deviation u = random('Normal',0,sigma_u,n,m); v = random('Normal',0,1,n,m); z =u./(abs(v).^(1/beta)); end

# perception/stimulus.py from dataclasses import dataclass import time # perception/stimulus.py (扩展Stimulus类) @dataclass class Stimulus: # ... 原有属性 ... def calculate_salience(self, biological_state: Dict) -> float: """根据生物状态计算刺激显著性""" acuity = biological_state.get("sensor_acuity", 1.0) emotional_impact = abs(self.emotional_valence) * 0.5 # 计算显著性 (0.0-1.0) salience = min(1.0, (self.intensity * 0.6) + (emotional_impact * 0.3) + (acuity * 0.1) ) return salience def to_dict(self, biological_state: Dict = None) -> Dict: """转换为字典表示,包含计算后的显著性""" data = { "content": self.content, "intensity": self.intensity, "emotional_valence": self.emotional_valence, "source": self.source, "category": self.category, "timestamp": self.timestamp } if biological_state: data["salience"] = self.calculate_salience(biological_state) data["biological_state"] = biological_state return data @dataclass class Stimulus: """感知刺激数据结构""" content: str intensity: float # 0.0-1.0 emotional_valence: float # -1.0 to 1.0 source: str # "internal" or "external" category: str # e.g., "visual", "auditory", "threat", "reward" timestamp: float = None def __post_init__(self): if self.timestamp is None: self.timestamp = time.time() def __str__(self): return f"{self.source}:{self.category} - {self.content[:20]}..." def get_keywords(self, max_words=3) -> list: """提取关键词""" # 简单实现 - 实际中应使用更复杂的NLP技术 words = self.content.split() return words[:max_words] if len(words) > max_words else words 这个呢?

# predator_prey_analysis_final.txt # 编码:UTF-8 # 依赖:numpy, pandas, matplotlib, scipy, statsmodels, openpyxl import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeint from scipy.optimize import curve_fit from scipy.stats import shapiro from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf import logging # ======================== # 日志配置 # ======================== logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s", handlers=[logging.StreamHandler()] ) # ======================== # 1. 数据加载与预处理 # ======================== def load_data(file_path): """加载Excel数据并生成时间序列 Args: file_path (str): Excel文件路径 Returns: tuple: (exp1_data, exp2_data) 两个实验的字典数据 """ try: df_exp1 = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Experiment #1", header=0) df_exp2 = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Experiment #2", header=0) except Exception as e: logging.error(f"数据加载失败: {str(e)}") raise def _process(df): """内部数据处理函数""" if df.shape[1] < 2: raise ValueError("数据需要至少两列(捕食者、猎物)") return { 'time': np.arange(len(df)), 'predator': df.iloc[:, 0].astype(float).interpolate(method='linear').ffill().bfill().values, 'prey': df.iloc[:, 1].astype(float).interpolate(method='linear').ffill().bfill().values } return _process(df_exp1), _process(df_exp2) # ======================== # 2. Lotka-Volterra模型 # ======================== def lotka_volterra(y, t, r, a, b, m): """定义微分方程 Args: y (list): [猎物数量, 捕食者数量] t (float): 时间 r (float): 猎物增长率 a (float): 捕食效率 b (float): 转化效率 m (float): 捕食者死亡率 Returns: list: [dP/dt, dN/dt] """ P, N = y dPdt = r * P - a * P * N # 猎物方程 dNdt = b * a * P * N - m * N # 捕食者方程 return [dPdt, dNdt] # ======================== # 3. 参数估计 # ======================== def fit_model(data, maxfev=20000): """执行参数拟合 Args: data (dict): 包含时间序列的字典 maxfev (int): 最大迭代次数 Returns: ndarray: 拟合参数 [r, a, b, m] 或 None """ def _ode_wrapper(t, r, a, b, m): """ODE求解包装函数""" sol = odeint( lotka_volterra, [data['prey'][0], data['predator'][0]], data['time'], args=(r, a, b, m), tfirst=True ) return np.concatenate([sol[:,0], sol[:,1]]) try: params, pcov = curve_fit( _ode_wrapper, data['time'], np.concatenate([data['prey'], data['predator']]), p0=[0.5, 0.1, 0.05, 0.1], bounds=(0, [5, 1, 1, 5]), maxfev=maxfev ) perr = np.sqrt(np.diag(pcov)) logging.info(f"参数误差范围: {np.round(perr, 4)}") return params except RuntimeError as e: logging.error(f"拟合失败: {str(e)}")

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bls-wasm:Node.js下WebAssembly实现的BLS签名技术

### 知识点说明 #### 标题解析 - **WebAssembly**: 是一种新的代码执行格式,旨在提供一种在现代浏览器和服务器上都能运行的安全、快速的代码执行方式。WebAssembly最初的目标是让网页可以运行高性能的应用程序,比如游戏或视频编辑工具,但随着技术的发展,其应用场景已经扩展到服务器端。Node.js通过引入WebAssembly支持,使得可以在其环境中利用WebAssembly的能力执行高度优化的代码。 - **Node.js**: 是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,它执行JavaScript代码不需要浏览器支持。Node.js被设计为能够构建快速、可扩展的网络应用程序,尤其擅长处理大量并发连接的场景。 - **BLS签名**:BLS(Boneh-Lynn-Shacham)签名是一种基于密码学的签名方案。它在安全性、效率和功能上优于传统的ECDSA和RSA签名算法。BLS签名特别适合于区块链等需要快速验证大量签名的场景。 #### 描述解析 - **密钥和签名模型**: 描述了BLS签名方案中的基本要素:`Fr:SecretKey` 表示秘密密钥,而 `G2:PublicKey` 表示公钥。G1用于表示签名。在密码学中,密钥和签名的生成、使用和管理是确保系统安全的基础。 - **以太坊2.0兼容性**: 提到如果需要与以太坊2.0兼容的签名/验证,需要参考某些文档或指南。这暗示了`bls-wasm`库在区块链领域的重要性,特别是针对以太坊这样的平台,其正在向2.0版本升级,而新的版本将会使用BLS签名来改进网络的安全性和性能。 #### 使用指南 - **Node.js使用**: 通过`require('bls-wasm')`语句引入模块,展示了如何在Node.js环境中集成`bls-wasm`模块。 - **浏览器使用**: 对于在浏览器中使用,需要引入`bls.js`,并且通过`require('bls-wasm/browser')`的方式引入。这反映了WebAssembly模块的跨平台特点,能够适应不同的运行环境。 - **React使用**: 通过类似的方式`const bls = require('bls-wasm/browser')`说明了在React项目中如何集成`bls-wasm`。 - **版本兼容性**: 提到v0.4.2版本破坏了入口点的向后兼容性,意味着从这个版本开始,库的API可能发生了变更,需要开发者注意更新。 #### 执照信息 - **修改了新的执照**: 说明了关于软件许可证的新变化,暗示了库的许可证可能由之前的版本有所更新,需要用户关注和遵守新的许可证条款。 #### 压缩包文件信息 - **bls-wasm-master**: 由于提供了压缩包文件的名称列表,暗示了一个名为`bls-wasm`的项目,可能包含源代码、编译后的文件、文档等。 ### 知识点的深入拓展 #### WebAssembly在Node.js中的应用 WebAssembly在Node.js中的主要优势在于性能的提升,特别是在处理CPU密集型任务时。WebAssembly模块可以运行C/C++、Rust等语言编写的代码,并且这些代码在WebAssembly的沙盒环境中执行得非常快。 #### BLS签名在区块链中的作用 区块链技术依赖于密码学来确保交易的安全性和验证性。BLS签名因其在密钥长度、签名长度、签名速度以及多签性能等方面的优点,非常适合被用于区块链网络。它允许验证者更快地验证交易,并提高了区块链的处理能力。 #### Node.js环境下的安全实践 在Node.js环境中使用BLS签名或任何加密算法时,应当遵循安全实践,例如确保密钥的安全管理,避免在不安全的通道中传输密钥,以及定期更新和轮换密钥等。 #### 跨平台兼容性的重要性 对于WebAssembly模块来说,能够在不同的环境(如Node.js、浏览器、React应用等)中无缝工作是至关重要的。开发者需要关注不同平台间的API差异和兼容性问题。 #### 软件许可证的遵守 软件许可证规定了开发者如何使用该软件,以及他们可以对软件进行哪些修改和分发。遵循许可证的规定不仅可以避免法律风险,还可以确保代码的使用和传播不会侵犯原作者的权益。 综上所述,`bls-wasm`模块作为一个在WebAssembly环境下运行的BLS签名工具,为Node.js和Web开发者提供了强大的密码学能力,特别是对于希望支持以太坊2.0等区块链技术的项目。开发者在使用这类工具时,需要关注性能、兼容性、安全性和许可证等多方面的要求。
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提升Linux终端使用效率的实用指南

### 提升 Linux 终端使用效率的实用指南 #### 1. i3wm 窗口管理基础操作 在 i3wm 中,创建新的窗口块(tiles)就等同于打开应用程序,因为所有应用程序都以窗口块的形式呈现在窗口管理器的网格中。 - **创建窗口块**: - 打开终端:使用 `win + enter`。 - 打开其他应用程序:按下 `win + d`,屏幕左上角会弹出一个小对话框,输入应用程序名称,对话框会显示自动补全状态,当显示目标程序时,按下“打开”,应用程序将以窗口块形式打开。 - **窗口块布局调整**: - 打开更多应用程序会在工作区自动创建更多窗口块,并在网格中分
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现有以下数据: String[] keyAry: [{"fields":[{"name":"类型"}, {"name":"中问题", "width":"400px"}, {"name":"小问题", "width":"400px"}]}] String[] value: [{"fieldvalues":[{"value":"人员","row":0,"col":0},{"value":"1","row":0,"col":1},{"value":"1","row":0,"col":2}]},{"fieldvalues":[{"value":"设施","row":1,"col":0},{"value":"2","row":1,"col":1},{"value":"2","row":1,"col":2}]}] 请使用java语言将以上数据转化为word的表格,具体格式如下: 类型 中问题 小问题 人员 1 1 设施 2 2 其中,表格第一行是keyAry数组的name属性,value数组中每个fieldvalues属性作为一行

<think> 我们使用Apache POI库来操作Word文档生成表格。 步骤: 1. 创建文档对象,并创建一个表格。 2. 首先,我们创建表头行(第一行),遍历keyAry数组,取出每个元素的name属性作为表头单元格的内容。 3. 然后,遍历value数组,每个元素代表一行数据。每个元素有一个fieldvalues数组,这个数组中的每个元素对应一个单元格。 4. 注意:keyAry数组的长度应该与fieldvalues数组的长度一致,因为它们分别代表列名和每列的值。 假设数据结构如下: keyAry: 数组,每个元素是一个对象,对象有name属性(表头名称) v
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2000年代初的粉丝创神奇宝贝网站回顾

标题和描述中提到的“jps1:杰西(Jesse)基于粉丝的终极口袋妖怪网站(2000-2001)”反映了以下几个重要知识点: 1. 网站建设与维护的早期阶段:从2000到2001年的时间段中,互联网技术正处于快速发展时期,而杰西(Jesse)创建的这个口袋妖怪主题网站,可以被视作个人站长时代的早期代表作。这代表了早期网络用户利用有限资源进行个人兴趣爱好的分享和推广。 2. 基于粉丝的互动平台:这个网站明确指出是基于粉丝而创建的,这表明了网络社区中粉丝文化的存在和影响力。在那个时期,围绕特定兴趣(如口袋妖怪)形成的粉丝群体,通过这些网站交流信息、分享资源,这种基于共同兴趣建立的社区模式对后来的社交媒体和粉丝经济有着深远影响。 3. 个人网站的存档意义:杰西(Jesse)在描述中提到了出于存档目的而发布,这说明了这个网站对于网络历史保存的重要性。随着互联网内容的快速更迭,个人网站往往由于服务器迁移、技术更新等原因而丢失,因此存档个人网站是对互联网文化遗产的一种保护。 关于标签“JavaScript”,它指向了一个重要的知识点: 4. JavaScript在网络技术中的作用:标签“JavaScript”点出了该网站使用了JavaScript技术。作为早期的动态网页脚本语言,JavaScript在提高用户交互体验、网页特效实现等方面发挥了关键作用。尽管该网站发布的年份较早,但极有可能包含了一些基础的JavaScript代码,用于实现动态效果和基本的客户端交互。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”中的“jps1-gh-pages”,它暗示了以下知识点: 5. GitHub Pages的使用:GitHub Pages是GitHub提供的一项服务,允许用户将网站内容部署到一个独立的域名下,通过“jps1-gh-pages”文件名我们可以推测,这个口袋妖怪网站可能是被部署在GitHub Pages上的。这表明了即使在早期,个人站长已经开始利用现代网络服务来托管和分享他们的项目。 6. 压缩文件的作用:文件名称中的“压缩”二字意味着该网站的文件内容可能是经过压缩处理的,这可能是为了便于存储和传输。在互联网早期,由于带宽和存储空间的限制,压缩文件是一种常见的数据管理手段。 总结以上知识点,可以归纳为: - 网站建设与维护的早期案例,以及个人站长时代的特点。 - 基于粉丝文化的网络社区,及其对后来社交媒体的影响。 - 个人网站的存档价值和对互联网文化遗产的贡献。 - JavaScript的早期应用以及它在改善用户交互体验方面的重要性。 - GitHub Pages的使用案例,以及压缩技术在网络数据管理中的应用。 从这些知识点可以看出,即便是早期的个人网站项目,也蕴含了丰富的技术和文化内涵,为理解互联网的发展和应用提供了重要的视角。
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Linux终端实用工具与技巧

# Linux 终端实用工具与技巧 ## 1. gnuplot 绘图与导出 ### 1.1 绘制方程图形 任何方程都可以用特定方式绘制图形。例如,一个斜率为 5、y 轴截距为 3 的直线方程,可使用以下命令生成图形: ```bash plot 5*x + 3 ``` ### 1.2 导出图形为图像文件 虽然能在终端显示图表,但多数情况下,我们希望将图表导出为图像,用于报告或演示。可按以下步骤将 gnuplot 设置为导出图像文件: 1. 切换到 png 模式: ```bash set terminal png ``` 2. 指定图像文件的输出位置,否则屏幕将显示未处理的原始 png 数据:
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华为310散热

<think> 嗯,用户想了解华为昇腾310处理器的散热解决方案,我需要从提供的引用材料中提取相关信息。首先查看引用[1],里面提到Atlas 500智能小站使用了TEC半导体制冷技术,这项技术具有无风扇、低功耗和高可靠性的特点。虽然这是Atlas 500的设备,但考虑到昇腾310芯片的应用场景,很可能采用了相似的散热方案。 再看引用[2]中关于CloudEngine 16800交换机的散热描述,这里提到了两项关键技术:碳纳米导热垫和VC相变散热。虽然这是交换机产品,但散热原理应该可以迁移到AI处理器场景。特别是VC相变散热技术的高效热传导特性,对昇腾310这样的高密度芯片应该很适用。 引
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VB提取EXE/DLL文件中所有图标的教程与源码

在深入探讨这个知识点之前,我们需要对VB(Visual Basic)有所了解。VB是一种广泛使用的编程语言,最初由微软公司开发,它属于事件驱动编程语言的一部分。随着技术的发展,VB已经演变出多个版本,其中包括较为人熟知的VB6和VB.NET。VB在开发Windows应用程序方面有着广泛的应用,因为其简洁的语法和可视化的开发环境使得编程变得相对容易。 【知识点】: 1. VB源码解析: VB源码通常包含对某个特定任务的指令集。在这个案例中,源码是用于从可执行的EXE文件和动态链接库(DLL)文件中提取ICO图标。这个程序允许用户选择一个快捷方式打开的应用程序(例如桌面上的Word快捷方式),通过解析快捷方式,程序能够找到实际的可执行文件,并从中提取图标资源。 2. 系统相关知识:了解Windows操作系统的工作原理对于这类任务至关重要。Windows操作系统将图标作为资源存储在可执行文件和DLL文件中。资源是二进制文件内的一部分,包含图像、字符串、菜单和其他可加载的元素。使用VB程序能够访问和操作这些资源,允许开发者或用户提取出图标资源。 3. ICO与图标处理:ICO文件是Windows系统中图标图像的文件格式。图标可以有不同的尺寸和颜色深度,通常用于表示文件、文件夹或程序。在VB程序中,提取的图标会被以ICO格式保存,这样可以确保在不同的应用程序中被识别和使用。 4. 图标提取程序的实现:要提取EXE文件中的图标,VB程序需要执行几个关键步骤。首先,程序需要打开目标EXE文件,并读取其内部的资源表。接着,程序要查找资源表中与图标相关的条目。通常,这些图标资源可以通过一个编号或名称被识别。然后,程序将这些图标资源读取出来,并保存为独立的ICO文件。在读取过程中,开发者可能需要使用Windows API(应用程序编程接口)函数来处理各种底层操作,例如打开文件、读取资源和关闭文件等。 5. VB中的用户界面元素:为了实现从EXE文件提取图标的功能,VB程序需要提供一个用户界面,允许用户选择快捷方式并显示提取出的图标列表。这通常涉及到使用VB中的控件,如列表框(ListBox)或图像框(PictureBox)来显示图标,使用滚动条(Scrollbar)来浏览不同图标,以及统计图标数量的逻辑。 6. 可能的编程实现和挑战:实现这个功能可能会遇到的挑战包括了解如何操作Windows资源,熟悉Windows API,以及处理可能出现的异常情况,例如用户选择的不是有效的可执行文件。程序员需要编写错误处理逻辑来确保程序的稳定性。此外,针对不同的操作系统版本(比如32位与64位),资源读取方式可能有所不同,因此程序可能需要考虑兼容性问题。 7. 关于文件名称"okbase.net"的讨论:虽然在给出的信息中并未提供具体的VB源代码或进一步的说明,文件名称"okbase.net"可能指向一个提供源代码下载、技术讨论或者知识共享的网站。"okbase.net"作为一个资源网站,可能会有各种类型的资源文件,包括我们这里讨论的VB源代码。开发者可以访问这类网站来获取所需的代码、库或其他开发资源。 总体而言,VB从EXE文件提取图标的功能展示了一个有趣且实用的应用,它涉及到了编程、操作系统原理以及图形用户界面的设计。对于那些对Windows编程感兴趣的开发者来说,这是一个很有教育意义的项目。