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1，姓譚的男孩子名字叫什么好
2，求古風(fēng)名寫(xiě)小說(shuō)用 1女主 2男主 3男配1表面風(fēng)流實(shí)則深情
3，請(qǐng)問(wèn)譚瑛律師父親不在以后我母親留下的財(cái)產(chǎn)會(huì)不會(huì)被繼母所占
5，怎樣用PSO算法求解一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)
6，pso的優(yōu)化求解

1，姓譚的男孩子名字叫什么好

譚涵兮

譚B

譚霄

譚先生

譚走魚(yú)尾紋

山大地震

姓譚的男孩子名字叫什么好

2，求古風(fēng)名寫(xiě)小說(shuō)用 1女主 2男主 3男配1表面風(fēng)流實(shí)則深情

1，女主【月輕嫣】2，男主【云泱】3，男配1，表面風(fēng)流，實(shí)則深情【風(fēng)若華】4，男配2，情深【楚闌】5，女配，女主的好友【譚瑛】6，女配，惡毒，最?lèi)憾?，喜歡男主【區(qū)綺蕙】7，女配，喜歡男配一，惡毒【蘇淺】8，女主的貼身侍婢【青箬、青筍】9，胸大無(wú)腦的女配【宮影、莊舒潤(rùn)】10，各種器物名，唯美【九天落月琴、碧海青天簫、霓裳錦衣、素雪輕紗、風(fēng)虹口脂、君子如玉劍】

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這得配人物性格，器物用途

求古風(fēng)名寫(xiě)小說(shuō)用 1女主 2男主 3男配1表面風(fēng)流實(shí)則深情

3，請(qǐng)問(wèn)譚瑛律師父親不在以后我母親留下的財(cái)產(chǎn)會(huì)不會(huì)被繼母所占

您好!首先要看房屋是否是你父母的共同財(cái)產(chǎn)，如果是你母親祖輩留下的，確定由你母親繼承的話，而且繼承時(shí)你母親已經(jīng)和你父親結(jié)婚，那應(yīng)當(dāng)算你父母的共同財(cái)產(chǎn)。你母親在昆明買(mǎi)的房子也要看是否是她結(jié)婚后買(mǎi)的，如果是結(jié)婚后買(mǎi)的，也是你父母的共同財(cái)產(chǎn)，原則上是你父母各占一半份額。其次要看你母親去世時(shí)是否留有遺囑，如果沒(méi)有，那應(yīng)當(dāng)按照法定繼承辦理。即你母親所占的一半財(cái)產(chǎn)應(yīng)當(dāng)由她的配偶（即你父親）、子女、父母共同繼承。而你父親的那一半，他享有自主處理的權(quán)利。如果他立下遺囑由你繼母或者其他人全部繼承都是可以的，如果他不立遺囑，那他去世后，應(yīng)當(dāng)由繼母、子女和他的父母共同繼承。

沒(méi)有，夫妻共同財(cái)產(chǎn)是指婚后所得的財(cái)產(chǎn)。

請(qǐng)問(wèn)譚瑛律師父親不在以后我母親留下的財(cái)產(chǎn)會(huì)不會(huì)被繼母所占

5，怎樣用PSO算法求解一個(gè)簡(jiǎn)單的函數(shù)

約束優(yōu)化　　約束優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)是在滿(mǎn)足一組線性或非線性約束的條件下，找到使得適應(yīng)值函數(shù)最優(yōu)的解。對(duì)于約束優(yōu)化問(wèn)題，需要對(duì)原始PSO算法進(jìn)行改進(jìn)來(lái)處理約束。　　一種簡(jiǎn)單的方法是，所有的微粒初始化時(shí)都從可行解開(kāi)始，在更新過(guò)程中，僅需記住在可行空間中的位置，拋棄那些不可行解即可。該方法的缺點(diǎn)是對(duì)于某些問(wèn)題，初始的可行解集很難找到?；蛘?，當(dāng)微粒位置超出可行范圍時(shí)，可將微粒位置重置為之前找到的最好位置，這種簡(jiǎn)單的修正就能成功找到一系列Benchmark問(wèn)題的最優(yōu)解。Paquet讓微粒在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中保持線性約束，從而得到一種可以解決線性約束優(yōu)化問(wèn)題的PSO算法。Pulido引入擾動(dòng)算子和約束處理機(jī)制來(lái)處理約束優(yōu)化問(wèn)題。Park提出一種改進(jìn)的PSO算法來(lái)處理等式約束和不等式約束。　　另一種簡(jiǎn)單的方法是使用懲罰函數(shù)將約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)闊o(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題，之后再使用PSO算法來(lái)進(jìn)行求解。Shi將約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最小—最大問(wèn)題，并使用兩個(gè)共同進(jìn)化的微粒群來(lái)對(duì)其求解。譚瑛提出一種雙微粒群的PSO算法，通過(guò)在微粒群間引入目標(biāo)信息與約束信息項(xiàng)來(lái)解決在滿(mǎn)足約束條件下求解目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化問(wèn)題。Zavala在PSO算法中引入兩個(gè)擾動(dòng)算子，用來(lái)解決單目標(biāo)約束優(yōu)化問(wèn)題。　　第三種方法是采用修復(fù)策略，將微粒發(fā)現(xiàn)的違反約束的解修復(fù)為滿(mǎn)足約束的解。約束滿(mǎn)足問(wèn)題　　PSO算法設(shè)計(jì)的初衷是用來(lái)求解連續(xù)問(wèn)題，但近年來(lái)對(duì)于可滿(mǎn)足性問(wèn)題PSO算法的研究也不斷得到人們的重視。Schoofs提出用PSO算法求解二元約束滿(mǎn)足問(wèn)題，對(duì)微粒的位置和速度計(jì)算公式進(jìn)行了重新定義，使用變量和它的關(guān)聯(lián)變量存在的沖突數(shù)作為微粒的適應(yīng)度函數(shù)，并指出該算法在求解約束滿(mǎn)足問(wèn)題上具有一定優(yōu)勢(shì)。Lin在Schoofs工作的基礎(chǔ)上研究了使用PSO算法來(lái)求解通用的n元約束滿(mǎn)足問(wèn)題。楊輕云在Schoofs工作的基礎(chǔ)上對(duì)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，把最大度靜態(tài)變量序列引入到適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算中。

6，pso的優(yōu)化求解

PSO算法被廣泛應(yīng)用于各種優(yōu)化問(wèn)題，并且已經(jīng)成為優(yōu)化領(lǐng)域中的一個(gè)有效算法。除了普通函數(shù)優(yōu)化之外，還包括如下方面?；旌险麛?shù)非線性規(guī)劃很多求解整數(shù)規(guī)劃的算法是在采用實(shí)數(shù)域的算法進(jìn)行優(yōu)化后，再將結(jié)果取整作為整數(shù)規(guī)劃的近似解。這種做法常常導(dǎo)致不滿(mǎn)足約束或遠(yuǎn)離最優(yōu)解。譚瑛提出一種在整數(shù)空間中直接進(jìn)行進(jìn)化計(jì)算的PSO算法。劉釗針對(duì)混合整數(shù)非線性規(guī)劃中可行解產(chǎn)生代價(jià)較高的問(wèn)題，建立了保證都是合法解的備用微粒庫(kù)，并提出微粒遷移策略，幫助微粒跳出局部最優(yōu)。噪聲和動(dòng)態(tài)環(huán)境動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)會(huì)經(jīng)常改變，甚至可能會(huì)連續(xù)變化。許多實(shí)際系統(tǒng)都會(huì)涉及到動(dòng)態(tài)環(huán)境。例如，由于顧客的優(yōu)先級(jí)、意外的設(shè)備維護(hù)等導(dǎo)致的變化，調(diào)度系統(tǒng)中大多數(shù)計(jì)算時(shí)間都被用來(lái)進(jìn)行重新調(diào)度。在實(shí)際應(yīng)用中，這些系統(tǒng)狀態(tài)的變化就需要經(jīng)常進(jìn)行重新優(yōu)化。最初使用微粒群算法跟蹤動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的工作由Carlisle提出，通過(guò)周期性地重置所有微粒的記憶來(lái)跟蹤動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。Eberhart也采用類(lèi)似想法；之后Hu提出一種自適應(yīng)PSO算法，能夠自動(dòng)跟蹤動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中的不同變化，并在拋物線benchmark函數(shù)上對(duì)不同的環(huán)境檢測(cè)和響應(yīng)技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，其中使用的檢測(cè)方法是監(jiān)控種群中最優(yōu)微粒的行為。后來(lái)Carlisle使用搜索空間中的一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)來(lái)確定環(huán)境是否發(fā)生變化，但是這需要集中控制，與PSO算法的分布式處理模型不符。為此Cui提出TDPSO算法，讓最優(yōu)歷史位置的適應(yīng)值隨著時(shí)間減小，從而不再需要集中控制。Blackwell在微粒的更新公式中添加了一項(xiàng)懲罰項(xiàng)，來(lái)保持微粒處于一個(gè)擴(kuò)展的群中，以應(yīng)對(duì)快速變化的動(dòng)態(tài)環(huán)境，該方法中不需要檢測(cè)最優(yōu)點(diǎn)是否發(fā)生變化。Parsopoulos等的試驗(yàn)表明，基本PSO算法就可以有效而穩(wěn)定地在噪聲環(huán)境中工作，且在很多情況下，噪聲的存在還可以幫助PSO算法避免陷入局部最優(yōu)。Parsopoulos還通過(guò)試驗(yàn)研究了UPSO算法在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的性能。Pugh提出一種抗噪聲的PSO算法。Pan將假設(shè)檢驗(yàn)和最優(yōu)計(jì)算預(yù)算分配（OCBA）技術(shù)引入微粒群算法，提出PSOOHT算法，來(lái)解決噪聲環(huán)境下的函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。上述工作的研究對(duì)象都是簡(jiǎn)單的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，所采用的實(shí)驗(yàn)函數(shù)是簡(jiǎn)單的單模函數(shù)，并且所涉及的變化都是簡(jiǎn)單環(huán)境下的均勻變化（即固定步長(zhǎng)）。而事實(shí)上，實(shí)際的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)經(jīng)常是非線性的，并在復(fù)雜的多模搜索空間中非均勻變化。Li采用四個(gè)PSO模型，對(duì)一系列不同的動(dòng)態(tài)環(huán)境進(jìn)行了對(duì)比研究。上述方法均是針對(duì)僅跟蹤單個(gè)最優(yōu)點(diǎn)的情況，