大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。

随机生成指定数量的人名字，如下面的运行结果：100个男性名字古彬邦司徒军会饶光振乐东涛史哲广李岩安邓松勇韩彪诚时辉东齐才贵欧坚飞丁江彬黎飞哲江进坚骆富壮毕壮山石涛江倪俊河郎刚兴黄强宁蔡胜新车先保宁杰达邱成志贺福震岑博有赖贵清简龙学范绍光姜良星任裕发柳健民彭志亮强义信廉伟天穆诚昌钱兴富傅元超潘天峰池力良路永国施新成甘心林苏林明龙峰乐姬民茂霍学伟蒋宁厚盛清武关毅生程思元华乐刚方勇功马祥豪沈顺强连达彪孔超博陆全健何明俊高康心冯保杰金河胜卞豪永廖星文区生进卢有辉刘广中成浩裕侯海绍费功才皮波海母利磊林和波梅仁利鲁友敬秦震先陈平和曹文承莫邦群常昌康郭敬义蒲信仁葛振松柯群善雷会子罗厚军符庆思康亮平吕世福白山庆洪发毅凌国友戚善顺樊武龙孟子力胡承浩丘磊祥孙中世梁茂岩龚安全100个女性名字路雪芬樊桂梦葛璐静母霞娴时珊红梅静颖宁洁怡齐琴婵黎晶玉欧娜翠邓玉荷梁娴娜关香芳黄娣美卞惠凡费馨琳胡燕霞凌莺晶华怡燕雷勤月邱倩佳皮婵眉符仪娥江素瑞施璧琦彭娟珊曹兰莉丘婉梅范岚珠李月娣卢爱璧常菁蓉陈露菊郎荣纨孔青媛鲁环华孟妍春柯芬丹蔡叶君蒋翠莲郭芝仪甘瑶倩饶玲云莫蓓青古颖娟程莲玲区娅惠史菊娅龚蓉环姜媛婕倪雅雅秦婷蓓强慧妍池秋贞龙萍嘉钱琳素柳艳叶苏荷瑶孙妹茜盛瑞雪赖婕凤姬彩妹马珠薇蒲苑洁穆淑莺洪嘉慧白瑾姣司徒莉秀金华雁吕英彩高丹岚贺君琴石薇璐乐黛勤康云苑任雁珍岑梦巧潘锦锦冯真芝毕凤秋连珍馨何纨萍廖凡淑简茜菁罗佳莎廉贞爱车莎艳沈蕊桂陆梅香林秀婉傅娥兰侯琼琼刘眉真成巧婷霍美蕊骆芳瑾韩姣荣丁春露戚琦英方红黛

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在激烈的市场竞争中，航空公司为争取更多的客源而开展的一个优质服务项目是预订票业务。
公司承诺，预先订购机票的乘客如果未能按时前来登机，可以乘坐下一班机或退票，无需附加任何费用。
设飞机容量为，若公司限制只预订张机票，那么由于总会有一些订了机票的乘客不按时前来登机，致使飞机因不满员飞行而利润降低，甚至亏本。
如果不限制订票数量，则当持票按时前来登机的乘客超过飞机容量时，将会有乘客不能乘坐他们预订的航班，航空公司需要采取各种不同方法来应对这些乘客。
有的不给予任何补偿，有的被改签后面的航班，有的给予一定赔偿金。
这样，为极大化公司的经济利益，必然存在一个恰当的预订票数量的限额。
假设已经知道飞行费用（可设与乘客人数无关）、机票价格（一般飞机满员50%_60%时不亏本，由飞行费用可确定价格）、飞机容量、每位被挤掉者的赔偿金等数据，以及由统计资料估计的每位乘客不按时前来登机的概率（不妨认为乘客间是相互独立的），建立一个数学模型，综合考虑公司经济利益（飞行费用、赔偿金与机票收入等），确定最佳的预订票数量。
1）对上述飞机容量、费用、迟到概率等参数给出一些具体数据，按你的模型计算，对结果进行分析。
2）对模型进行改进，如增设某类旅客（学生、旅游者）的减价票，迟到则机票作废。
提示：按时到达机场乘坐某航班的乘客数是一个随机变量，因此利润也是随机变量，需要给出利润的数学模型。

手写拍照版课后习题答案，清晰齐全对应课本：随机过程第三版译作者：方兆本缪柏其出版社：中国科学技术大学出版社

一维最优化部分--0.618法二分数法三二次插值法四三次插值法无约束最优化部分五共轭梯度法六DFP变尺度法(用导数)七DFP变尺度法(用差分代替导数)八阻尼最小二乘法九鲍威尔法十模式搜索法十—，单纯形法约束最优化部分十二混合罚函数法(SUMT调用DFP法)十三混合罚函数法(SUMT调用鲍威尔法)十四综合约束函数双下降法(SCDD法)十五可变容差法十六复合形法十七网格法(连续变量，等间距)十八随机试验法十九解线性规划的单纯形法

一个应用于公交、汽车、车站商场的人头检测程序，检测出人头进出数量。
输入一幅图片，通过计算指定入口区域的HIST结果，判断是否有人进入。
可同时检测2人进入或出去。
一种基于随机Hough变换(RHT)的人头检测方法。
根据人头部轮廓近圆的特征,采用Canny算子提取图像边缘,得到目标轮廓。
利用RHT算法对独立的曲线进行圆检测,并对人头进行标识。
实验结果表明,与现有方法相比,该方法的识别率较高、速度较快、适用范围较广。

考虑了随机离散事件系统中的故障可预测性。
引入了渐近几乎确定的可预测性（或AAS可预测性）的概念，并获得了AAS可预测性的充要条件。

在相移干涉测量中,为了在较短时间内实现较高的精度,提出了一系列基于快速最小二乘法的两步随机相移算法。
以双滤波和差归一化算法、单滤波和差归一化算法和格兰-施密特正交化算法计算出来的相位作为迭代初始值,利用没有滤波的两幅相移干涉图进行最小二乘法运算以获取最终的相位,为了节省时间,只选取有限数量的像素来参与迭代运算。
通过比较发现,基于单滤波和差归一化算法和快速最小二乘法的两步相移算法的综合性能最好,该算法在较短时间内能获得较高的准确度。

涵盖了绝大多数算法设计中的常用技术。
在表达每一种技术时，阐述它的应用背景，强调每个算法运转背后的简洁数学思想，注意运用与其他技术类比的方法来说明它的特征，并提供了大量相应实际问题的例子。
《国外经典教材·算法概论》同时也注重了对每一种算法的复杂性分析。
全书共10章，从基本的数字算法人手，先后介绍了分治、图的遍历、贪心算法、动态规划、线性规划等技术，对NP完全问题进行厂基本而清晰的阐述，对随机算法、近似算法和量子算法这些近年来发展迅猛的领域也花费了一定的笔墨。
书中每章后面都附有大量的习题，有利于读者对书中内容的理解和应用。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。