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1，姓谭的男孩子名字叫什么好

谭涵兮
谭B
谭霄
谭先生
谭走鱼尾纹
山大地震

姓谭的男孩子名字叫什么好

2，求古风名写小说用 1女主 2男主 3男配1表面风流实则深情

1，女主【月轻嫣】2，男主【云泱】3，男配1，表面风流，实则深情【风若华】4，男配2，情深【楚阑】5，女配，女主的好友【谭瑛】6，女配，恶毒，最恶毒，喜欢男主【区绮蕙】7，女配，喜欢男配一，恶毒【苏浅】8，女主的贴身侍婢【青箬、青笋】9，胸大无脑的女配【宫影、庄舒润】10，各种器物名，唯美【九天落月琴、碧海青天箫、霓裳锦衣、素雪轻纱、风虹口脂、君子如玉剑】
你好！名字要几个字的仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。
这得配人物性格，器物用途

求古风名写小说用 1女主 2男主 3男配1表面风流实则深情

3，请问谭瑛律师父亲不在以后我母亲留下的财产会不会被继母所占

您好!首先要看房屋是否是你父母的共同财产，如果是你母亲祖辈留下的，确定由你母亲继承的话，而且继承时你母亲已经和你父亲结婚，那应当算你父母的共同财产。你母亲在昆明买的房子也要看是否是她结婚后买的，如果是结婚后买的，也是你父母的共同财产，原则上是你父母各占一半份额。其次要看你母亲去世时是否留有遗嘱，如果没有，那应当按照法定继承办理。即你母亲所占的一半财产应当由她的配偶（即你父亲）、子女、父母共同继承。而你父亲的那一半，他享有自主处理的权利。如果他立下遗嘱由你继母或者其他人全部继承都是可以的，如果他不立遗嘱，那他去世后，应当由继母、子女和他的父母共同继承。
没有，夫妻共同财产是指婚后所得的财产。

请问谭瑛律师父亲不在以后我母亲留下的财产会不会被继母所占

4，多谢谭瑛律师请再帮忙解答一下

你好!按照民事诉讼证据的规定：“谁主张，谁举证”，仅因为自己是文盲还不能充分证明自己不知道协议的内容，因为作为成年人，自己愿意在上面按手印一般会知道是什么东西才会按的，即使自己是文盲，可以由其他人代为宣读，而且是在人民调解委员会作的调解。李四没有责任证明自己是否尽到提示义务。如果张三举证不能，可能会败诉。如果有其他证人与张三的说法相印证，应当就比较充分了。
你好!按照民事诉讼证据的规定：“谁主张，谁举证”，仅因为自己是文盲还不能充分证明自己不知道协议的内容，因为作为成年人，自己愿意在上面按手印一般会知道是什么东西才会按的，即使自己是文盲，可以由其他人代为宣读，而且是在人民调解委员会作的调解。李四没有责任证明自己是否尽到提示义务。如果张三举证不能，可能会败诉。如果有其他证人与张三的说法相印证，应当就比较充分了。

5，怎样用PSO算法求解一个简单的函数

约束优化　　约束优化问题的目标是在满足一组线性或非线性约束的条件下，找到使得适应值函数最优的解。对于约束优化问题，需要对原始PSO算法进行改进来处理约束。 　　一种简单的方法是，所有的微粒初始化时都从可行解开始，在更新过程中，仅需记住在可行空间中的位置，抛弃那些不可行解即可。该方法的缺点是对于某些问题，初始的可行解集很难找到。或者，当微粒位置超出可行范围时，可将微粒位置重置为之前找到的最好位置，这种简单的修正就能成功找到一系列Benchmark问题的最优解。Paquet让微粒在运动过程中保持线性约束，从而得到一种可以解决线性约束优化问题的PSO算法。Pulido引入扰动算子和约束处理机制来处理约束优化问题。Park提出一种改进的PSO算法来处理等式约束和不等式约束。 　　另一种简单的方法是使用惩罚函数将约束优化问题转变为无约束优化问题，之后再使用PSO算法来进行求解。Shi将约束优化问题转化为最小—最大问题，并使用两个共同进化的微粒群来对其求解。谭瑛提出一种双微粒群的PSO算法，通过在微粒群间引入目标信息与约束信息项来解决在满足约束条件下求解目标函数的最优化问题。Zavala在PSO算法中引入两个扰动算子，用来解决单目标约束优化问题。 　　第三种方法是采用修复策略，将微粒发现的违反约束的解修复为满足约束的解。约束满足问题　　PSO算法设计的初衷是用来求解连续问题，但近年来对于可满足性问题PSO算法的研究也不断得到人们的重视。Schoofs提出用PSO算法求解二元约束满足问题，对微粒的位置和速度计算公式进行了重新定义，使用变量和它的关联变量存在的冲突数作为微粒的适应度函数，并指出该算法在求解约束满足问题上具有一定优势。Lin在Schoofs工作的基础上研究了使用PSO算法来求解通用的n元约束满足问题。杨轻云在Schoofs工作的基础上对适应度函数进行了改进，把最大度静态变量序列引入到适应度函数的计算中。

6，pso的优化求解

PSO算法被广泛应用于各种优化问题，并且已经成为优化领域中的一个有效算法。除了普通函数优化之外，还包括如下方面。混合整数非线性规划很多求解整数规划的算法是在采用实数域的算法进行优化后，再将结果取整作为整数规划的近似解。这种做法常常导致不满足约束或远离最优解。谭瑛提出一种在整数空间中直接进行进化计算的PSO算法。刘钊针对混合整数非线性规划中可行解产生代价较高的问题，建立了保证都是合法解的备用微粒库，并提出微粒迁移策略，帮助微粒跳出局部最优。噪声和动态环境动态系统的状态会经常改变，甚至可能会连续变化。许多实际系统都会涉及到动态环境。例如，由于顾客的优先级、意外的设备维护等导致的变化，调度系统中大多数计算时间都被用来进行重新调度。在实际应用中，这些系统状态的变化就需要经常进行重新优化。最初使用微粒群算法跟踪动态系统的工作由Carlisle提出，通过周期性地重置所有微粒的记忆来跟踪动态系统。Eberhart也采用类似想法；之后Hu提出一种自适应PSO算法，能够自动跟踪动态系统中的不同变化，并在抛物线benchmark函数上对不同的环境检测和响应技术进行了实验，其中使用的检测方法是监控种群中最优微粒的行为。后来Carlisle使用搜索空间中的一个随机点来确定环境是否发生变化，但是这需要集中控制，与PSO算法的分布式处理模型不符。为此Cui提出TDPSO算法，让最优历史位置的适应值随着时间减小，从而不再需要集中控制。Blackwell在微粒的更新公式中添加了一项惩罚项，来保持微粒处于一个扩展的群中，以应对快速变化的动态环境，该方法中不需要检测最优点是否发生变化。Parsopoulos等的试验表明，基本PSO算法就可以有效而稳定地在噪声环境中工作，且在很多情况下，噪声的存在还可以帮助PSO算法避免陷入局部最优。Parsopoulos还通过试验研究了UPSO算法在动态环境中的性能。Pugh提出一种抗噪声的PSO算法。Pan将假设检验和最优计算预算分配（OCBA）技术引入微粒群算法，提出PSOOHT算法，来解决噪声环境下的函数优化问题。上述工作的研究对象都是简单的动态系统，所采用的实验函数是简单的单模函数，并且所涉及的变化都是简单环境下的均匀变化（即固定步长）。而事实上，实际的动态系统经常是非线性的，并在复杂的多模搜索空间中非均匀变化。Li采用四个PSO模型，对一系列不同的动态环境进行了对比研究。上述方法均是针对仅跟踪单个最优点的情况，

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