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FX3U-16CCL-M代替FX2N-16CCl-M

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FX3U-16CCL-M完美代替FX2N-16CCL-M，无需更改程序就可替换使用

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2、最大系统数量

FX3U-16CCL-M

主机为 FX3U/3UC（16 站）：

远程 I/O 站 ≦8 站

远程设备站+智能设备站 ≦8 站

主机为 FX3G/3GC（12 站）：

远程 I/O 站 ≦4 站

远程设备站+智能设备站 ≦8 站

FX2N-16CCL-M

远程 I/O 站 ≦7 站

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duanlaike

2016-03-06

CCLINK换代用的着，值得认真阅读

Matlab [x,y]=fmincon('fun1',zeros(9,1),[],[],[],[],zeros(9,1),[],'fun2' ); function f=fun1(x); data=xlsread('file.xlsx'); f = data(1:9,8)' * x(1:9); end function [g,h]=fun2(x); data=xlsread('file.xlsx'); an=(100-data(1:9,6)).x(1:9)./100; fe= data(1:9,1)' an(1:9); v2= data(1:9,5)' * an(1:9); ca= data(1:9,3)' * an(1:9); si= data(1:9,2)' * an(1:9); ti= data(1:9,4)' * an(1:9); ccl= ((100 - data(1:9,7)') * an(1:9)) / 100; g=[50.5-(fe)/(ccl); 0.32-(v2)/(ccl); (ca)/(si)-1.8; 1.8-(ca)/(si); (ti)/(ccl)-8.5; x(5)-4; x(6)-3; ]; h=[ sum(x)-100; x(7)-4.4; x(9)-5.5; ]; end 我想让fun2中(ti)/(ccl)的值小于等于8.5为什么求出来的解的值大于8.5.求修改后代码

`(ti)/(ccl)-8.5 同时在fun2函数中添加一个新的约束条件： `(ti)/(ccl)-8.5 >= -eps` 其中eps是一个很小的正数，例如eps=1e-6。修改后的代码如下： ``` [x,y]=fmincon('fun1',zeros(9,1),[],[],[],[],zeros(9...

if ~isdel %如果不存在就放入 i=i+1; else i=i; end else i=i; end end for i=1:L1 Si(i,:)=S; Si(i,[A(i,1),A(i,2)])=S([A(i,2),A(i,1)]); %CCL矩阵每一行分别存放次数、距离、两个点，CCL表示所有候选解 CCL(i,1)=i; CCL(i,2)=fitness(Si(i,:),caldata); CCL(i,3)=S(A(i,1)); CCL(i,4)=S(A(i,2)); end [fs fin]=sort(CCL(:,2)); for i=1:cl %选取cl个候选解 CL(i,:)=CCL(fin(i),:); end if CL(1,2)<bsf %藐视准则(aspiration criterion)，更新全局最优解、当前解为最佳候选解 bsf=CL(1,2); S=Si(CL(1,1),:); BSF=S; for m=1:CityNum for n=1:CityNum if Tlist(m,n)~=0 Tlist(m,n)=Tlist(m,n)-1; end end end Tlist(CL(1,3),CL(1,4))=tl; else %只更新当前解为最佳候选解 for i=1:cl if Tlist(CL(i,3),CL(i,4))==0 S=Si(CL(i,1),:); for m=1:CityNum for n=1:CityNum if Tlist(m,n)~=0 Tlist(m,n)=Tlist(m,n)-1; end end end Tlist(CL(i,3),CL(i,4))=tl; break; end end end Arrbsf(p)=bsf; p=p+1; end BestShortcut=BSF %最优路线 theMinDistance=bsf %最短路径 [~,Car,Z1,Z2,Z3,carnum] = fitness(BestShortcut,caldata);请写出上述伪代码

同时，将所有候选解的信息存放在CCL矩阵中，其中第一列存放候选解的序号，第二列存放候选解的距离长度，第三列和第四列存放选取的交换城市的序号。然后，根据候选解的距离长度从小到大排序，选取距离最短的cl个...

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从的是变量的描述性统计结束。 Variable 0b3 Mean StdDev Min Max GDPR delta zscoredelta CX CCL policyrate 67 61 67 67 67 7.467478 1.271082 2.820896 3.38806 3.368495 2.106764 3.396 2.34777 -1O63895 2.066511 0 24677002 0 3.964657 -7.5 12.882 5.37523 8 10 16 GDPR2019 67 2.662041 2.279309 -6.7 8.152685 CPI2019 67 2 817025 2.815542 -2.093333 15,17682 TRADE2019 67 95.71951 54.94405 26.31415 319.1484 Kaopen 67 1.083322 1,478638 -1.923948 2.321955 floating 67 6865672 4673898 0 1 zscore2019 61 1804298 10.5398 3.68581 54,07623 这个数据中能看出什么现在研究的是双支柱调控对银行风险的影响

其中的变量有GDPR delta zscoredelta CX CCL policyrate、GDPR2019、CPI2019、TRADE2019、Kaopen、floating和zscore2019。这些变量可能与银行风险有一定的关联，但具体的影响需要进行进一步的分析和研究。而双支柱...

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lzc3882351

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