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一,、船舶vef算法？

對(duì)于一定的船舶,，可以在船艙測(cè)得的貨油數(shù)量和相應(yīng)的岸上碼頭測(cè)得的貨油數(shù)量之間確定一個(gè)大約恒定的比率,，此比率稱為船舶經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，即VEF（VESSEL EXPERIENCE FACTOR）,。它分為裝貨船舶經(jīng)驗(yàn)系數(shù)和卸貨船舶經(jīng)驗(yàn)系數(shù),。由于船方很難得到卸貨時(shí)的岸上數(shù)量，因此通常船方只能提供裝貨船舶經(jīng)驗(yàn)系數(shù)VEF,。

二,、梯度下降算法的實(shí)際例子？

梯度下降算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中被廣泛應(yīng)用,，例如在線性回歸和邏輯回歸等模型訓(xùn)練中,。

以線性回歸為例，我們希望找到最佳的線性擬合參數(shù)使得預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的誤差最小,。

通過(guò)梯度下降算法,，我們可以不斷調(diào)整擬合參數(shù)，使得誤差逐漸減小,，直到達(dá)到最優(yōu)解,。

在每一次迭代中，算法都會(huì)沿著誤差最降的方向更新參數(shù),，最終收斂到全局最優(yōu)解,。

這個(gè)過(guò)程類似于下山時(shí)候找到最短路徑滑下，因此得名梯度下降算法,。

三,、蟻群算法的實(shí)際應(yīng)用？

蟻群算法是一種用來(lái)在圖中尋找優(yōu)化路徑的機(jī)率型算法,。

蟻群算法由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出,，其靈感來(lái)源于螞蟻在尋找食物過(guò)程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為。

蟻群算法是一種模擬進(jìn)化算法,，初步的研究表明該算法具有許多優(yōu)良的性質(zhì),。

針對(duì)PID控制器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題，將蟻群算法設(shè)計(jì)的結(jié)果與遺傳算法設(shè)計(jì)的結(jié)果進(jìn)行了比較，數(shù)值仿真結(jié)果表明,。

這種算法具有分布計(jì)算,、信息正反饋和啟發(fā)式搜索的特征，本質(zhì)上是進(jìn)化算法中的一種啟發(fā)式全局優(yōu)化算法,。

蟻群算法實(shí)際應(yīng)用于其他組合優(yōu)化問(wèn)題,，如旅行商問(wèn)題、指派問(wèn)題,、Job—shop調(diào)度問(wèn)題,、車輛路由問(wèn)題、圖著色問(wèn)題和網(wǎng)絡(luò)路由問(wèn)題等,。

最近幾年,，該算法在網(wǎng)絡(luò)路由中的應(yīng)用受到越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注，并提出了一些新的基于螞蟻算法的路由算法,。

同傳統(tǒng)的路由算法相比較，該算法在網(wǎng)絡(luò)路由中具有信息分布式性,、動(dòng)態(tài)性,、隨機(jī)性和異步性等特點(diǎn)，而這些特點(diǎn)正好能滿足網(wǎng)絡(luò)路由的需要,。

四,、債券單利的實(shí)際利率的算法？

債券單利的實(shí)際利率算法是用年利率除以計(jì)息期數(shù),，再乘以債券的持有期數(shù),，最后加上債券面值與利息之間的差額，即可得到實(shí)際利率,。

例如,，假設(shè)一張債券的年利率為6%，計(jì)息期為半年,，持有期為1年,，面值為1000元，利息為30元,，那么實(shí)際利率=6%/2*1+（1000+30）/1000-1=2.97%,。這個(gè)算法能夠反映出債券的真實(shí)收益率，幫助投資者更準(zhǔn)確地評(píng)估債券的投資價(jià)值,。

五,、關(guān)于融資租賃實(shí)際利率的算法？

融資租賃的實(shí)際利率計(jì)算方法如下: 實(shí)際利率 = (租金總額 - 資產(chǎn)成本) / 資產(chǎn)成本 × 100%,。

融資租賃是國(guó)際上最普遍,、最基本的非銀行金融形式；是指出租人根據(jù)承租人用戶的請(qǐng)求，與第三方供貨商訂立供貨合同,，根據(jù)此合同,，出租人出資向供貨商購(gòu)買承租人選定的設(shè)備；同時(shí),，出租人與承租人訂立一項(xiàng)租賃合同,，將設(shè)備出租給承租人，并向承租人收取一定的租金,。

六,、氫能源船舶的實(shí)際效果？

1 是積極的,。2 氫能源船舶采用氫燃料電池作為動(dòng)力源,，相比傳統(tǒng)燃油船舶具有多個(gè)優(yōu)勢(shì)。首先,，氫能源船舶的排放物幾乎只有水蒸氣,，對(duì)環(huán)境污染較小。其次,，氫能源船舶的能源密度高,，能夠提供更長(zhǎng)的航程。此外,，氫燃料電池具有高效能轉(zhuǎn)換和快速充電的特點(diǎn),，提高了船舶的運(yùn)行效率和可靠性。3 還可以在一定程度上推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型和減少溫室氣體排放,。隨著氫能源技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,，氫能源船舶有望成為未來(lái)航運(yùn)行業(yè)的重要發(fā)展方向，為可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn),。

七,、算法數(shù)據(jù)實(shí)際作用？

人類基因工程已經(jīng)取得很大進(jìn)展, 目標(biāo)是識(shí)別人類DNA中的所有10個(gè)基因,確定DNA的30億個(gè)化學(xué)基對(duì)的序列, 在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)這類信息并為數(shù)據(jù)分析開發(fā)工具. 這些工作是要用到復(fù)雜的算法. 用好的算法可以節(jié)省人力,，物力,，財(cái)力.

互聯(lián)網(wǎng)借助算法可以管理和處理海量的數(shù)據(jù).包括數(shù)據(jù)傳輸尋找好的路由,像使用google來(lái)快速找到特定信息所在的網(wǎng)頁(yè).

電子商務(wù)使得交易可以用電子方式進(jìn)行, 核心技術(shù)包括公鑰密碼與數(shù)字簽名,它們以數(shù)值算法和數(shù)論為基礎(chǔ).

等等不一一舉例了.

03 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一種存儲(chǔ)和組織數(shù)據(jù)的方式, 可以理解成算法是運(yùn)行在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不是對(duì)所有的用途都有效, 咱們主要知道幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)和局限.

八、船舶載重噸位計(jì)算實(shí)際應(yīng)用,？

船舶載重噸位用排水量表示,，排水量指船舶滿載時(shí)排開水的質(zhì)量。實(shí)際應(yīng)用有體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

1,、可以計(jì)算滿載時(shí)的浮力,。

2、可以計(jì)算滿載時(shí)的載物量,。例如一艘輪船的排水量是5000噸,，船自身重2000噸,，則這艘輪船滿載時(shí)受到的浮力F浮＝G排＝m排g＝5000×1000千克×10牛每千克＝50000000牛頓,。滿載時(shí)的載物量是5000噸-2000噸＝3000噸

九,、實(shí)際差價(jià)計(jì)算法計(jì)算公式？

具體做法是：期末由各營(yíng)業(yè)柜組或門市部通過(guò)商品盤點(diǎn),，編制“庫(kù)存商品盤存表”和“受托代銷商品盤存表”,，根據(jù)各種商品的實(shí)存數(shù)量，分別乘以銷售單價(jià)和購(gòu)進(jìn)單價(jià),，

計(jì)算出期末庫(kù)存商品的售價(jià)金額和進(jìn)價(jià)金額及期末受托代銷商品的售價(jià)金額和進(jìn)價(jià)金額,。

“庫(kù)存商品盤存表”和“受托代銷商品盤存表”一式數(shù)聯(lián)，其中一聯(lián)送交財(cái)會(huì)部門,，復(fù)核無(wú)誤后,，據(jù)以編制“商品盤存匯總表”。期未商品進(jìn)銷差價(jià),、已銷商品進(jìn)銷差價(jià)的計(jì)算公式如下：

期末商品進(jìn)銷差價(jià) = 期末庫(kù)存商品售價(jià)金額品 -期末庫(kù)存商品進(jìn)價(jià)金額

已銷商品進(jìn)銷差價(jià) = 結(jié)賬前商品進(jìn)銷差價(jià)賬戶余額 - 期末商品進(jìn)銷差價(jià)

如果有代銷商品,，也考慮計(jì)算其進(jìn)銷差價(jià)

十、k-means聚類算法的實(shí)際運(yùn)用,？

通過(guò)利用K-means聚類算法為工具,，對(duì)研究對(duì)象船舶在整個(gè)航線（上海—重慶,，其中經(jīng)過(guò)的航區(qū)為：上海-南京、南京-池州,、池州-武漢,、武漢-宜昌、宜昌-豐都,、豐都-重慶）中不同區(qū)域內(nèi)的通航環(huán)境進(jìn)行種類劃分,，為實(shí)現(xiàn)船舶的高效管理和有效降低船舶的尾氣污染排放問(wèn)題提供可能性。

具體原理為：首先將獲得的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的處理,，降低其數(shù)據(jù)自身的錯(cuò)誤影響,；然后基于處理后的有效數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行歸一化處理,，以降低各種數(shù)據(jù)的冗余性,，減少數(shù)據(jù)數(shù)量級(jí)不同而造成的不必要影響，最后基于K-means聚類相關(guān)理論知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚類劃分,，實(shí)現(xiàn)整個(gè)航線的不同分段劃分,，為船舶在實(shí)際的航行過(guò)程中處于特定的航行區(qū)域內(nèi)時(shí)進(jìn)行相關(guān)的航行操作提供理論的指導(dǎo)。