導航:首頁 > 源碼編譯 > 粒子群演算法速成

粒子群演算法速成

發布時間:2022-10-01 17:45:32

1. 粒子群演算法用matlab做,要把粒子初始化為矩陣要怎麼做

可以參考一下這段代碼

%------給定初始化條件----------------------------------------------
c1=1.8; %學習因子1
c2=1.8; %學習因子2
WMax=1.6; %慣性權重
WMin=0.8; %慣性權重
MaxDT=100; %最大迭代次數
D=3; %搜索空間維數(未知數個數)
N=30; %初始化群體個體數目
XUp=20/(2^0.5); %初始化位移上限
XDown=-20/(2^0.5); %初始化位移下限
VUp=0.5; %初始化速度上限
VDown=0.0; %初始化速度下限
eps=10^(-6); %設置精度(在已知最小值時候用)
%------初始化種群的個體(可以在這里限定位置和速度的范圍)------------

x=((XUp-XDown).*rand(N,2*D)+XDown); %隨機初始化位置
v=((VUp-VDown).*rand(N,2*D)+VDown); %隨機初始化速度

2. 求大神給出基於粒子群演算法的多目標搜索演算法的完整程序。。。從目標函數到最後。。

%% 該函數演示多目標perota優化問題
%清空環境
clc
clear
load data
%% 初始參數
objnum=size(P,1); %類中物品個數
weight=92; %總重量限制

%初始化程序
Dim=5; %粒子維數
xSize=50; %種群個數
MaxIt=200; %迭代次數
c1=0.8; %演算法參數
c2=0.8; %演算法參數
wmax=1.2; %慣性因子
wmin=0.1; %慣性因子

x=unidrnd(4,xSize,Dim); %粒子初始化
v=zeros(xSize,Dim); %速度初始化

xbest=x; %個體最佳值
gbest=x(1,:); %粒子群最佳位置

% 粒子適應度值
px=zeros(1,xSize); %粒子價值目標
rx=zeros(1,xSize); %粒子體積目標
cx=zeros(1,xSize); %重量約束

% 最優值初始化
pxbest=zeros(1,xSize); %粒子最優價值目標
rxbest=zeros(1,xSize); %粒子最優體積目標
cxbest=zeros(1,xSize); %記錄重量,以求約束

% 上一次的值
pxPrior=zeros(1,xSize);%粒子價值目標
rxPrior=zeros(1,xSize);%粒子體積目標
cxPrior=zeros(1,xSize);%記錄重量,以求約束

%計算初始目標向量
for i=1:xSize
for j=1:Dim %控制類別
px(i) = px(i)+P(x(i,j),j); %粒子價值
rx(i) = rx(i)+R(x(i,j),j); %粒子體積
cx(i) = cx(i)+C(x(i,j),j); %粒子重量
end
end
% 粒子最優位置
pxbest=px;rxbest=rx;cxbest=cx;

%% 初始篩選非劣解
flj=[];
fljx=[];
fljNum=0;
%兩個實數相等精度
tol=1e-7;
for i=1:xSize
flag=0; %支配標志
for j=1:xSize
if j~=i
if ((px(i)<px(j)) && (rx(i)>rx(j))) ||((abs(px(i)-px(j))<tol)...
&& (rx(i)>rx(j)))||((px(i)<px(j)) && (abs(rx(i)-rx(j))<tol)) || (cx(i)>weight)
flag=1;
break;
end
end
end

%判斷有無被支配
if flag==0
fljNum=fljNum+1;
% 記錄非劣解
flj(fljNum,1)=px(i);flj(fljNum,2)=rx(i);flj(fljNum,3)=cx(i);
% 非劣解位置
fljx(fljNum,:)=x(i,:);
end
end

%% 循環迭代
for iter=1:MaxIt

% 權值更新
w=wmax-(wmax-wmin)*iter/MaxIt;

%從非劣解中選擇粒子作為全局最優解
s=size(fljx,1);
index=randi(s,1,1);
gbest=fljx(index,:);

%% 群體更新
for i=1:xSize
%速度更新
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand(1,1)*(xbest(i,:)-x(i,:))+c2*rand(1,1)*(gbest-x(i,:));

%位置更新
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
x(i,:) = rem(x(i,:),objnum)/double(objnum);
index1=find(x(i,:)<=0);
if ~isempty(index1)
x(i,index1)=rand(size(index1));
end
x(i,:)=ceil(4*x(i,:));
end

%% 計算個體適應度
pxPrior(:)=0;
rxPrior(:)=0;
cxPrior(:)=0;
for i=1:xSize
for j=1:Dim %控制類別
pxPrior(i) = pxPrior(i)+P(x(i,j),j); %計算粒子i 價值
rxPrior(i) = rxPrior(i)+R(x(i,j),j); %計算粒子i 體積
cxPrior(i) = cxPrior(i)+C(x(i,j),j); %計算粒子i 重量
end
end

%% 更新粒子歷史最佳
for i=1:xSize
%現在的支配原有的,替代原有的
if ((px(i)<pxPrior(i)) && (rx(i)>rxPrior(i))) ||((abs(px(i)-pxPrior(i))<tol)...
&& (rx(i)>rxPrior(i)))||((px(i)<pxPrior(i)) && (abs(rx(i)-rxPrior(i))<tol)) || (cx(i)>weight)
xbest(i,:)=x(i,:);%沒有記錄目標值
pxbest(i)=pxPrior(i);rxbest(i)=rxPrior(i);cxbest(i)=cxPrior(i);
end

%彼此不受支配,隨機決定
if ~( ((px(i)<pxPrior(i)) && (rx(i)>rxPrior(i))) ||((abs(px(i)-pxPrior(i))<tol)...
&& (rx(i)>rxPrior(i)))||((px(i)<pxPrior(i)) && (abs(rx(i)-rxPrior(i))<tol)) || (cx(i)>weight) )...
&& ~( ((pxPrior(i)<px(i)) && (rxPrior(i)>rx(i))) ||((abs(pxPrior(i)-px(i))<tol) && (rxPrior(i)>rx(i)))...
||((pxPrior(i)<px(i)) && (abs(rxPrior(i)-rx(i))<tol)) || (cxPrior(i)>weight) )
if rand(1,1)<0.5
xbest(i,:)=x(i,:);
pxbest(i)=pxPrior(i);rxbest(i)=rxPrior(i);cxbest(i)=cxPrior(i);
end
end
end

%% 更新非劣解集合
px=pxPrior;
rx=rxPrior;
cx=cxPrior;
%更新升級非劣解集合
s=size(flj,1);%目前非劣解集合中元素個數

%先將非劣解集合和xbest合並
pppx=zeros(1,s+xSize);
rrrx=zeros(1,s+xSize);
cccx=zeros(1,s+xSize);
pppx(1:xSize)=pxbest;pppx(xSize+1:end)=flj(:,1)';
rrrx(1:xSize)=rxbest;rrrx(xSize+1:end)=flj(:,2)';
cccx(1:xSize)=cxbest;cccx(xSize+1:end)=flj(:,3)';
xxbest=zeros(s+xSize,Dim);
xxbest(1:xSize,:)=xbest;
xxbest(xSize+1:end,:)=fljx;

%篩選非劣解
flj=[];
fljx=[];
k=0;
tol=1e-7;
for i=1:xSize+s
flag=0;%沒有被支配
%判斷該點是否非劣
for j=1:xSize+s
if j~=i
if ((pppx(i)<pppx(j)) && (rrrx(i)>rrrx(j))) ||((abs(pppx(i)-pppx(j))<tol) ...
&& (rrrx(i)>rrrx(j)))||((pppx(i)<pppx(j)) && (abs(rrrx(i)-rrrx(j))<tol)) ...
|| (cccx(i)>weight) %有一次被支配
flag=1;
break;
end
end
end

%判斷有無被支配
if flag==0
k=k+1;
flj(k,1)=pppx(i);flj(k,2)=rrrx(i);flj(k,3)=cccx(i);%記錄非劣解
fljx(k,:)=xxbest(i,:);%非劣解位置
end
end

%去掉重復粒子
repflag=0; %重復標志
k=1; %不同非劣解粒子數
flj2=[]; %存儲不同非劣解
fljx2=[]; %存儲不同非劣解粒子位置
flj2(k,:)=flj(1,:);
fljx2(k,:)=fljx(1,:);
for j=2:size(flj,1)
repflag=0; %重復標志
for i=1:size(flj2,1)
result=(fljx(j,:)==fljx2(i,:));
if length(find(result==1))==Dim
repflag=1;%有重復
end
end
%粒子不同,存儲
if repflag==0
k=k+1;
flj2(k,:)=flj(j,:);
fljx2(k,:)=fljx(j,:);
end

end

%非劣解更新
flj=flj2;
fljx=fljx2;

end

%繪制非劣解分布
plot(flj(:,1),flj(:,2),'o')
xlabel('P')
ylabel('R')
title('最終非劣解在目標空間分布')
disp('非劣解flj中三列依次為P,R,C')

3. 粒子群演算法的粒子速度控制

速度可以控制為對應變數取值范圍的10%,對於超出邊界的粒子直接把其位置設置到邊界上即可,也可以設置這些超出邊界的粒子速度反向使其在下一迭代過程立即回答取值范圍內,就是不設置反向經過幾輪迭代也會把它拉回來的。

4. 蟻群演算法 遺傳演算法 粒子群演算法 哪個簡單

粒子群最簡單,10分鍾就能寫出來。速度矢量有公式,知道當前鳥的坐標,當前鳥搜索的最優坐標,所有鳥搜索的最優坐標這三個東西,可以根據速度矢量,直接得到當前鳥的下一個要搜索的坐標。

5. 粒子群演算法的參數設置

從上面的例子我們可以看到應用PSO解決優化問題的過程中有兩個重要的步驟: 問題解的編碼和適應度函數 不需要像遺傳演算法一樣是二進制編碼(或者採用針對實數的遺傳操作.例如對於問題 f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解, 粒子可以直接編碼為 (x1, x2, x3), 而適應度函數就是f(x). 接著我們就可以利用前面的過程去尋優.這個尋優過程是一個疊代過程, 中止條件一般為設置為達到最大循環數或者最小錯誤
PSO中並沒有許多需要調節的參數,下面列出了這些參數以及經驗設置
粒子數: 一般取 20 – 40. 其實對於大部分的問題10個粒子已經足夠可以取得好的結果, 不過對於比較難的問題或者特定類別的問題, 粒子數可以取到100 或 200
粒子的長度: 這是由優化問題決定, 就是問題解的長度
粒子的范圍: 由優化問題決定,每一維可以設定不同的范圍
Vmax: 最大速度,決定粒子在一個循環中最大的移動距離,通常設定為粒子的范圍寬度,例如上面的例子里,粒子 (x1, x2, x3) x1 屬於 [-10, 10], 那麼 Vmax 的大小就是 20
學習因子: c1 和 c2 通常等於 2. 不過在文獻中也有其他的取值. 但是一般 c1 等於 c2 並且范圍在0和4之間
中止條件: 最大循環數以及最小錯誤要求. 例如, 在上面的神經網路訓練例子中, 最小錯誤可以設定為1個錯誤分類, 最大循環設定為2000, 這個中止條件由具體的問題確定.
全局PSO和局部PSO: 我們介紹了兩種版本的粒子群優化演算法: 全局版和局部版. 前者速度快不過有時會陷入局部最優. 後者收斂速度慢一點不過很難陷入局部最優. 在實際應用中, 可以先用全局PSO找到大致的結果,再用局部PSO進行搜索. 代碼來自2008年數學建模東北賽區B題, #includestdafx.h#include<math.h>#include<time.h>#include<iostream>#include<fstream>usingnamespacestd;intc1=2;//加速因子intc2=2;//加速因子doublew=1;//慣性權重doubleWmax=1;//最大慣性權重doubleWmin=0.6;//最小慣性權重intKmax=110;//迭代次數intGdsCnt;//物資總數intconstDim=10;//粒子維數intconstPNum=50;//粒子個數intGBIndex=0;//最優粒子索引doublea=0.6;//適應度調整因子doubleb=0.5;//適應度調整因子intXup[Dim];//粒子位置上界數組intXdown[Dim]=;//粒子位置下界數組intValue[Dim];//初始急需度數組intVmax[Dim];//最大速度數組classPARTICLE;//申明粒子節點voidCheck(PARTICLE&,int);//約束函數voidInput(ifstream&);//輸入變數voidInitial();//初始化相關變數doubleGetFit(PARTICLE&);//計算適應度voidCalculateFit();//計算適應度voidBirdsFly();//粒子飛翔voidRun(ofstream&,int=2000);//運行函數classPARTICLE//微粒類{public:intX[Dim];//微粒的坐標數組intXBest[Dim];//微粒的最好位置數組intV[Dim];//粒子速度數組doubleFit;//微粒適合度doubleFitBest;//微粒最好位置適合度};PARTICLEParr[PNum];//粒子數組intmain()//主函數{ofstreamoutf(out.txt);ifstreaminf(data.txt);//關聯輸入文件inf>>GdsCnt;//輸入物資總數Input(inf);Initial();Run(outf,100);system(pause);return0;}voidCheck(PARTICLE&p,intcount)//參數:p粒子對象,count物資數量{srand((unsigned)time(NULL));intsum=0;for(inti=0;i<Dim;i++){if(p.X>Xup)p.X=Xup;elseif(p.X<Xdown)p.X=Xdown;if(p.V>Vmax)p.V=Vmax;elseif(p.V<0)p.V=0;sum+=p.X;}while(sum>count){p.X[rand()%Dim]--;sum=0;for(inti=0;i<Dim;i++){if(p.X>Xup)p.X=Xup;elseif(p.X<Xdown)p.X=Xdown;if(p.V>Vmax)p.V=Vmax;elseif(p.V<0)p.V=0;sum+=p.X;}}voidInput(ifstream&inf)//以inf為對象輸入數據{for(inti=0;i<Dim;i++)inf>>Xup;for(inti=0;i<Dim;i++)inf>>Value;}voidInitial()//初始化數據{GBIndex=0;srand((unsigned)time(NULL));//初始化隨機函數發生器for(inti=0;i<Dim;i++)Vmax=(int)((Xup-Xdown)*0.035);for(inti=0;i{for(intj=0;j<Dim;j++){Parr.X[j]=(int)(rand()/(double)RAND_MAX*(Xup[j]-Xdown[j])-Xdown[j]+0.5);Parr.XBest[j]=Parr.X[j];Parr.V[j]=(int)(rand()/(double)RAND_MAX*(Vmax[j]-Vmax[j]/2));}Parr.Fit=GetFit(Parr);Parr.FitBest=Parr.Fit;if(Parr.Fit>Parr[GBIndex].Fit)GBIndex=i;}}doubleGetFit(PARTICLE&p)//計算對象適應度{doublesum=0;for(inti=0;i<Dim;i++)for(intj=1;j<=p.X;j++)sum+=(1-(j-1)*a/(Xup-b))*Value;returnsum;}voidCalculateFit()//計算數組內各粒子的適應度{for(inti=0;i{Parr.Fit=GetFit(Parr);}}voidBirdsFly()//粒子飛行尋找最優解{srand((unsigned)time(NULL));staticintk=10;w=Wmax-k*(Wmax-Wmin)/Kmax;k++;for(inti=0;i{for(intj=0;j<Dim;j++){Parr.V[j]=(int)(w*Parr.V[j]);Parr.V[j]+=(int)(c1*rand()/(double)RAND_MAX*(Parr.XBest[j]-Parr.X[j]);Parr.V[j]+=c2*rand()/(double)RAND_MAX*(Parr[GBIndex].XBest[j]-Parr.X[j]));}}Check(Parr,GdsCnt);for(intj=0;j<Dim;j++){Parr.X[j]+=Parr.V[j];Check(Parr,GdsCnt);}CalculateFit();for(inti=0;i{if(Parr.Fit>=Parr.FitBest){Parr.FitBest=Parr.Fit;for(intj=0;j<Dim;j++)Parr.XBest[j]=Parr.X[j];}}GBIndex=0;for(inti=0;i{if(Parr.FitBest>Parr[GBIndex].FitBest&&i!=GBIndex)GBIndex=i;}}voidRun(ofstream&outf,intnum)//令粒子以規定次數num飛行{for(inti=0;i<num;i++){BirdsFly();outf<<(i+1)<<ends<for(intj=0;j<Dim;j++)outf<outf<<endl;}cout<<Done!<<endl;}

6. 粒子群優化的演算法參數

PSO參數包括:群體規模m,慣性權重w,加速常數c1和c2,最大速度Vmax,最大代數Gmax,解空間[Xmin Xmax]。
Vmax決定在當前位置與最好位置之間的區域的解析度(或精度)。如果Vmax太高,微粒可能會飛過好解,如果Vmax太小,微粒不能進行足夠的探索,導致陷入局部優值。該限制有三個目的:防止計算溢出;實現人工學習和態度轉變;決定問題空間搜索的粒度。
慣性權重w使微粒保持運動的慣性,使其有擴展搜索空間的趨勢,有能力探索新的區域。
加速常數c1和c2代表將每個微粒推向pbest和gbest位置的統計加速項的權重。低的值允許微粒在被拉回來之前可以在目標區域外徘徊,而高的值導致微粒突然的沖向或者越過目標區域。
如果沒有後兩部分,即c1 = c2 = 0,微粒將一直以當前的速度飛行,直到到達邊界。由於它只能搜索有限的區域,將很難找到好的解。
如果沒有第一部分,即w = 0,則速度只取決於微粒當前的位置和它們歷史最好位置pbest和gbest,速度本身沒有記憶性。假設一個微粒位於全局最好位置,它將保持靜止。而其它微粒則飛向它本身最好位置pbest和全局最好位置gbest的加權中心。在這種條件下,微粒群將統計的收縮到當前的全局最好位置,更象一個局部演算法。
在加上第一部分後,微粒有擴展搜索空間的趨勢,即第一部分有全局搜索的能力。這也使得w的作用為針對不同的搜索問題,調整演算法全局和局部搜索能力的平衡。
如果沒有第二部分,即c1 = 0,則微粒沒有認知能力,也就是「只有社會(social-only)」的模型。在微粒的相互作用下,有能力到達新的搜索空間。它的收斂速度比標准版本更快,但是對復雜問題,比標准版本更容易陷入局部優值點。
如果沒有第三部分,即c2 = 0,則微粒之間沒有社會信息共享,也就是「只有認知(cognition-only)」的模型。因為個體間沒有交互,一個規模為m的群體等價於m個單個微粒的運行。因而得到解的幾率非常小。

7. 粒子群優化演算法(PSO)的matlab運行程序~~謝謝大家啦!

%不知道你具體的問題是什麼,下面是一個最基本的pso演算法解決函數極值問題,如果是一些大型的問題,需要對速度、慣性常數、和自適應變異做進一步優化,希望對你有幫助
function y = fun(x)
y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
%下面是主程序
%% 清空環境
clc
clear

%% 參數初始化
%粒子群演算法中的兩個參數
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;

maxgen=200; % 進化次數
sizepop=20; %種群規模

Vmax=1;%速度限制
Vmin=-1;
popmax=5;%種群限制
popmin=-5;

%% 產生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
%隨機產生一個種群
pop(i,:)=5*rands(1,2); %初始種群
V(i,:)=rands(1,2); %初始化速度
%計算適應度
fitness(i)=fun(pop(i,:)); %染色體的適應度
end

%找最好的染色體
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=pop; %個體最佳
fitnessgbest=fitness; %個體最佳適應度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳適應度值

%% 迭代尋優
for i=1:maxgen

for j=1:sizepop

%速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;

%種群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;

%自適應變異(避免粒子群演算法陷入局部最優)
if rand>0.8
k=ceil(2*rand);%ceil朝正無窮大方向取整
pop(j,k)=rand;
end

%適應度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));

%個體最優更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end

%群體最優更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end

end
yy(i)=fitnesszbest;

end

%% 結果分析
plot(yy)
title(['適應度曲線 ' '終止代數=' num2str(maxgen)]);
xlabel('進化代數');ylabel('適應度');

8. 粒子群演算法的演算法介紹

如前所述,PSO模擬鳥群的捕食行為。設想這樣一個場景:一群鳥在隨機搜索食物。在這個區域里只有一塊食物。所有的鳥都不知道食物在那裡。但是他們知道當前的位置離食物還有多遠。那麼找到食物的最優策略是什麼呢。最簡單有效的就是搜尋目前離食物最近的鳥的周圍區域。
PSO從這種模型中得到啟示並用於解決優化問題。PSO中,每個優化問題的解都是搜索空間中的一隻鳥。我們稱之為「粒子」。所有的粒子都有一個由被優化的函數決定的適應值(fitness value),每個粒子還有一個速度決定他們飛翔的方向和距離。然後粒子們就追隨當前的最優粒子在解空間中搜索。
PSO 初始化為一群隨機粒子(隨機解)。然後通過迭代找到最優解。在每一次迭代中,粒子通過跟蹤兩個極值來更新自己。第一個就是粒子本身所找到的最優解,這個解叫做個體極值pBest。另一個極值是整個種群目前找到的最優解,這個極值是全局極值gBest。另外也可以不用整個種群而只是用其中一部分作為粒子的鄰居,那麼在所有鄰居中的極值就是局部極值。 在找到這兩個最優值時,粒子根據如下的公式來更新自己的速度和新的位置:
v[] = w * v[] + c1 * rand() * (pbest[] - present[]) + c2 * rand() * (gbest[] - present[]) (a)
present[] = present[] + v[] (b)
v[] 是粒子的速度, w是慣性權重,present[] 是當前粒子的位置. pbest[] and gbest[] 如前定義 rand () 是介於(0, 1)之間的隨機數. c1, c2 是學習因子. 通常 c1 = c2 = 2.
程序的偽代碼如下
For each particle
____Initialize particle
END
Do
____For each particle
________Calculate fitness value
________If the fitness value is better than the best fitness value (pBest) in history
____________set current value as the new pBest
____End
____Choose the particle with the best fitness value of all the particles as the gBest
____For each particle
________Calculate particle velocity according equation (a)
________Update particle position according equation (b)
____End
While maximum iterations or minimum error criteria is not attained
在每一維粒子的速度都會被限制在一個最大速度Vmax,如果某一維更新後的速度超過用戶設定的Vmax,那麼這一維的速度就被限定為Vmax

9. 如何用粒子群演算法實現有障礙物時的最短路徑規劃(從起點到終點路徑最短,並避開障礙物),用Matlab實現!

我知道的是A*演算法 + 二叉堆優化....
我做的游戲中有用到尋路,我使用上面的方式實現的....
地圖是10 * 20 ,怪物採用的是跟隨策略....
感覺效率還不錯
這種方法是犧牲空間換的效率

不知道地圖是否是動態改變的呢?如果是的話,要注意路徑的重復出現問題..

還有,看你的圖貌似可以簡化路徑的,應該是什麼多邊形的 凸什麼理論,這個沒研究過了

希望能幫到你...

閱讀全文

與粒子群演算法速成相關的資料

熱點內容
安卓怎麼下載正版刺激戰場 瀏覽:235
xrv本田壓縮比 瀏覽:63
空調耗電量手機app怎麼看 瀏覽:723
伺服器怎麼登錄u8 瀏覽:909
明星pdf 瀏覽:270
判斷手機訪問php 瀏覽:119
appstory怎麼設密碼 瀏覽:798
程序員月薪3萬 瀏覽:261
flash反編譯覆蓋碼怎麼找 瀏覽:196
女大男小忘年戀題材電影 瀏覽:83
築業軟體如何查找加密鎖 瀏覽:114
電信盒子系統升級伺服器地址 瀏覽:584
海康威視伺服器如何設置dns 瀏覽:911
空調壓縮機檢測方法 瀏覽:529
程序員的工資多少錢啊 瀏覽:966
faka.369kuai。com/details/022D34D2 瀏覽:626
主角一開始是個小孩子的小說 瀏覽:568
為什麼安卓手機拍抖音沒有蘋果好 瀏覽:367
關鍵點pdf 瀏覽:535
linuxpython版本查看 瀏覽:242