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方舟的小心脏瞬间骤停。
全场这么多教授和专家，其他人都没有说话，唯独身份最高的那位跳出来。
这就仿佛你打一个升级的单机游戏，才打到一半，等级还没有加满，最终Boss就跳出来说，我想要和你过两招。
“你的加密算法思路很不错，但是前面采用的随机算法却有些配不上后面这么优秀的搜索算法。我建议你照我说的修改一下子。
在第七行，通过3种理想状态的假设，寻优搜索的位置和路径的更新公式如下:
x i t + 1 = x i t+α⊕L(λ)，i=1，2，..，n(1)
式中：xi为第i个数据在第t次迭代的位置，用于控制步长的搜索范围，其值服从正态分布。
在式(1)中，L (λ) L(\lambda)L(λ)为Ｌéｖｙ随机搜索路径，随机步长为Ｌéｖｙ分布
L ( s ，λ)~ s −λ， ( 1
从你的上式可以看出，该迭代方式是一个随机漫步的过程。由于其随机游动特征，局部极值点附近往往会出现新解，因此这样的短步长搜索更加有利于提高解的质量。另外，距离局部最优值较远的地方也存在新解，偶尔的大步长探索，使得算法不容易陷入局部极值点。
对于这样的问题，我个人建议更改一下步骤的顺序：
步骤1 定义目标函数f(X)， X =( x 1 ，...， x d ) T f(X)，X=(x_1，...，x_d)^Tf(X)，X=(x）函数初始化，并随机生成多个数据保存的初始位置 X i ( i = 1 ， 2 ，...， n ) X_i(i=1，2，...，n)X (i=1，2，...，n)，设置数据大小、问题维数、最大迭代次数等参数；
步骤2 选择适应度函数并计算每个数据位置的目标函数值，得到当前的最优函数值；
步骤3 记录上一代最优函数值，利用式(1)对其他鸟窝的位置和状态进行更新；
步骤 4 现有位置函数值与上一代最优函数值进行比较，若较好，则改变当前最优值；
步骤 5 通过位置更新后，用随机数r ∈[ 0 ， 1 ] r\in[0，1]r∈[0，1]与P PP对比，若r > P r>Pr>P ，则对xt + 1 x^{t+1}x t+1进行随机改变，反之则不变。
步骤6 若未达到最大迭代次数或最小误差要求，则返回步骤2 ，否则，继续下一步；
步骤7 输出全局最优位置...”
“以此来使得数据进行”
2021年12月3日，天格计划的GRID-02天文立方星载荷观测到的宇宙伽马射线暴事例GRB 210121A及其物理分析的论文在线发表在《美国天体物理学报》（The Astrophysial）上。南京大学与清华大学天格团队合作完成了这次天格观测数据的处理和物理分析。这是天格计划首篇正式发表的伽马暴科学观测结果，也是国际上同类微纳卫星（指质量小于10千克、具有实际使用功能的卫星）伽马暴探测项目中，首例取得科学发现和论文发表的伽马暴事例。这项工作表明该类微纳卫星在空间天文粒子探测、前沿天文科学观测等方面具有广阔的应用前景。
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