初见同事冷战

⊙﹏⊙b汗,作为一个公司新人,今天初次见识到同事之间的冷战。

前几天加班跟同事们一块儿吃饭,认识了几个玩的比较来的同事,之后也会一块儿去吃饭,通过她们对公司其他成员也算有点儿了解。

感觉同事之间都玩的挺好的,心里还美滋滋的,在这里应该不会跟别人闹矛盾吧!

今天中午一个知道名字但没怎么接触的女生X叫我一块儿吃饭,我在想之前都跟三楼的一块儿,就顺便叫了一下Y,我是在想大家人多热闹嘛,反正都一块儿出去吃

跟Y说了一会儿也挺好的,一块儿就一块儿呗,好,我就兴冲冲的跟X说Y 也跟咱一块儿耶,谁知道这一说不打紧,X不吭声了,好一会儿了比较忙,想去超市吃,吃完后逛逛,Y也说想去别的地方,不想去超市吃,这糟了,两个人说不到一块儿去了,我就纠结了,那我跟谁呀,去哪儿吃呀。

快下班了决定吧,没办法,是人家X叫的我,咋能跟别人一块儿把人家给撂那儿,多不好呀,就跟X一块儿吧,但是想想Y毕竟认识的早,说起来叫人家吃饭的没叫成,也挺不好的,这次悲催了,办的啥事儿呀这是

吃饭的时候说起来了,X 说了一些关于Y的事儿,虽然没直说,但能感觉出来,这俩人不是太对脾气,这才恍然大悟,要说Y本来脾气挺好的一个人,这次坚持不跟我们一块儿,原来是有原因的

⊙﹏⊙b汗,以后可不能乱说话乱办事儿了,表面上和谐,内地里冷战呀,你一个新来的夹到中间,弄不好两边儿都得罪,小心为妙,小心为妙,甭傻个二脸到时候人家俩人跟你干起来了

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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