详单账单核对原理

电信行业计费、账务、结算系统割接需要比较繁重的详单、账单核对, 核对原理:
 1 找确定双方的共同点并能确定唯一结算要素(剔重索引)+标量(费用、话单条数等)进行对比
 2  找双方差异的数据
 2.1 找A有B没有 A Minus B 分析差异数据进行归类处理修正
 2.1.1 老系统比新系统多的记录在新系统各模块核查模块入口出口错单拦截写出具体原因
 2.2 找B有A没有 B Minus A 分析差异数据进行归类处理修正
 2.2.1 新系统比老系统多的记录核查各模块是否处理正确,对比新老系统处理差异
 2.3 A、B双方都有按唯一结算要素(剔重索引)对应新老系统规则对应费用、条数等标量
 2.3.1 双方都有核对计费,账务、结算规则归类比较
 2.4 如果话单量小,直接整月进行数据核对,如果数据量特别大,
     按天按计费优惠代码,账单优惠代码,结算规则项项统计看一下每天的差异量大小,
     然后再转2.1核查话单通过话单的处理流程向前查找,
     不断进行迭代查找直到A Minus B=空集同时B minus A=空集 A完全等于B为止
 根据上述原理就可以开发出对应的核对工具

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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