谈谈自制力

什么才是自制力
自制力自制力,何为自制?顾名思义我们需要克制某些事情,比如常人的惰性、庸人的常态?
在普遍大众看来什么是有自制力的人,今日事今日毕,某某生活总是5点起床跑步,谁谁家孩子你让他玩游戏都不玩等
那么先看以上几个举例
今日事今日毕的态度确实感觉符合我认为的自制力的人
某某5点起床跑步,这是某某喜欢的事还是养成习惯?
谁谁家孩子他喜欢玩游戏吗?
以下是我自制力观
就是让你做讨厌的事你选择去做了而且在外人做的很成功很有规律,
成功后还喜欢的人不是庸人
成功后还讨厌的人才是强人
你可以想想一个人为了讨厌的事甚至于成功后还讨厌还坚持的人可以付出那么多
那么这个人的恐怖细思一下可想而知
比方说减肥,可能由于各种原因本身很懒但是自己不得已需要减肥等。这时需要我们去面对原本
的惰性去突然勤奋并可以说受苦受累达成自己的目标,但在实现过程中你可能已经由于在某外人
夸奖怎么变帅变漂亮中喜欢这种健身带来的快感,成为自己生活中喜欢的一件事。
那么在我看来:做自己喜欢的事你付出再多都是应该的,已经与自律没有半毛钱关系了.
我还是生活那么不是庸人的我,并没有遇到让我成为强人的坎…

忠告:
如果做什么事都没有反对声,那么这个事绝对是不完美的
做什么事可以做不到,但是你听到这件事连想法都无是可怕可悲的

— 是梦终空断执念

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值