php 四舍五入 数学函数

round — 对浮点数进行四舍五入
说明
float round ( float val [, int precision])

返回将 val 根据指定精度 precision(十进制小数点后数字的数目)进行四舍五入的结果。precision 也可以是负数或零(默认值)。

Example
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10
<?php
echo round (3.4);         // 3
echo round (19616.5);         // 19617
echo round (3.6);         // 4
echo round (3.6, 0);      // 4
echo round (1.95583, 2);  // 1.96
echo round (1241757, -3); // 1242000
echo round (5.045, 2);    // 5.05
echo round (5.055, 2);    // 5.06
?>

注意
在对正好一半的分数进行舍入时 round() 在偶数次舍去,在奇数次进位。如果你想迫使它对 .5(或 .05)总向一个方向舍入,加上或减去一个很小的因子。对一半值舍去对另一半值进一的背后原因是避免传统的银行问题,即如果总是舍去则银行从顾客那里多拿了钱,如果总是进一则银行最终会损失了钱。对此平均舍入则在统计上达到了平衡。

如果一定要产生进位或者舍去,使用 ceil 和 floor函数。

ceil是天花板,进位。

floor是地板  舍去。

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)。
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