应用系统开发(3)低功耗四运算放大器LM324N

LM324N 是一种广泛使用的 低功耗四运算放大器,由德州仪器(Texas Instruments)和其他制造商生产。它具有四个独立的运算放大器,能够在单电源或双电源模式下运行,适合多种模拟电路应用。以下是详细信息:


芯片基本信息

  • 型号:LM324N
  • 封装类型:常见 DIP(双列直插封装)或 SOP(表贴封装)。
  • 制造商:德州仪器 (TI)、STMicroelectronics 等。

主要参数

  1. 电源范围

    • 单电源供电:3V 至 32V。
    • 双电源供电:±1.5V 至 ±16V。
  2. 功耗

    • 低静态电流:典型值 700 μA/运放。
  3. 输入特性

    • 输入共模电压范围包括地,适合低电压信号。
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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