進(jìn)度預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化算法

1/1進(jìn)度預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化算法第一部分梯度下降法的原理及演算法 2第二部分共軛梯度法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和求解步驟 4第三部分內(nèi)點(diǎn)法的優(yōu)勢(shì)和局限性 7第四部分模擬退火算法的模擬原理和優(yōu)化過程 8第五部分蜂群算法的算法架構(gòu)和關(guān)鍵參數(shù) 10第六部分粒子群算法的數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化機(jī)制 12第七部分遺傳算法的選擇策略和交叉算子 15第八部分深度學(xué)習(xí)模型對(duì)進(jìn)度預(yù)測(cè)的優(yōu)化應(yīng)用 17

第一部分梯度下降法的原理及演算法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)梯度下降法的原理

1.梯度下降法是一種基于迭代的優(yōu)化算法，用于尋找函數(shù)的最小值。它通過沿梯度相反的方向（負(fù)梯度方向）更新參數(shù)，逐步逼近極小值。

2.梯度是函數(shù)在某一點(diǎn)局部變化率的向量，它指出了函數(shù)值增長(zhǎng)最快的方向。

3.迭代更新公式為：w=w-a*?f(w)，其中w為參數(shù)向量，a為學(xué)習(xí)率，?f(w)為函數(shù)f關(guān)于w的梯度。

梯度下降法的算法步驟

1.初始化參數(shù)：給參數(shù)向量w賦予初始值。

2.計(jì)算梯度：計(jì)算函數(shù)f關(guān)于w的梯度?f(w)。

3.更新參數(shù)：根據(jù)梯度下降公式w=w-a*?f(w)更新參數(shù)向量w。

4.循環(huán)迭代：重復(fù)步驟2和3，直到滿足終止條件（例如：達(dá)到最大迭代次數(shù)或目標(biāo)函數(shù)值不再變化）。梯度下降法的原理

梯度下降法是一種迭代算法，用于尋找函數(shù)的局部極小值。其基本原理是：在每個(gè)迭代步驟中，沿著函數(shù)梯度的負(fù)方向移動(dòng)，從而逐步接近極小值點(diǎn)。

梯度下降法的演算法：

1.初始化參數(shù)：選擇一個(gè)起始點(diǎn)（權(quán)值向量），學(xué)習(xí)率（步長(zhǎng)大?。?/p>

2.計(jì)算梯度：計(jì)算當(dāng)前權(quán)值向量下函數(shù)的梯度。

3.更新權(quán)值：按照梯度的負(fù)方向更新權(quán)值向量，步長(zhǎng)大小由學(xué)習(xí)率控制：

```

W=W-α*?f(W)

```

其中：

*W為權(quán)值向量

*α為學(xué)習(xí)率

*?f(W)為函數(shù)f在權(quán)值向量W處的梯度

4.重復(fù)步驟2-3：直到滿足停止條件（例如達(dá)到最大迭代次數(shù)或梯度小于某個(gè)閾值）。

梯度下降法的優(yōu)點(diǎn)：

*算法簡(jiǎn)單易懂，易于實(shí)現(xiàn)。

*收斂速度快，特別是對(duì)于凸函數(shù)。

*適用于大規(guī)模優(yōu)化問題。

梯度下降法的缺點(diǎn)：

*可能會(huì)收斂到局部極小值，而不是全局極小值。

*學(xué)習(xí)率的選擇對(duì)收斂速度和準(zhǔn)確性有較大影響。

*對(duì)于非凸函數(shù)，可能會(huì)出現(xiàn)震蕩或發(fā)散問題。

梯度下降法的變種：

為了克服梯度下降法的缺點(diǎn)，提出了多種變種算法，包括：

*動(dòng)量梯度下降法：加入動(dòng)量項(xiàng)，利用歷史梯度信息加速收斂。

*RMSprop：自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，根據(jù)過去的梯度平方值調(diào)整學(xué)習(xí)率。

*Adam：結(jié)合動(dòng)量和RMSprop的優(yōu)點(diǎn)，具有更快的收斂速度和更穩(wěn)定的訓(xùn)練過程。

應(yīng)用范圍：

梯度下降法廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像處理和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。它通常用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置值，以提高模型的性能。第二部分共軛梯度法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和求解步驟關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)共軛梯度法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

1.共軛梯度法是一種迭代算法，用于求解線性方程組Ax=b。

2.該方法的目標(biāo)是在子空間中迭代求解最優(yōu)解，使每次迭代產(chǎn)生的梯度方向與之前的梯度方向共軛。

3.共軛方向的性質(zhì)確保了算法的快速收斂，迭代次數(shù)與矩陣維數(shù)成線性關(guān)系。

共軛梯度法的求解步驟

共軛梯度法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

共軛梯度法是一種迭代求解線性方程組的方法，它通過構(gòu)造一系列共軛方向來逼近解。其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)如下：

假設(shè)要解的線性方程組為：

```

Ax=b

```

其中，A為nxn正定對(duì)稱矩陣，x為n維未知向量，b為n維已知向量。

```

d<sub>i</sub><sup>T</sup>Ad<sub>j</sub>=0(i≠j)

```

這意味著這些方向在矩陣A的內(nèi)積意義下是正交的。

共軛梯度法的求解步驟

共軛梯度法的求解過程如下：

初始化：

*令x₀=0，r₀=b，p₀=r₀

*設(shè)置收斂精度ε>0

迭代：

*計(jì)算搜索步長(zhǎng)：

```

α<sub>k</sub>=r<sub>k</sub><sup>T</sup>r<sub>k</sub>/(p<sub>k</sub><sup>T</sup>Ap<sub>k</sub>)

```

*更新近似解：

```

x<sub>k+1</sub>=x<sub>k</sub>+α<sub>k</sub>p<sub>k</sub>

```

*計(jì)算殘差：

```

r<sub>k+1</sub>=r<sub>k</sub>-α<sub>k</sub>Ap<sub>k</sub>

```

*計(jì)算共軛方向：

```

β<sub>k</sub>=r<sub>k+1</sub><sup>T</sup>r<sub>k+1</sub>/r<sub>k</sub><sup>T</sup>r<sub>k</sub>

```

```

p<sub>k+1</sub>=r<sub>k+1</sub>+β<sub>k</sub>p<sub>k</sub>

```

終止準(zhǔn)則：

*當(dāng)滿足以下條件之一時(shí)，終止迭代：

*||r_k||₂≤ε

*達(dá)到最大迭代次數(shù)

優(yōu)勢(shì)：

共軛梯度法在求解正定對(duì)稱線性方程組時(shí)具有以下優(yōu)勢(shì)：

*收斂性：理論上保證在有限步內(nèi)收斂。

*快速收斂：對(duì)于稀疏矩陣，共軛梯度法通常比其他迭代方法收斂得更快。

*數(shù)值穩(wěn)定性：共軛梯度法對(duì)擾動(dòng)不敏感。

局限性：

共軛梯度法也存在一些局限性：

*矩陣條件數(shù)：對(duì)條件數(shù)較大的矩陣，共軛梯度法收斂速度會(huì)變慢。

*稀疏性：共軛梯度法適用于稀疏矩陣，對(duì)于稠密矩陣而言，其計(jì)算量會(huì)很大。第三部分內(nèi)點(diǎn)法的優(yōu)勢(shì)和局限性關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)內(nèi)點(diǎn)法的優(yōu)勢(shì)

主題名稱：算法效率

1.內(nèi)點(diǎn)法以多項(xiàng)式時(shí)間復(fù)雜度收斂到最優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于大規(guī)模問題具有較高的效率。

2.內(nèi)點(diǎn)法不需要可行解作為初始解，可以從任何可行域內(nèi)的初始點(diǎn)開始求解，提高了解的靈活性。

3.內(nèi)點(diǎn)法具有自校正能力，可以在求解過程中自動(dòng)調(diào)整步長(zhǎng)，減少迭代次數(shù)，提高計(jì)算效率。

主題名稱：可行域的處理

內(nèi)點(diǎn)法的優(yōu)勢(shì)

*全局最優(yōu)性：內(nèi)點(diǎn)法是一種全局優(yōu)化算法，這意味著它能夠找到問題的一組可行解中的全局最優(yōu)解。這不是所有優(yōu)化算法都能保證的。

*快速收斂：內(nèi)點(diǎn)法通常比其他優(yōu)化算法收斂得更快。這是因?yàn)樵撍惴ㄊ褂昧艘粋€(gè)自適應(yīng)步長(zhǎng)，可以隨著算法的進(jìn)行而自動(dòng)調(diào)整。

*處理約束的能力：內(nèi)點(diǎn)法可以有效地處理線性約束、非線性約束和混合約束。這使得該算法適用于廣泛的優(yōu)化問題。

*數(shù)值穩(wěn)定性：內(nèi)點(diǎn)法是一種數(shù)值穩(wěn)定的算法，這意味著即使對(duì)于病態(tài)問題，它也能產(chǎn)生可靠的結(jié)果。

內(nèi)點(diǎn)法的局限性

*計(jì)算成本高：內(nèi)點(diǎn)法通常需要比其他優(yōu)化算法更多的計(jì)算，特別是對(duì)于大規(guī)模問題。這是因?yàn)樵撍惴ㄐ枰蠼庖幌盗芯€性方程組。

*對(duì)初始點(diǎn)的敏感性：內(nèi)點(diǎn)法對(duì)初始點(diǎn)的選擇很敏感。如果初始點(diǎn)離最優(yōu)解太遠(yuǎn)，算法可能會(huì)收斂到局部最優(yōu)解。

*內(nèi)存需求高：內(nèi)點(diǎn)法需要大量的內(nèi)存，特別是對(duì)于大規(guī)模問題。這是因?yàn)樵撍惴ㄐ枰鎯?chǔ)一個(gè)龐大的矩陣，其中包含問題約束的信息。

*無法處理非凸問題：內(nèi)點(diǎn)法不能用于優(yōu)化非凸問題。對(duì)于非凸問題，該算法可能會(huì)收斂到局部最優(yōu)解，而不是全局最優(yōu)解。

總的來說，內(nèi)點(diǎn)法是一種強(qiáng)大的優(yōu)化算法，適用于處理線性約束、非線性約束和混合約束的優(yōu)化問題。然而，該算法的計(jì)算成本高、對(duì)初始點(diǎn)的敏感性、內(nèi)存需求高和無法處理非凸問題等局限性也需要考慮。第四部分模擬退火算法的模擬原理和優(yōu)化過程關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【模擬退火算法的模擬原理】：

1.模仿固體退火過程，從高溫逐漸冷卻到低溫，使得系統(tǒng)達(dá)到較優(yōu)解。

2.通過隨機(jī)擾動(dòng)當(dāng)前解，生成新解，并根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則判斷是否接受新解。

3.隨著退火溫度的降低，擾動(dòng)概率逐漸減小，收斂速度加快，陷入局部最優(yōu)解的概率降低。

【模擬退火算法的優(yōu)化過程】：

模擬退火算法的模擬原理

模擬退火算法是一種基于物理退火過程的啟發(fā)式優(yōu)化算法。它模擬了金屬在緩慢冷卻過程中將原子重新排列以降低能量狀態(tài)的過程。在進(jìn)度預(yù)測(cè)模型優(yōu)化中，預(yù)測(cè)誤差被視為目標(biāo)函數(shù)的能量。

優(yōu)化過程

模擬退火算法的優(yōu)化過程包括以下步驟：

1.初始化：

*設(shè)置初始溫度T。

*初始化一個(gè)隨機(jī)解s。

2.循環(huán)：

*（a）生成候選解：根據(jù)某個(gè)概率分布從當(dāng)前解s中生成一個(gè)鄰近解s'。

*（b）計(jì)算能量差：計(jì)算新解與當(dāng)前解之間的能量差ΔE=f(s)-f(s')。

*（c）接受/拒絕：如果ΔE≤0（即新解比當(dāng)前解更好），則接受新解s'。否則，根據(jù)玻爾茲曼分布以一定的概率接受新解：

```

P(accept)=exp(-ΔE/T)

```

*（d）降溫：將溫度T乘以一個(gè)退火系數(shù)0<α<1，逐漸降低溫度。

3.結(jié)束：

*當(dāng)溫度T降至預(yù)定值，或達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，停止算法。

*輸出當(dāng)前最優(yōu)解s。

模擬退火算法優(yōu)化的特點(diǎn)

*全局搜索能力：模擬退火算法可以通過接受較差的解來逃離局部最優(yōu)，從而提高全局搜索能力。

*退火系數(shù)的選擇：退火系數(shù)α的選擇影響算法的收斂速度和解的質(zhì)量。較大的α?xí)?dǎo)致較慢的收斂，但可能找到更好的解；較小的α?xí)?dǎo)致較快的收斂，但可能陷入局部最優(yōu)。

*溫度的設(shè)置：初始溫度T的設(shè)置也很重要。較高的初始溫度會(huì)增加算法的探索能力，但可能需要更長(zhǎng)的收斂時(shí)間；較低的初始溫度會(huì)加速收斂，但可能會(huì)限制算法的探索范圍。

*鄰域結(jié)構(gòu)：鄰域結(jié)構(gòu)定義了新解的生成方式。不同的鄰域結(jié)構(gòu)會(huì)影響算法的效率和解的質(zhì)量。

在進(jìn)度預(yù)測(cè)模型優(yōu)化中的應(yīng)用

模擬退火算法已成功應(yīng)用于各種進(jìn)度預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化，包括：

*神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

*支持向量回歸模型

*決策樹模型

*混合模型

通過調(diào)整算法參數(shù)，模擬退火算法可以有效提高模型的預(yù)測(cè)精度和魯棒性。第五部分蜂群算法的算法架構(gòu)和關(guān)鍵參數(shù)蜂群算法的算法架構(gòu)

蜂群算法（BFO）是一種受蜂群覓食行為啟發(fā)的優(yōu)化算法。其算法架構(gòu)如下：

1.初始化種群：隨機(jī)生成一組解（食物源位置），形成初始種群。

2.蜜蜂搜索：每個(gè)蜜蜂從種群中隨機(jī)選擇一個(gè)解，并通過隨機(jī)擾動(dòng)生成一個(gè)新解（鄰近食物源）。如果新解比當(dāng)前解更好，則更新蜜蜂當(dāng)前的位置。

3.局部搜索：每個(gè)蜜蜂對(duì)當(dāng)前解進(jìn)行局部搜索，通過隨機(jī)擾動(dòng)生成多個(gè)鄰近解并選擇最優(yōu)解作為新的當(dāng)前解。

4.全局搜索：偵察蜂隨機(jī)探索搜索空間，生成新的解并將其添加到種群中。如果新解比種群中任何其他解更好，則偵察蜂成為精英蜜蜂，負(fù)責(zé)引導(dǎo)其他蜜蜂向其位置移動(dòng)。

5.信息共享：蜜蜂之間通過舞蹈動(dòng)作共享食物源信息。精英蜜蜂的舞蹈頻率與食物源質(zhì)量成正比，其他蜜蜂根據(jù)舞蹈頻率調(diào)整自己的搜索方向。

6.拋棄食物源：如果一個(gè)食物源長(zhǎng)時(shí)間沒有被發(fā)現(xiàn)，則會(huì)被標(biāo)記為廢棄并從種群中移除。

蜂群算法的關(guān)鍵參數(shù)

BFO算法的關(guān)鍵參數(shù)包括：

1.種群規(guī)模（N）：蜜蜂數(shù)量，決定了算法的搜索能力。

2.鄰域大?。╯）：蜜蜂隨機(jī)擾動(dòng)當(dāng)前解的范圍，影響算法的局部搜索能力。

3.精英蜜蜂數(shù)量（E）：負(fù)責(zé)引導(dǎo)其他蜜蜂的蜜蜂數(shù)量，影響算法的全局搜索能力。

4.最大循環(huán)次數(shù)（MAX）：算法運(yùn)行的最大迭代次數(shù)，影響算法的收斂速度。

5.廢棄閾值（lim）：廢棄食物源的閾值，影響算法的探索性。

6.偵察蜂概率（p）：偵察蜂生成新解的概率，影響算法的探索性。

7.舞蹈頻率因子（γ）：精英蜜蜂舞蹈頻率與食物源質(zhì)量的比率，影響算法的信息共享能力。

參數(shù)設(shè)置準(zhǔn)則

BFO算法參數(shù)的設(shè)置沒有明確的公式，需要根據(jù)具體問題和計(jì)算資源進(jìn)行調(diào)整。一般來說：

*種群規(guī)模通常在10到100之間。

*鄰域大小應(yīng)足夠小以促進(jìn)局部搜索，但足夠大以避免陷入局部最優(yōu)。

*精英蜜蜂數(shù)量通常在種群規(guī)模的10%到20%之間。

*最大循環(huán)次數(shù)應(yīng)設(shè)置得足夠大以使算法收斂。

*廢棄閾值應(yīng)足夠大以避免過早拋棄好的食物源。

*偵察蜂概率應(yīng)足夠低以避免過度探索。

*舞蹈頻率因子應(yīng)設(shè)置得足夠大以鼓勵(lì)信息共享。

通過調(diào)整這些參數(shù)，可以優(yōu)化BFO算法的性能，使其更有效地解決進(jìn)度預(yù)測(cè)問題。第六部分粒子群算法的數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化機(jī)制粒子群算法的數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化機(jī)制

數(shù)學(xué)模型

粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一種受群體智能啟發(fā)的優(yōu)化算法。其數(shù)學(xué)模型基于以下公式：

```

v_i(t+1)=w*v_i(t)+c1*r1*(pbest_i(t)-x_i(t))+c2*r2*(gbest(t)-x_i(t))

```

```

x_i(t+1)=x_i(t)+v_i(t+1)

```

其中：

*`t`表示迭代次數(shù)

*`i`表示粒子索引

*`x_i`表示第`i`個(gè)粒子的當(dāng)前位置

*`v_i`表示第`i`個(gè)粒子的當(dāng)前速度

*`pbest_i`表示第`i`個(gè)粒子的歷史最優(yōu)位置

*`gbest`表示所有粒子中歷史最優(yōu)的位置

*`w`為慣性權(quán)重

*`c1`和`c2`為學(xué)習(xí)因子

*`r1`和`r2`為介于0和1之間的隨機(jī)數(shù)

優(yōu)化機(jī)制

PSO算法的優(yōu)化機(jī)制基于以下原則：

1.粒子群：

粒子群是一組潛在解決方案，每個(gè)粒子代表一個(gè)候選解。

2.適應(yīng)度函數(shù)：

適應(yīng)度函數(shù)用于評(píng)估每個(gè)粒子的質(zhì)量。PSO通常使用最小化目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。

3.個(gè)人最優(yōu)值(pbest)：

每個(gè)粒子都跟蹤其歷史最優(yōu)位置，這是它找到的最佳解。

4.全局最優(yōu)值(gbest)：

粒子群中的最佳粒子被認(rèn)為是全局最優(yōu)值。

5.信息共享：

粒子通過共享其個(gè)人最優(yōu)值和全局最優(yōu)值信息進(jìn)行通信。

6.慣性權(quán)重：

慣性權(quán)重控制粒子保持其當(dāng)前移動(dòng)方向的傾向。高慣性權(quán)重促進(jìn)探索，而低慣性權(quán)重促進(jìn)收斂。

7.學(xué)習(xí)因子：

學(xué)習(xí)因子控制粒子受個(gè)人最優(yōu)值和全局最優(yōu)值影響的程度。高學(xué)習(xí)因子促進(jìn)局部搜索，而低學(xué)習(xí)因子促進(jìn)全局搜索。

8.速度計(jì)算：

粒子的速度受其先前速度、個(gè)人最優(yōu)值和全局最優(yōu)值的影響。速度決定粒子的下一個(gè)位置。

9.位置更新：

粒子的位置根據(jù)其當(dāng)前速度進(jìn)行更新。這允許粒子探索潛在解決方案空間。

10.迭代過程：

PSO算法通過迭代以下步驟運(yùn)行：

*計(jì)算粒子速度

*更新粒子位置

*計(jì)算適應(yīng)度值

*更新個(gè)人最優(yōu)值和全局最優(yōu)值

*重復(fù)步驟，直到達(dá)到收斂或最大迭代次數(shù)

通過重復(fù)這些步驟，粒子群會(huì)收斂到最優(yōu)解或局部最優(yōu)解。第七部分遺傳算法的選擇策略和交叉算子遺傳算法的選擇策略

遺傳算法是一種受自然界進(jìn)化過程啟發(fā)的優(yōu)化算法。在進(jìn)度預(yù)測(cè)模型優(yōu)化中，選擇策略用于從當(dāng)前種群中選擇個(gè)體進(jìn)行交叉和變異操作。以下是一些常用的選擇策略：

*輪盤賭選擇：根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度值，將每個(gè)個(gè)體分配一個(gè)選擇概率。適應(yīng)度值高的個(gè)體更有可能被選中。

*隨機(jī)排名選擇：首先對(duì)個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)排序，然后根據(jù)排序位置選擇個(gè)體。

*錦標(biāo)賽選擇：從種群中隨機(jī)選取多個(gè)子集（錦標(biāo)賽），然后在每個(gè)子集中選擇適應(yīng)度值最高的個(gè)體。

*排序選擇：根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度值對(duì)種群進(jìn)行排序，并選擇前k%的個(gè)體。

交叉算子

交叉算子用于將兩個(gè)親本個(gè)體的基因信息組合成新的個(gè)體。在進(jìn)度預(yù)測(cè)模型優(yōu)化中，常用的交叉算子包括：

單點(diǎn)交叉：從親本個(gè)體中隨機(jī)選擇一個(gè)交叉點(diǎn)，并在該點(diǎn)處交換基因。

兩點(diǎn)交叉：從親本個(gè)體中隨機(jī)選擇兩個(gè)交叉點(diǎn)，并在這兩個(gè)點(diǎn)之間交換基因。

均勻交叉：隨機(jī)選擇每個(gè)基因，并將其從親本個(gè)體中的一個(gè)復(fù)制到子代個(gè)體中。

算術(shù)交叉：對(duì)親本個(gè)體的基因值取平均值或加權(quán)平均值，生成子代個(gè)體的基因值。

選擇策略和交叉算子的選擇

選擇策略和交叉算子的選擇取決于特定問題和優(yōu)化模型。以下是一些指導(dǎo)原則：

*選擇策略：對(duì)于具有高選擇壓力的優(yōu)化問題（即適應(yīng)度差異較大），輪盤賭選擇或排序選擇是有效的。對(duì)于選擇壓力較低的問題，隨機(jī)排名選擇或錦標(biāo)賽選擇更合適。

*交叉算子：?jiǎn)吸c(diǎn)交叉和兩點(diǎn)交叉在大多數(shù)問題中表現(xiàn)良好。均勻交叉和算術(shù)交叉通常適用于具有連續(xù)基因值的優(yōu)化問題。

通過仔細(xì)地選擇選擇策略和交叉算子，可以提高遺傳算法優(yōu)化進(jìn)度預(yù)測(cè)模型的效率和有效性。第八部分深度學(xué)習(xí)模型對(duì)進(jìn)度預(yù)測(cè)的優(yōu)化應(yīng)用進(jìn)度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用熏進(jìn)度預(yù)測(cè)簍概述hautshauthaut進(jìn)剖學(xué)習(xí)模型用于進(jìn)度預(yù)測(cè)hautshauthaut#引dòng入哈hautshauthaut哈哈哈hautshauthautdébit波流哈hautshauthautdébit哈débit哈哈débitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébit哈débitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdéb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