進(jìn)度預(yù)測模型的優(yōu)化算法

1/1進(jìn)度預(yù)測模型的優(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)點法的優(yōu)勢和局限性 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)模型對進(jìn)度預(yù)測的優(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)在某一點局部變化率的向量，它指出了函數(shù)值增長最快的方向。

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.計算梯度：計算函數(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：在每個迭代步驟中，沿著函數(shù)梯度的負(fù)方向移動，從而逐步接近極小值點。

梯度下降法的演算法：

1.初始化參數(shù)：選擇一個起始點（權(quán)值向量），學(xué)習(xí)率（步長大小）。

2.計算梯度：計算當(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)或梯度小于某個閾值）。

梯度下降法的優(yōu)點：

*算法簡單易懂，易于實現(xiàn)。

*收斂速度快，特別是對于凸函數(shù)。

*適用于大規(guī)模優(yōu)化問題。

梯度下降法的缺點：

*可能會收斂到局部極小值，而不是全局極小值。

*學(xué)習(xí)率的選擇對收斂速度和準(zhǔn)確性有較大影響。

*對于非凸函數(shù)，可能會出現(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，提出了多種變種算法，包括：

*動量梯度下降法：加入動量項，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)合動量和RMSprop的優(yōu)點，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)用于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像處理和自然語言處理等領(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：

*計算搜索步長：

```

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>

```

*計算殘差：

```

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

```

*計算共軛方向：

```

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，終止迭代：

*||r_k||₂≤ε

*達(dá)到最大迭代次數(shù)

優(yōu)勢：

共軛梯度法在求解正定對稱線性方程組時具有以下優(yōu)勢：

*收斂性：理論上保證在有限步內(nèi)收斂。

*快速收斂：對于稀疏矩陣，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：共軛梯度法對擾動不敏感。

局限性：

共軛梯度法也存在一些局限性：

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

*稀疏性：共軛梯度法適用于稀疏矩陣，對于稠密矩陣而言，其計算量會很大。第三部分內(nèi)點法的優(yōu)勢和局限性關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點內(nèi)點法的優(yōu)勢

主題名稱：算法效率

1.內(nèi)點法以多項式時間復(fù)雜度收斂到最優(yōu)點，對于大規(guī)模問題具有較高的效率。

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

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

主題名稱：可行域的處理

內(nèi)點法的優(yōu)勢

*全局最優(yōu)性：內(nèi)點法是一種全局優(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)點法通常比其他優(yōu)化算法收斂得更快。這是因為該算法使用了一個自適應(yīng)步長，可以隨著算法的進(jìn)行而自動調(diào)整。

*處理約束的能力：內(nèi)點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)點法是一種數(shù)值穩(wěn)定的算法，這意味著即使對于病態(tài)問題，它也能產(chǎn)生可靠的結(jié)果。

內(nèi)點法的局限性

*計算成本高：內(nèi)點法通常需要比其他優(yōu)化算法更多的計算，特別是對于大規(guī)模問題。這是因為該算法需要求解一系列線性方程組。

*對初始點的敏感性：內(nèi)點法對初始點的選擇很敏感。如果初始點離最優(yōu)解太遠(yuǎn)，算法可能會收斂到局部最優(yōu)解。

*內(nèi)存需求高：內(nèi)點法需要大量的內(nèi)存，特別是對于大規(guī)模問題。這是因為該算法需要存儲一個龐大的矩陣，其中包含問題約束的信息。

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

總的來說，內(nèi)點法是一種強大的優(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，該算法的計算成本高、對初始點的敏感性、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【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.通過隨機擾動當(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)測模型優(yōu)化中，預(yù)測誤差被視為目標(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。

*初始化一個隨機解s。

2.循環(huán)：

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

*（b）計算能量差：計算新解與當(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，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

*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。較高的初始溫度會增加算法的探索能力，但可能需要更長的收斂時間；較低的初始溫度會加速收斂，但可能會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)會影響算法的效率和解的質(zhì)量。

在進(jìn)度預(yù)測模型優(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：隨機生成一組解（食物源位置），形成初始種群。

2.蜜蜂搜索：每個蜜蜂從種群中隨機選擇一個解，并通過隨機擾動生成一個新解（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：每個蜜蜂對當(dāng)前解進(jìn)行局部搜索，通過隨機擾動生成多個鄰近解并選擇最優(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。

5.信息共享：蜜蜂之間通過舞蹈動作共享食物源信息。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：如果一個食物源長時間沒有被發(fā)現(xiàn)，則會被標(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?。╯）：蜜蜂隨機擾動當(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)測問題。第六部分粒子群算法的數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化機制粒子群算法的數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化機制

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`個粒子的當(dāng)前位置

*`v_i`表示第`i`個粒子的當(dāng)前速度

*`pbest_i`表示第`i`個粒子的歷史最優(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之間的隨機數(shù)

優(yōu)化機制

PSO算法的優(yōu)化機制基于以下原則：

1.粒子群：

粒子群是一組潛在解決方案，每個粒子代表一個候選解。

2.適應(yīng)度函數(shù)：

適應(yīng)度函數(shù)用于評估每個粒子的質(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.個人最優(yōu)值(pbest)：

每個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.速度計算：

粒子的速度受其先前速度、個人最優(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行：

*計算粒子速度

*更新粒子位置

*計算適應(yīng)度值

*更新個人最優(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)測模型優(yōu)化中，選擇策略用于從當(dāng)前種群中選擇個體進(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)個體的適應(yīng)度值，將每個個體分配一個選擇概率。適應(yīng)度值高的個體更有可能被選中。

*隨機排名選擇：首先對個體進(jìn)行隨機排序，然后根據(jù)排序位置選擇個體。

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

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

交叉算子

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

單點交叉：從親本個體中隨機選擇一個交叉點，并在該點處交換基因。

兩點交叉：從親本個體中隨機選擇兩個交叉點，并在這兩個點之間交換基因。

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

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

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。對于選擇壓力較低的問題，隨機排名選擇或錦標(biāo)賽選擇更合適。

*交叉算子：單點交叉和兩點交叉在大多數(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)測模型的效率和有效性。第八部分深度學(xué)習(xí)模型對進(jìn)度預(yù)測的優(yōu)化應(yīng)用進(jìn)度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用熏進(jìn)度預(yù)測簍概述hautshauthaut進(jìn)剖學(xué)習(xí)模型用于進(jìn)度預(yù)測hautshauthaut#引dòng入哈hautshauthaut哈哈哈hautshauthautdébit波流哈hautshauthautdébit哈débit哈哈débitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébit哈débitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébitdébi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