如何按比分配,按比分配教学视频

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如何用EXCEL公式实现按比例分配奖励

excel怎么把总数按比例分配共需要4个步骤,以下是华为MateBook X下excel怎么把总数按比例分配的详细操作: 操作/步骤 1 打开表格汇总比例打开excel表格,把每个人的比例进行汇总。 2 添加总比例和个人占比 然后在下一列中把总比例加上,然后从高到低算出第一个人的占比。

首先,我们打开Excel表格来演示,如图所示,需要为下列成绩划分等级。按图中步骤进行,先单击输出位置,点击“fx”,选择公式类别为“逻辑”,然后选“IF”函数,点击“确定”。

在E3单元格输入以下公式,并将公式填充E3:E17单元格。

用EXCEL公式实现按比例分配奖励的操作步骤如何?

首先,我们打开Excel表格来演示,如图所示,需要为下列成绩划分等级。按图中步骤进行,先单击输出位置,点击“fx”,选择公式类别为“逻辑”,然后选“IF”函数,点击“确定”。

excel怎么把总数按比例分配共需要4个步骤,以下是华为MateBook X下excel怎么把总数按比例分配的详细操作: 操作/步骤 1 打开表格汇总比例打开excel表格,把每个人的比例进行汇总。 2 添加总比例和个人占比 然后在下一列中把总比例加上,然后从高到低算出第一个人的占比。

.首先,我们打开Excel表格进行演示,如下图所示,需要对以下成绩进行评分。2.按照图中的步骤操作。首先点击输出位置,点击“fx”,选择公式类目为“logic”,然后选择“IF”函数,点击“ok”。3.然后在空格内完成功能,如图所示,并直接在宣传区域内打字(可以使用复制粘贴,改变数量和级别)。

如何按比例分配总表数字

1、分配比例分表1分配比例为:40/(40+60)=40%;分表2分配比例为:60/(40+60)=60%。实际分配数字分表1实际分配数字为:90X40%=36;分表2实际分配数字为:90X60%=54。个人观点个人观点,仅供参考。

2、举例说明:分表1数字为:40,分表2数字为60,两个分表数字合计为100,但总表数字为90。分表1分配比例为:40/(40+60)=40 分表2分配比例为:60/(40+60)=60 分表1实际分配数字为:90X40%=36 分表2实际分配数字为:90X60%=54 个人观点,仅供参考。

3、电脑桌面,打开Excel办公软件。打开需要放大或者缩小数据比例的excel表格文件。点击菜单栏的“视图”。再点击“显示比例”,弹出的对话框,有各种比例缩放,选择要放大或缩小的比例。显示比例选择为200%,效果图如下。也可以选择最后一个“自定义”,输入合适的比例数据。

1000块钱怎么按比例分4个人?

a是1667元,b是3333元,c是3333元,d是1667元。

具体的计算方法是,先将1000元按照 0.43 和 0.57 的比例分配给三人和四人,然后再按照各自的人数平分即可。三人分配到的钱为 1000 × 0.43 ÷ 3 ≈ 1433 元,四人分配到的钱为 1000 × 0.57 ÷ 4 ≈ 1450 元。

上班时间是6:3:2 1000块钱就照这个比例分吧。应该算合理。

遗传算法个体编码怎么按比例分配

让我们以寻找最大值为例,MATLAB代码如下。初始化20个个体,每代迭代2000次,目标精度设定为0.01。二值化变量 [0,10] 到 [0,1023] 的转换,通过decodechrom函数巧妙实现。适应度计算函数 (calfitvalue.m) 设定目标函数:x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x),负目标值设为0,便于评估。

第一步的编码:假设当前的两个个体分别为:A:1 2 3 4 5 6……19,B:19 18 17 16 ……1;第二步的交叉:随机产生一个1到19之间的整数,假设为10。

popsize 种群大小,一般为20-100,太小会降低群体的多样性,导致早熟;较大会影响运行效率;迭代次数一般100-500;交叉概率:0.4-0.99,太小会破坏群体的优良模式;变异概率:0.001-0.1,太大搜索趋于随机。

根据问题固有的知识,设法把握最优解所占的空间在整个问题空间中的分布范围,然后,在次分布范围内设定初始群体。随机生成一定数目的个体,然后从中挑选出最好的个体加入群体。这一过程不断进行迭代,直到初始种群中个体数达到了预先确定的规模。

种群和种群大小 一般越大越好,但是规模越大运算时间越大,一般设为100~1000 编码方法 (基因表达方法 遗传算子 包括交叉和变异,模拟了每一代中创造后代的繁殖过程。

交叉操作的随机位置选择:交叉操作是将两个父代个体产生一个新的子代个体,生成的子代个体被用于进化。在二进制遗传算法中,交叉操作需要选择二进制编码的交叉点,也就是两个二进制编码在哪个位置进行交换,这个位置的选取可以是在编码中随机选择的,以增加遗传算法的探索能力。

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