用BP神经网络实现输入x=0.3*sin(i*pi/50)+0.4*sin(i*pi/25)到输出y(n)=1/(1+3*y(n-1)+x(n)*x(n))的近似模拟，其中y（0）=0.15-BP neural network input x = 0.3* sin (i* pi/50)+0.4* sin (i* pi/25) to the output y (n) = 1/(1+3* y-(n-1)+approximate simulation of x (n)* x (n)), where y

用CPSO算法求解带约束的函数优化问题。目标函数为f=(x(3)+2)*x(2)*x(1)^2，求其最小值；约束为g(1)=1-x(2)^3*x(3)/(71785*x(1)^4) g(2)=(4*x(2)^2-x(1)*x(2))/(12566*(x(2)*x(1)^3-x(1)^4))+1/(5108*x(1)^2)-1 g(3)=1-140.45*x(1)/(x(2)^2*x(3)) g(4)=(x(1)+x(2))/1.5-1 决策变量取值范围：x1-[0.05,