摘要：针对传统方法优化药代动力学参数时精度不高的缺陷，将Hooke-Jeeves 算法与人口迁移算法有机融 合，使两者取长补短，既提高了算法的精度，又加快了算法的收敛速度。将混合人口迁移算法用于血管外给药 二室模型参数优化的实验之中，不仅比传统的残数法效果要好，而且比Hooke-Jeeves 算法或人口迁移算法更 优，精度更高。多次实验表明：算法具有良好的可靠性和稳定性，是一种较好的解决药代动力学参数的方法。

通过一系列的数值实验，我们发现在一个全专家系统中，低利用率也会降低质量，因此最优的人员组合将灵活和 专业工人。我们还研究了当系统性能对人员配置选择敏感时。对于学习率高的小型系统，最佳的人员组合比极端情况（完全专业化或完全灵活的劳动力）。如果系统规模小，学习速度慢，则首选灵活的服务器。对于具有高学习率的大型系统，该模型倾向于专用服务器。在最后一组实验中，该模型分析了实际呼叫中心的设计选项。

移动复杂场景下的距离速度联合估计。信号模型完整，值得参考