We further discuss how to devise th

We further discuss how to devise the best strategy with several methods. At
last, we choose the improved PSO algorithm based on augmented Lagrange
function. This algorithm is a typical method to solve the multivariable
optimization problem with constraint conditions. Then we offer a recommending
list by the cumulative ROI in five years. What’s more, our model is broad enough
to accommodate any non-linear constraint optimization problem

結果 (中文) 1:

我们进一步讨论如何用几种方法设计的最佳策略。在最后，我们选择基于增广拉格朗日的改进粒子群优化算法功能。该算法是一种典型的方法来解决多变量带约束条件的优化问题。然后我们提供建议通过五年的累计投资回报率的列表。更重要的是，我们的模型是不够广泛以适应任何的非线性约束优化问题

結果 (中文) 2:

我们进一步讨论如何设计与几种方法的最佳策略。在
最后，我们选择的基础上增强拉格朗日改进PSO算法
的功能。这个算法是为了解决多变量的典型方法
与约束条件的优化问题。然后，我们提供了一个建议
在五年累计投资回报率清单。更重要的是，我们的模型是足够广泛
，以适应任何非线性约束优化问题

結果 (中文) 3:

我们进一步讨论如何设计出最佳的策略与几种方法。在最后，我们选择了基于增强拉格朗日的改进的粒子群算法功能。该算法是解决多变量的一种典型的方法约束条件优化问题。然后我们提供一个推荐列出的累积投资回报率在五年。更甚的是，我们的模型是足够广泛的容纳任何非线性约束优化问题