请vb高手指教，很急，我刚学，感觉很难

一、材料：
个体属性A=A(ID, opinioni，uncertaintyi，Chroma, Color, x, y)
其中：
ID: 　个体的唯一标识号，类型为整数；
Opinion　：个体意见，类型为实数，用连续区间方法表示[[] Krause U.A discrete nonlinear and non-autonomous model of consensus formation [A].Conmun nications in Difference Equations [C].Amsterdam:Gordon and Breach Pub.2000.227-236]，取值区间为[0，1]，其中，0为高度反对，1为高度支持，中间的数值代表种种中间态度；
Uncertainty　：个体意见的不确定性程度，即个体对自己意见的坚持程度，类型为实数。当取值为0时，意味着个体对自己当前所持有的意见非常确定，当取值为1时，则意味着个体对自己当前持有的意见完全不确定或者非常不自信。

Public Class publicpeople
    Inherits Panel
    Public Id As Integer '个体的唯一标识号，类型为整数
Public Opinioni As Single '个体意见程度项，类型为实数
Public Uncertainty As Single '个体意见不确定程度项，类型为实数
End Class
二、请问如何实现下列两个个体交互意见的算法，当个体数为400时，如何引用该算法。求高手指点迷津。小弟定当将助人之风发扬下去。
假设个体I的意见为xi(opinioni，ui)，个体J的意见为xj(opinionj，uj)，程序预先设置更新的信任因子为trust。dij=min(opinioni+ui，opinionj +uj)-max(opinioni-ui，opinionj-uj)







定义个体I对个体J的影响函数f(i, j)为：
若dij>ui, ｜opinioni－opinionj｜＜＝uj， 则f(i, j)=（trust/10）*[(dij/ui) -1]；
若dij≤ui或者｜opinioni－opinionj｜＞uj，则f(i, j)=0
个体J对个体I的影响函数f(j, i)为：
若dij>uj, ｜opinionj－opinioni｜＜＝ui，则f(j, i)=（trust/10）*[(dij/uj) -1]；
若dij≤uj或者｜opinionj－opinioni｜＞ui，则f(j, i)=0
如果个体I与个体J发生了意见交互，并且影响函数都不为0，即彼此的态度对对方都有影响，那么交互后的意见状态各自调整为 (,) 和(，)：
opinioni'=opinioni+f(j,i)*(opinionj-opinioni），opinionj'=opinionj+f(i,j)*(opinioni-opinionj） --------------------编程问答-------------------- 最讨厌自定义类模块了.头大.



--------------------编程问答-------------------- 先划分成200个阀值，每两个最接近的值相互计算，两两影响后取平均或参考值，在此基础上再划分100个阀值，两两影响后取值，以此类推，最后取出合理值。

补充：VB ,  基础类