如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。复杂网络Complex Network在网络理论的背景下，复杂网络是指具有非微观拓扑特征的图（网络）–这些特征在简单的网络（如格子或随机图）中不会出现，但在代表真实系统的网络中经常出现。复杂网络的研究是一个年轻而活跃的科学研究领域（自2000年以来），主要受到现实世界网络的经验发现的启发，如计算机网络、生物网络、技术网络、大脑网络、气候网络和社会网络。
复杂网络Complex Network大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征，其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下，这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下，过去研究的许多网络的数学模型，如格子和随机图，并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量（熵）的事实相对应。
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数据科学代写|复杂网络代写Complex Net
previous research achievements, person trip patterns are modelled by MCs, and probabilistic processes in human behaviors in mobility are investigated using profile hidden Markov models . Community detection by Markov-stability optimization in complex networks is also a promising method beyond the typical means based on modularity .
In our previous study, we defined and used higher-order MC networks whose structure includes information of geometrical structure on which vehicles are movable and their previously-visiting locations as memories. One point we newly introduced is the fact that not only simple $\mathrm{MC}$ or second-order $\mathrm{MC}$ but also higher-order MCs are useful since the varying order adjusts the length of the memories that vehicle mobilities possess. A network of higher-order MCs has a huge size in contrast to lower-order cases, and traces of commercial vehicles observed in a given sightseeing area in a Japanese city are in a category of scale-free networks.
However, in this study, the structural information embedded in higher-order MC networks are more simple; the graph composed of spatial nodes and paths between them (i.e., simple or first-order MC network) is limited to small-size regular lattice network virtually in our current model to contain general essentials that are valid universally. Then, higher-order MC networks preserve regularity in their network topology (see Fig. 1).
The details of higher-order MC networks are described in our previous study , and we briefly review them in the following. For an order $x$ of a Markov information source in the general definition, a transition probability to a state $n_i$, which is equivalent to a spatial location at iteration step $i$, is given by:
$$
p\left(n_i \mid n_{i-1}, \cdots, n_{i-x}\right):=p\left(n_i=n \mid n_{i-1}=n^{(1)}, \cdots, n_{i-x}=n^{(x)}\right)
$$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Algorithm Used for Route Optimization
Multi-agent simulations have been studied in many researches, with successful achievements for simulating motions of agents that mimic players in the physical environment and their interactions. VRP is one of the possible examples in which multi-agent simulations are valid. After rigorous mathematical classification for solutions using search trees , some previous studies on VRP were successful for route planning . Reinforcement learning frequently supports such agent simulations for route optimization, and here we also perform agent-based simulations , empowered by techniques suggested by reinforcement learning. We stress that our optimization method might not be the best for shortening time for finding solutions for VRP, and we aim at visualizing the results of agent-based simulations in large-size networks to verify their validity.
In this study, we use a $5 \times 5$ square-lattice network as a virtual geographical situation. Here, we define a route length as count of edges along an agent trace, usually for the case at the minimum edge count. We perform our agent-based simulation according to the following procedure:
Install an arbitrary number (from 1 to 10 ) of virtual packages at 5 pickup locations selected at random
Set an arbitrary number (from 1 to 10) of packages for Move agents from one location to another along one edge at one iteration step in a stochastic process according to transition probability of the first-order MC network, without any observation of actions for each other
Make agents load packages as much as possible at pickup locations, and unload packages at delivery locations, with carried packages up to 20 per agent
Repeat step 4 and 5 until agent actions stop by finishing delivery of all packages at destinations or until when the total route length exceeds 100 edges
Repeat step 1 to 6 (which is equal to one episode) for 100,000 episodes, changing transition probabilities from one location to another when the total route length is shorter than the minimum one in the previous episodes.delivery at destinations that are arbitrarily selected except the pickup locations, where summation of package delivery required is equal to that of pickup packages
Start two agents from pickup locations randomly selected
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写Complex Net
前人的研究成果，人的出行模式是由MCs建模的，人类出行行为的概率过程是使用profile hidden Markov模型来研究的。基于马尔可夫稳定性优化的复杂网络社区检测方法也是一种很有前途的方法。
在我们之前的研究中，我们定义并使用了高阶MC网络，其结构包括车辆可移动的几何结构信息和它们以前访问过的位置作为记忆。我们新引入的一点是，不仅简单的$\mathrm{MC}$或二阶$\mathrm{MC}$，而且高阶mc也很有用，因为不同的顺序调整了车辆移动所拥有的记忆的长度。与低阶mc相比，高阶mc网络的规模更大，在日本城市的特定观光区观察到的商用车痕迹属于无标度网络。
然而，在本研究中，高阶MC网络中嵌入的结构信息更为简单;在我们目前的模型中，由空间节点及其之间的路径组成的图(即简单或一阶MC网络)实际上被限制为小尺寸的规则晶格网络，以包含普遍有效的一般要素。然后，高阶MC网络保持其网络拓扑的规律性(见图1)。
我们在之前的研究中描述了高阶MC网络的细节，下面我们简要回顾一下它们。对于一般定义中的马尔可夫信息源的阶$x$，到状态$n_i$的过渡概率相当于迭代步骤$i$的空间位置，由下式给出:
$$
p\left(n_i \mid n_{i-1}, \cdots, n_{i-x}\right):=p\left(n_i=n \mid n_{i-1}=n^{(1)}, \cdots, n_{i-x}=n^{(x)}\right)
$$
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Algorithm Used for Route Optimization
多智能体仿真已经在许多研究中进行了研究，在模拟物理环境中参与者及其相互作用的智能体运动方面取得了成功的成果。VRP是一个可能的例子，其中多智能体模拟是有效的。利用搜索树对解决方案进行严格的数学分类后，已有一些关于VRP的研究成功地进行了路由规划。强化学习经常支持这种路由优化的代理模拟，这里我们也执行基于代理的模拟，由强化学习建议的技术授权。我们强调，我们的优化方法可能不是缩短VRP求解时间的最佳方法，我们的目标是将基于智能体的大型网络仿真结果可视化，以验证其有效性。
在本研究中，我们使用$5 \times 5$方格网络作为虚拟地理情境。在这里，我们将路由长度定义为沿代理跟踪的边数，通常用于最小边数的情况。我们按照以下步骤进行基于agent的仿真:
在随机选择的5个取货点安装任意数量(从1到10)的虚拟包
根据一阶MC网络的转移概率，在随机过程的一个迭代步骤中将agent沿着一条边从一个位置移动到另一个位置。在不观察彼此动作的情况下
使agent在取货地点尽可能多地装载包裹，在交付地点卸载包裹，每个agent最多携带20个包裹
重复步骤4和步骤5，直到agent在目的地完成所有包裹的交付或直到总路线长度超过100条边为止
重复步骤1到步骤6(相当于一集)，持续100,000集。当总路线长度小于前一集的最小长度时，从一个地点到另一个地点的转移概率变化。在任意选择的目的地(取件地点除外，其中所需的包裹交付总和等于取件的总和)投递
从随机选择的取件地点启动两个代理
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
