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 Network代考|Numerical Results
One set of example run of our agent simulation by the algorithm described in Sect. 3.1 is shown in Fig. 3, which provides how typical optimization is performed, by raw data of an agent route when one pickup-delivery location pattern is given. Pickup-delivery locations are randomly distributed (see Fig.3(a)), from which we cannot have any suggestion of route optimization in our mind at a glance. A general information processor is as well, and an virtual agent goes back and forth with a number of meaningless detours at initial steps, as shown in count of passing from source to target nodes (see Fig. 3(b)). After accumulation of largenumber episodes, shorter routes with less detours are found, and the transition probabilities from a node to another (easily calculated from count of passing) come up for renewal intermittently and automatically (see Fig. 3(c)). In contrast, as shown in Fig. 3(d), the optimization proceeds slowly with insufficient level when we perform a simulation run in the similar pickup/delivery pattern without tuned transition probabilities. This example of results in a typical simulation run indicates that our method by tuning transition probabilities in the algorithm works well for route optimization.
We observed the similar tendency in statistical data scattering throughout the performances of 30 simulation runs, where we assume arbitrary and random pickup/delivery locations for each run (see Fig. 4). Although the route shortening takes place in an intermittent episode sequence during one simulation run, since the step-down timings are random, the mean values with statistical deviation are along gradual decline curves. Without tuning of the transition probabilities, the route shortening as the episode increases is slower.
From these series agent-based simulations, for various patterns of pickup and delivery locations, route planning is positively performed. We again note that this optimization might not be the best solution, but combination of stochastic optimization before modification of the transition probabilities and local search after their intermittent changes work well, which is sufficient for our purpose: visualization of optimization processes in route planning, which is demonstrated in the next section.
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Agent Traces Represented in Higher-Order Markov-Chain Networks
As indicated in Sect. 2, higher-order MC networks are promising for a platform of optimized-route display because the necessary total edges decreases in principle as the order increases. Here, based on the route optimization performed in Sect. 3, we visualize the changes of the transition probabilities on the higher-order $\mathrm{MC}$ networks, accompanied by comparison with the spatial pattern of the initial pickup-delivery locations.
In VRP, display using search trees in which possible selection of paths was used with mathematical expressions [6], which is complete and accurate. However, size of the search tree is huge and impractical for route planning in actual uses. In contrast, our method based on higher-order MC networks provides rather small, compact and concise charts, and information is condensed visually, as shown below.
As defined in Eq. (1), the transition probabilities of higher-order MC networks $\left(p\left(n_i \mid n_{i-1}, \cdots, n_{i-x}\right)\right)$ for $x$ th order $)$, varying as episodes are accumulated, are different from those for the simple $\mathrm{MC}$ network $\left(p\left(n_i \mid n_{i-1}\right)\right)$. At a very initial episode, all of them are equal for each node history $\left.\left(n_{i-1}, \cdots, n_{i-x}\right)\right)$. As the episode count increases, some of them get higher, while others go down. Then,agents are likely to trace the paths with higher $p$, finding shorter routes stochastically. We recall that nodes in the higher-order MC networks represent not simple geographical locations but traces that include multiple nodes and edges in the lattice network mimicking spatial locations. That is, edges (or next nodes) with high $p$ in higher-order MC networks represent favorable partial routes to search for shorter total routes.
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Numerical Results
图3显示了3.1节中描述的算法对我们的代理模拟的一组示例运行，它提供了在给定一个取货位置模式时，通过代理路由的原始数据执行典型优化的方式。取货地点是随机分布的(如图3(a)所示)，我们无法一目了然地想到路线优化的建议。一般信息处理器也是如此，虚拟代理在初始步骤中来回走了许多无意义的弯路，如从源节点到目标节点的传递计数所示(见图3(b))。在大量事件积累后，可以找到更短、绕路更少的路线，并且从一个节点到另一个节点的转移概率(很容易从通过次数计算出来)会间歇性地自动更新(见图3(c))。相反，如图3(d)所示，当我们在没有调整过渡概率的情况下以类似的拾取/交付模式进行模拟运行时，优化进行缓慢且水平不足。在一个典型的仿真运行中，结果表明我们通过调整算法中的转移概率的方法可以很好地进行路由优化。
我们在30次模拟运行的性能中观察到类似的统计数据散射趋势，其中我们假设每次运行的取货/交付地点是任意和随机的(见图4)。尽管在一次模拟运行中路线缩短是间歇性的，但由于降压时间是随机的，具有统计偏差的平均值沿着逐渐下降的曲线。在不调整过渡概率的情况下，随着事件的增加，路线缩短的速度会变慢。
从这些基于智能体的系列模拟中，对于不同模式的取货和交付地点，路线规划是积极执行的。我们再次注意到，这种优化可能不是最好的解决方案，但在修改转移概率之前的随机优化和它们间歇性变化后的局部搜索的组合效果很好，这足以满足我们的目的:可视化路线规划中的优化过程，这将在下一节中进行演示。
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Agent Traces Represented in Higher-Order Markov-Chain Networks
如第2节所示，高阶MC网络有望成为优化路由显示的平台，因为必要的总边原则上随着阶数的增加而减少。在此，基于第3节中进行的路线优化，我们可视化了高阶$\mathrm{MC}$网络上转移概率的变化，并与初始取货地点的空间格局进行了比较。
在VRP中，使用搜索树显示，其中可能的路径选择用数学表达式来表示[6]，是完整和准确的。然而，在实际应用中，搜索树的大小太大，难以进行路由规划。相比之下，我们基于高阶MC网络的方法提供了相当小、紧凑和简洁的图表，信息在视觉上被浓缩，如下图所示。
如Eq.(1)所定义，高阶MC网络$\left(p\left(n_i \mid n_{i-1}, \cdots, n_{i-x}\right)\right)$在$x$阶$)$的转移概率随着剧集的累积而变化，与简单的$\mathrm{MC}$网络$\left(p\left(n_i \mid n_{i-1}\right)\right)$的转移概率不同。在初始阶段，它们对于每个节点历史都是相等的$\left.\left(n_{i-1}, \cdots, n_{i-x}\right)\right)$。随着剧集数量的增加，其中一些会变高，而另一些则会下降。然后，代理可能会跟踪具有更高$p$的路径，随机地找到较短的路径。我们记得，高阶MC网络中的节点代表的不是简单的地理位置，而是包含模仿空间位置的晶格网络中的多个节点和边的轨迹。也就是说，在高阶MC网络中，具有高$p$值的边(或下一个节点)表示有利于搜索较短总路由的部分路由。
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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。
