Scroll Top
19th Ave New York, NY 95822, USA

数学代写|运筹学作业代写OPERATIONS RESEARCH代考|The time-varying residual network

如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为,分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

运筹学(Operation)是近代应用数学的一个分支。它把具体的问题进行数学抽象,然后用像是统计、数学模型和算法等方法加以解决,以此来寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。

二战中运筹学的应用

在二战时期,作战研究被定义为 “一种科学方法,为执行部门提供有关其控制的行动的决策的量化依据”。它的其他名称包括作战分析(英国国防部从1962年开始)和定量管理。

在第二次世界大战期间,英国有近1000名男女从事作战研究。大约有200名作战研究科学家为英国军队工作。

帕特里克-布莱克特在战争期间为几个不同的组织工作。战争初期,在为皇家飞机研究所(RAE)工作时,他建立了一个被称为 “马戏团 “的团队,帮助减少了击落一架敌机所需的防空炮弹数量,从不列颠战役开始时的平均超过20,000发减少到1941年的4,000发。

my-assignmentexpert™ 运筹学Operations Research作业代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。my-assignmentexpert™, 最高质量的运筹学Operations Research作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此运筹学Operations Research作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在运筹学Operations Research作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的应用数学applied math代写服务。我们的专家在运筹学Operations Research代写方面经验极为丰富,各种运筹学Operations Research相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 商业分析 Business Analysis
  • 计算机科学 Computer Science
  • 数据挖掘/数据科学/大数据 Data Mining / Data Science / Big Data
  • 决策分析 Decision Analytics
  • 金融工程 Financial Engineering
  • 数据预测 Data Forecasting
  • 博弈论 Game Theory
  • 地理/地理信息科学 Geography/Geographic Information Science
  • 图论 Graph Theory
  • 工业工程 Industrial Engineering
  • 库存控制 Inventory control
  • 数学建模 Mathematical Modeling
  • 数学优化 Mathematical Optimization
  • 概率和统计 Probability and statistics
  • 排队论 Queueing theory
  • 社交网络/交通预测模型 Social network/traffic prediction modeling
  • 随机过程 Stochastic processes
  • 供应链管理 Supply chain management

数学代写|运筹学作业代写OPERATIONS RESEARCH代考|The time-varying residual network

运筹学代写

数学代写|运筹学作业代写OPERATIONS RESEARCH代考|f-augmenting path

Recall that the basic idea of the maximum flow algorithm (Ford et al $(1956))$ is to find an f-augmenting path from the source vertex to the sink vertex in a residual network and then send as much flow along the path as possible. We will, in this chapter, adopt a similar idea to tackle the TVUMF problem. Nevertheless, because time plays an essential role in our model, several concepts will have to be generalized to incorporate those time-varying factors. Specifically, we have to address the following issues:
(1) How to define and find a dynamic f-augmenting path, which is feasible in the sense that the flow arrival times and departure times at all its internal vertices are matched.
(2) How to define and generate a dynamic residual network after a feasible dynamic f-augmenting path is found and the maximum possible flow along this path is determined.

数学代写|运筹学作业代写OPERATIONS RESEARCH代考|value of flows sent

Based on Definition $1.2$, the definition of dynamic path, we now further introduce the concept of the dynamic f-augmenting path.

Definition 3.1 Let $P\left(s=x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{r}=x\right)$ be a dynamic path from $s$ to $x . P(s, x)$ is said to be a dynamic f-augmenting path from $s$ to $x$ if, for $i=2, \ldots, r$, it satisfies
(i) $l\left(x_{i-1}, x_{i}, \tau\left(x_{i-1}\right)\right)>0$;
(ii) $\prod_{t=0}^{w\left(x_{i-1}\right)-1} l\left(x_{i-1}, \alpha\left(x_{i-1}\right)+t\right)>0$,
where $0 \leq \alpha\left(x_{i}\right) \leq T$ and $0 \leq \tau\left(x_{i}\right) \leq T$ for $i=1, \ldots, r$.
Next we generalize the concept of residual network. Let us first create a new network from $N$. For every arc $(x, y) \in A$, create an artificial arc, denoted by $[y, x]$, which has transit time $b[y, x, u]$ and capacity $l[y, x, u]$. For arc $[y, x]$ and $t=0,1, \ldots, T$, let $l[y, x, t]=0$ initially and define the transit time $b[y, x, t]$ as:
$$
b[y, x, t]= \begin{cases}-b(x, y, u) & 0 \leq t=u+b(x, y, u) \leq T, u=0,1, \ldots, T \ +\infty & \text { otherwise }\end{cases}
$$
Note that $b[y, x, t]$ may take more than one value for some arcs $[y, x]$ at some time $t$, since there may exist more than one $u$ satisfying $u+$ $b(x, y, u)=t$.

For every vertex $x \in V$, we also define an artificial vertex capacity $l[x, t]$, to represent the capacity under which a flow can “wait” at $x$ from time $t$ to $t-1$. This definition means that a flow may have a negative waiting time at a vertex $x$. In fact, similar to the definition of a negative transit time $b[x, y, t]$ that allows us to retract a flow on an arc, the introduction of $l[x, t]$ allows us to retract a waiting time of a flow at vertex $x$. Initially, let $l[x, t]=0$ for each $x$ and $t=1,2, \ldots, T$.

数学代写|运筹学作业代写OPERATIONS RESEARCH代考|The time-varying residual network

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写OPERATIONS RESEARCH代考|F-AUGMENTING PATH

回想一下最大流算法的基本思想F这rd和吨一种一世$(1956)$ 是在残差网络中找到从源顶点到汇顶点的 f 增强路径,然后沿着该路径发送尽可能多的流。在本章中,我们将采用类似的想法来解决 TVUMF 问题。然而,由于时间在我们的模型中起着至关重要的作用,因此必须对几个概念进行概括以纳入这些随时间变化的因素。具体来说,我们必须解决以下问题:
1如何定义和找到一条动态的f-augmenting路径,这在其所有内部顶点的流到达时间和离开时间都匹配的意义上是可行的。
2在找到可行的动态f-augmenting路径并确定沿该路径的最大可能流量后,如何定义和生成动态残差网络。

数学代写|运筹学作业代写OPERATIONS RESEARCH代考|VALUE OF FLOWS SENT

基于定义1.2,动态路径的定义,我们现在进一步介绍动态f-增广路径的概念。

定义 3.1 让磷(s=X1,X2,…,Xr=X)成为一条动态路径s到X.磷(s,X)据说是一条动态的 f-augmenting 路径s到X如果,对于一世=2,…,r, 满足
一世 一世(X一世−1,X一世,τ(X一世−1))>0;
一世一世 ∏吨=0在(X一世−1)−1一世(X一世−1,一种(X一世−1)+吨)>0,
其中0≤一种(X一世)≤吨和0≤τ(X一世)≤吨为了一世=1,…,r.
接下来我们推广残差网络的概念。让我们首先创建一个新的网络ñ. 对于每一个弧(X,是)∈一种,创建一个人工弧,表示为[是,X], 有运输时间b[是,X,你]和容量一世[是,X,你]. 对于圆弧[是,X]和吨=0,1,…,吨, 让一世[是,X,吨]=0最初并定义运输时间b[是,X,吨]作为:
b[是,X,吨]={−b(X,是,你)0≤吨=你+b(X,是,你)≤吨,你=0,1,…,吨 +∞ 除此以外 
注意b[是,X,吨]某些弧可能需要多个值[是,X]有些时候吨, 因为可能存在不止一个你令人满意的你+ b(X,是,你)=吨.

对于每个顶点X∈五,我们还定义了一个人工顶点容量一世[X,吨],表示流可以“等待”的容量X从时间吨到吨−1. 此定义意味着流可能在顶点处具有负等待时间X. 事实上,类似于负传输时间的定义b[X,是,吨]这允许我们在弧上收回流动,引入一世[X,吨]允许我们在顶点收回流的等待时间X. 最初,让一世[X,吨]=0对于每个X和吨=1,2,…,吨.

数学代考|Operations Research运筹学代写

运筹学代写

网络流代写

统计推断代写

实分析代考

Related Posts

Leave a comment