如果你也在 怎样代写组合优化Combinatorial optimization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。

组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域,旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域,包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象,其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题(”TSP”)、最小生成树问题(”MST”)和结囊问题。在许多这样的问题中,如前面提到的问题,穷举搜索是不可行的,因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写组合优化Combinatorial optimization方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写组合优化Combinatorial optimization代写方面经验极为丰富,各种代写组合优化Combinatorial optimization相关的作业也就用不着说。

我们提供的组合优化Combinatorial optimization及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|COMP567

计算机代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|More Examples

Let us study more examples with divide-and-conquer technique and sorting algorithms.

Example 2.6.1 (Maximum Consecutive Subsequence Sum) Given a sequence of $n$ integers, find a consecutive subsequence with maximum sum.

Divide input sequence $S$ into two subsequence $S_1$ and $S_2$ such that $\left|S_1\right|=\lfloor n / 2\rfloor$ and $\left|S_2\right|=\lceil n / 2\rceil$. Let $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(S)$ denote the consecutive subsequence of $S$ with maximum sum. Then there are two cases.

Case 1. $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(S)$ is contained in either $S_1$ or $S_2$. In this case, $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(s)=$ $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}\left(S_1\right)$ or $\operatorname{MaxSub}(s)=\operatorname{Max} \operatorname{Sub}\left(S_2\right)$.
Case 2. MaxSub(S) $\cap S_1 \neq \emptyset$ and $\operatorname{MaxSub}(S) \cap S_2 \neq \emptyset$. In this case, $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(S) \cap S_1$ is the tail subsequence with maximum sum. That is, suppose $S_1=\left{a_1, a_2, \ldots, a_p\right}$. Then among subsequences $\left{a_p\right}$, $\left{a_{p-1}, a_p\right}, \ldots,\left{a_1, \ldots, a_p\right}, \operatorname{MaxSub}(S) \cap S_1$ is the one with maximum sum. Therefore, it can be found in $O(n)$ time. Similarly, $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(S) \cap S_2$ is the head subsequence with maximum sum, which can be computed in $O(n)$ time.

Suppose MaxSub(S) can be computed in $T(n)$ time. Summarized from the above two cases, we obtain
$$
T(n)=2 T(\lceil n / 2\rceil)+O(n) .
$$
Therefore, $T(n)=O(n \log n)$.
Next, we present another algorithm running in $O(n)$ time.
Let $S_j$ be the maximum sum of a consecutive subsequence ending at the $j$ th integer $a_j$. Then, we have
$$
\begin{aligned}
S_1 &=a_1 \
S_{j+1} &= \begin{cases}S_j+a_{j+1} & \text { if } S_j>0, \
a_{j+1} & \text { if } S_j \leq 0 .\end{cases}
\end{aligned}
$$
This recursive formula gives a linear time algorithm to compute $S_j$ for all $1 \leq$ $j \leq n$. From them, find the maximum one, which is the solution for the maximum consecutive subsequence sum problem.

Example 2.6.2 (Closest Pair of Points) Given $n$ points in the Euclidean plane, find a pair of points to minimize the distance between them.

计算机代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Dynamic Programming

Let us first study several examples and start from a simpler one.
Example 3.1.1 (Fibonacci Number) Fibonacci number $F_i$ for $i=0,1, \ldots$ is defined by
$$
F_0=0, F_1=1, \text { and } F_i=F_{i-1}+F_{i-2} .
$$
The computational process can be considered as a dynamic programming with self-reducibility structure as shown in Fig. 3.1.

Example $3.1 .2$ (Labeled Tree) Let $a_1, a_2, \ldots, a_n$ be a sequence of $n$ positive integers. A labeled tree for this sequence is a binary tree $T$ of $n$ leaves named $v_1, v_2, \ldots, v_n$ from left to right. We label $v_i$ by $a_i$ for all $i, 1 \leq i \leq n$. Let $D_i$ be the length of the path from $v_i$ to the root of $T$. The cost of $T$ is defined by
$$
\operatorname{cost}(T)=\sum_{i=1}^n a_i D_i .
$$
The problem is to construct a labeled tree $T$ to minimize the $\operatorname{cost} \operatorname{cost}(T)$ for a given sequence of positive integers $a_1, a_2, \ldots, a_n$.

Let $T(i, j)$ be the optimal labeled tree for subsequence $\left{a_i, a_{i+1}, \ldots, a_j\right}$ and $\operatorname{sum}(i, j)=a_i+a_{i+1}+\cdots+a_j$. Then
$$
\cos t(T(i, j))=\min _{i \leq k<j}{\operatorname{cost}(T(i, k))+\cos t(T(k+1, j))}+\operatorname{sum}(i, j)
$$
where
$$
\operatorname{sum}(i, j)= \begin{cases}a_i & \text { if } i=j \ a_i+\operatorname{sum}(i+1, j) & \text { if } i<j .\end{cases}
$$
As shown in Fig. 3.2, there are $1+2+\cdots+n=\frac{n(n+1)}{2}$ subproblems $T(i, j)$ in the table. From recursive formula, it can be seen that solution of each subproblem $T(i, j)$ can be computed in $O(n)$ time. Therefore, this dynamic programming runs totally in $O\left(n^3\right)$ time.

Actually, the running time of a dynamic programming is often estimated by the following formula:
running time $=$ (number of subproblems) $\times$ (computing time of recursion).

计算机代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|COMP567

组合优化代考

计算机代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|More Examples

让我们研究更多分治法和排序算法的例子。
示例 $2.6 .1$ (最大连续子序列和) 给定一个序列 $n$ 整数,找到具有最大和的连续子序列。
划分输入序列 $S$ 分成两个子序列 $S_1$ 和 $S_2$ 这样 $\left|S_1\right|=\lfloor n / 2\rfloor$ 和 $\left|S_2\right|=\lceil n / 2\rceil$. 让 $\mathrm{Max} \operatorname{Sub}(S)$ 表示的连续子序列 $S$ 与最大总和。然后有两种情况。
情况1。 $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(S)$ 包含在任 $S_1$ 或者 $S_2$. 在这种情况下, $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(s)=\operatorname{Max} \operatorname{Sub}\left(S_1\right)$ 或者 $\operatorname{MaxSub}(s)=\operatorname{Max} \operatorname{Sub}\left(S_2\right)$.
案例 2. $\operatorname{MaxSub}(\mathrm{S}) \cap S_1 \neq \emptyset$ 和 $\operatorname{MaxSub}(S) \cap S_2 \neq \emptyset$. 在这种情况下, $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(S) \cap S_1$ 是总和最大的尾子序列。也就是说,假设
$\backslash$ left 的分隔符缺失或无法识别 是总和最大的那个。因此,可以在 $O(n)$ 时间。相似地, $\operatorname{Max} \operatorname{Sub}(S) \cap S_2$ 是总和最大的头子序列,可以计算 为 $O(n)$ 时间。
假设 MaxSub(S) 可以计算为 $T(n)$ 时间。综合以上两种情况,我们得到
$$
T(n)=2 T(\lceil n / 2\rceil)+O(n) .
$$
所以, $T(n)=O(n \log n)$.
接下来,我们介绍另一种运行在 $O(n)$ 时间。
让 $S_j$ 是结束于的连续子序列的最大和 $j$ 第一个整数 $a_j$. 那么,我们有
$$
S_1=a_1 S_{j+1} \quad=\left{S_j+a_{j+1} \quad \text { if } S_j>0, a_{j+1} \quad \text { if } S_j \leq 0 .\right.
$$
这个递归公式给出了一个线性时间算法来计算 $S_j$ 对所有人 $1 \leq j \leq n$ 从中中找出最大的一个,即最大连续子序列和问题的解。
示例 $2.6$.2 (最接近的点对) 给定 $n$ 欧几里得平面中的点,找到一对点以最小化它们之间的距离。

计算机代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Dynamic Programming

让我们先研究几个例子,然后从一个更简单的例子开始。
示例 3.1.1 (斐波那契数) 斐波那契数 $F_i$ 为了 $i=0,1, \ldots$ 定义为
$$
F_0=0, F_1=1 \text {, and } F_i=F_{i-1}+F_{i-2} .
$$
计算过程可以被认为是一种具有自约化结构的动态规划,如图 $3.1$ 所示。
例子3.1.2 (标记树) 让 $a_1, a_2, \ldots, a_n$ 是一个序列 $n$ 正整数。该序列的标记树是二叉树 $T$ 的 $n$ 叶子命名 $v_1, v_2, \ldots, v_n$ 从左到右。我们标记 $v_i$ 经过 $a_i$ 对所有人 $i, 1 \leq i \leq n$. 让 $D_i$ 是路径的长度 $v_i$ 到根 $T$. 的代价 $T$ 定义为
$$
\operatorname{cost}(T)=\sum_{i=1}^n a_i D_i .
$$
问题是构建一个带标签的树 $T$ 尽量减少 $\operatorname{cost} \operatorname{cost}(T)$ 对于给定的正整数序列 $a_1, a_2, \ldots, a_n$.
让 $T(i, j)$ 成为子序列的最优标记树 $\backslash$ left 的分隔符缺失或无法识别 和 $\operatorname{sum}(i, j)=a_i+a_{i+1}+\cdots+a_j$. 然后
$$
\cos t(T(i, j))=\min _{i \leq k<j} \operatorname{cost}(T(i, k))+\cos t(T(k+1, j))+\operatorname{sum}(i, j)
$$
在哪里
$$
\operatorname{sum}(i, j)= \begin{cases}a_i \quad \text { if } i=j a_i+\operatorname{sum}(i+1, j) \quad \text { if } i<j .\end{cases}
$$
如图 3.2 所示,有 $1+2+\cdots+n=\frac{n(n+1)}{2}$ 子问题 $T(i, j)$ 在表中。从递归公式可以看出,每个子问题的解 $T(i, j)$ 可以计算在 $O(n)$ 时间。因此,这个动态规划 完全运行在 $O\left(n^3\right)$ 时间。
实际上,动态规划的运行时间通常由以下公式估算:
运行时间 $=($ 子问题的数量 $) \times($ 计算递归时间 $) 。$

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写