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基础编程Fundamental of Programming涉及的任务包括：分析、生成算法、剖析算法的准确性和资源消耗，以及算法的实现（通常用选定的编程语言，通常称为编码）。程序的源代码是用程序员可以理解的一种或多种语言编写的，而不是由中央处理单元直接执行的机器代码。编程的目的是找到一个指令序列，在计算机上自动执行一项任务（可以像操作系统一样复杂），通常是为了解决一个特定的问题。因此，熟练的编程通常需要几个不同学科的专业知识，包括应用领域的知识、专门的算法和形式逻辑。
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计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Rampant Mutation
Rampant mutation represents a burst of mutation that occurs on certain generations as a means of increasing the potential for greater diversity. To this end, let it $M(\cdot)$ denote the rampant mutation operation that accepts two parameters $(a, b)$ to configure the mutation behaviour, where $a$ is an integer generation and $b$ is a mutation multiplier. Thus, $M(a, b)$ is interpreted as “Every $a$-th generation, perform mutation $b$ times instead of once”. Assuming a parameterization of $M(1,5)$ would therefore result in $\times 5$ the base level of mutation at every generation.
Relative to prior work, Cobb defined a ‘hypermutation’ operator as the application of different levels of mutation during evolution in proportion to fitness, i.e. decreases in fitness trigger hypermutation [4]. Conversely, Grefenstette replaced a percentage of the population at each generation with randomly generated individuals or random immigrants [7]. Ghosh et al. gave more reproductive rights to agents in a certain age range [6]. The prior works therefore established that ‘diversity maintenance’ (care of rates of variation) could be useful under dynamic environments, albeit with a much simpler genotype and a fixed length representation. In this work, we are interested in knowing whether the combination of higher-levels of variation in programs (care of rampant mutation) adversely or positively impact on the ability of TPG to construct useful graphs. In applying the variation throughout evolution we recognize that waiting until fitness stagnates before attempting to introduce diversity may be too late to correct for a loss in diversity [3]. We also note that, unlike the earlier studies, TPG is explicitly modular. Hence mutation when applied is specific to an affected learner (aka module), where a candidate solution must consist of a minimum of two learners (but in practice might comprise from thousands).
Multiple ‘rampant’ forms of mutation occur in biological organisms. For example, the immune system deploys targeted mutations to the immunoglobulin genes in a process referred to as somatic hypermutation [25]. The underlying objective is to respond to threats experienced by an individual, i.e. an adaptive mechanism for programming/targeting mutation during the lifetime of the individual. A second example is the case of stress-induced mutations in microbes. These are interesting because they occur when a microbe is poorly adapted to its environment [1].
计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Multi-actions
A canonical TPG learner, $L(i)$, is defined by the tuple $\langle p(i), a(i)\rangle$ or program, $p$, (bidding behaviour) and scalar action, $a$, (Sect. 1.2.1), thus limiting the tasks to which TPG could be applied to as those with discrete actions alone. In order to provide support for multiple real-valued actions per learner, we introduce a new representation $\left\langle p_B(i), p_A(i), a(i)\right\rangle$ in which $p_B(i)$ is the bid program (operation unchanged), $p_A(i)$ is the atomic action program, and $a(i)$ is the pointer to a team. Naturally, at any point in time, the learner has enabled either $p_A(i)$ or $a(i)$, never both.
The purpose of the bidding program, $p_B(i)$, is unchanged relative to that of canonical TPG (Sect. 1.2.2). If the learner’s action is a Team reference ( $a(i)$ enabled), then graph traversal follows the same process as outlined above (Sect. 1.2.3). Conversely, if the learner’s action program is enabled, then $p_A(i)$ is executed (relative to the same environmental state, $\mathbf{s}_t$ ). In order to efficiently support multiple actions per state we assume a linear GP representation [2]. Post execution, the action programs registers represent a vector of actions. Thus, as long as the number of registers per action program MaxActReg is at least as many as required by the task, then the numerical value in register $\mathrm{R}[i]$ is the value for atomic action $i$ of the task under state $\mathbf{s}_t$.
As each learner consists of two programs, credit assignment is potentially more complex. A hierarchical process is therefore assumed in which action program mutation is conditional on the corresponding bidding program having been first mutated.
Relative to previous work, an example of real-valued TPG has been previously proposed by Kelly et al. [13] and benchmarked on single output time series prediction tasks. Conversely, in this work multiple actions are always necessary. Note that for the ViZDoom task discrete actions will be assumed in which case all action program registers greater than zero imply an action is enabled, otherwise an action is not enabled at that state. A future benchmarking study will consider the case of realvalued multi-actions per state.
基础编程代写
计算机代写基础编程代写 Fundamental of Programming代考|Rampant Mutation
猖㺅的突变代表了某些世代发生的突变爆发, 作为增加更大多样性潜力的一种手段。为 此, 让 $M(\cdot)$ 表示接受两个参数的猖獗变异操作 $(a, b)$ 配置突变行为, 其中 $a$ 是一个整数 代并且 $b$ 是突变乘数。因此, $M(a, b)$ 被解释为 “每个 $a$-th代, 进行变异 $b$ 次而不是一 次”。假设参数化 $M(1,5)$ 因此会导致 $\times 5$ 每一代突变的基础水平。
相对于之前的工作，Cobb 将“超变”算子定义为在进化过程中应用与适应度成比例的不同水平的突变，即适应度降低触发超变 [4]。相反，Grefenstette 用随机生成的个体或随机移民替换了每一代人口的一定百分比 [7]。戈什等人。在一定年龄范围内给予代理人更多的生殖权利[6]。因此，先前的工作确立了“多样性维护”（关注变异率）在动态环境下可能有用，尽管具有更简单的基因型和固定长度的表示。在这项工作中，我们有兴趣了解程序中更高级别的变化组合（注意猖獗的突变）是否对 TPG 构建有用图表的能力产生不利或积极影响。在整个进化过程中应用变异时，我们认识到，等到适应性停滞后再尝试引入多样性可能为时已晚，无法纠正多样性的损失 [3]。我们还注意到，与早期研究不同，TPG 是明确模块化的。因此，突变在应用时特定于受影响的学习者（又名模块），其中候选解决方案必须至少包含两个学习者（但实际上可能包含数千个）。在整个进化过程中应用变异时，我们认识到，等到适应性停滞后再尝试引入多样性可能为时已晚，无法纠正多样性的损失 [3]。我们还注意到，与早期研究不同，TPG 是明确模块化的。因此，突变在应用时特定于受影响的学习者（又名模块），其中候选解决方案必须至少包含两个学习者（但实际上可能包含数千个）。在整个进化过程中应用变异时，我们认识到，等到适应性停滞后再尝试引入多样性可能为时已晚，无法纠正多样性的损失 [3]。我们还注意到，与早期研究不同，TPG 是明确模块化的。因此，突变在应用时特定于受影响的学习者（又名模块），其中候选解决方案必须至少包含两个学习者（但实际上可能包含数千个）。
多种“猖獗”的突变形式发生在生物有机体中。例如，免疫系统在称为体细胞超变的过程中对免疫球蛋白基因进行靶向突变 [25]。基本目标是响应个人所经历的威胁，即在个人的生命周期中用于编程/目标突变的自适应机制。第二个例子是应激诱导的微生物突变。这些很有趣，因为它们会在微生物不适应其环境时发生 [1]。
计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Multi-actions
一个规范的TPG学习者, $L(i)$, 由元组定义 $\langle p(i), a(i)\rangle$ 或程序, $p$, (出价行为) 和标量动作, $a$ , (第 1.2.1 节), 从而将 TPG 可以应用于的任务限制为仅具有离散动作的任务。为了支持每个 学习者的多个实值动作, 我们引入了一种新的表示 $\left\langle p_B(i), p_A(i), a(i)\right\rangle$ 其中 $p_B(i)$ 是投标程序 (操作不变) , $p_A(i)$ 是原子动作程序, 并且 $a(i)$ 是指向团队的指针。自然地, 在任何时间点, 学习者都启用了 $p_A(i)$ 或者 $a(i)$, 从来没有。
招标计划的目的, $p_B(i)$, 相对于规范的 TPG (第 1.2.2 节) 没有变化。如果学习者的行动是团队 的行动程序, 则 $p_A(i)$ 被执行 (相对于相同的环境状态, $\mathbf{s}_t$ ). 为了有效地支持每个状态的多个动 作, 我们假设一个线性 GP 表示 [2]。执行后, 动作程序寄存器代表一个动作向量。因此, 只要每 个动作程序 MaxActReg 的歌存器数量至少与任务所需的一样多, 那么坷存器中的数值 $\mathrm{R}[i]$ 是原 子操作的值 $i$ 状态下的任务 $\mathbf{s}_t$.
由于每个学习者都包含两个程序, 因此学分分配可能会更加复杂。因此假设了一个分层过程, 其 中动作程序的变化以相应的出价程序首先发生变化为条件。
相对于之前的工作, Kelly 等人之前已经提出了一个实值 TPG 的例子。[13] 并以单输出时间序列 预测任务为基准。相反, 在这项工作中, 多项行动总是必要的。请注意, 对于 ViZDoom 任务, 将假定离散动作, 在这种情况下, 所有大于零的动作程序㴦存器都意味看启用了一个动作, 否则 在该状态下末启用一个动作。末来的基准研究将考虑每个状态的实值多动作的情况。
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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。