相信许多留学生对数学代考都不陌生,国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊,学生不需要到固定的教室学习,只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性,线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重,时刻名贵,既要学习知识,又要结束多种类型的课堂作业,physics作业代写,物理代写,论文写作等;网课考试很大程度增加了他们的负担。所以,您要是有这方面的困扰,不要犹疑,订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务,价格合理,给你前所未有的学习体会。

我们的数学代考服务适用于那些对课程结束没有掌握,或许没有满足的时刻结束网课的同学。高度匹配专业科目,按需结束您的网课考试、数学代写需求。担保买卖支持,100%退款保证,免费赠送Turnitin检测报告。myassignments-help的Math作业代写服务,是你留学路上忠实可靠的小帮手!


数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Numerical Results

We can solve IMCFP instances by simply formulating them as the Mixed-Integer Linear Program in Sect. $3.1$ and solving them using an off-the-shelf solver. By the polynomial number of constraints and variables of our formulation, we know that the decision version of IMCFP is in NP. Although the MCFP is polynomialtime solvable, our IMCFP formulation introduces the need of binary variables to ensure optimality among the different scenarios, meaning it is still an open question whether IMCFP is NP-complete or not. To solve all the following instances, we solved the IMCFP model with the MILP solver IBM CPLEX $12.6$ with default settings and a time limit of $1200 \mathrm{CPU}$ seconds on a personal computer (Intel Core i7-6820HQ $2.70 \mathrm{GHz}, 16$ GB DDR3 RAM). All graphs used in the following experiments are based on the topology of the Paris subway network, often restricted to the left bank. Therefore, each node represents a connection between one or more different metro lines, and each arc represents a section of a line. The network is strongly connected, meaning we can generate complete sets of demands $(|K|=(|V|-1)|V|)$. The demand value for each commodity $k \in K$ is an integer uniformly chosen in the interval $[1,10]$.

Firstly, to evaluate the prediction performance of the proposed formulations, we generated integer capacities for the MCFP in the interval $[1,15]$ and then calculated an optimal solution of MCFP for each scenario of demands, keeping the same capacities $C$ among them. It allows us to give the total configuration of loads $\ell_a^s$ and $K^s$ as input where an optimal solution with zero $\Delta$ value exists. This let us compare the computed capacities in $A \backslash A^{\prime}$, with those we chose to construct our instances of MCFP (the generated ones). Secondly, we generated $\ell_a^{\lrcorner}, K^s$, and $c_a$ according to a feasible flow solution (in terms of conservation and capacity constraints) which is not MCFP compliant (i.e., whose input data do not follow an optimal MCFP solution pattern). The second set of instances aims at observing how our model deals with data based on a wrong hypothesis (structure of an optimal solution of MCFP) and, hence, how the objective value is impacted. Moreover, we studied the impact of the quantity of known and unknown data by giving a fixed percentage of capacities for $\operatorname{MCFP}\left(\frac{\left|A^{\prime}\right|}{|A|} \times 100\right)$ as an input.

The resulting tables are organized as follows. The number of nodes $(|V|)$ and $\operatorname{arcs}(|A|)$ are reported in the caption of each table. The proportion of known capacities is specified in the first column “C(\%)”. The rest of the table is divided in 3 subsets of columns, 4 for each value of cardinality of $S$. The four columns report: (i) the amount of capacities “c(\%)” that has been successfully predicted (the percentage of successfully predicted capacities may be lower than the given ones due to the truncation process of “C(\%)|A’|”); (ii) the maximal absolute gap ( “Gap”) observed between the predicted capacities and the generated ones; (iii) the CPU time in seconds “T(s)” (we denote termination due to time limit by ${ }^*$ ); and (iv) objective value ” $\Delta “$.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Preliminaries

For concepts and notations not defined here we refer the reader to [3]. All graphs that we consider here are simple (i.e., without loops or multiple edges). Let $G=(V, E)$ be a graph. If $u, v \in V$ and $u v \notin E, u v$ is called a nonedge of $G$. We write $G-v$ for the subgraph obtained by deleting vertex $v$ and all the edges incident to $v$. Similarly, we write $G-e$ for the subgraph obtained by deleting edge $e$ without deleting its endpoints.

Given a subset $A \subseteq V, G[A]$ stands for the subgraph of $G$ induced by $A$, and $G \backslash A$ denotes the induced subgraph $G[V \backslash A]$.

For each vertex $v$ of $G, N_G(v)$ denotes the neighbourhood of $v$ in $G$ and $N_G[v]$ denotes closed neighbourhood $N_G(v) \cup{v}$.

A clique is a set of pairwise adjacent vertices. A vertex $v$ is simplicial if $N_G(v)$ is a clique. A stable set is a set of vertices no two of which are adjacent. The complete graph on $n$ vertices corresponds to a clique on $n$ vertices and is denoted by $K_n . n K_1$ stands for a stable set on $n$ vertices. $K_4-c$ stands for the graph obtained from $K_4$ by deleting exactly one edge.

Given a graph $H$, we say that $G$ contains no induced $H$ if $G$ contains no induced subgraph isomorphic to $H$. If $\mathcal{H}$ is a family of graphs, a graph $G$ is said to be $\mathcal{H}$-free if $G$ contains no induced subgraph isomorphic to some graph belonging to $\mathcal{H}$.

Let $\mathcal{G}$ be a class of graphs. A graph belonging to $\mathcal{G}$ is called a $\mathcal{G}$-graph. If $G \in \mathcal{G}$ implies that every induced subgraph of $G$ is a $\mathcal{G}$-graph, $\mathcal{G}$ is said to be hereditary. If $\mathcal{G}$ is a hereditary class, a graph $H$ is a minimal forbidden induced subgraph of $\mathcal{G}$, or more briefly, minimally non- $\mathcal{G}$, if $H$ does not belong to $\mathcal{G}$ but every proper induced subgraph of $H$ is a $\mathcal{G}$-graph.

We denote as usual by $C_n, n \geq 3$, the chordless cycle on $n$ vertices and by $P_n$ the chordless path or induced path on $n$ vertices. A graph is called chordal if it does not contain any chordless cycle of length at least four. A block graph is a chordal graph which is $\left{K_4-e\right}$-free.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|ORIE6334

合优化代考

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Numerical Results

我们可以通过将 IMCFP 实例简单地表述为第 1 节中的混合整数线性规划来求解它们。3.1并使用现成的求解器求解它们。通过我们公式的约束和变量的多项式数,我们知道 IMCFP 的决策版本是 NP。虽然 MCFP 是多项式时间可解的,但我们的 IMCFP 公式引入了二进制变量的需要,以确保不同场景之间的最优性,这意味着 IMCFP 是否是 NP 完全仍然是一个悬而未决的问题。为了求解以下所有实例,我们使用 MILP 求解器 IBM CPLEX 求解了 IMCFP 模型12.6使用默认设置和时间限制1200CP在个人计算机上的秒数(Intel Core i7-6820HQ2.70GH和,16国标 DDR3 内存)。以下实验中使用的所有图表均基于巴黎地铁网络的拓扑结构,通常仅限于左岸。因此,每个节点代表一条或多条不同地铁线路之间的连接,每条弧线代表一条线路的一段。网络是强连接的,意味着我们可以生成完整的需求集(|钾|=(|在|−1)|在|). 每种商品的需求值k∈钾是区间内均匀选择的整数[1,10].

首先,为了评估所提出公式的预测性能,我们在区间内为 MCFP 生成了整数容量[1,15]然后针对每个需求场景计算MCFP的最优解,保持相同的容量C其中。它允许我们给出负载的总配置ℓ一个秒和钾秒作为输入,其中最优解为零丁价值存在。这让我们比较计算的容量一个∖一个′,我们选择构建我们的 MCFP 实例(生成的实例)。其次,我们生成ℓ一个⌟,钾秒, 和C一个根据不符合 MCFP 的可行流解决方案(在保护和容量约束方面)(即,其输入数据不遵循最佳 MCFP 解决方案模式)。第二组实例旨在观察我们的模型如何基于错误假设(MCFP 最优解的结构)处理数据,以及因此如何影响目标值。此外,我们通过给定容量的固定百分比来研究已知和未知数据量的影响MCFP⁡(|一个′||一个|×100)作为输入。

结果表组织如下。节点数(|在|)和圆弧⁡(|一个|)在每个表的标题中报告。已知容量的比例在第一列“C(\%)”中指定。表的其余部分分为 3 个列子集,每个基数值 4 个小号. 四列报告:(i) 已成功预测的容量“c(\%)”的数量(由于“C(\%)”的截断过程,成功预测容量的百分比可能低于给定的容量|A’|”); (ii) 在预测容量和生成容量之间观察到的最大绝对差距(“差距”);(iii) 以秒为单位的 CPU 时间“T(s)”(我们表示由于时间限制而终止∗); (iv) 客观价值”丁“.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Preliminaries

对于此处未定义的概念和符号,我们建议读者参考 [3]。我们在这里考虑的所有图都是简单的(即没有环或多条边)。让G=(在,和)是一个图表。如果在,在∈在和在在∉和,在在称为的非边G. 我们写G−在对于删除顶点得到的子图在和所有边缘事件在. 同样,我们写G−和对于删除边得到的子图和而不删除其端点。

给定一个子集一个⊆在,G[一个]代表子图G由…介绍一个, 和G∖一个表示诱导子图G[在∖一个].

对于每个顶点在的G,否G(在)表示邻域在在G和否G[在]表示封闭的邻域否G(在)∪在.

团是一组成对相邻的顶点。一个顶点在是单纯的如果否G(在)是一个小集团。稳定集是没有两个相邻的顶点的集合。完整的图在n顶点对应于一个团n顶点并表示为钾n.n钾1代表一个稳定的集合n顶点。钾4−C代表从中获得的图形钾4通过恰好删除一条边。

给定一个图H, 我们说G不含诱导H如果G不包含同构于H. 如果H是一个图族,一个图G据说是H-免费如果G不包含与属于某个图的同构的诱导子图H.

让G是一类图。一个图属于G被称为G-图形。如果G∈G意味着每个导出的子图G是一个G-图形,G据说是遗传的。如果G是一个遗传类,一个图H是的最小禁止诱导子图G,或者更简单地说,最低限度地非G, 如果H不属于G但是每个适当的诱导子图H是一个G-图形。

我们像往常一样表示Cn,n≥3, 上的无弦循环n顶点和Pn上的无弦路径或感应路径n顶点。如果一个图不包含任何长度至少为四的无弦循环,则该图称为弦图。块图是一个弦图,它是\左{K_4-e\右}\左{K_4-e\右}-自由的。

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考

myassignments-help数学代考价格说明

1、客户需提供物理代考的网址,相关账户,以及课程名称,Textbook等相关资料~客服会根据作业数量和持续时间给您定价~使收费透明,让您清楚的知道您的钱花在什么地方。

2、数学代写一般每篇报价约为600—1000rmb,费用根据持续时间、周作业量、成绩要求有所浮动(持续时间越长约便宜、周作业量越多约贵、成绩要求越高越贵),报价后价格觉得合适,可以先付一周的款,我们帮你试做,满意后再继续,遇到Fail全额退款。

3、myassignments-help公司所有MATH作业代写服务支持付半款,全款,周付款,周付款一方面方便大家查阅自己的分数,一方面也方便大家资金周转,注意:每周固定周一时先预付下周的定金,不付定金不予继续做。物理代写一次性付清打9.5折。

Math作业代写、数学代写常见问题

留学生代写覆盖学科?

代写学科覆盖Math数学,经济代写,金融,计算机,生物信息,统计Statistics,Financial Engineering,Mathematical Finance,Quantitative Finance,Management Information Systems,Business Analytics,Data Science等。代写编程语言包括Python代写、Physics作业代写、物理代写、R语言代写、R代写、Matlab代写、C++代做、Java代做等。

数学作业代写会暴露客户的私密信息吗?

我们myassignments-help为了客户的信息泄露,采用的软件都是专业的防追踪的软件,保证安全隐私,绝对保密。您在我们平台订购的任何网课服务以及相关收费标准,都是公开透明,不存在任何针对性收费及差异化服务,我们随时欢迎选购的留学生朋友监督我们的服务,提出Math作业代写、数学代写修改建议。我们保障每一位客户的隐私安全。

留学生代写提供什么服务?

我们提供英语国家如美国、加拿大、英国、澳洲、新西兰、新加坡等华人留学生论文作业代写、物理代写、essay润色精修、课业辅导及网课代修代写、Quiz,Exam协助、期刊论文发表等学术服务,myassignments-help拥有的专业Math作业代写写手皆是精英学识修为精湛;实战经验丰富的学哥学姐!为你解决一切学术烦恼!

物理代考靠谱吗?

靠谱的数学代考听起来简单,但实际上不好甄别。我们能做到的靠谱,是把客户的网课当成自己的网课;把客户的作业当成自己的作业;并将这样的理念传达到全职写手和freelancer的日常培养中,坚决辞退糊弄、不守时、抄袭的写手!这就是我们要做的靠谱!

数学代考下单流程

提早与客服交流,处理你心中的顾虑。操作下单,上传你的数学代考/论文代写要求。专家结束论文,准时交给,在此过程中可与专家随时交流。后续互动批改

付款操作:我们数学代考服务正常多种支付方法,包含paypal,visa,mastercard,支付宝,union pay。下单后与专家直接互动。

售后服务:论文结束后保证完美经过turnitin查看,在线客服全天候在线为您服务。如果你觉得有需求批改的当地能够免费批改,直至您对论文满意为止。如果上交给教师后有需求批改的当地,只需求告诉您的批改要求或教师的comments,专家会据此批改。

保密服务:不需求提供真实的数学代考名字和电话号码,请提供其他牢靠的联系方法。我们有自己的工作准则,不会泄露您的个人信息。

myassignments-help擅长领域包含但不是全部:

myassignments-help服务请添加我们官网的客服或者微信/QQ,我们的服务覆盖:Assignment代写、Business商科代写、CS代考、Economics经济学代写、Essay代写、Finance金融代写、Math数学代写、report代写、R语言代考、Statistics统计学代写、物理代考、作业代写、加拿大代考、加拿大统计代写、北美代写、北美作业代写、北美统计代考、商科Essay代写、商科代考、数学代考、数学代写、数学作业代写、physics作业代写、物理代写、数据分析代写、新西兰代写、澳洲Essay代写、澳洲代写、澳洲作业代写、澳洲统计代写、澳洲金融代写、留学生课业指导、经济代写、统计代写、统计作业代写、美国Essay代写、美国代考、美国数学代写、美国统计代写、英国Essay代写、英国代考、英国作业代写、英国数学代写、英国统计代写、英国金融代写、论文代写、金融代考、金融作业代写。