程序代写 CS代考

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代写 C data structure algorithm Scheme math matlab graph theory ENGR30003: Numerical Programming for Engineers Semester 2, 2019 / Assignment 2

ENGR30003: Numerical Programming for Engineers Semester 2, 2019 / Assignment 2 Marks : This assignment is worth 35% of the overall assessment for this course. Due Date : Monday, 21st October 2019, 5:00pm, via dimefox submission. You will lose penalty marks at the rate of 10% per day or part day late, and the assignment

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代写 形成24小时内每个飞机执飞的航班串,相邻两个航班间要满足最小过站时间的要求,优化目标是所有飞机执飞的航班收益系数(航线价值系数*时刻价值系数)总和最大,同时把每个飞机的总执飞时间算出来。

形成24小时内每个飞机执飞的航班串,相邻两个航班间要满足最小过站时间的要求,优化目标是所有飞机执飞的航班收益系数(航线价值系数*时刻价值系数)总和最大,同时把每个飞机的总执飞时间算出来。 下面是一个小的数据例子,需要其他类似算例也可以求解,其中时间类的值abcd四位数字,前两位代表小时,后两位代表分钟。 希望用遗传算法或蚁群算法等智能优化算法,要求代码可读性强。 飞机 飞机编号 停留的基地机场 1 3 2 3 3 1 4 1 机场间的调度时间 机场序号 机场序号 飞行时间 1 2 0230 1 3 0150 2 3 0220 机场最小过站时间 机场序号 最小过站时间 1 0130 2 0100 3 0120 航线 航线编号 起飞机场 到达机场 飞行时间 航线价值系数 1 1 2 0230 0.7 2 1 3 0150 0.6 3 2 3

代写 形成24小时内每个飞机执飞的航班串,相邻两个航班间要满足最小过站时间的要求,优化目标是所有飞机执飞的航班收益系数(航线价值系数*时刻价值系数)总和最大,同时把每个飞机的总执飞时间算出来。 Read More »

代写 Scheme html Java javascript socket react Lab #3 – WebSockets with Socket.IO Learning objectives

Lab #3 – WebSockets with Socket.IO Learning objectives • Create a real-time web application with Socket.io • Use WebSockets to co-ordinate interaction between different users Requirements We will create a real-time web application that allows teachers to create timed questions, send those questions to students who must answer them in time, collect and display the

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代写 algorithm matlab parallel software ELEC4123: Electrical Design Proficiency

ELEC4123: Electrical Design Proficiency Topic 3: Control Systems Preliminary Notes The Control Systems Design topic in this subject is spread over 3 weeks, with 2 lab sessions in Week 6 and week 7 and 1 lab session in Weeks 8. The topic might have 5 to 6 design tasks. Unlike previous topics, you need to

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代写 Title​: Weather App

Title​: Weather App Features/constructs needed to be used: ● ViewModel w/ LiveData ● Fragments/Animations ● Threading (AsyncTask, Service, WorkManager, AlarmManager, DownloadManager…) ● Persistent storage via files or SharedPreferences ● Location awareness ● Internet connectivity Overview​: A simple weather app that provides live weather data and forecasts for the upcoming week. The app will determine user’s

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代写 影响力最大化问题可以定义为:给定一个社会网络、一个扩散模型和一个数值k,任务就是如何在社会网络上获取一个规模为k的节点集合,使得这个节点集合可以达到影响力最大化的效果。

影响力最大化问题可以定义为:给定一个社会网络、一个扩散模型和一个数值k,任务就是如何在社会网络上获取一个规模为k的节点集合,使得这个节点集合可以达到影响力最大化的效果。 独立级联模型的算法描述如下: 1.初始的激活状态节点集合A。 2.在t时刻,新近被激活的节点u对它的邻接节点v产生影响,成功的概率为 EMBED Equation.DSMT4 。若v有多个邻居节点都是新近被激活的节点,那么这些节点将以任意顺序尝试激活节点v。 3.如果节点v被激活成功,那么在t+1时刻,节点v转为激活状态,将尝试激活其非激活状态的邻居节点;否则,节点v在t+1时刻状态不发生变化。 4.该过程不断进行重复,直到网络中不存在有影响力的活跃节点时,传播过程结束。 EMBED Visio.Drawing.11 时刻1:初始时,3,4,8为激活状态,其他为未激活状态。每个激活状态节点都会以一定概率去激活自己周围的非激活状态。 EMBED Visio.Drawing.11 时刻2:节点5和7在时刻1被激活,在时刻2变成了激活状态。节点5和7在时刻2以一定概率去激活各自未激活状态的邻居。在时刻2,节点3,4,8已不是新近被激活状态,它们不能再去激活其他节点。 注:每个节点在某个时刻t被激活之后,会在t+1时刻成为激活状态,它只能在t+1这一个时刻有机会去激活其周围邻居节点,之后的时刻将不再激活其他节点。 EMBED Visio.Drawing.11 时刻3:节点2在时刻2被激活,在时刻3变成了激活状态,它将会在该时刻去激活其周围的邻居节点。 贪心选择策略: 输入:社会网络结构、信息扩散模型和k 输出:拥有最大影响力的节点集合 初始化: EMBED Equation.DSMT4 ; For EMBED Equation.DSMT4 do 选择出 EMBED Equation.DSMT4 EMBED Equation.DSMT4 End For 输出S End

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