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数学代考|计算复杂性理论代写computational complexity theory代考|ALife and Computing
Creating life-like forms through computation is central to Artificial Life. Is it possible to create life through computation? The capabilities and limitations of computation constrain the types of artificial life that can be created. The history of ALife has close ties with important events in the history of computation.
Alan Turing [65] investigated the limitations of computation by developing an abstract and idealized computer, called a Universal Turing Machine (UTM). A UTM has an infinite tape (memory) and is therefore an idealization of any actual computer that may be realized. A UTM is capable of computing anything that is computable, that is, anything that can be derived via a logical, deductive series of statements. Are the algorithms used in today’s computers, and in ALife calculations and agent-based models in particular, as powerful as universal computers?
Any system that can effectively simulate a small set of logical operations (such as AND and NOT) can effectively produce any possible computation. Simple rule systems in cellular automata were shown to be equivalent to universal computers $[67,72]$, and in principal able to compute anything that is computable – perhaps, even life!
Some have argued that life, in particular human consciousness, is not the result of a logical-deductive or algorithmic process and therefore not computable by a Universal Turing Machine. This problem is more generally referred to as the mind-body problem [48]. Dreyfus [20] argues against the assumption often made in the field of artificial intelligence that human minds function like general purpose symbol manipulation machines. Penrose [56] argues that the rational processes of the human mind transcend formal logic systems. In a somewhat different view, biological naturalism contends [63] that human behavior might be able to be simulated, but human consciousness is outside the bounds of computation.
Such philosophical debates are as relevant to agentbased modeling as they are to artificial intelligence, for they are the basis of answering the question of what kind of systems and processes agent-based models will ultimately be able, or unable, to simulate.
数学代考|计算复杂性理论代写computational complexity theory代考|Artificial Life Algorithms
ALife use several biologically-inspired computational algorithms [53]. Bioinspired algorithms include those based on Darwinian evolution, such as evolutionary algorithms,
those based on neural structures, such as neural networks, and those based on decentralized decision making behaviors observed in nature. These algorithms are commonly used to model adaptation and learning in agent-based modeling or to optimize the behaviors of whole systems.
Evolutionary Computing Evolutionary computing includes a family of related algorithms and programming solution techniques inspired by evolutionary processes, especially the genetic processes of DNA replication and cell division [21]. These techniques are known as evolutionary algorithms and include the following [7]:
- Genetic algorithms $[34,35,36,38,51]$
- Evolution strategies [60]
- Learning classifier systems [38]
- Genetic programming [40]
- Evolutionary programming [28]
Genetic algorithms (GA) model the dynamic processes by which populations of individuals evolve to improved levels of fitness for their particular environment over repeated generations. GAs illustrate how evolutionary algorithms process a population and apply the genetic operations of mutation and crossover (see Fig. 5). Each behavior is represented as a chromosome consisting of a series of symbols, for example, as a series of 0 s and 1 s. The encoding process establishing correspondence between behaviors and their chromosomal representations is part of the modeling process.
The general steps in a genetic algorithm are as follows:
- Initialization: Generate an initial population of individuals. The individuals are unique and include specific encoding of attributes in chromosomes that represents the characteristics of the individuals.
- Evaluation: Calculate the fitness of all individuals according to a specified fitness function.
- Checking: If any of the individuals has achieved an acceptable level of fitness, stop, the problem is solved. Otherwise, continue with selection.
- Selection: Select the best pair of individuals in the population for reproduction according to their high fitness levels.
- Crossover: Combine the chromosomes for the two best individuals through a crossover operation and produce a pair of offspring.
- Mutation: Randomly mutate the chromosomes for the offspring.
- Replacement: Replace the least fit individuals in the population with the offspring.
- Continue at Step 2
数学代考|计算复杂性理论代写computational complexity theory代考|Biologically Inspired Computing
Biologically Inspired Computing Artificial neural networks (ANN) are another type of commonly used biologically inspired algorithm [50]. An artificial neural network uses mathematical models based on the structures observed in neural systems. An artificial neuron contains a stimulus-response model of neuron activation based on thresholds of stimulation. In modeling terms, neural networks are equivalent to nonlinear, statistical data modeling techniques. Artificial neural networks can be used to model complex relationships between inputs and outputs and to find patterns in data that are dynamically changing. An ANN is adaptive in that changes in its structure are based on external or internal information that flows through the network. The adaptive capability makes ANN an important technique in agent-based models.
Swarm intelligence refers to problem solving techniques, usually applied to solving optimization problems that are based on decentralized problem solving strategies that have been observed in nature. These include:
- Ant colony optimization [19].
- Particle swarm optimization [16].
Swarm intelligence algorithms simulate the movement and interactions of large numbers of ants or particles over a search space. In terms of agent-based modeling, the ants or particles are the agents, and the search space is the environment. Agents have position and state as attributes. In the case of particle swarm optimization, agents also have velocity.
Ant colony optimization (ACO) mimics techniques that ants use to forage and find food efficiently $[13,24]$. The general idea of ant colony optimization algorithms is as follows:
- In a typical ant colony, ants search randomly until one of them finds food.
- Then they return to their colony and lay down a chemical pheromone trail along the way.
- When other ants find such a pheromone trail, they are more likely to follow the trail rather than to continue to search randomly.
- As other ants find the same food source, they return to the nest, reinforcing the original pheromone trail as they return.
计算复杂性理论代写
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通过计算创造类似生命的形式是人工生命的核心。是否有可能通过计算创造生命？计算的能力和局限性限制了可以创造的人造生命的类型。ALife 的历史与计算史上的重要事件有着密切的联系。
Alan Turing [65] 通过开发一种称为通用图灵机 (UTM) 的抽象和理想化计算机来研究计算的局限性。UTM 具有无限的磁带（内存），因此是可以实现的任何实际计算机的理想化。UTM 能够计算任何可计算的东西，也就是说，任何可以通过逻辑、演绎的语句系列推导出的东西。当今计算机中使用的算法，特别是在 ALife 计算和基于代理的模型中使用的算法，是否与通用计算机一样强大？
任何可以有效模拟一小组逻辑运算（例如 AND 和 NOT）的系统都可以有效地产生任何可能的计算。元胞自动机中的简单规则系统被证明等同于通用计算机[67,72]，并且原则上能够计算任何可计算的东西——也许，甚至是生命！
一些人认为，生命，尤其是人类意识，不是逻辑演绎或算法过程的结果，因此无法由通用图灵机计算。这个问题通常被称为身心问题[48]。Dreyfus [20] 反对人工智能领域经常做出的假设，即人类思维的功能类似于通用符号操作机器。Penrose [56] 认为，人类思维的理性过程超越了形式逻辑系统。在另一种观点中，生物自然主义认为 [63] 人类行为可能可以被模拟，但人类意识超出了计算的范围。
这种哲学辩论与基于代理的建模和与人工智能一样相关，因为它们是回答基于代理的模型最终能够或无法模拟什么样的系统和流程的问题的基础。
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ALife 使用几种受生物启发的计算算法 [53]。仿生算法包括那些基于达尔文进化论的算法，例如进化算法，
那些基于神经结构的算法，例如神经网络，以及基于自然界观察到的分散决策行为的算法。这些算法通常用于在基于代理的建模中对适应和学习进行建模或优化整个系统的行为。
进化计算进化计算包括一系列受进化过程启发的相关算法和编程解决方案技术，特别是DNA复制和细胞分裂的遗传过程[21]。这些技术被称为进化算法，包括以下 [7]：
- 遗传算法[34,35,36,38,51]
- 进化策略 [60]
- 学习分类系统 [38]
- 遗传编程 [40]
- 进化编程 [28]
遗传算法 (GA) 对个体种群在重复世代中进化到提高其特定环境的适应度水平的动态过程进行建模。GA 说明了进化算法如何处理种群并应用变异和交叉的遗传操作（见图 5）。每个行为都表示为由一系列符号组成的染色体，例如一系列 0 和 1。在行为与其染色体表示之间建立对应关系的编码过程是建模过程的一部分。
遗传算法的一般步骤如下：
- 初始化：生成初始个体群体。个体是独一无二的，并且包括代表个体特征的染色体中属性的特定编码。
- 评估：根据指定的适应度函数计算所有个体的适应度。
- 检查：如果任何人的健康水平达到了可接受的水平，停下来，问题就解决了。否则，继续选择。
- 选择：根据他们的高适应度水平选择种群中最好的一对个体进行繁殖。
- 交叉：通过交叉操作将两个最佳个体的染色体组合并产生一对后代。
- 突变：随机突变后代的染色体。
- 替换：用后代替换种群中最不适合的个体。
- 继续第 2 步
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仿生计算人工神经网络（ANN）是另一种常用的仿生算法[50]。人工神经网络使用基于神经系统中观察到的结构的数学模型。人工神经元包含基于刺激阈值的神经元激活的刺激反应模型。在建模方面，神经网络相当于非线性的统计数据建模技术。人工神经网络可用于模拟输入和输出之间的复杂关系，并在动态变化的数据中找到模式。ANN 是自适应的，因为其结构的变化基于流经网络的外部或内部信息。自适应能力使 ANN 成为基于代理的模型中的一项重要技术。
群体智能是指解决问题的技术，通常应用于解决基于自然界观察到的分散问题解决策略的优化问题。这些包括：
- 蚁群优化[19]。
- 粒子群优化[16]。
群体智能算法模拟大量蚂蚁或粒子在搜索空间中的运动和相互作用。在基于代理的建模方面，蚂蚁或粒子是代理，搜索空间是环境。代理具有位置和状态作为属性。在粒子群优化的情况下，代理也有速度。
蚁群优化 (ACO) 模仿蚂蚁用于有效觅食和寻找食物的技术[13,24]. 蚁群优化算法的总体思路如下：
- 在典型的蚁群中，蚂蚁随机搜索，直到其中一只找到食物。
- 然后他们回到他们的殖民地并沿途铺设化学信息素踪迹。
- 当其他蚂蚁发现这样的信息素踪迹时，它们更有可能跟随踪迹而不是继续随机搜索。
- 当其他蚂蚁找到相同的食物来源时，它们会返回巢穴，在它们返回时加强原始的信息素踪迹。
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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。
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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。
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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。