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机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。
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CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Introduction of Traffific Engineering
Traffic Engineering (TE) is used to improve the overall Quality of Service (QoS) of the network. For a set of network flows ${ }^1$ with source and destination nodes, TE selects one or multiple paths to forward each flow for a specific objective (e.g., minimizing the maximum link utilization in the network) (Trimponias et al. 2019).
Classic TE solutions include Shortest Path First (SPF) (Open shortest path first 2019), which routes all flows through their shortest paths, and Equal-Cost Multipath Routing (ECMP), which evenly splits the volume of flows among multiple paths. These solutions are static and do not consider traffic pattern because routing rules are fixedly deployed regardless of traffic distribution in the network, and thus their performance is not optimal.
Designing an optimal TE solution based on the traffic distribution information is non-trivial (Trimponias et al. 2019). Existing solutions usually formulate the network as a static optimization problem using complicated analysis of the network traffic and solve the optimization problem with a specific objective to obtain the flow routing. However, these solutions have two major disadvantages. First, thoroughly and accurately understanding network traffic is very hard since network traffic can change dynamically. A traffic pattern-centric formulation can hardly cover all kinds of scenarios since different scenarios usually exhibit different traffic patterns. Second, the formulated optimization problems are usually NP-hard and thus hard to solve for obtaining optimal result (Karakus and Durresi 2017; Low and Lapsley 1999; Trimponias et al. 2019).
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Machine Learning-Based Solutions
Emerging Machine Learning (ML) techniques provide new opportunities to design good TE solutions. ML-based TE solutions analyze the network traffic and generate network policies without human experience. The ML-based TE solutions can be generally classified into three categories: supervised learning-based solutions, unsupervised learning-based solutions, and RL-based solutions. Supervised learning-based solutions mainly use various Deep Neural Networks (DNNs) to analyze network traffic. In this category, a certain neural network is designed and trained with a large amount of labeled network data to accurately extract required features (Huang et al. 2014; Kato et al. 2017; Parsaei et al. 2017). Unsupervised learning-based solutions employ unsupervised learning algorithms to analyze network traffic and extract traffic feature (Liu et al. 2007; Parsaei et al. 2017; Yan and Liu 2014). These first two categories can solve the first problem of TE as mentioned above by fetching the characteristics from the traffic. However, for the second problem, they still need manually designed heuristic algorithms to efficiently solve the formulated NP-hard problem. Besides, these two categories both have their own limitations. It is hard for supervised learning-based solutions to acquit a large amount of labeled data, and it is widely acknowledged that the accuracy of the feature extraction is limited for unsupervised learning-based solutions.
RL-based solutions can overcome the aforementioned disadvantages of supervised learning and unsupervised learning-based solutions (Mnih et al. 2015; Silver et al. 2016). In RL, an agent interacts with the network environment and takes the traffic distribution as the input to directly generate routing policies as the output (Boyan and Littman 1994; Lin et al. 2016). In this way, RL-based solutions can integrate traffic feature analyzing and routing policy generation into one procedure. However, RL usually uses a value table to establish the mapping between inputs and outputs and cannot handle large input and output space. To address this problem, DRL is proposed. DRL employs Deep Neural Networks (DNNs) in the agent to analyze the input data and trains the neural networks through the interaction between the agent and the network (Penghao et al. 2019; Xu et al. 2018; Yao et al. 2018). By taking advantage of the self-evolution ability of RL and high-dimensional data processing ability of the DNN, DRL shows great potential in generating control actions in networks.
Several recent works propose to use DRL for TE. For example, Yao et al. (2018) propose an SDN-based architecture named NetAI and use a simple example to illustrate the effectiveness of DRL for TE. TIDE (Penghao et al. 2019) uses DRL to automatically adjust the routing paths for networks, and DRL-TE (Xu et al. 2018) uses DRL to adaptively control the splitting ratio of each flow demand on candidate paths. All these works show advantages of DRL for TE in certain network scenarios.
机器学习代写
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Introduction of Traffific Engineering
流量工程 (TE) 用于提高网络的整体服务质量 (QoS)。对于一组网络流1通过源节点和目标节点，TE 选择一条或多条路径来转发每个流以实现特定目标（例如，最小化网络中的最大链路利用率）（Trimponias 等人，2019 年）。
经典的 TE 解决方案包括最短路径优先 (SPF)（开放最短路径优先 2019），它通过最短路径路由所有流，以及等价多路径路由 (ECMP)，它在多条路径之间平均分配流量。这些解决方案是静态的，不考虑流量模式，因为路由规则是固定部署的，与网络中的流量分布无关，因此它们的性能不是最优的。
根据流量分布信息设计最佳 TE 解决方案并非易事（Trimponias et al. 2019）。现有的解决方案通常通过对网络流量的复杂分析将网络表述为静态优化问题，并以特定目标解决优化问题以获得流路由。然而，这些解决方案有两个主要缺点。首先，由于网络流量可以动态变化，因此很难彻底准确地了解网络流量。以流量模式为中心的公式很难涵盖所有类型的场景，因为不同的场景通常表现出不同的流量模式。其次，制定的优化问题通常是 NP-hard，因此难以解决以获得最佳结果（Karakus 和 Durresi 2017；Low 和 Lapsley 1999；Trimponias 等人 2019）。
CS代写|机器学习代写Machine Learning代考|Machine Learning-Based Solutions
新兴的机器学习 (ML) 技术为设计良好的 TE 解决方案提供了新的机会。基于 ML 的 TE 解决方案无需人工经验即可分析网络流量并生成网络策略。基于 ML 的 TE 解决方案通常可分为三类：基于监督学习的解决方案、基于无监督学习的解决方案和基于 RL 的解决方案。基于监督学习的解决方案主要使用各种深度神经网络 (DNN) 来分析网络流量。在这一类别中，设计并使用大量标记的网络数据训练了某个神经网络，以准确提取所需的特征（Huang et al. 2014; Kato et al. 2017; Parsaei et al. 2017）。基于无监督学习的解决方案采用无监督学习算法来分析网络流量并提取流量特征（Liu et al. 2007; 帕赛伊等人。2017；严和刘 2014）。这前两个类别可以通过从流量中获取特征来解决上述 TE 的第一个问题。然而，对于第二个问题，他们仍然需要手动设计启发式算法来有效地解决公式化的 NP-hard 问题。此外，这两个类别都有其自身的局限性。基于监督学习的解决方案很难释放大量标记数据，并且人们普遍认为，基于无监督学习的解决方案特征提取的准确性是有限的。他们仍然需要手动设计的启发式算法来有效地解决公式化的 NP-hard 问题。此外，这两个类别都有其自身的局限性。基于监督学习的解决方案很难释放大量标记数据，并且人们普遍认为，基于无监督学习的解决方案特征提取的准确性是有限的。他们仍然需要手动设计的启发式算法来有效地解决公式化的 NP-hard 问题。此外，这两个类别都有其自身的局限性。基于监督学习的解决方案很难释放大量标记数据，并且人们普遍认为，基于无监督学习的解决方案特征提取的准确性是有限的。
基于 RL 的解决方案可以克服监督学习和基于无监督学习的解决方案的上述缺点（Mnih 等人 2015；Silver 等人 2016）。在 RL 中，代理与网络环境交互，并将流量分布作为输入，直接生成路由策略作为输出（Boyan 和 Littman 1994；Lin 等人 2016）。这样，基于 RL 的解决方案可以将流量特征分析和路由策略生成集成到一个过程中。但是，RL 通常使用值表来建立输入和输出之间的映射，无法处理大的输入和输出空间。为了解决这个问题，提出了DRL。DRL 在代理中使用深度神经网络 (DNN) 来分析输入数据，并通过代理与网络之间的交互来训练神经网络（Penghao et al. 2019; 徐等人。2018; 姚等人。2018）。通过利用 RL 的自我进化能力和 DNN 的高维数据处理能力，DRL 在网络中产生控制动作方面显示出巨大的潜力。
最近的几项工作建议将 DRL 用于 TE。例如，姚等人。(2018) 提出了一种基于 SDN 的架构，名为 NetAI，并使用一个简单的例子来说明 DRL 对 TE 的有效性。TIDE (Penghao et al. 2019) 使用 DRL 自动调整网络的路由路径，DRL-TE (Xu et al. 2018) 使用 DRL 自适应控制每个流量需求在候选路径上的分流比。所有这些工作都显示了 DRL 在某些网络场景中对 TE 的优势。
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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。