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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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Section 1.2.1 defined a learner as the smallest ‘module’ whereas Sect. 1.2.2 provided a mechanism for organizing learners into teams without prior parameterization for how many learners should appear in a team. ${ }^2$ Different teams might excel at defining policy for different subsets of the state-action sequence. Typically, it is assumed that crossover will provide a sufficient mechanism for recombining the properties from different teams. The underlying premise to this is that the learners when merged using crossover continue to identify unique conditions under which to out-bid other learners. Unfortunately, there is no guarantee that this will be the case. TPG may avoid this condition by enabling a learner to instead reference a different team, thus devolving control to the referenced team under state $\mathbf{s}_t$.
The key to this process is to provide two types of learner action mutation. At initialization all learners are initialized from a discrete set of atomic actions, $a(i) \in A$, specific to the task (e.g. an enumeration of all joystick directions). Thereafter, an action mutation consists of the sequence of tests summarized by Algorithm 1.1. Step 1 determines whether to apply any form of mutation. When true either an action from the set of atomic actions, $A$, is chosen (Step 5) or a pointer to another team, $T$, is established (Step 6). The significance of Step 4 is that it potentially forces a change in the type of action.
计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Memory
The partially observable aspects of the ViZDoom task imply that support for memory is beneficial [22], even with respect to single ViZDoom source tasks [15]. For the purposes of this study, we will adopt the probabilistic indexed memory formulation previously benchmarked under ViZDoom and Dota 2 reinforcement learning environments $[15,21,22]$. In summary, only one instance of indexed memory is retained. This implies that a TPG agent inherits the state of indexed memory left by the previous agent. Indexed memory therefore represents a global internal model of state that is never reset. Registers, $R$, specific to a learner (Sect. 1.2.1) are considered to capture the internal state of each learner. With this in mind, the instruction set is augmented with a write (write (R)) and read $(\mathrm{R}[\mathrm{i}]=\operatorname{read}(\mathrm{k}))$ operation. Write operations are probabilistic, distributing the content of a learner’s registers across $L$ columns of indexed memory. The probability of performing a write is such that locations towards column 1 and $L$ are less likely to be written to (or long term memory). Conversely, locations near $\frac{L}{2}$ are most likely to be written to (or short term memory). Read operations specify a target register, $R[i]$, and an ‘address’ $(k)$ to indexed memory, i.e. $0<k \leq L \times$ MaxReg. Further details of the probabilistic indexed memory model can be found in earlier work $[15,21,22]$.
基础编程代写
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第 $1.2 .1$ 节将学习器定义为最小的“模块”，而 Sect。1.2.2 提供了一种将学习者组织成团队的机制，而无需事先对团队中应出现多少 学习者进行参数化。 ${ }^2$ 不同的团队可能揸长为状态-动作序列的不同子集定义策略。通常，假设交叉将提供足曶的机制来重新组合来 自不同团队的属性。这样做的基本前提是，学习者在使用交叉合并时会继续识别独特的条件，在这些条件下可以出价高于其他学习 者。不幸的是，不能保证会是这种情况。TPG 可以通过让学习者引用不同的团队来避免这种情况，从而将控制权下放给引用的团 队 $\mathbf{s}_t$.
这个过程的关键是提供两种类型的学习者动作突变。在初始化时，所有学习器都是从一组离散的原子操作中初始化的， $a(i) \in A$ ，特定于任务（例如，所有操纵杆方向的枚举) 。此后，动作突变由算法 $1.1$ 总结的测试序列组成。第 1 步确定是否应用任何形式 的突变。当为真时，来自原子操作集的一个操作， $A$ ，被选中（第 5 步）或指向另一个团队的指针， $T$ ，成立（第 6 步）。第 4 步 的意义在于它可能会强制改变操作类型。
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ViZDoom 任务的部分可观察方面意味着对内存的支持是有益的 [22]，即使对于单个 ViZDoom 源任务 [15] 也是如此。出于本研 究的目的，我们将采用先前在 ViZDoom 和 Dota 2 强化学习环境下进行基准测试的概率索引记忆公式[15, 21, 22]. 总之，只保留 了一个索引内存实例。这意味着 TPG 代理继承了前一个代理留下的索引内存状态。因此，索引内存代表了一个永远不会重置的全 局内部状态模型。泀存器， $R$ ，特定于学习者（第 $1.2 .1$ 节）被认为是捕捉每个学习者的内部状态。考虑到这一点，指令集增加了 写 (写 (R) ) 和读 $(\mathrm{R}[\mathrm{i}]=\operatorname{read}(\mathrm{k}))$ 手术。写操作是概率性的，将学习青奇存器的内容分布到 $L$ 索引内存的列。执行写入的概率 是这样的位置朝向第 1 列和 $L$ 不太可能被写入（或长期记忆）。反之，靠近的位置 $L$ 最有可能被写入（或短期记忆）。读取操作指 定一个目标拿存器， $R[i]$ 和一个”地址” $(k)$ 索引内存，即 $0<k \leq L \times$ 最大注册。概率索引记忆模型的更多细节可以在早期的工作 中找到 $[15,21,22]$
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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。