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司法部长 Raoul 达成 1000 万美元和解协议
此次和解是 Raoul 为保护伊利诺伊州居民免受 ARES 欺骗行为侵害而采取的最新行动。2024 年，Raoul 起诉 Southeast Energy Consultants LLC (SEC)，指控这家代表多家 ARES 的第三方供应商欺骗客户从其公用事业公司转向与 ARES 签订更昂贵的合同。2023 年，Raoul 起诉 Residents Energy LLC，指控该公司的电话推销员和面对面销售代理使用欺骗性和不公平的手段将客户从其公用事业公司转向与 Residents 签订更昂贵的合同。2020 年，Raoul 的办公室对 Liberty Power Holdings LLC 提起诉讼，指控该公司欺骗数万名伊利诺伊州居民签署基于虚假承诺的合同，即 Liberty 将为他们节省电费。司法部长办公室此前曾与 Major Energy Electric Services LLC、Eligo Energy IL LLC、Realgy LLC、Atlantic Energy MD LLC、Palmco Power IL LLC、IDT Energy INC.、Sperian Energy Corp. 和 Mega Energy of Illinois 达成诉讼和解，或对其进行调查。司法部长办公室正在对其他 ARES 进行调查。
组合优化问题的转移加固学习
摘要：强化学习是各个领域的重要技术，尤其是在加固学习的自动化机器学习中（AUTORL）。在组合优化中将转移学习（TL）与Autorl的集成是需要进一步研究的领域。本文同时采用Autorl和TL来有效地应对组合优化的挑战，特别是不对称的旅行推销员问题（ATSP）和顺序排序问题（SOP）。进行了统计分析，以评估TL对上述问题的影响。fur-hoverore，将auto_tl_rl算法作为一种新颖的贡献引入，结合了自动和TL方法。经验结果强烈支持这种整合的有效性，在比传统技术效率明显高得多的解决方案中，初步分析结果提高了85.7％。此外，在13个实例中减少了计算时间（即在92.8％的模拟问题中）。TL集成模型的表现优于最佳基准，证明其优越的收敛性。AUTO_TL_RL算法设计允许在ATSP和SOP域之间进行平滑的过渡。在全面的评估中，在分析的78％的实例中，Auto_TL_RL明显优于传统方法。
未校正的作者证明
摘要。在现实世界中，大多数组合优化问题都是多目标的，很难同时优化它们。在文献中，某些单独的算法（ACO，GA等）可用于解决此类离散的多目标优化问题（MOOPS），尤其是旅行推销员问题（TSP）。在这里开发了一种混合算法，将ACO和GA与多样性相结合以求解离散的多目标TSP并命名为Moacogad。通常在TSP中，由于路线长度保持不变，因此不认为行进路线。在现实生活中，可能有几条从一个目的地到另一个目的地的路线，这些路线的条件也可能不同，例如好，粗糙，坏等。在实际，旅行成本和旅行时间并未准确定义，并由模糊数据代表。当涉及模糊的旅行成本和模糊的旅行时间时，路线的长度和条件以及旅行的运输道类型变得很重要。在某些情况下，旅行风险也涉及。在本文中，由开发的Moacogad制定和解决了四维不精确的TSP，包括来源，目的地，输送和途径。该模型是数值说明的。由于特定情况三维和二维多目标不精确的TSP被得出和解决。
导演的中国邮政问题 - 哈罗德·蒂姆布比
为希望参观每个城市的旅行推销员找到最短的路线是一个众所周知的问题。鲜为人知的是中国邮递员，他希望沿着每条道路旅行。中国邮政问题（CPP）很有趣，因为它具有许多应用程序，是一个简单的问题，但没有简单的算法。对CPP有很多变化，最值得注意的是道路是单向的（这是定向的CPP还是DPP），以及邮递员是否必须返回到他们开始的位置（关闭还是打开CPP）。本文特别与定向的CPP有关，并为封闭解决方案和开放解决方案提供算法。尽管存在许多CPP的伪代码描述（例如[10]），但没有可执行的算法可用[17]。典型的参考文献说：“算法的细节太复杂了，无法在此处提供” [3]。本文提供并解释了可执行的Java来解决该问题，因此使算法及其应用程序可访问广泛的受众。该代码在本文中全部给出（它是从原始源代码[21]自动提取的），也可以从网站http://www.uclic.ucl.ac.ac.uk/harold/cpp中获得，该代码在Java和Mathematica中提供了代码。本文的目的是激励和表现出清晰的工作算法，而不是商业或特别有效的算法。但是，我们对CPP的实施是
算法照亮第1部分的基础知识Tim Roughgarden PDF
本文介绍了由蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）在内的作者撰写的与算法游戏理论相关的各种研究论文和书籍的出版历史。出版物涵盖了诸如机理设计，拍卖和路由游戏之类的主题。此外，它还提到了一本书，题为《蒂姆·鲁德加登（Tim Roughgarden）所阐明的算法》，该书是具有基本编程知识的读者的算法介绍。它首先要探索Huffman的编码技术，以提高数据压缩效率。然后，该课程使用Prim和Kruskal的算法以及其他方法（如Union-Find）来研究最小跨越树。此外，它涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树，最短边缘长度的最短路径以及几个NP硬问题问题，例如Knapsack问题，影响最大化和旅行推销员问题（TSP）。在整个课程中，还着重于解决复杂的计算问题的算法策略，包括证明NP硬度。**本地搜索原则**讨论了旅行推销员问题（TSP）的Bellman-Karp-Karp动态编程算法。此外，涵盖了用于查找长路径和混合整数编程（MIP）求解器的Alon-Yuster-Yuster-Zwick颜色编码算法。**特定问题算法与魔术盒**令人满意的（SAT）求解器和还重新审视的减少。证明了3个SAT，哈密顿路径，TSP，子集和集合等问题的NP完整性。NP完整性，并探讨了其对解决问题的影响。The main topics are divided into sections: * Section 2: Notation and additional examples + Divide-and-conquer paradigm + Counting inversions in O(n log n) time + Strassen's matrix multiplication algorithm + Closest pair algorithms * Section 3: Master method + Motivation + Formal statement + Examples + Proof of the master method * Section 4: QuickSort + Overview + Partitioning around a pivot element + Choosing a good pivot + Analysis (part 1, part 2, and part 3) + Sorting requires Omega(n log n) comparisons * Section 5: Randomized linear-time selection + Algorithm + Analysis + Deterministic linear-time selection algorithm + Deterministic linear-time selection analysis (part 1 and part 2) * Section 6: Proofs by induction and the correctness of QuickSort The rest of the text is about graph theory, including: * Graphs: basics and representations * Graph search overview * Breadth-first search (BFS) and shortest paths * BFS and undirected connected components * Depth-first search (DFS) * Topological sort * Computing strongly connected components * The structure of the web * Shortest paths and Dijkstra's algorithm The final sections cover data structures, including: * Heaps: operations, applications, and implementation details * Balanced search树：操作，应用和实施详细信息 *搜索树：旋转 *哈希表：操作，应用和实施细节 * Bloom过滤器：基础知识和启发式分析本课程涵盖了图理论和算法设计中的一系列基本主题。**决策，搜索和优化** P！= NP猜想和指数时间假设。还描述了下降时钟拍卖的实施和最终结果。**无线频谱重新调整**涵盖了回购许可证和可行性检查的贪婪启发式方法。**算法设计现场指南**本书以结尾结束，包括视频，奖励幻灯片，讨论论坛，勘误表，测试用例和编程项目的数据集。**编程问题**提出了两个问题：Karatsuba乘法和计数反转。提供了理智检查和测试用例，以及针对反转问题的挑战数据集。此外，还探索了QuickSort算法，并提出了测试用例和挑战。涉及QuickSort的挑战问题，其中100个元素的数组需要使用不同的枢轴策略进行排序：始终将第一个元素，最后一个元素或中位数用作枢轴。应计算每个策略的预期比较数。此外，还存在与线性时间选择算法，强烈连接组件和Dijkstra算法有关的测试用例和挑战。（注意：我以原始语言保留了文本。）期待讨论从顶点1到顶点7、37、59、82、99、115、133、165、188和197的最短路径距离。此外，我们将研究编程问题，例如中间维护问题，2-SUM，贪婪的调度，霍夫曼代码，最小跨越树木和加权独立集。这些测试用例涉及求解KTH中位数，在数组中找到目标值，安排重量和长度的作业，构造最佳前缀无代码，并确定最小跨越树的成本。给定文章文本此处文章讨论了各种编程问题，包括与图形相关的问题，例如路径图的最大重量独立集和旅行推销员问题。它还涉及序列对齐，最佳的二进制搜索树以及最短的路径。这些问题的挑战具有不同的复杂性水平，需要创造性的解决方案才能有效地计算最佳结果。给定文本描述了与图理论和计算复杂性有关的不同问题实例，包括针对各种算法的测试用例和挑战数据集，例如旅行推销员问题（TSP）和通过SAT求解器的图形着色。它还提供了指向外部资源的链接，并参考了一本名为“算法照明”的书，以进行进一步研究。文本包括最佳旅行成本的描述，基于欧几里得距离的边缘成本以及有关这些实例的文件格式的详细信息。由Tim Roughgarden照亮的算法是一部开创性的书籍系列，以引人入胜且易于访问的方式提出了算法的核心思想。它受到了玛丽·沃特（Mary Wootters），阿夫拉汉姆·莱夫（Avraham Leff）和丹尼尔·辛加罗（Daniel Zingaro）等专家的高度赞扬，他们欣赏其独特的教学算法方法。这本书的奇异能力将算法设计与教学设计混合在一起，使其与其他教科书区分开来。Roughgarden对算法和学习的热情使材料与学生相关且令人愉悦。这本书是由Coursera和EDX上的在线课程启发的DIY系列的一部分，其中有四卷可用，包括精装综合版。该系列为学习者提供了足够的机会，可以检查他们的理解，研究示例并在上下文中查看算法，从而使其成为那些起步者的绝佳资源。可以通过各种渠道订购，包括书店，亚马逊和出版商的网站。这本书已被翻译成几种语言，使其在全球读者可以使用。
装饰板 - Nickels Worth
ATHOL HUGE ESTATE/ 庭院拍卖，周五至周六，4 月 27-28 日，上午 9 点至下午 5 点，27340 Silver Meadows Loop 从 95 号高速公路走 Silverwood 出口，左转到 Bruner，右转到 Clagstone，右转到 Silver Meadows Lp。大量古董工具、机械工具、电动工具和铁匠工具、几块旧铁砧、锻炉、钳子、锤子、台钳（多种尺寸）、斧头、锤子、链条、千斤顶、多种尺寸的旧铸铁煎锅、荷兰烤炉、扒炉、旧木屋大肚炉、旧厨具、煤油灯、玻璃器皿、果酱罐、人造珠宝、霓虹啤酒标志、二战物品、纳斯卡收藏品、旧袖珍猎刀和厨房刀、旧雪鞋、古董推销员样品大肚炉、6' 雕刻的印第安人、巨型黄铜鹰、旧马车轮子、庭院艺术品、大量牛仔靴、帽子、带扣、工作靴（White's、Danner）、冬季夹克、大量钓鱼竿和卷轴、7' 马林鱼支架、驼鹿、麋鹿和鹿喇叭，大型老式捕熊陷阱，其他陷阱，露营装备等等
地板 - Nickels Worth
ATHOL HUGE ESTATE/庭院拍卖，周五至周六，4 月 27-28 日，上午 9 点至下午 5 点，27340 Silver Meadows Loop 从 95 号高速公路走 Silverwood 出口，左转到 Bruner，右转到 Clagstone，右转到 Silver Meadows Lp。大量古董工具、技工、电动和铁匠工具、一些旧铁砧、锻炉、钳子、锤子、台钳（几种尺寸）、斧头、锤子、链条、千斤顶、各种尺寸的旧铸铁煎锅、荷兰烤锅、扒炉、旧木屋大肚炉、旧厨具、煤油灯、玻璃器皿、果酱罐、人造珠宝、霓虹啤酒招牌、二战物品、纳斯卡收藏品、旧袖珍猎刀和厨房刀、旧雪鞋、古董推销员样品大肚炉、6' 印第安人雕花、巨型黄铜鹰、旧马车轮子、庭院艺术品、大量牛仔靴、帽子、带扣、工作靴（White's、Danner）、冬装夹克、大量鱼竿和卷轴、7' 马林鱼支架、驼鹿、麋鹿和鹿角、大型旧捕熊陷阱，其他陷阱、露营装备等等
Marco：组合优化的内存增强框架
神经组合优化（NCO）是一个新兴领域，采用深度学习技术来解决组合优化问题作为独立的求解器。尽管具有潜力，但现有的NCO方法通常会避免效率低下的搜索空间探索，这通常会导致对先前访问的州的局部最佳捕集或重大探索。本文介绍了一种多功能框架，以组合优化为内存的增强（MARCO），可用于通过Innova的内存模块来增强NCO中的建设性和反复证明方法。Marco存储在整个优化轨迹中收集的数据，并在每个状态下检索上下文相关的信息。以这种方式，搜索以两个综合标准为指导：就解决方案的质量而做出最佳决定，并避免重新研究已经探索的解决方案。这种方法可以更有效地利用可用的选择预算。此外，由于NCO模型的并行性质，几个搜索线程可以同时运行，所有搜索线程都可以共享相同的内存模块，从而实现了有效的协作利用。经验评估是根据最大切割，最大独立集和推销推销员的问题进行的，表明内存模块有效地增加了探索，并促进了模型，以发现各种质量，更高质量的解决方案。Marco在低计算成本中实现了良好的性能，在NCO领域建立了有希望的新方向。
使用 Quantum 进行智能供应链管理
当今的量子云实例为用户提供了量子模拟器和实际量子比特两种选择。这些可用于设计供应链优化用例的算法，从而使零售商能够将成本节省转嫁给消费者 [10]。旅行商问题 (TSP) 是 NP 完全问题的一个例子。我们可以使用有向图来表示该问题：G =（V，E），其中 V ∈ 顶点集 E ∈ 边集目标是找出推销员访问图中的所有城市并返回家乡的最短距离。如果图中有 n 个顶点，则路径的数量随着 n 2 和复杂度 n！而呈二次增长，这使得它成为 NP 难问题。即使是包含 10 个城市的小图，也需要 100 个量子比特才能在量子计算机上求解。对于少于 50 个城市的问题，今天可以在传统计算机上求解，但是，对于大量节点，求解变得难以解决。随着量子计算机在未来十年的改进（表 1），更多的量子比特机器将能够轻松应对这些复杂的问题挑战。在本节中，我们将研究一家领先的医疗零售商在美国地区设有门店的分销网络。该图显示了使用量子算法解决 TSP 和最大切割（NP-hard）的拟议网络解决方案。经典算法将
在分支和...
分支机构（B＆C）是一种精确求解整数编程（IP）问题的流行方法。B＆C是两种方法的组合：分支和切割平面。分支和结合通过划分和构造的策略将问题分为子问题，而切削平面方法通过增加有效的不平等程度来收紧这些子问题。B＆C包含一系列决策问题，例如可变选择，节点选择和剪切生成。因此，其绩效在很大程度上取决于决策策略。核心B＆C组件是切割平面方法，它通过引入额外的有效不平等，称为“切割”，从而增强了IP问题的线性程序（LP）松弛。添加切割可以实质上消除不可行的区域并提高效率。通常，切割被归类于该变量的完整性条件和由问题的基础组合结构引起的变量的完整性条件和组合切割所获得的通用切割。然而，由于平衡分离程序的计算成本与所产生的削减益处的挑战，在B＆C中产生削减是一个微妙的过程。以幼稚的方式生成切割可以减少分支和结合的树的大小，但由于执行分离例程的时间并解决了枚举树中的LP松弛，因此可能会增加整体计算时间。因此，学习切割生成的熟练政策至关重要。在我们以前的工作[1]中，我们提出了一个机器学习框架，以增强旅行推销员问题（TSP）的次级消除限制的结构。在本文中，我们将此框架扩展到最大切割问题。