分类: SAS代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|KMA355

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|KMA355

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Normalform und kanonische Form

Um die Gleichungsrestriktionen von $P=$ in Matrix-Vektor-Form darstellen zu können, erweitern wir die Koeffizientenmatrix $A$ um die $(m, m)$-Einheitsmatrix $I_{m}$ zu einer $(m, n+m)$-Matrix $\tilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$. Mit dem Vektor der Struktur- und Schlupfvariablen $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}, x_{n+1}, \ldots, x_{n+m}\right)^{\top} \in \mathbb{R}^{n+m}$ lassen sich die Gleichungsrestriktionen von $P=$ dadurch kurz als $\widetilde{A} x=b$ schreiben, und die Nichtnegativitätsbedingungen werden zu $x \geq 0$. Um auch die Zielfunktion dazu passend schreiben zu können, setzen wir $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}, 0, \ldots, 0\right)^{\top} \in \mathbb{R}^{n+m}$. Damit lässt sich $P_{=}$in der Form
$$
\max c^{\boldsymbol{\top}} x \quad \text { s.t. } \tilde{A} x=b, x \geq 0
$$
schreiben. Da sie die $m$ linear unabhängigen Spalten der Einheitsmatrix enthält, besitzt die erweiterte Koeffizientenmatrix $\widetilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$ den Rang $m$. Wenn wir von der speziellen Struktur der Koeffizientenmatrix absehen und nur fordern, dass $\tilde{A}$ eine $(m, m+n)$-Matrix vom vollen Rang $m$ ist, dann bezeichnen wir die Form
$P_{\text {norm }}: \quad \max c^{\top} x \quad$ s.t. $\quad \widetilde{A} x=b, x \geq 0$
als Normalform eines linearen Optimierungsproblems. Falls die obige speziellere Struktur vorliegt, also $\widetilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$ und $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}, 0, \ldots, 0\right)^{\top}$ gelten, und wenn die zusätzliche Bedingung $b \geq 0$ erfüllt ist, dann liegt das lineare Optimierungsproblem in kanonischer Form vor.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Zulässige Basislösung, Basis- und Nichtbasisvariablen

Eine Lösung $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n+m}\right)^{\top}$ der Restriktionen $\tilde{A} x=b$ eines linearen Optimierungsproblems in Normalform heißt Basislösung, wenn $n$ der Einträge $x_{i}$ von $x$ den Wert null haben und wenn die zu den restlichen $m$ Einträgen gehörenden Spalten $a^{i}$ von $\tilde{A}$ linear unabhängig sind. Die Bezeichnung als Basislösung liegt darin begründet, dass diese linear unabhängigen Spalten eine Basis des $\mathbb{R}^{m}$ bilden. Wenn die von null verschiedenen Einträge von $x$ außerdem nichtnegativ sind,sprechen wir von einer zulässigen Basislösung. Die $m$ linear unabhängigen Vektoren $a^{i}$ einer Basislösung nennt man Basisvektoren und die $m$ zugehörigen $x_{i}$ Basisvariablen oder kurz BV. Die $n$ verschwindenden Einträge $x_{i}$ von $x$ heißen entsprechend Nichtbasisvariablen oder kurz NBV, und die zugehörigen Vektoren $a^{i}$ Nichtbasisvektoren.

Im Folgenden fassen wir die Basisvektoren $a^{i}$ einer Basislösung $x$ zu der $(m, m)$ Matrix $B$ zusammen und die Nichtbasisvektoren zu der $(m, n)$-Matrix $N$. Mit derselben Indexsortierung spalten wir den Vektor $x$ in den Vektor der Basisvariablen $x_{B}$ und den Vektor der Nichtbasisvariablen $x_{N}$ auf. Das Gleichungssystem $\tilde{A} x=b$ lässt sich damit als
$$
B x_{B}+N x_{N}=b
$$
schreiben.
Da $B$ als quadratische Matrix mit linear unabhängigen Spalten invertierbar ist, lässt sich dieses System äquivalent zu
$$
x_{B}+B^{-1} N x_{N}=B^{-1} b
$$
umformen, also zu einem System mit Koeffizientenmatrix $\left(I_{m}, B^{-1} N\right)$ anstelle von $\widetilde{A}$ und rechter Seite $B^{-1} b$ anstelle von $b$. Durch diese Äquivalenzumformung kann man immer erreichen, dass jede der $m$ Basisvariablen in genau einer der $m$ Gleichungen vorkommt, und dies sogar mit dem Koeffizienten eins. Ferner liest man sofort ab, dass die Basislösung durch $x_{N}=0$ und $x_{B}=B^{-1} b$ gegeben ist.

Der Simplex-Algorithmus zeichnet sich unter anderem dadurch aus, dass die aufwändige Berechnung von $B^{-1}$ zur Bestimmung einer Basislösung dadurch umgangen wird, dass $B^{-1}$ als effizient auszuführender Update der entsprechenden inversen Basismatrix der vorhergehenden Basislösung ermittelt wird.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|KMA355

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Normalform und kanonische Form

求解方程限制 $P=$ 在矩阵向量形式中,我们展开系数矩阵 $A$ 到 $(m, m)$-恒等矩阵 $I_{m}$ 到一个 $(m, n+m)$-矩阵 $\tilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$. 带有结构和松弛变量的向量 $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}, x_{n+1}, \ldots, x_{n+m}\right)^{\top} \in \mathbb{R}^{n+m}$ 的方程限制 $P=$ 因此简称为 $\widetilde{A} x=b$ 写,非负条件变为 $x \geq 0$. 为了也能够适当地编写目标函数,我们设置 $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}, 0, \ldots, 0\right)^{\top} \in \mathbb{R}^{n+m}$. 这是可能的 $P_{=}$在形状
$$
\max c^{\top} x \quad \text { s.t. } \tilde{A} x=b, x \geq 0
$$
写。既然他们死了 $m$ 单位矩阵的线性独立列具有系数的增广矩阵 $\widetilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$ den Rang $m$. 如果我们忽略系数 矩阵的特殊结构,只要求 $\tilde{A}-(m, m+n)$-满秩矩阵 $m$ 是,那么我们表示形式
$P_{\text {norm }}: \max c^{\top} x \quad$ 英石 $\widetilde{A} x=b, x \geq 0$
作为线性优化问题的范式。如果存在上述更具体的结构,即 $\widetilde{A}=\left(A, I_{m}\right)$ 和 $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}, 0, \ldots, 0\right)^{\top}$ 应 用,如果附加条件 $b \geq 0$ 满足,则线性优化问题为典型形式。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Zulässige Basislösung, Basis- und Nichtbasisvariablen

一个解法 $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n+m}\right)^{\top}$ 限制 $\tilde{A} x=b$ 正规形式的线性优化问题的解称为基本解,如果 $n$ 条目 $x_{i}$ 从 $x$ 值为 零,如果是其余的 $m$ 属于条目的列 $a^{i}$ 从 $\tilde{A}$ 是线性独立的。被指定为基本解决方案是因为这些线性独立的列构成了 $\mathbb{R}^{m}$ 形式。如果非零条目 $x$ 也是非负的,我们讲一个基本的可行解。这 $m$ 线性独立向量 $a^{i}$ 的基本解称为基向量,
而 $m$ 有关的 $x_{i}$ 基本变量或简称 $\mathrm{BV}$ 。这 $n$ 消失的条目 $x_{i}$ 从 $x$ 被称为非基本变量或简称 $\mathrm{NBV}$ ,以及相关的向量 $a^{i}$ 非 基向量。
下面我们总结基向量 $a^{i}$ 一个基本的解决方案 $x$ 到 $(m, m)$ 矩阵 $B$ 一起和非基向量 $(m, n)$-矩阵 $N$. 使用相同的索引 排序,我们拆分向量 $x$ 进入基础变量的向量 $x_{B}$ 和非基本变量的向量 $x_{N}$ 上。方程组 $\tilde{A} x=b$ 可以用作
$$
B x_{B}+N x_{N}=b
$$
写。
那里 $B$ 作为具有线性独立列的方阵是可逆的,该系统可以等效地使用
$$
x_{B}+B^{-1} N x_{N}=B^{-1} b
$$
进入具有系数矩阵的系统 $\left(I_{m}, B^{-1} N\right)$ 代替 $\widetilde{A}$ 和右侧 $B^{-1} b$ 代替 $b$. 通过这种等价变换,人们总是可以实现 $m$ 恰好 其中之一的基本变量 $m$ 即使系数为 1 ,也会出现方程。此外,人们立即读到基本解决方案是通过 $x_{N}=0$ 和 $x_{B}=B^{-1} b$ 给定的是。
单纯形算法的特点之一是复杂的计算 $B^{-1}$ 确定一个基本解决方案被以下事实规避: $B^{-1}$ 被确定为对先前基解的相 应逆基矩阵有效执行的更新。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MATH2730

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MATH2730

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Grafische Lösung

Lineare Optimierungsprobleme mit nur zwei Entscheidungsvariablen lassen sich auf bequeme Weise grafisch lösen. Da praktische Probleme überwiegend (weit) mehr als zwei Entscheidungsvariablen besitzen, liegt die Bedeutung der grafischen Lösung vor allem in der geometrischen Veranschaulichung der Lösungskonzepte.

Aufgrund der Nichtnegativitätsbedingungen $x_{1} \geq 0$ und $x_{2} \geq 0$ liegt die Menge der zulässigen Punkte im ersten Quadranten und wird durch die $x_{1}$-Achse und die $x_{2}$-Achse begrenzt. Weitere Einschränkungen ergeben sich aus den Restriktionen $3 x_{1}+2 x_{2} \leq 1200,5 x_{1}+10 x_{2} \leq 3000$ und $0.5 x_{2} \leq 125$. Die Begrenzungsgeraden $3 x_{1}+2 x_{2}=1200,5 x_{1}+10 x_{2}=3000$ und $0.5 x_{2}=125$ kann man in die Grafik eintragen, indem man deren Schnittpunkte mit den Achsen bestimmt und diese verbindet. Beispielsweise erhält man den Schnittpunkt von $3 x_{1}+2 x_{2}=1200$ mit der $x_{1}$-Achse durch Nullsetzen von $x_{2}$ (aus $3 x_{1}+2 \cdot 0=1200$ folgt $\left.x_{1}=400\right)$.
Auf welcher Seite der Begrenzungsgeraden jeweils zulässige Punkte liegen, ermittelt man durch Einsetzen des Nullpunktes in die Ungleichungen. Falls er eine Ungleichung erfüllt, liegt er in der Halbebene der für diese Ungleichung zulässigen Punkte, anderenfalls liegt er in der Halbebene der für diese Ungleichung unzulässigen Punkte. Die Schnittmenge der ermittelten Halbebenen mit den Nichtnegativitätsbedingungen bildet die zulässige Menge $\mathbb{M}$ (vgl. Abb. 1.2).

Bei der Darstellung der Zielfunktion geht man ähnlich vor. Zunächst trägt man $3 x_{1}+4 x_{2}=z_{0}$ für einen festen Wert $z_{0}$ ein, d.h. man zeichnet die Höhenlinie (vgl. Abschnitt A.5) der Funktion $3 x_{1}+4 x_{2}$ zum Niveau $z_{0}$ ein. Wir haben das Niveau $z_{0}=600$ gewählt, weil dadurch die Achsenabschnitte besonders einfach zu berechnen sind. Die so ermittelte Höhenlinie wird dann parallel in Richtung wachsender $z_{0}$-Werte verschoben. Diese Richtung bestimmt man, indem man beispielsweise prüft, ob die durch den Nullpunkt verlaufende Höhenlinie der Zielfunktion einen kleineren oder größeren $z_{0}$-Wert hat. In unserem Fall ist der Wert null und damit kleiner als $z_{0}=600$. Folglich wächst $z_{0}$ bei Verschiebung der Höhenlinie ,von null weg”.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Standardform und grundlegende analytische Konzepte

Die bei linearen Optimierungsproblemen auftretenden geometrischen Sachverhalte erlauben weitreichende Aussagen über optimale Punkte und Werte, die sich auch algorithmisch sehr gut umsetzen lassen. Um diese zu untersuchen, empfiehlt es sich, lineare Optimierungsprobleme zunächst in eine standardisierte Form zu bringen.
Wir haben bereits in den einführenden Beispielen gesehen, dass das lineare Optimierungsproblem in natürlicher Weise als Maximierungs- oder Minimierungsproblem auftritt, und dass auch die Nebenbedingungen in unterschiedlicher Form ( $\leq$ – Ungleichungen, Gleichungen, $\geq$ – Ungleichungen) vorkommen.

Unter einem linearen Optimierungsproblem in Standardform verstehen wir das Problem
$$
P_{\leq}: \quad \max c^{\top} x \quad \text { s.t. } \quad A x \leq b, \quad x \geq 0 .
$$
Dabei bezeichnet $n$ die Anzahl der Entscheidungsvariablen, $m$ die Anzahl der Nebenbedingungen, $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}\right)^{\top}$ den Vektor der Zielfunktionskoeffizienten, $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)^{\top}$ den Vektor der Entscheidungsvariablen, $b=\left(b_{1}, \ldots, b_{m}\right)^{\top}$ den Vektor der Werte der rechten Seite, und die $(m, n)$-Matrix $A=\left(a_{i j}\right)$ ist die Koeffizientenmatrix. Die zulässige Menge hat damit die Darstellung
$$
\mathbb{M}=\left{x \in \mathbb{R}^{n} \mid A x \leq b, x \geq 0\right} .
$$
Jedes lineare Optimierungsproblem $P$ in allgemeiner Form lässt sich durch folgende Operationen in Standardform $P_{\leq}$bringen:

  • Falls die Zielfunktion $f(x)=c^{\top} x$ zu minimieren ist, ersetze $f$ durch $-f$. Dadurch ändern sich die optimalen Punkte nicht, allerdings wechselt der optimale Wert sein Vorzeichen: $\max (-f(x))=-\min f(x)($ vgl. auch Abb. 7.7).
  • Jede Gleichungsrestriktion $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n}=b_{i}$ kann durch die beiden Ungleichungen $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \leq b_{i}$ und $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \geq b_{i}$ ersetzt werden.
  • Jede $\geq$-Restriktion kann durch Multiplikation mit $-1$ in eine $\leq$-Restriktion umgewandelt werden.
  • Jede Entscheidungsvariable $x_{i} \in \mathbb{R}$, die keiner Nichtnegativitätsbedingung unterworfen ist, kann durch $x_{i}=x_{i}^{+}-x_{i}^{-}$mit $x_{i}^{+}, x_{i}^{-} \geq 0$ ersetzt werden.
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MATH2730

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Grafische Lösung

只有两个决策变量的线性优化问题可以方便地以图形方式求解。由于实际问题大多具有 (远) 两个以上的决策变 量,因此图形解决方案的重要性首先在于解决方案概念的几何图示。
由于非负性条件 $x_{1} \geq 0$ 和 $x_{2} \geq 0$ 是第一象限中允许的点集,由 $x_{1}$-轴和 $x_{2}$-轴受限。进一步的限制源于限制 $3 x_{1}+2 x_{2} \leq 1200,5 x_{1}+10 x_{2} \leq 3000$ 和 $0.5 x_{2} \leq 125$. 界线
$3 x_{1}+2 x_{2}=1200,5 x_{1}+10 x_{2}=3000$ 和 $0.5 x_{2}=125$ 可以通过确定它们与轴的交点并连接它们来在图形 中输入。例如,一个得到的交集 $3 x_{1}+2 x_{2}=1200$ 与 $x_{1}$-轴归零 $x_{2}$ (出去 $3 x_{1}+2 \cdot 0=1200$ 跟随 $\left.x_{1}=400\right)$
通过在不等式中揷入零点来确定允许点位于边界线的哪一侧。如果它满足不等式,则位于允许该不等式的点的半 平面内,否则位于禁止该不等式的点的半平面内。确定的半平面与非负条件的交集形成允许集 $\mathbb{M}$ (见图 1.2)。
类似的方法用于表示目标函数。首先你穿 $3 x_{1}+4 x_{2}=z_{0}$ 对于固定值 $z_{0}$ 一,即绘制函数的轮廓线(参见A.5 节) $3 x_{1}+4 x_{2}$ 到水平 $z_{0}$ 一个。我们有水平 $z_{0}=600$ 选择,因为这使得计算截距特别容易。以这种方式确定的 轮廓线然后在增加的方向上变得平行 $z_{0}$-价值观发生了变化。该方向通过检查,例如,通过零点的目标函数的轮廓 线是更小还是更大来确定 $z_{0}$-有价值。在我们的例子中,该值为零,小于 $z_{0}=600$. 因此成长 $z_{0}$ 当等高线“远离零” 时。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Standardform und grundlegende analytische Konzepte

线性优化问题中出现的几何事实允许关于最佳点和值的影响深远的陈述,这也可以在算法上很好地实现。为了研 究这些,建议首先将线性优化问题转化为标准化形式。
我们已经在介绍性示例中看到,线性优化问题自然地作为最大化或最小化问题出现,并且约束也采用不同的形式 $(\leq-$ 不等式,方程, $\geq$ – 不平等) 发生。
我们将问题理解为标准形式的线性优化问题
$$
P_{\leq}: \quad \max c^{\top} x \quad \text { s.t. } \quad A x \leq b, \quad x \geq 0 .
$$
指定的 $n$ 决策变量的数量, $m$ 约束的数量, $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}\right)^{\top}$ 目标函数系数的向量, $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)^{\top}$ 决策 变量的向量, $b=\left(b_{1}, \ldots, b_{m}\right)^{\top}$ 右边的值的向量,和 $(m, n)$-矩阵 $A=\left(a_{i j}\right)$ 是系数矩阵。允许数量有表示 $\backslash$ mathbb ${M}=\backslash$ left ${x \backslash$ in $\backslash$ mathbb ${R} \wedge{n} \backslash$ mid $A x \backslash$ eq $b, x \backslash g e q$ Oright $}$ 。
任何线性优化问题 $P$ 一般形式可以通过以下标准形式的操作得到 $P \leq$ 带来:

  • 如果目标函数 $f(x)=c^{\top} x$ 要最小化,替换 $f$ 通过 $-f$. 这不会改变最佳点,但最佳值会改变其符号: $\max (-f(x))=-\min f(x)$ (参见图 7.7)。
  • 任何方程约束 $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n}=b_{i}$ 可以由两个不等式给出 $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \leq b_{i}$ 和 $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \geq b_{i}$ 被替换。
  • 任何决策变量 $x_{i} \in \mathbb{R}$ ,它不受任何非负性约束,可以由下式给出 $x_{i}=x_{i}^{+}-x_{i}^{-}$和 $x_{i}^{+}, x_{i}^{-} \geq 0$ 被替换。
统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|QBUS3340

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|QBUS3340

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Kernkonzepte der linearen Optimierung

Die lineare Optimierung (auch bekannt als lineare Programmierung) gehört zu den am weitesten verbreiteten Techniken des Operations Research. Sie zeichnet sich durch eine einfache Modellbildung und durch effiziente Lösungsverfahren aus. Ihre Zielsetzung, eine (affin-)lineare Funktion unter Nebenbedingungen, die in Form von linearen Gleichungen oder Ungleichungen auftreten, zu maximieren oder zu minimieren, macht sie universell einsetzbar. Ihre praktische Bedeutung liegt aber vor allem darin, dass auch ,große” Probleme mit einer Vielzahl von Variablen und Nebenbedingungen noch zufriedenstellend gelöst werden können.

Auf typische ökonomische Anwendungsbereiche werden wir im Rahmen der nachfolgenden Beispiele eingehen. Darüber hinaus wird die lineare Optimierung als wichtiges Hilfsmittel zur Lösung ganzzahliger, nichtlinearer oder dynamischer Optimierungsprobleme herangezogen (vgl. Kap. 5, 7 und 9). Wesentliche Merkmale linearer Optimierungsprobleme sowie deren praktische Relevanz ergeben sich bereits aus den folgenden einführenden Beispielen.

Um die Arbeiten in einem Servicezentrum ordnungsgemäß durchführen zu können, werden zwischen 1 Uhr und 5 Uhr zwei Arbeitskräfte, zwischen 5 und 9 Uhr vier Arbeitskräfte, zwischen 9 und 13 Uhr sieben Arbeitskräfte, zwischen 13 und 17 Uhr fünf Arbeitskräfte, zwischen 17 und 21 Uhr zwei Arbeitskräfte und zwischen 21 und 1 Uhr zwei Arbeitskräfte benötigt. Die Arbeitszeit beträgt 8 Stunden. Sie beginnt jeweils zu Beginn eines 4-Stunden-Abschnittes. Gesucht ist ein Schichtplan, bei dem möglichst wenige Arbeitskräfte erforderlich sind.

Zunächst bezeichne $x_{i}$ die Anzahl der Arbeitskräfte, die ihre Arbeit zu Beginn des $i$-ten 4-Stunden-Abschnittes aufnehmen, also um 1 Uhr, 5 Uhr, 9 Uhr, 13 Uhr, 17 Uhr bzw. 21 Uhr. Da wir mit möglichst wenigen Arbeitskräften auskommen wollen, fassen wir die $x_{i}$ als Entscheidungsvariablen auf mit dem Ziel, die Anzahl der über den gesamten Zeitraum von 24 Stunden benötigten Arbeitskräfte zu minimieren.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Grundlegende Definitionen

Unter einem linearen Optimierungsproblem (auch lineares Programmierungsproblem genannt) versteht man die Aufgabe, eine lineare Funktion unter der Beachtung von linearen Nebenbedingungen (auch Restriktionen genannt) zu maximieren oder zu minimieren.

Da die zu maximierende oder zu minimierende Funktion das zu erreichende Ziel modelliert, nennt man sie Zielfunktion des Optimierungsproblems. Die in die Zielfunktion eingehenden Variablen $x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}$ heißen Entscheidungsvariablen. Die allgemeine Form einer linearen Zielfunktion von $n$ Variablen lautet
$$
f(x)=f\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)=c_{1} x_{1}+c_{2} x_{2}+\ldots+c_{n} x_{n} .
$$
In Vektornotation (vgl. Abschnitt A.2) schreibt man auch $f(x)=\langle c, x\rangle$ oder $f(x)=$ $c^{\top} x$ mit dem Vektor $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}\right)^{\top}$. Etwas allgemeiner kann man auch affinlineare Zielfunktionen der Form
$$
f(x)=c^{\top} x+z_{0}
$$
betrachten. In Satz $1.1$ wird sich aber herausstellen, dass die Lösung eines Optimierungsproblems im Wesentlichen unabhängig von der Konstante $z_{0}$ in der Zielfunktion ist, so dass man sie häufig unterschlägt.

Üblicherweise liegen mehrere lineare Nebenbedingungen vor, die wir mit $i=$ $1, \ldots, m$ durchnummerieren. Nebenbedingung $i$ kann in einer der drei folgenden Formen auftreten:
$$
\begin{array}{ll}
& a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \leq b_{i} \
\text { oder } & a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \geq b_{i} \
\text { oder } & a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n}=b_{i}
\end{array}
$$

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|QBUS3340

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Kernkonzepte der linearen Optimierung

线性优化(也称为线性规划)是运筹学中使用最广泛的技术之一。它的特点是建模简单,求解方法高效。他们在以线性方程或不等式形式出现的约束下最大化或最小化(仿射)线性函数的目标使它们普遍适用。它的实际重要性主要在于即使具有大量变量和约束的“大”问题仍然可以令人满意地解决。

我们将在以下示例的背景下进入典型的经济应用领域。此外,线性优化被用作解决整数、非线性或动态优化问题的重要工具(参见第 5、7 和 9 章)。线性优化问题的基本特征及其实际相关性已经从以下介绍性示例中得出。

为了在服务中心正确开展工作,凌晨 1 点到 5 点之间有 2 名工人,5 点和 9 点之间有 4 名工人,9 点和 1 点之间有 7 名工人,1 点和 5 点之间有 5 名工人,下午 5 点和晚上 9 点需要两名工人,晚上 9 点和凌晨 1 点之间需要两名工人。工作时间为8小时。它总是从 4 小时片段的开头开始。所需要的是需要尽可能少的工人的轮班时间表。

第一人选X一世开始时从事本职工作的工人人数一世- 第 4 小时段,即凌晨 1 点、早上 5 点、早上 9 点、下午 1 点、下午 5 点和晚上 9 点。既然我们想用尽可能少的工人过日子,我们就带他们X一世作为决策变量,旨在最大限度地减少整个 24 小时期间所需的工人数量。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Grundlegende Definitionen

线性优化问题 (也称为线性规划问题) 是在考虑线性次要条件 (也称为限制) 的同时最大化或最小化线性函数的 任务。
因为要最大化或最小化的函数对要达到的目标进行建模,所以称为优化问题的目标函数。进入目标函数的变量 $x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}$ 称为决策变量。线性目标函数的一般形式 $n$ 变量是
$$
f(x)=f\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)=c_{1} x_{1}+c_{2} x_{2}+\ldots+c_{n} x_{n} .
$$
也有人用矢量符号写 (参见第 A.2 节) 。 $f(x)=\langle c, x\rangle$ 或者 $f(x)=c^{\top} x$ 与向量 $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}\right)^{\top}$. 更一般 地,人们也可以使用以下形式的仿射线性目标函数
$$
f(x)=c^{\top} x+z_{0}
$$
看待。在集合1.1然而,事实证明,优化问题的解决方案本质上与常数无关 $z_{0}$ 是在目标函数中,所以经常被省 略。
通常有几个线性约束,我们 $i=1, \ldots, m$ 数字。约束 $i$ 可以采取以下三种形式之一:
$a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \leq b_{i}$ oder $\quad a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \geq b_{i}$ oder $\quad a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{i}$

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MGSC373

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MGSC373

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Multicriteria Decision-Making Method

Decision-making plays a vital role in everyone’s life nowadays. There are many important factors included in decision-making. It is one of the primary skills which everyone needs to lead a final choice that should be a good one. There are many techniques being used in decision-making. One of the techniques is multicriteria decision-making (MCDM) which includes the essential steps of defining the context, deciding the objectives, and selecting the right criteria that represent the value. The advantage of using MCDM is open and explicit. It is possible to compare many different factors with one another and also the chosen criteria can be adjusted. Many decision-making scenarios include indefinite, uncertainty, insufficient, and inconsistent information which should be handled in an effective manner to make the decisions in a better way. This multicriteria decision-making problem includes the process of identifying the best alternative among suitable alternatives which can be evaluated based on the number of criteria or attributes that are used in the particular problem.

This section deals about the multicriteria decision-making problem under quadripartitioned single-valued neutrosophic environment with the proposed crossentropy measure of QSVNSs. Let $A=\left{A_{1}, A_{2}, \ldots, A_{n}\right}$ and $C=\left{C_{1}, C_{2}, \ldots, C_{n}\right}$ be sets of alternative and criteria, respectively. Let $W_{j}(j=1,2, \ldots, n)$ denote the weight of the criterion $C_{j}$ and it belongs to the interval of $[0,1]$ provided $\sum_{i=1}^{n} w_{j}=1$. Here the characteristic of the alternative $A_{i}(i=1,2, \ldots, m)$ is denoted by QSVNS as $A_{i}=\left{\left\langle C_{j}, T_{A_{i}}\left(C_{j}\right), C_{A_{i}}\left(C_{j}\right), U_{A_{i}}\left(C_{j}\right), F_{A_{i}}\left(C_{j}\right)\right\rangle \mid C_{j} \in C\right}$ where $T_{A_{i}}\left(C_{j}\right), C_{A_{i}}\left(C_{j}\right), U_{A_{i}}\left(C_{j}\right), F_{A_{i}}\left(C_{j}\right) \in[0,1], i=1,2, \ldots, m$ and $j=$ $1,2, \ldots, n$.

To write the criterion value $\left\langle C_{j}, T_{A_{i}}\left(C_{j}\right), C_{A_{i}}\left(C_{j}\right), U_{A_{i}}\left(C_{j}\right), F_{A_{i}}\left(C_{j}\right)\right\rangle$ in a simple way is denoted by $\alpha_{i j}=\left\langle T_{i j}, C_{i j}, U_{i j}, F_{i j}\right\rangle(i=1,2, \ldots, m$ and $j=1,2, \ldots, n)$. The concept of ideal point plays a vital role in multicriteria decision-making environments which helps to identify the best alternative in the decision set. Though it is not possible to get ideal alternative in real world, it needs to construct the theoretical approach against evaluating the alternatives. Hence the ideal alternative $A^{}$ is denoted by the criterion value $\alpha_{j^{}}=\left\langle T_{j^{}}, C_{j^{}}, U_{j^{}}, F_{j^{}}\right\rangle=\langle 1,1,0,0\rangle$.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Cross-Entropy for IQNS

This section deals about cross-entropy of an interval quadripartitioned neutrosophic set which is based on the cross-entropy of QSVNSs discussed in the previous section.
Definition 5.1 Let us consider an interval quadripartitioned neutrosophic set
$$
A=\left\langle\left[T_{A}^{L}(x), T_{A}^{U}(x)\right],\left[C_{A}^{L}(x), C_{A}^{U}(x)\right],\left[U_{A}^{L}(x), U_{A}^{U}(x)\right],\left[F_{A}^{L}(x), F_{A}^{U}(x)\right]\right\rangle,
$$
and $g_{\delta}: \operatorname{IQNS}(X) \rightarrow Q S V N S(X)$ is a mapping given by
$$
\begin{array}{r}
g_{\delta}(A)=\left\langle T_{A}^{L}(x)+\delta \Delta T_{A}(x), C_{A}^{L}(x)+\delta \Delta C_{A}(x), U_{A}{ }^{L}(x)+(1-\delta) \Delta U_{A}(x)\right. \
\left.F_{A}^{L}(x)+(1-\delta) \Delta F_{A}(x)\right\rangle
\end{array}
$$
where $\Delta T_{A}(x)=T_{A}^{U}(x)-T_{A}^{L}(x), \Delta C_{A}(x)=C_{A}^{U}(x)-C_{A}^{L}(x), \Delta U_{A}(x)$ $=U_{A}^{U}(x)-U_{A}^{L}(x)$, and $\Delta F_{A}(x)=F_{A}^{U}(x)-F_{A}^{L}(x)$ for $x \in X$ and $\delta \in[0,1]$. Here $g_{\delta}$ is known as reduction operator which helps to assign an interval quadripartitioned neutrosophic set to quadripartitioned single-valued neutrosophic set. Hence we get quadripartitioned single-valued neutrosophic set $A_{\delta}$ in universe $X$.

Example 5.2 Let $A=\left\langle\left(x_{1},[0.3,0.5],[0.1,0.2],[0.3,0.6],[0.4,0.7]\right): x_{1} \in X\right\rangle$ be an interval quadripartitioned neutrosophic set in the universe set $X=\left{x_{1}\right}$. For $\delta=0.5$, we get the following QSVNS $g_{0.5}(A)$ as $g_{0.5}(A)=\left\langle\left(x_{1}, 0.4,0.15,0.45,0.55\right): x_{1} \in X\right\rangle$.
Proposition $5.3$ Consider two IQNSs A and B in the universe of discourse $X=\left{x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right}$ where $A=\left\langle\left[T_{A}^{L}(x), T_{A}^{U}(x)\right],\left[C_{A}^{L}(x), C_{A}^{U}(x)\right],\left[U_{A}\right.\right.$ $\left.L(x), U_{A}^{U}(x)\right],\left[F_{A}^{L}(x), F_{A}\right.$
$\left.\left.U^{U}(x)\right]\right\rangle, B=\left\langle\left[T_{B}^{L}(x), T_{B}^{U}(x)\right],\left[C_{B}^{L}(x), C_{B}^{U}(x)\right],\left[U_{B}^{L}(x), U_{B}^{U}(x)\right],\left[F_{B}^{L}(x), F_{B}^{U}(x)\right]\right\rangle$
Let $g_{\delta}: \operatorname{IQNS}(X) \rightarrow Q S V N S(X)$ be a reduction operator and $\delta, \rho \in[0,1]$. Then
i. if $0 \leq \delta \leq \rho$ then $g_{\delta}(A) \subseteq g_{\rho}(A)$
ii. if $A \subseteq B$ then $g_{\delta}(A) \subseteq g_{\delta}(B)$
iii. $g_{\delta}\left(g_{\rho}(A)\right)=g_{\rho}(A)$
iv. $\left.g_{\delta}\left(A^{C}\right)\right)^{C}=g_{1}-\delta(A)$

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MGSC373

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Multicriteria Decision-Making Method

决策在当今每个人的生活中都起着至关重要的作用。决策中包含许多重要因素。这是每个人都需要领导最终选择的 主要技能之一,这应该是一个好的选择。决策中使用了许多技术。其中一项技术是多标准决策 (MCDM),它包括定 义上下文、确定目标和选择代表价值的正确标准的基本步骙。使用 MCDM 的优势是开放和明确的。可以将许多不 同的因素相互比较,并且可以调整选择的标准。许多决策场景包括不确定的、不确定的、不充分的和不一致的信 息,应该以有效的方式处理这些信息,以便以更好的方式做出决策。
本节讨论四分区单值中智环境下的多准则决策问题,并提出了 QSVNS 的交叉嫡测度。让
A=Ileft{A_{1}, A_{2}, \dots, A_{n}}right $} \mathrm{~ 和 ~ C = I l e f t { C _ { 1 } , ~ C _ { 2 } , ~}$ $W_{j}(j=1,2, \ldots, n)$ 表示标准的权重 $C_{j}$ 并且属于区间 $[0,1]$ 假如 $\sum_{i=1}^{n} w_{j}=1$. 这里的替代品的特点 $A_{i}(i=1,2, \ldots, m)$ 由 QSVNS 表示为
\begin{tabular}{|l|l|l} \end{tabular} 在哪里 $T_{A_{i}}\left(C_{j}\right), C_{A_{i}}\left(C_{j}\right), U_{A_{i}}\left(C_{j}\right), F_{A_{i}}\left(C_{j}\right) \in[0,1], i=1,2, \ldots, m$ 和 $j=1,2, \ldots, n$.
写入标准值 $\left\langle C_{j}, T_{A_{i}}\left(C_{j}\right), C_{A_{i}}\left(C_{j}\right), U_{A_{i}}\left(C_{j}\right), F_{A_{i}}\left(C_{j}\right)\right\rangle$ 以简单的方式表示为
$\alpha_{i j}=\left\langle T_{i j}, C_{i j}, U_{i j}, F_{i j}\right\rangle(i=1,2, \ldots, m$ 和 $j=1,2, \ldots, n)$. 理想点的概念在多标准决策环境中起着至关重 要的作用,有助于确定决策集中的最佳选择。尽管在现实世界中不可能得到理想的替代方案,但需要构建用于评估 替代方案的理论方法。因此,理想的选择 $A$ 由标准值表示 $\alpha_{j}=\left\langle T_{j}, C_{j}, U_{j}, F_{j}\right\rangle=\langle 1,1,0,0\rangle$.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Cross-Entropy for IQNS

本节讨论基于前一节讨论的 QSVNS 的交叉熵的区间四分中智集的交叉熵。
定义 $5.1$ 让我们考虑一个区间四分中智集
$$
A=\left\langle\left[T_{A}^{L}(x), T_{A}^{U}(x)\right],\left[C_{A}^{L}(x), C_{A}^{U}(x)\right],\left[U_{A}^{L}(x), U_{A}^{U}(x)\right],\left[F_{A}^{L}(x), F_{A}^{U}(x)\right]\right\rangle,
$$
和 $g_{\delta}: \operatorname{IQNS}(X) \rightarrow Q S V N S(X)$ 是由下式给出的映射
$$
g_{\delta}(A)=\left\langle T_{A}^{L}(x)+\delta \Delta T_{A}(x), C_{A}^{L}(x)+\delta \Delta C_{A}(x), U_{A}^{L}(x)+(1-\delta) \Delta U_{A}(x) F_{A}^{L}(x)+(1-\delta) \Delta F_{A}(x)\right)
$$
在哪里 $\Delta T_{A}(x)=T_{A}^{U}(x)-T_{A}^{L}(x), \Delta C_{A}(x)=C_{A}^{U}(x)-C_{A}^{L}(x), \Delta U_{A}(x)=U_{A}^{U}(x)-U_{A}^{L}(x)$ , 和 $\Delta F_{A}(x)=F_{A}^{U}(x)-F_{A}^{L}(x)$ 为了 $x \in X$ 和 $\delta \in[0,1]$. 这里 $g_{\delta}$ 被称为归约算子,它有助于将区间四分区中智集 分配给四分区单值中智集。因此我们得到四分单值中智集 $A_{\delta}$ 在宇宙中 $X$.
例 5.2 让 $A=\left\langle\left(x_{1},[0.3,0.5],[0.1,0.2],[0.3,0.6],[0.4,0.7]\right): x_{1} \in X\right\rangle$ 是宇宙集中的区间四分中智集 $X=$ Ileft ${X$ {1}}right $}$. 为了 $\delta=0.5$ ,我们得到以下QSVNS $g{0.5}(A)$ 作为
$g_{0.5}(A)=\left\langle\left(x_{1}, 0.4,0.15,0.45,0.55\right): x_{1} \in X\right\rangle .$
主张5.3考虑论域中的两个 IQNS A 和 $\mathrm{B} \quad \mathrm{X}=|$ left $\left{\mathrm{X}{\text {}{1}, ~}\right.$, ${2}$, Iddots, $\mathrm{X}{\text {{n}}right }}}$ 在哪里
$A=\left\langle\left[T_{A}^{L}(x), T_{A}^{U}(x)\right],\left[C_{A}^{L}(x), C_{A}^{U}(x)\right],\left[U_{A} L(x), U_{A}^{U}(x)\right],\left[F_{A}^{L}(x), F_{A}\right.\right.$
$\left.\left.U^{U}(x)\right]\right\rangle, B=\left\langle\left[T_{B}^{L}(x), T_{B}^{U}(x)\right],\left[C_{B}^{L}(x), C_{B}^{U}(x)\right],\left[U_{B}^{L}(x), U_{B}^{U}(x)\right],\left[F_{B}^{L}(x), F_{B}^{U}(x)\right]\right\rangle$
让 $g_{\delta}: \operatorname{IQNS}(X) \rightarrow Q S V N S(X)$ 是一个归约算子并且 $\delta, \rho \in[0,1]$. 然后
我。如果 $0 \leq \delta \leq \rho$ 然后 $g_{\delta}(A) \subseteq g_{\rho}(A)$
ii. 如果 $A \subseteq B$ 然后 $g_{\delta}(A) \subseteq g_{\delta}(B)$
iii. $g_{\delta}\left(g_{\rho}(A)\right)=g_{\rho}(A)$
iv. $\left.g_{\delta}\left(A^{C}\right)\right)^{C}=g_{1}-\delta(A)$

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MTH360

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MTH360

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Future and Summary of Work

This section discusses the future and summary of the proposed method:
i. Neutrosophic set theory is a new structure considering three independent membership functions to deal with the concept of incompleteness, uncertainty, and vagueness. The method of multi-criteria decision-making (MCDM) problem is an important key in the existence of multiple criteria and alternatives in solving sophisticated and complicated decision problems.
ii. This chapter derived a new neutrosophic method in multi-criteria decisionmaking problems to find the best alternatives in each and the entire regions nnder the nentrosophic envirnnment,
iii. This method considered neutrosophic sets with their unions and the complements with their intersections.
iv. The single-valued neutrosophic score functions are computed to find the best alternatives not only in each region but also in the entire region.
v. This chapter solved the plant hybridization problem as a real-life application of neutrosophic set theory to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
vi. The present methodology may further be applied in content-based image retrieval (CBIR), dimensionality reduction in dimensional space, multimedia databases, manufacturing systems, personal selection in academia, project evaluation, and supply chain management.
vii. The proposed method can alternatively be used for other multi-criteria decision-making methods such as ELECTRE, DEMTEL, PROMOTEE, TOPSIS, and VIKOR methods.
viii. The techniques of this method may also be applied in fuzzy and intuitionistic fuzzy environments.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Preliminaries

In this section we recall the basic definitions of QSVNS and IQNS which will be used in proving the rest of the paper.

Definition 2.1 [17] Let $\mathrm{X}$ be a non-empty set. A quadripartitioned single-valued neutrosophic set (QSVNS) $A$ over $X$ characterizes each element $x$ in $X$ by a truth membership function $T_{A}$, a contradiction membership function $C_{A}$, an ignorance membership function $U_{A}$, and a falsity membership function $F_{A}$ such that for each $x \in X, T_{A}, C_{A}, U_{A}, F_{A} \in[0,1]$ and $0 \leq T_{A}(x)+C_{A}(x)+U_{A}(x)+F_{A}(x) \leq 4$ when $X$ is discrete, $A$ is represented as $A=\sum_{i=1}^{n}\left\langle T_{A}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right), F_{A}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}$, $x_{i} \in X$
However, when the universe of discourse is continuous, A is represented as
$$
A=\int_{X}\left\langle T_{A}(x), C_{A}(x), U_{A}(x), F_{A}(x)\right\rangle / x, x \in X
$$
Definition $2.2$ [17] Consider two QSVNSs $A$ and $B$, over $X . A$ is said to be contained in $B$, denoted by $A \subseteq B$ iff $T_{A}(x) \leq T_{B}(x), C_{A}(x) \leq C_{B}(x)$, $U_{A}(x) \geq U_{B}(x)$ and $F_{A}(x) \geq F_{B}(x)$.

Definition $2.3$ [17] The complement of a QSVNS A is denoted by $A^{C}$ and is defined as
$$
\begin{gathered}
A^{C}=\sum_{i=1}^{n}\left\langle F_{A}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right), T_{A}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i} \in X \
\text { i.e., } T_{A} c\left(x_{i}\right)=F_{A}\left(x_{i}\right), C_{A} c\left(x_{i}\right)=U_{A}\left(x_{i}\right), U_{A} C\left(x_{i}\right)=C_{A}\left(x_{i}\right) \text { and } F_{A} c\left(x_{i}\right) \
=T_{A}\left(x_{i}\right), x_{i} \in X
\end{gathered}
$$
Definition 2.4 [17] The union of two QSVNSs $A$ and $B$ is denoted by $A \cup B$ and is defined as
$$
\begin{array}{r}
A \cup B=\sum_{i=1}^{n}\left\langle T_{A}\left(x_{i}\right) \vee T_{B}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right) \vee C_{B}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right) \wedge U_{B}\left(x_{i}\right)\right. \
\left.F_{A}\left(x_{i}\right) \wedge F_{B}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i} \in X
\end{array}
$$

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MTH360

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Future and Summary of Work

本节讨论了所提出方法的未来和总结:
i.中智集合论是一种新的结构,它考虑三个独立的隶属函数来处理不完备性、不确定性和模糊性的概念。多准则决策(MCDM)问题的方法是解决复杂和复杂决策问题存在多准则和备选方案的重要关键。
ii. 本章推导了一种新的多准则决策问题中智方法,以在中智环境下的每个和整个区域中找到最佳替代方案,
iii。该方法考虑了中智集及其并集和补集及其交集。
iv. 计算单值中智评分函数以不仅在每个区域而且在整个区域中找到最佳替代方案。
v. 本章将植物杂交问题作为中智集理论的实际应用解决,以证明所提出方法的有效性。
六。本方法可进一步应用于基于内容的图像检索 (CBIR)、维度空间的降维、多媒体数据库、制造系统、学术界的个人选择、项目评估和供应链管理。
七。所提出的方法可以替代地用于其他多标准决策方法,例如 ELECTRE、DEMTEL、PROMOTEE、TOPSIS 和 VIKOR 方法。
八。这种方法的技术也可以应用在模糊和直觉模糊环境中。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Preliminaries

在本节中,我们回顾了 QSVNS 和 IQNS 的基本定义,它们将用于证明本文的其余部分。
定义 $2.1$ [17] 让X是一个非空集。四分区单值中智集 (QSVNS) $A$ 超过 $X$ 表征每个元素 $x$ 在 $X$ 由真值隶属函数 $T_{A} ,-$ 个矛盾隶属函数 $C_{A} ,$ 一个无知隶属函数 $U_{A}$ ,和一个虚假的隶属函数 $F_{A}$ 这样对于每个
$x \in X, T_{A}, C_{A}, U_{A}, F_{A} \in[0,1]$ 和 $0 \leq T_{A}(x)+C_{A}(x)+U_{A}(x)+F_{A}(x) \leq 4$ 什么时候 $X$ 是离散的, $A$ 表示为 $A=\sum_{i=1}^{n}\left\langle T_{A}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right), F_{A}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i} \in X$
然而,当话语世界是连续的时, $\mathrm{A}$ 表示为
$$
A=\int_{X}\left\langle T_{A}(x), C_{A}(x), U_{A}(x), F_{A}(x)\right\rangle / x, x \in X
$$
定义 2.2[17] 考虑两个 QSVNS $A$ 和 $B$ ,超过 $X . A$ 据说包含在 $B$ ,表示为 $A \subseteq B$ 当且当 $T_{A}(x) \leq T_{B}(x), C_{A}(x) \leq C_{B}(x), U_{A}(x) \geq U_{B}(x)$ 和 $F_{A}(x) \geq F_{B}(x)$.
定义 $2.3[17]$ QSVNS A 的补码表示为 $A^{C}$ 并定义为
$$
A^{C}=\sum_{i=1}^{n}\left\langle F_{A}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right), T_{A}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i} \in X \text { i.e., } T_{A} c\left(x_{i}\right)=F_{A}\left(x_{i}\right), C_{A} c\left(x_{i}\right)=U_{A}
$$
定义 2.4 [17] 两个 QSVNS 的并集 $A$ 和 $B$ 表示为 $A \cup B$ 并定义为
$$
A \cup B=\sum_{i=1}^{n}\left\langle T_{A}\left(x_{i}\right) \vee T_{B}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right) \vee C_{B}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right) \wedge U_{B}\left(x_{i}\right) F_{A}\left(x_{i}\right) \wedge F_{B}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i}
$$

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Econ308

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Econ308

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophical Plant Hybridization in Decision-Making Problems

This section presents some of the basic properties of neutrosophic sets and operations on neutrosophic sets which are used for further study.

Definition 1 [15] Let $X$ be a non-empty set. A neutrosophic set $A$ having the form $A=\left{\left(x, \mu_{A}(x), \sigma_{A}(x), \gamma_{A}(x)\right): x \in X\right}$, where $\mu_{A}(x), \sigma_{A}(x)$ and $\left.\gamma_{A}(x) \in\right] 0^{-}, 1^{+}[$ represent the degree of membership (namely, $\mu_{A}(x)$ ), the degree of indeterminacy (namely, $\sigma_{A}(x)$ ), and the degree of nonmembership (namely, $\gamma_{A}(x)$ ), respectively, for each $x \in X$ to the set $A$ such that $0^{-} \leq \mu_{A}(x)+\sigma_{A}(x)+\gamma_{A}(x) \leq 3^{+}$for all $x \in X$. For a non-empty set $X, N(X)$ denotes the collection of all neutrosophic sets of $X$.
Definition 2 [16] The following statements are true for neutrosophic sets $A$ and $B$ on $X$ :
i. $\mu_{A}(x) \leq \mu_{B}(x), \sigma_{A}(x) \leq \sigma_{B}(x)$, and $\gamma_{A}(x) \geq \gamma_{B}(x)$ for all $x \in X$ if and only if $A \subseteq B$
ii. $A \subseteq B$ and $B \subseteq A$ if and only if $A=B$.
iii. $A \cap B=\left{\left(x, \min \left{\mu_{A}(x), \mu_{B}(x)\right}, \min \left{\sigma_{A}(x), \sigma_{B}(x)\right}, \max \left{\gamma_{A}(x), \gamma_{B}(x)\right}\right): x \in X\right}$.
iv. $A \cup B=\left{\left(x, \max \left{\mu_{A}(x), \mu_{B}(x)\right}, \max \left{\sigma_{A}(x), \sigma_{B}(x)\right}, \min \left{\gamma_{A}(x), \gamma_{B}(x)\right}\right): x \in X\right}$.

More generally, the intersection and the union of a collection of neutrosophic sets $\left{A_{i}\right}_{i \in \Lambda}$ are defined by $\bigcap_{i \in \Lambda} A_{i}=\left{\left(x, \inf {i \in \Lambda}\left{\mu{A_{i}}(x)\right}, \inf {i \in \Lambda}\left{\sigma{A_{i}}(x)\right}\right.\right.$, $\left.\left.\sup {i \in \Lambda}\left{\gamma{A_{i}}(x)\right}\right): x \in X\right}$ and $\bigcup_{i \in \Lambda} A_{i}=\left{\left(x, \sup {i \in \Lambda}\left{\mu{A_{i}}(x)\right}, \sup {i \in \Lambda} \sigma{A_{i}}{(x)}\right.\right.$, $\left.\left.\inf {i \in A}\left{\gamma A{i}(x)\right}\right): x \subset X\right}$.

Corollary 1 [16] The following statements are true for the neutrosophic sets $A, B$, $C$, and $D$ on $X$ :
i. $A \cap C \subseteq B \cap D$ and $A \cup C \subseteq B \cup D$, if $A \subseteq B$ and $C \subseteq D$.
ii. $A \subseteq B \cap C$, if $A \subseteq B$ and $A \subseteq C . A \cup B \subseteq C$, if $A \subseteq C$ and $B \subseteq C$.
iii. $A \subseteq C$, if $A \subseteq B$ and $B \subseteq C$.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophic Methodologies in Multi-criteria Decision-Making Problems

This section systematically develops a new methodological approach in multicriteria decision making (MCDM) problems with single-valued neutrosophic information for neutrosophic sets structure. The following methodological approach gives the necessary steps to select the best alternatives in each division and the best alternative overall regions in the MCDM situations.

Step 1: Problem Selection Consider the multi-criteria decision-making problem shown in Table 1, with $\mathrm{m}$ alternatives $A_{1}, A_{2}, \ldots, A_{m}$ and $p$ attributes $B_{1}, B_{2}$, $\ldots, B_{p}$ for $n$ regions $D_{1}, D_{2}, \ldots, D_{n}$ to identify the best alternatives of each region and the best alternative of the entire regions.

Step 2: Problem Division Divide the selected problem into $n$ subproblems for $n$ regions.
Step 3: Direct Direction
Step 3(a): Subproblem Selection Select first subproblem for the corresponding region.

Step 3(b): Neutrosophic Operations For $j=1,2, \ldots, m$, find $C_{j 1}=\left{\left(a_{j 1}\right){1},\left(a{j 2}\right){1}\right.$, $\left.\ldots,\left(a{j p}\right){1}\right}$ and $D{j 1}=\left{\left(a_{j 1}\right){1} \cup\left(a{j 2}\right){1},\left(a{j 1}\right){1} \cup\left(a{j 3}\right){1}, \ldots,\left(a{j 1}\right){1} \cup\left(a{j p}\right){1},\left(a{j 2}\right){1}\right.$ $\left.\cup\left(a{j 3}\right){1}, \ldots,\left(a{j 2}\right){1} \cup\left(a{j p}\right){1}, \ldots,\left(a{j(p-1)}\right){1} \cup\left(a{j p}\right){1}\right} \ldots,\left(a{j 2}\right){1} \cup\left(a{j p}\right){1}, \ldots$, $\left.\left(a{j(p-1)}\right){1} \cup\left(a{j p}\right){1}\right}$ such that $\left(a{j k}\right){1} \cup\left(a{j l}\right){1} \notin C{j 1}$.

Step 3(c): Finding Single-Valued Neutrosophic Score Functions For $j=1,2$, $\ldots, m$, find single-valued neutrosophic score functions of $C_{j 1}$ and $D_{j 1}$ that are defined as follows: $S V N S F\left(C_{j 1}\right)=1 / 3 p\left[\sum_{i=1}^{p}\left[2+\mu_{j i}-\sigma_{j i}-\gamma_{j i}\right]\right]$, and $\operatorname{SVNSF}\left(D_{j 1}\right)=1 / 3 q\left[\sum_{i=1}^{q}\left[2+\mu_{j i}-\sigma_{j i}-\gamma_{j i}\right]\right]$, where $q$ is the number of elements of $D_{j 1} . S V N S F\left(A_{j}\right)=\left{S V N S F\left(C_{j 1}\right)\right.$, if $S V N S F\left(D_{j 1}\right)=0$. Otherwise, 1/2[ SVNSF $\left.\left(C_{j 1}\right)+\operatorname{SVNSF}\left(D_{j 1}\right)\right}$.
Step 3(d): Arrangement For $j=1,2, \ldots, m$, arrange all the single-valued neutrosophic score function’s values for the alternatives $A_{1}, A_{2}, \ldots, A_{m}$ in ascending order.

Step 3(e): Repetition Repeat steps 3(a)-3(d) for each subproblem of the corresponding region.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Econ308

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophical Plant Hybridization in Decision-Making Problems

本节介绍中智集的一些基本性质和中智集的运算,以供进一步研究。
定义 1 [15] 让 $X$ 是一个非空集。中智集 $A$ 有形式
$\mathrm{A}=\mathrm{~ I l e f t { l e f t ( X , ~ \ m u _ { A } ( X ) , ~ I}$
$\left.\gamma_{A}(x) \in\right] 0^{-}, 1^{+}\left[\right.$表示隶属度 (即, $\mu_{A}(x)$ ),不确定度 (即, $\sigma_{A}(x)$ ),以及非会员的程度(即, $\gamma_{A}(x)$ ) 分别 对每个 $x \in X$ 到集合 $A$ 这样 $0^{-} \leq \mu_{A}(x)+\sigma_{A}(x)+\gamma_{A}(x) \leq 3^{+}$对所有人 $x \in X$. 对于非空集 $X, N(X)$ 表 示所有中智集的集合 $X$.
定义 2 [16] 以下陈述对中智集成立 $A$ 和 $B$ 上 $X$ :
-。 $\mu_{A}(x) \leq \mu_{B}(x), \sigma_{A}(x) \leq \sigma_{B}(x)$ ,和 $\gamma_{A}(x) \geq \gamma_{B}(x)$ 对所有人 $x \in X$ 当且仅当 $A \subseteq B$ ii. $A \subseteq B$ 和 $B \subseteq A$ 当且仅当 $A=B$.
iii.
A \cap B=\left } { \backslash \text { left } ( x , \backslash m i n \backslash \text { left } \backslash
iv.
更一般地,中智集集合的交集和并集 Vleft{A_{i}}right}_{i lin LLambda} 定义为
\bigcap_{i \in \Lambda} A_{i} $}=\backslash$ eft ${\backslash e f t(x, \backslash i n f{i \backslash \mathrm{~ i n ~ \ L a m b d a }}$ 和
$\mathrm{~ \ b i g c u p _ { i ~ \ i n ~ \ L a m b d a } ~ A _ { i } = \ l e f t {}$
推论 1 [16] 以下陈述对于中智集是正确的 $A, B, C$ ,和 $D$ 上 $X$ :

  • $A \cap C \subseteq B \cap D$ 和 $A \cup C \subseteq B \cup D$ , 如果 $A \subseteq B$ 和 $C \subseteq D$.
    ii. $A \subseteq B \cap C$ ,如果 $A \subseteq B$ 和 $A \subseteq C . A \cup B \subseteq C$ ,如果 $A \subseteq C$ 和 $B \subseteq C$.
    iii. $A \subseteq C$ ,如果 $A \subseteq B$ 和 $B \subseteq C$.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophic Methodologies in Multi-criteria Decision-Making Problems

本节系统地开发了一种新的方法论方法来解决多标准决策 (MCDM) 问题,其中包含用于中智集结构的单值中智信 息。以下方法论方法给出了在每个部门选择最佳替代方案以及在 MCDM 情况下选择最佳替代整体区域的必要步 骤。
第 1 步:问题选择考虑表 1 所示的多标准决策问题,其中m备择方案 $A_{1}, A_{2}, \ldots, A_{m}$ 和 $p$ 属性 $B_{1}, B_{2}, \ldots, B_{p}$ 为了 $n$ 地区 $D_{1}, D_{2}, \ldots, D_{n}$ 确定每个区域的最佳替代方案和整个区域的最佳替代方案。
步骤 2: 问题划分 将选定的问题划分为 $n$ 子问题 $n$ 地区。
步骤 3 : 直接方向
步骤 $3(a)$ : 子问题选择 选择相应区域的第一个子问题。
步骤 $3(\mathrm{~b})$ : 中智操作 $j=1,2, \ldots, m$ ,寻找
$\mathrm{~ C _ { j ~ 1 } = V l e f t { \ l e f t ( a _ { j ~ 1 } \ r i g h t ) ~ { 1 } , V}$
\begin{tabular}{|c|c|} \end{tabular} $\mathrm{~ , ~ V e f t . V e f t ( a { j ( p – 1 ) } \ r i g h t ) { 1 } \ c u p}$
步骤 $3(\mathrm{c})$ :找到单值中智评分函数 $j=1,2, \ldots, m$ ,找到单值中智评分函数 $C_{j 1}$ 和 $D_{j 1}$ 定义如下:
$\operatorname{SVNSF}\left(C_{j 1}\right)=1 / 3 p\left[\sum_{i=1}^{p}\left[2+\mu_{j i}-\sigma_{j i}-\gamma_{j i}\right]\right]$ ,和
$\operatorname{SVNSF}\left(D_{j 1}\right)=1 / 3 q\left[\sum_{i=1}^{q}\left[2+\mu_{j i}-\sigma_{j i}-\gamma_{j i}\right]\right]$ ,在哪里 $q$ 是元素的数量
$\mathrm{~ D _ { j ~ 1 } ~ 。 S ~ V ~ N ~ S ~ F V e f t ( A _ { j } \ r i g h t ) = V l e f t { S ~ V ~ N ~ S ~ F V l e f t ( C _ { j ~ 1 }}$
步骤 $3(\mathrm{~d})$ : 安排 $j=1,2, \ldots, m$, 为备选方案排列所有单值中智评分函数的值 $A_{1}, A_{2}, \ldots, A_{m}$ 按升序排列。
步骤 $3(\mathrm{e})$ :重复 对相应区域的每个子问题重复步骤 $3(\mathrm{a})-3(\mathrm{~d})$ 。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Critical Path Analysis

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Critical Path Analysis

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Concept of Critical Path Analysis

Critical path analysis is a network-based method designed to aid in scheduling, monitoring, and controlling large and complex projects, particularly in the construction industry. A project can be defined as a series of related activities or tasks, with each activity consuming time and resources. Finding a critical path is a major part of project management. The activities on the critical path represent tasks that will delay the entire project if they are not completed on time. Based on the critical path analysis, project managers can reschedule and reallocate labor and financial resources so that the critical tasks can be completed on time. Critical path analysis is important because it can answer a number of questions about projects, such as:

  1. When will the entire project be finished?
  2. What are the critical activities or tasks in the project?
  3. Which activities or tasks can be delayed if necessary and by how long without delaying the entire project?
    Linear programming (LP) can be used to formulate such a problem and then yield the critical path. Consider a project with $n$ activities. The objective is to minimize the time required to complete the entire project. For each activity, we are certain that before node $j$ occurs, node $i$ must occur and activity on arc $(i, j)$ must be completed. The time required by an activity on arc $(i, j)$ is denoted as $t_{i j}$. By introducing decision variables $x_{j}$ to represent the completion time of an activity on arc $(i, j)$, the mathematical model for the critical path analysis can be written as shown in Model 4.1.1.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Critical Path Analysis

Before identifying the critical path, there are four steps to follow:

  1. Define the project and its activities.
  2. Define the precedence relationships among the activities.
  3. Assign the time requirement to each activity.
  4. Draw the network connecting all of the activities.
    Table $4.1$ shows a project with eight activities in which activities A and B are done first because they have no predecessor and activity $\mathrm{H}$ is the terminal point. The precedence relationships among the activities, as well as their time requirements, are listed in the table. Table $4.2$ shows the same information as in Table 4.1, except that the immediate successors of activities are shown.

After defining the precedence relationships among the activities and the time requirements to each activity, a network representing the project can be constructed (Figure 4.1).

As shown in Figure 4.1, each activity is represented by a directional arc or arrow. This type of project network is regarded as activity-on-arc (AOA) network. There are two crucial rules for the construction of AOA network: (1) each activity is represented by exactly one arc or arrow in the network, and (2) each activity must be identified by two nodes. For example, activity A, which requires 2 units of time to complete, is linked by two nodes. Node 0 is the starting point of activity $\mathrm{A}$, and node 1 is the terminal point of activity A. To prevent a violation of the rules, it is sometimes necessary to use a dummy activity with 0 task time in the network. For example, activities $A$ and $B$ are predecessors of activity D. In this case, we can add a dummy activity, shown by a dashed arrow, pointing from node 1 to 2 . By adding this dummy.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考| Concept of Assembly Line–Balancing Problem

Assembly line balancing is a product-oriented layout technique in operations management. Product-oriented layouts are designed for high-volume, lowvariety products or continuous production. The problem of assembly line balancing is how to assign tasks to workstations while meeting production requirements at a minimum imbalance between labors or machines. Minimization of imbalance leads to minimization of idle time along the assembly line and maximization utilization of labors and machines.

Integer linear programming (ILP) can be used to formulate an assembly line balancing problem and then yield the optimal product layout. Consider a job with a series of tasks $(i=1,2, \ldots, m)$ to be assigned to a certain number of workstations $(j=1,2, \ldots, n)$. The objective is to minimize the number of workstations, $A_{j}$, used to complete the work. Given the precedence relationships, the earliest workstation to which task $i$ can be assigned is denoted as $E_{i}$ and the latest workstation to which task $i$ can be assigned is denoted as $L_{i}$. The time required by task $i$ is $t_{i}$, and the theoretical cycle time is $C . W_{j}$ is the subset of all tasks that can be assigned to workstation $j$, and ||$W_{j}||$ is the number of tasks in subset $W_{j} . P_{i}$ is the set of tasks that must proceed task $i$, and $S_{i}$ is the set of tasks that must succeed task $i$. By introducing decision variables $x_{i j}$ to represent the assignment of task $i$ to workstation $j$, the mathematical model for the assembly line balancing problem can be written as shown in Model 5.1.1 (Patterson and Albracht 1975; Gökçen and Erel 1998; Ağpak and Gökçen 2005).

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Critical Path Analysis

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Concept of Critical Path Analysis

关键路径分析是一种基于网络的方法,旨在帮助调度、监控和控制大型和复杂的项目,特别是在建筑行业。一个项目可以定义为一系列相关的活动或任务,每个活动都消耗时间和资源。寻找关键路径是项目管理的重要组成部分。关键路径上的活动代表如果不能按时完成将延迟整个项目的任务。基于关键路径分析,项目经理可以重新安排和重新分配劳动力和财务资源,以便按时完成关键任务。关键路径分析很重要,因为它可以回答有关项目的许多问题,例如:

  1. 整个项目什么时候完成?
  2. 项目中的关键活动或任务是什么?
  3. 如有必要,哪些活动或任务可以延迟,在不延迟整个项目的情况下延迟多长时间?
    线性规划 (LP) 可用于制定此类问题,然后得出关键路径。考虑一个项目n活动。目标是尽量减少完成整个项目所需的时间。对于每个活动,我们确定在节点之前j发生,节点一世必须在弧上发生和活动(一世,j)必须完成。arc 上的活动所需的时间(一世,j)表示为吨一世j. 通过引入决策变量Xj表示弧上活动的完成时间(一世,j), 关键路径分析的数学模型可以写成模型 4.1.1 所示。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Critical Path Analysis

在确定关键路径之前,需要遵循四个步骤:

  1. 定义项目及其活动。
  2. 定义活动之间的优先关系。
  3. 为每个活动分配时间要求。
  4. 画出连接所有活动的网络。
    桌子4.1显示一个包含八项活动的项目,其中活动 A 和 B 首先完成,因为它们没有前置任务和活动H是终点。活动之间的优先关系及其时间要求列于表中。桌子4.2显示与表 4.1 中相同的信息,只是显示了活动的直接后续活动。

在定义了活动之间的优先关系和每个活动的时间要求之后,可以构建一个代表项目的网络(图 4.1)。

如图 4.1 所示,每个活动都由一个方向弧或箭头表示。这种类型的项目网络被视为弧上活动(AOA)网络。构建 AOA 网络有两个关键规则:(1)每个活动都由网络中的一个弧或箭头表示,(2)每个活动必须由两个节点标识。例如,需要 2 个单位时间才能完成的活动 A 由两个节点链接。节点 0 是活动的起点一种, 节点 1 是活动 A 的终点。为了防止违反规则,有时需要在网络中使用一个任务时间为 0 的虚拟活动。例如,活动一种和乙是活动 D 的前身。在这种情况下,我们可以添加一个虚拟活动,如虚线箭头所示,从节点 1 指向 2 。通过添加这个假人。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考| Concept of Assembly Line–Balancing Problem

装配线平衡是运营管理中面向产品的布局技术。面向产品的布局专为大批量、低品种的产品或连续生产而设计。装配线平衡的问题是如何将任务分配给工作站,同时在劳动力或机器之间不平衡的情况下满足生产要求。不平衡的最小化导致沿装配线的空闲时间最小化和劳动力和机器的最大化利用。

整数线性规划 (ILP) 可用于制定装配线平衡问题,然后产生最佳产品布局。考虑一个包含一系列任务的工作(一世=1,2,…,米)分配到一定数量的工作站(j=1,2,…,n). 目标是尽量减少工作站的数量,一种j, 用来完成工作。给定优先关系,最早的工作站到哪个任务一世可以赋值记为和一世以及最新的工作站执行哪个任务一世可以赋值记为大号一世. 任务所需时间一世是吨一世, 理论循环时间为C.在j是可以分配给工作站的所有任务的子集j, 和 ||在j||是子集中的任务数在j.磷一世是必须进行任务的一组任务一世, 和小号一世是必须完成任务的一组任务一世. 通过引入决策变量X一世j表示任务的分配一世到工作站j,装配线平衡问题的数学模型可以写成模型 5.1.1 所示(Patterson 和 Albracht 1975;Gökçen 和 Erel 1998;Ağpak 和 Gökçen 2005)。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Shortest Path Problem

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Shortest Path Problem

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Concept of Shortest Path Problem

The shortest path problem aims at finding a shortest path between a starting node and a terminal node through a network. The problem can be regarded as a special case of the transshipment problem, which was discussed in Section 2.3. Consider a directed and connected network with $n$ nodes in which there is exactly one origin and one destination. All the remaining nodes are transshipment points. The shortest path problem is to minimize the cost of shipping 1 unit of product from node $i$ to node $j, c_{i j}$. If arc $(i, j)$ exists, the unit transportation cost, $c_{i j,}$, is the same as the length of such an arc. Otherwise, $c_{i j}=\infty$. The cost of delivering 1 unit of product from node $i$ to itself is 0 . As mentioned in Section 2.3, the number of nodes that has supply only, or pure origin, is denoted as $a$, whereas the number of node, that has demand only, or pure destination, is denoted as $b$. Because there is exactly one origin and one destination in the shortest path problem, both $a$ and $b$ equal 1 . By introducing decision variables $x_{i j}$ to represent the flow from node $i$ to node $j$, the shortest path model can be written as shown in Model 3.3.1.
Model 3.3.1 Standard shortest path model
$$
\text { Minimize } z=\sum_{i=j}^{n-b} \sum_{j=a+1}^{n} c_{i j} x_{i j}
$$
subject to
$$
\begin{aligned}
&\sum_{i=a+1}^{n} x_{i j}=1 \quad i=1,2, \ldots, n-b \
&\sum_{i=1}^{n-b} x_{i j}=1 \quad j=a+1, a+2, \ldots, n
\end{aligned}
$$
All $x_{i j} \geq 0$.
Model 3.3.1 is referred to as the shortest path model. Objective function 3.3.1 finds a path that connects the origin and the destination and requires the minimum total transportation cost. Constraint set $3.3 .2$ is an availability constraint, which guarantees that the total maximum amount of products shipped from node $i$ equals 1. Constraint set $3.3 .3$ is a requirement constraint, which ensures that the total maximum amount of products received by node jequals $1 .$

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Shortest Path Problem

Figure $3.13$ shows a shortest path network with seven nodes. Node 1 is an origin, whereas node 7 is a destination. All the remaining nodes are transshipment points. The unit transportation cost is shown above each arc.

The shortest path network is a special case of transshipment problem and can be transformed into a tableau as shown in Table 3.9. Nodes 1 to 6 can be regarded as origins, whereas nodes 2 to 7 can be treated as

destinations. Decision variables $x_{i j}$ represent the quantity of the products delivered from origin $i$ to destination $j$. The demand of each destination is denoted as $d_{j}$, whereas the supply of each origin is denoted as $s_{i}$. Because we want to ship 1 unit of product from node 1 to node 7 , all $d_{j}$ and $s_{i}$ equal 1. The upper-right corner of each cell in the tableau represents the unit transportation cost, $c_{i j}$. If arc $(i, j)$ does not exist, the cost $c_{i j}$ is $\infty$. For any $\operatorname{arc}(i, i)$, the cost $c_{i i}$ is 0 .

By introducing decision variables $x_{i j}$ to represent the shipment from origin $i$ to destination $j$, this shortest path problem can be formulated as shown in Model 3.3.2.Constraint sets $3.3 .5$ to $3.3 .10$ are the availability constraints. For example, constraint set $3.3 .5$ ensures that the total maximum amount of products shipped from node 1 equals 1. Constraint sets $3.3 .11$ to $3.3 .16$ are the requirement constraints. For example, constraint set $3.3 .11$ ensures that the total maximum amount of products received by node 2 equals 1 . Because of the integrality property that the transshipment problem has, we can be sure that this shortest path flow through each arc will be 0 or 1 , even when we solve the problem as the LP problem.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考| ORSHORTPATH: SAS Code for Shortest Path Problem

ORMCFLOW (see Section 3.1) is a macro that can also be used to solve the shortest path problem, which is a special case of the minimum-cost capacitated flow problem, and it aims at finding a shortest path between a starting node and a terminal node. Hence, we use a similar macro with some minor changes to solve the shortest path problem. The new macro is called ORSHORTPATH (see program “sasor_3_3.sas”).

The only difference is that the dataset only contains the name of origins and destinations and the cost of each arc. An example of such a dataset is shown in Figure 3.14.This code determines the results based on the specified parameters and the cost of each arc saved in the text file; it also produces a macro variable (_ORNETFL) at termination. The SAS code for the shortest path problem contains three macros: data-handling (\%data), model-building (\%model), and report-writing (\%report).

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Shortest Path Problem

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Concept of Shortest Path Problem

最短路径问题旨在通过网络找到起始节点和终端节点之间的最短路径。该问题可以看作是转运问题的一个特例,在 2.3 节中讨论过。考虑一个有向和连接的网络n只有一个起点和一个目的地的节点。其余节点均为转运点。最短路径问题是最小化从节点运送 1 单位产品的成本一世到节点j,C一世j. 如果弧(一世,j)存在,单位运输成本,C一世j,, 与这样的弧的长度相同。除此以外,C一世j=∞. 从节点交付 1 单位产品的成本一世对自身是 0 。如第 2.3 节所述,仅具有供应或纯来源的节点数表示为一种,而仅具有需求或纯目的地的节点数表示为b. 因为在最短路径问题中只有一个起点和一个终点,所以一种和b等于 1 。通过引入决策变量X一世j表示来自节点的流一世到节点j, 最短路径模型可以写成模型 3.3.1 所示。
模型 3.3.1 标准最短路径模型
 最小化 和=∑一世=jn−b∑j=一种+1nC一世jX一世j
受制于
∑一世=一种+1nX一世j=1一世=1,2,…,n−b ∑一世=1n−bX一世j=1j=一种+1,一种+2,…,n
全部X一世j≥0.
模型 3.3.1 被称为最短路径模型。目标函数 3.3.1 找到一条连接起点和终点的路径,并且需要最小的总运输成本。约束集3.3.2是一个可用性约束,它保证从节点发货的最大产品总量一世等于 1. 约束集3.3.3是一个需求约束,保证节点jequals接收到的产品总量最大1.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Shortest Path Problem

数字3.13显示了一个有七个节点的最短路径网络。节点 1 是起点,而节点 7 是终点。其余节点均为转运点。单位运输成本显示在每个弧形上方。

最短路径网络是转运问题的一个特例,可以转化为如表 3.9 所示的表格。节点 1 到 6 可以被视为原点,而节点 2 到 7 可以被视为

目的地。决策变量X一世j表示从原产地交付的产品数量一世到目的地j. 每个目的地的需求表示为dj,而每个来源的供应表示为s一世. 因为我们要从节点 1 向节点 7 运送 1 个单位的产品,所以所有dj和s一世等于1。表格中每个单元格的右上角代表单位运输成本,C一世j. 如果弧(一世,j)不存在,成本C一世j是∞. 对于任何弧⁡(一世,一世), 成本C一世一世是 0 。

通过引入决策变量X一世j代表从原产地发货一世到目的地j, 这个最短路径问题可以表述为模型 3.3.2. 约束集3.3.5到3.3.10是可用性约束。例如,约束集3.3.5确保从节点 1 运送的产品的最大总量等于 1。约束集3.3.11到3.3.16是需求约束。例如,约束集3.3.11确保节点 2 收到的产品的最大总量等于 1 。由于转运问题具有的完整性特性,我们可以确定通过每条弧的最短路径流将是 0 或 1 ,即使我们将问题解决为 LP 问题。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考| ORSHORTPATH: SAS Code for Shortest Path Problem

ORMCFLOW(见第 3.1 节)是一个宏,也可以用来解决最短路径问题,它是最小成本容量流问题的一个特例,它旨在找到起始节点和终端之间的最短路径节点。因此,我们使用一个类似的宏并进行一些小的改动来解决最短路径问题。新宏称为 ORSHORTPATH(参见程序“sasor_3_3.sas”)。

唯一的区别是数据集只包含起点和终点的名称以及每条弧线的成本。此类数据集的示例如图 3.14 所示。此代码根据指定的参数和保存在文本文件中的每条弧线的成本来确定结果;它还在终止时产生一个宏变量(_ORNETFL)。最短路径问题的 SAS 代码包含三个宏:数据处理 (\%data)、模型构建 (\%model) 和报告编写 (\%report)。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Minimum-Cost Capacitated Flow Problem

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Minimum-Cost Capacitated Flow Problem

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Concept of Minimum-Cost Capacitated Flow Problem

Transportation, assignment, and transshipment problems are all special cases of the minimum-cost capacitated flow problem. The minimum-cost capacitated flow problem aims at finding the minimum cost flow through a network while satisfying the supply and demand requirements of the origins and destinations, respectively, and also satisfying the flow restrictions through the network. However, there is no such flow restriction in transportation, assignment, and transshipment problems.

Consider a directed and connected network with $n$ nodes in which there is at least one origin and one destination. Any node that has both supply and demand is referred to as a transshipment point. The minimum-cost capacitated flow problem determines how to meet the supply requirement, $s_{i}$, and the demand requirement, $d_{j}$, while not violating the capacity restrictions of any arc at the minimum cost, $c_{i j}$. If an arc $(i, j)$ does not exist, the cost is considered infinite $(\infty)$. The unit cost of flow from node $i$ to itself is 0 . The lower bound on flow through $\operatorname{arc}(i, j)$ is $L_{i j}$, where $L_{i j}=0$ if there is no lower bound. The upper bound on flow through arc $(i, j)$ is $U_{i j}$, where $U_{i j}=\infty$ if there is no upper bound. By introducing decision variables $x_{i j}$ to represent the number of units of flow sent from node $i$ to node $j$ through arc $(i, j)$, the minimum-cost capacitated flow model can be written as shown in Model 3.1.1.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Minimum-Cost Capacitated Flow Problem

Figure $3.1$ shows a minimum-cost capacitated flow problem. There are eight nodes; nodes 1 and node 2 are origins, and nodes 6,7 , and 8 are destinations. The amount of supply, amount of demand, unit cost on each arc, and upper bound on flow through each arc are shown in the figure.
This minimum-cost capacitated flow network (or problem) can be represented by a tableau as shown in Table 3.1. The upper-right corner of each cell in the tableau represents the unit transportation $\operatorname{cost} c_{i j i}$. The upper bound on flow through $\operatorname{arc}(i, j), U_{i j}$, is shown in Table 3.2.

By introducing decision variables $x_{i j}$ to represent the number of units of flow sent from node $i$ to node $j$ through $\operatorname{arc}(i, j)$, the minimum-cost capacitated flow problem can be formulated as shown in Model 3.1.2.

Model 3.1.2 Example of formulation of minimum-cost capacitated flow problem
$$
\begin{gathered}
\text { Minimize } 5 x_{13}+9999 x_{14}+9999 x_{15}+9999 x_{16}+9999 x_{17}+9999 x_{18} \
+9999 x_{23}+4 x_{24}+9999 x_{25}+9999 x_{26}+9999 x_{27}+9999 x_{28} \
+0 x_{33}+2 x_{34}+6 x_{35}+5 x_{36}+9999 x_{37}+9999 x_{38} \
+9999 x_{43}+0 x_{44}+x_{45}+9999 x_{46}+9999 x_{47}+2 x_{48}
\end{gathered}
$$

统计代写|运筹学作业代写operational research代考| SAS Code for Minimum

ORMCFLOW is a macro that solves minimum-cost capacitated flow problems, the objective of which is to find the minimum cost flow through a network while satisfying the supply and demand requirements of the origins and destinations, respectively, and also satisfying the flow restrictions through the network (see program “sasor_3_1.sas”). The primary procedure used for minimum-cost capacitated flow problem is PROC NETFLOW. A full syntax of this procedure is available in Appendix $4 .$
Figure $3.2$ illustrates the data flow in the ORMCFLOW. It shows:

  • The cost matrix that is required for ORMCFLOW, in which the cost, capacity, minimum demand, and maximum supply of any origin $i$ and destination $j$ are specified
  • The macros (\%data, \%model, and \%report)
  • The results datasets that are available for print or can be used for further analysis
    In the rest of this section, the procedure used for solving the minimum-cost capacitated flow problem (ORMCFLOW) in SAS, together with an example, is explained. The ORMCFLOW runs three macros: data-handling (\%data), model-building (\%model), and report-writing (\%report).
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Minimum-Cost Capacitated Flow Problem

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Concept of Minimum-Cost Capacitated Flow Problem

运输、分配和转运问题都是最小成本容量流问题的特例。最小成本容量流问题旨在找到通过网络的最小成本流,同时满足起点和目的地的供需需求,同时满足通过网络的流量限制。然而,在运输、分配和转运问题中没有这样的流量限制。

考虑一个有向和连接的网络n至少有一个起点和一个终点的节点。任何既有供给又有需求的节点称为转运点。最小成本容量流量问题决定了如何满足供给需求,s一世, 和需求要求,dj,在不违反任何弧的容量限制的同时,以最小的成本,C一世j. 如果一个弧(一世,j)不存在,成本被认为是无限的(∞). 来自节点的流量单位成本一世对自身是 0 。流量下限弧⁡(一世,j)是大号一世j, 在哪里大号一世j=0如果没有下限。流过弧的上限(一世,j)是在一世j, 在哪里在一世j=∞如果没有上限。通过引入决策变量X一世j表示从节点发送的流的单位数一世到节点j通过弧(一世,j),最小成本容量的流量模型可以写成模型 3.1.1 所示。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Minimum-Cost Capacitated Flow Problem

数字3.1显示了一个最小成本容量的流量问题。有八个节点;节点 1 和节点 2 是起点,节点 6,7 和 8 是目的地。图中显示了每个弧上的供应量、需求量、单位成本以及通过每个弧的流量上限。
这个最小成本容量的流量网络(或问题)可以用表 3.1 所示的表格来表示。表格中每个单元格的右上角代表单位交通成本⁡C一世j一世. 流量上限弧⁡(一世,j),在一世j, 如表 3.2 所示。

通过引入决策变量X一世j表示从节点发送的流的单位数一世到节点j通过弧⁡(一世,j),最小成本容量流问题可以表述为模型 3.1.2 所示。

模型 3.1.2 最小成本容量流问题的公式化示例
 最小化 5X13+9999X14+9999X15+9999X16+9999X17+9999X18 +9999X23+4X24+9999X25+9999X26+9999X27+9999X28 +0X33+2X34+6X35+5X36+9999X37+9999X38 +9999X43+0X44+X45+9999X46+9999X47+2X48

统计代写|运筹学作业代写operational research代考| SAS Code for Minimum

ORMCFLOW 是一个解决最小成本容量的流量问题的宏,其目标是在满足始发地和目的地的供需需求的同时,找到通过网络的最小成本流量,同时满足通过网络的流量限制。网络(参见程序“sasor_3_1.sas”)。用于最小成本容量流问题的主要程序是 PROC NETFLOW。附录中提供了此过程的完整语法4.
数字3.2说明了 ORMCFLOW 中的数据流。表明:

  • ORMCFLOW 所需的成本矩阵,其中包含任何来源的成本、容量、最小需求和最大供应一世和目的地j被指定
  • 宏(\%data、\%model 和 \%report)
  • 可用于打印或可用于进一步分析的结果数据集
    在本节的其余部分中,将解释用于解决 SAS 中的最小成本容量流问题 (ORMCFLOW) 的过程以及示例。ORMCFLOW 运行三个宏:数据处理 (\%data)、模型构建 (\%model) 和报告编写 (\%report)。
统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Transshipment Problem

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富,各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Transshipment Problem

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Concept of Transshipment Problem

The transshipment problem is an extension of the transportation problem. For the transportation problem, it is assumed that a commodity can only be shipped from an origin to a destination. In many real-life situations, it is also possible to distribute the commodity through the points of origins or through the points of destinations. Sometimes it might be advantageous to distribute a commodity from an origin to an intermediate, or transshipment, point before shipping it to a destination. The transshipment problem allows for these shipments.
The transshipment problem can be described as follows. A manufacturing company has a number of plants, each of which has a limited available capacity, $s_{i}$. After manufacturing, the semifinished products are delivered to the warehouses for final assembly and packaging. Finally, the finished products are shipped to the customers according to their requirements, $d_{j}$. The problem is how to fulfill each customer’s order while not exceeding the capacity of any plant at the minimum cost, $c_{i j \text { – }}$ The problem can be transformed as a conventional transportation model with $(n-b)$ origins and $(n-a)$ destinations, where $n$ is the total number of nodes in the network (i.e., total number of plants, warehouses, and customers), $a$ is the number of node that has supply only (or pure origin), and $b$ is the number of nodes that has demand only (or pure destination). Any node that has both supply and demand is referred to as a transshipment point. The unit transportation costs, $c_{i j}$ are often dependent on the travel distances from node $i$ to node $j$. It is assumed that the cost on a particular route of the network is directly proportional to the amount of products shipped on that route. If there is no route connecting node $i$ and node $j$-or arc $(i, j)$ does not exist-then the cost is considered $\infty$. The cost of delivering 1 unit of product from node $i$ to itself is 0 . By introducing decision variables $x_{i j}$ to represent the amount of product sent from node $i$ to node $j$, the transshipment model can be written as shown in Model 2.3.1.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Transshipment Problem

The following example, illustrated in Figure $2.12$, shows a transshipment problem. A manufacturing company has two plants. Plant 1 can produce up to 1000 units of products per day, whereas plant 2 can produce as many as 2000 units of products per day. Instead of shipping the products directly to its customers, each product must be distributed to a warehouse first. After assembling and packaging in the warehouses, the products are shipped to the customers. The demand amounts of customer 1 and customer 2 are 1800 and 1200 , respectively. The problem is how to fulfill each customer’s order

while not exceeding the capacity of any plant at the minimum cost, $c_{i \ddot{ }}$. Unit transportation costs, $c_{i j}$, are shown above the arcs (or arrows).

This transshipment model can be converted into a conventional transportation model with five origins (i.e., P1, P2, W3, W4, and C5) and four destinations (i.e., W3, W4, C5, and C6). The supplies of origins and the demands of destinations are computed as follows. For the five origins, each plant (i.e., $P 1$ and P2) will have a supply equal to its original supply, whereas each warehouse and the first customer (i.e., W3, W4, and C5) will have a supply equal to the total available supply. For the four destinations, each warehouse (i.e., W3 and W4) will have a demand equal to the total available supply. The first customer (i.e, C5) will have a demand equal to the summation of its original demand and total available supply, whereas the second customer (i.e., C6) will have a demand equal to its original demand. The reasons for adding the total available supply to the supply and demand at each transshipment point are to ensure that the total amount of products shipped through each transshipment point will not exceed the total available supply and to also balance the transportation model.
Table $2.5$ details this transshipment problem. Decision variables $x_{i j}$ represent the amount of the products delivered from origin $i$ to destination $j$. The demand of each destination, $d_{j}$, and the supply of each origin, $s_{j}$, are shown. The upperright corner of each cell in the tableau represents the unit transportation cost, $c_{i j}$. By introducing decision variables $x_{i j}$ to represent the shipment from origin $i$ to destination $j$, this transshipment problem can be formulated as shown in Model 2.3.2.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考| SAS Code for Transshipment Problem

ORTRANS, explained in Section $2.1$ (see also program “sasor_2_3.sas”), is a macro that solves transportation problems, the objective of which is to yield the minimum cost of shipment through a transportation network to destinations. The transshipment problem is an extension of the transportation problem, hence the same macro can be used for this example.

The only difference is that in the transshipment tableau (Table $2.5$ ) some of the costs are set to be $\infty$. Hence in the dataset, we use a large number instead (e.g., $1 \mathrm{E} 10$, which is $10^{10}$ ) because using a large number forces the user to set a variable to 0 . However, such a practice introduces numerical instability, hence we added the code shown next in the program. This constraint explicity fixes the value of the corresponding variables to 0 .
con zero{c in CUSTOMERS, $s$ in SUPPLIERS : cost $[s, c]=1 E 10}$ :
$x[s, c]=0$;
An example data file is seen in Figure 2.13.
Note that the following notations are used in this data file: Cstmer1 (W3), Cstmer2 (W4), Cstmer3 (C5), Cstmer4 (C6), Cstmer5 (P1), and Cstmer6 (P2).
Similar to Section 2.1, two parameters need to be set before calling the \%ortrans macro:
_data: Indicates the name and location of the data file (a text tab delimited file) and contains the cost matrix
_itle: Gives a title in the output of the SAS

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Transshipment Problem

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Concept of Transshipment Problem

转运问题是运输问题的延伸。对于运输问题,假设商品只能从原产地运送到目的地。在许多现实生活中,还可以通过起点或通过目的地分配商品。有时,在将商品运送到目的地之前,将商品从原产地分发到中间或转运点可能是有利的。转运问题允许这些货物。
转运问题可以描述如下。一家制造公司有许多工厂,每个工厂都有有限的可用产能,s一世. 制造完成后,将半成品运送到仓库进行最终组装和包装。最后,根据客户的要求将成品运送给客户,dj. 问题是如何以最低成本完成每个客户的订单,同时不超过任何工厂的产能,C一世j – 该问题可以转化为传统的交通模型(n−b)起源和(n−一种)目的地,在哪里n是网络中的节点总数(即工厂、仓库和客户的总数),一种是仅具有供应(或纯来源)的节点数,并且b是仅具有需求(或纯目的地)的节点数。任何既有供给又有需求的节点称为转运点。单位运输成本,C一世j通常取决于到节点的行进距离一世到节点j. 假设网络特定路线的成本与该路线上运送的产品数量成正比。如果没有路由连接节点一世和节点j- 或弧(一世,j)不存在-则考虑成本∞. 从节点交付 1 单位产品的成本一世对自身是 0 。通过引入决策变量X一世j表示从节点发送的产品数量一世到节点j, 转运模型可写成模型 2.3.1 所示。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Transshipment Problem

下面的例子,如图2.12,表示转运问题。一家制造公司有两个工厂。工厂 1 每天最多可以生产 1000 件产品,而工厂 2 每天可以生产多达 2000 件产品。每个产品都必须先分发到仓库,而不是直接将产品运送给客户。在仓库组装和包装后,将产品运送给客户。客户 1 和客户 2 的需求量分别为 1800 和 1200 。问题是如何完成每个客户的订单

在不以最低成本超出任何工厂的产能的同时,C一世¨. 单位运输成本,C一世j, 显示在弧线(或箭头)上方。

这种转运模型可以转换为具有五个起点(即P1、P2、W3、W4 和C5)和四个目的地(即W3、W4、C5 和C6)的常规运输模型。来源地的供给和目的地的需求计算如下。对于五个起源,每个植物(即,磷1和 P2) 的供应量将等于其原始供应量,而每个仓库和第一个客户(即 W3、W4 和 C5)的供应量将等于总可用供应量。对于四个目的地,每个仓库(即 W3 和 W4)的需求量将等于总可用供应量。第一个客户(即 C5)的需求等于其原始需求和总可用供应的总和,而第二个客户(即 C6)的需求等于其原始需求。将可用供应总量添加到每个转运点的供需中的原因是为了确保通过每个转运点运输的产品总量不会超过可用供应总量,同时也是为了平衡运输模式。
桌子2.5详细说明了这个转运问题。决策变量X一世j代表从原产地交付的产品数量一世到目的地j. 每个目的地的需求,dj,以及每个来源的供应,sj, 显示。表格中每个单元格的右上角代表单位运输成本,C一世j. 通过引入决策变量X一世j代表从原产地发货一世到目的地j,这个转运问题可以表述为模型2.3.2。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考| SAS Code for Transshipment Problem

ORTRANS,在章节中解释2.1(另见程序“sasor_2_3.sas”),是一个解决运输问题的宏,其目标是通过运输网络产生最小的运输成本到目的地。转运问题是运输问题的扩展,因此本例可以使用相同的宏。

唯一的区别是在转运画面(表2.5) 一些成本设定为∞. 因此,在数据集中,我们使用了一个很大的数字(例如,1和10,即1010) 因为使用大数会迫使用户将变量设置为 0 。但是,这种做法会引入数值不稳定,因此我们在程序中添加了接下来显示的代码。此约束明确地将相应变量的值固定为 0 。
客户中的 con zero{c,s在供应商中:成本[s, c]=1 E 10}[s, c]=1 E 10} :
X[s,C]=0;
示例数据文件如图 2.13 所示。
请注意,此数据文件中使用了以下符号:Cstmer1 (W3)、Cstmer2 (W4)、Cstmer3 (C5)、Cstmer4 (C6)、Cstmer5 (P1) 和 Cstmer6 (P2)。
与 2.1 节类似,在调用 \%ortrans 宏之前需要设置两个参数: _data
:指示数据文件的名称和位置(文本制表符分隔的文件)并包含成本矩阵
_itle:在输出中给出标题SAS 的

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写