如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。运筹学Operations Research（英式英语：operational research），通常简称为OR，是一门研究开发和应用先进的分析方法来改善决策的学科。它有时被认为是数学科学的一个子领域。管理科学一词有时被用作同义词。
运筹学Operations Research采用了其他数学科学的技术，如建模、统计和优化，为复杂的决策问题找到最佳或接近最佳的解决方案。由于强调实际应用，运筹学与许多其他学科有重叠之处，特别是工业工程。运筹学通常关注的是确定一些现实世界目标的极端值：最大（利润、绩效或收益）或最小（损失、风险或成本）。运筹学起源于二战前的军事工作，它的技术已经发展到涉及各种行业的问题。
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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|THE TRANSPORTATION PROBLEM
One of the main products of the P \& T COMPANY is canned peas. The peas are prepared at three canneries (near Bellingham, Washington; Eugene, Oregon; and Albert Lea, Minnesota) and then shipped by truck to four distributing warehouses in the western United States (Sacramento, California; Salt Lake City, Utah; Rapid City, South Dakota; and Albuquerque, New Mexico), as shown in Fig. 8.1. Because the shipping costs are a major expense, management is initiating a study to reduce them as much as possible. For the upcoming season, an estimate has been made of the output from each cannery, and each warehouse has been allocated a certain amount from the total supply of peas. This information (in units of truckloads), along with the shipping cost per truckload for each cannery-warehouse combination, is given in Table 8.2. Thus, there are a total of 300 truckloads to be shipped. The problem now is to determine which plan for assigning these shipments to the various cannery-warehouse combinations would minimize the total shipping cost.
By ignoring the geographical layout of the canneries and warehouses, we can provide a network representation of this problem in a simple way by lining up all the canneries in one column on the left and all the warehouses in one column on the right. This representation is shown in Fig. 8.2. The arrows show the possible routes for the truckloads, where the number next to each arrow is the shipping cost per truckload for that route. A square bracket next to each location gives the number of truckloads to be shipped out of that location (so that the allocation into each warehouse is given as a negative number).
The problem depicted in Fig. 8.2 is actually a linear programming problem of the transportation problem type. To formulate the model, let $Z$ denote total shipping cost, and let $x_{i j}(i=1,2,3 ; j=1,2,3,4)$ be the number of truckloads to be shipped from cannery $i$ to warehouse $j$. Thus, the objective is to choose the values of these 12 decision variables (the $x_{i j}$ ) so as to
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\begin{aligned}
& \text { Minimize } Z=464 x_{11}+513 x_{12}+654 x_{13}+867 x_{14}+352 x_{21}+416 x_{22} \
& +690 x_{23}+791 x_{24}+995 x_{31}+682 x_{32}+388 x_{33}+685 x_{34}, \
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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|An Award Winning Application of a Transportation Problem
Except for its small size, the P \& T Co. problem is typical of the problems faced by many corporations which must ship goods from their manufacturing plants to their customers.
For example, consider an award winning OR study conducted at Proctor \& Gamble (as described in the January-February 1997 issue of Interfaces). Prior to the study, the company’s supply chain consisted of hundreds of suppliers, over 50 product categories, over 60 plants, 15 distribution centers, and over 1,000 customer zones. However, as the company moved toward global brands, management realized that it needed to consolidate plants to reduce manufacturing expenses, improve speed to market, and reduce capital investment. Therefore, the study focused on redesigning the company’s production and distribution system for its North American operations. The result was a reduction in the number of North American plants by almost 20 percent, saving over $\$ 200$ million in pretax costs per year.
A major part of the study revolved around formulating and solving transportation problems for individual product categories. For each option regarding the plants to keep open, etc., solving the corresponding transportation problem for a product category shows what the distribution cost would be for shipping the product category from those plants to the distribution centers and customer zones. Numerous such transportation problems were solved in the process of identifying the best new production and distribution system.
运筹学代考
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|THE TRANSPORTATION PROBLEM
P ＆ T公司的主要产品之一是罐装豌豆。豌豆是在三个罐头厂(华盛顿州贝灵汉附近;俄勒冈州尤金;和Albert Lea，明尼苏达州)，然后用卡车运到美国西部的四个配送仓库(加利福尼亚州萨克拉门托;犹他州盐湖城;拉皮德城，南达科他州;和新墨西哥州阿尔伯克基)，如图8.1所示。由于运输费用是一项主要开支，管理部门正在着手研究如何尽可能地减少运输费用。对于即将到来的季节，已经对每个罐头厂的产量进行了估计，并且每个仓库从豌豆的总供应量中分配了一定的数量。表8.2给出了这些信息(以卡车为单位)，以及每个罐头厂-仓库组合的每卡车运输成本。因此，总共有300辆卡车要装运。现在的问题是确定将这些货物分配到各种罐头厂-仓库组合的哪个计划将使总运输成本最小化。
通过忽略罐头厂和仓库的地理布局，我们可以以一种简单的方式提供这个问题的网络表示:将所有罐头厂排在左边一列，将所有仓库排在右边一列。这种表示如图8.2所示。箭头显示了卡车可能的运输路线，每个箭头旁边的数字是该路线上每辆卡车的运输成本。每个位置旁边的方括号给出了要从该位置运出的卡车数量(因此每个仓库的分配以负数给出)。
图8.2所描述的问题实际上是运输问题类型的线性规划问题。为建立模型，设$Z$表示总运输成本，设$x_{i j}(i=1,2,3 ; j=1,2,3,4)$为从罐头厂$i$运送到仓库$j$的卡车数量。因此，目标是选择这12个决策变量($x_{i j}$)的值，以便
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\begin{aligned}
& \text { Minimize } Z=464 x_{11}+513 x_{12}+654 x_{13}+867 x_{14}+352 x_{21}+416 x_{22} \
& +690 x_{23}+791 x_{24}+995 x_{31}+682 x_{32}+388 x_{33}+685 x_{34}, \
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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|An Award Winning Application of a Transportation Problem
除了规模小之外，宝洁公司的问题是许多公司所面临的典型问题，这些公司必须把货物从制造工厂运送到客户那里。
例如，考虑在Proctor ＆ Gamble进行的获奖OR研究(如1997年1 – 2月的《界面》所述)。在研究之前，该公司的供应链由数百家供应商、50多个产品类别、60多个工厂、15个配送中心和1000多个客户区组成。然而，随着公司走向全球品牌，管理层意识到需要整合工厂，以减少制造费用，提高上市速度，并减少资本投资。因此，研究的重点是重新设计公司的生产和分销系统，为其北美业务。结果是北美工厂的数量减少了近20％，每年节省了超过$\$ 200$万美元的税前成本。
研究的一个主要部分是围绕制定和解决个别产品类别的运输问题。对于关于工厂保持开放等的每个选项，解决产品类别的相应运输问题将显示将产品类别从这些工厂运输到配送中心和客户区域的配送成本。在确定最佳的新生产和分配系统的过程中，解决了许多这样的运输问题。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。