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。
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。
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Two-Phase Method
As the name suggests, we solve LPP in two phases here. The objective function is split into two sub-objectives, one with artificial variables (and slack if any) only, while the second with the decision variables. If the phase – I yields a solution we proceed to phase – II, otherwise we conclude at phase – I as infeasible solution.
Advantages of Two Phase Method Over Big-M Method :
The advantages of this method over Big – M method are.
- It is easier to calculate as it does not involve ‘ $M$ ‘ and all are numericals.
- It can give the solution at the first phase itself if the LPP is infeasible. We need not go through second phase.
- In the case of a digital computer, it is not possible to get the solution by Big- $M$ where as 2 – phase method can be applied.
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Degeneracy in Simblex Method
While solving an LPP, the situations may arise (i) in which there is a tie between tt:o or more basic variables for leaving the basis.i.e., equal minimum ratios or (ii) one or more basic variables in the “solution values” column become equal to zero. (Such problems are ignored intentionally in the problems dealt so far in this book, with an intention to explain here separately). These two cases are called Degeneracies in simplex problem.
Degeneracy may occur at the initial tableau or at any subsequent iterations. A degeneracy is detected by the following points.
Case (i) : Beale’s Cycling :
If one are more basic variables contain solution value as ‘zero’, then the iteration in simplex tableau repeat (cycle) indefinitely without arriving at an optimal solution.
Suppose a simplex tableau has $x_1, x_2, S_1, S_2$ and $S_3$ of which $S_1, S_2$ and $S_3$ are in basis. Now suppose $x_1$ replaces $S_1$ in first iteration, $x_2$ replaces $x_1$ in second iteration, $S_1$ replaces $x_2$ in third iteration and so on. This will continue $x_1 \rightarrow S_1 ; x_2 \rightarrow x_1$ and $S_1 \rightarrow x_2$ as cycle and can not yield any optimal solution.
Beale has first detected this type of problem and is explained in illustration 16.
Case (ii) : Tie for Leaving Variable From the Basis :
Another interesting case of degeneracy is found with same minimum ratio for two or more basic variables leaving the basis. This automatically raises the confusion in selection of key row. In such cases selection may be arbitrary.
This degeneracy can also be resolved by the same method as given for cycling problem. However, more simplified method to avoid more calculations and minimise the number of iterations to arrive the optimal solutions are given below. [One example can be observed in illustration – 15]
Resolution of Degeneracy : (for Cycling Problem)
The degeneracy, when occurs particularly due to cycling, it is resolved by the following rules.
Rule 1: Divide the coefficients of slack variables (in the simplex tableau where degeneracy is detected) by corresponding positive numbers of the key column in the row, starting from left to right.
运筹学代考
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Two-Phase Method
顾名思义，我们在这里分两个阶段求解LPP。目标函数被分成两个子目标，一个只有人工变量(和松弛)，而第二个有决策变量。如果阶段I产生了一个解决方案，我们继续进行阶段II，否则我们在阶段I得出不可行的解决方案。
两相法相对于大m法的优势:
该方法相对于Big – M方法的优点是:
它更容易计算，因为它不涉及’ $M$ ‘，而且都是数字。
如果LPP不可行，它可以在第一阶段给出解决方案。我们不需要经历第二阶段。
在数字计算机的情况下，用大- $M – $求解是不可能的，而可以采用两相法。
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Degeneracy in Simblex Method
在求解LPP时，可能会出现以下情况:(1)在tt: 0或更多离开基的基本变量之间存在联系，即;(ii)“解值”列中的一个或多个基本变量变为零。(到目前为止，在本书讨论的问题中有意忽略了这些问题，并打算在这里单独解释)。这两种情况被称为单纯形问题中的退化。
退化可能发生在最初的画面或任何后续的迭代中。简并可以通过以下点来检测。
案例(i): Beale’s Cycling:
如果一个更基本的变量包含的解值为’ 0 ‘，那么迭代在单纯形表中重复(循环)无限而没有到达最优解。
假设一个单纯形表有$x_1, x_2, S_1, S_2$和$S_3$，其中$S_1, S_2$和$S_3$是基。现在假设$x_1$在第一次迭代中替换$S_1$， $x_2$在第二次迭代中替换$x_1$， $S_1$在第三次迭代中替换$x_2$，以此类推。这将继续$x_1 \右箭头S_1;x_2 \右列x_1$和$S_1 \右列x_2$为循环，不能产生任何最优解。
Beale首先发现了这类问题，并在图16中进行了解释。
案例(ii):从基础上留下变量的平局:
另一个有趣的简并情况是两个或多个基本变量离开基时具有相同的最小比。这将在选择键行时自动引起混淆。在这种情况下，选择可能是任意的。
这种简并性也可以用与循环问题相同的方法求解。然而，更简化的方法，以避免更多的计算和最小化迭代次数，以达到最优解给出如下。[在图- 15中可以看到一个例子]
简并的求解:(对于循环问题)
当简并特别是由于循环而发生时，它由以下规则解决。
规则1:将松弛变量的系数(在检测简并度的单纯形表中)除以该行关键列对应的正数，从左到右。
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。