数学代写|运筹学作业代写operational research代考|BUSN312
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运筹学Operations Research是将科学方法应用于解决复杂问题，指导和管理工业、商业、政府和国防中由人、机器、材料和资金组成的大型系统。独特的方法是开发一个系统的科学模型，包括诸如变化和风险等因素的测量，以此来预测和比较不同决策、战略或控制的结果。其目的是帮助管理层科学地确定其政策和行动。
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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Scheduling Interrelated Activities
We all schedule interrelated activities in our everyday lives, even if it is just scheduling when to begin our various homework assignments. So too, managers must schedule various kinds of interrelated activities. When should we begin production for various new orders? When should we begin marketing various new products? When should we make various capital investments to expand our production capacity?
For any such activity, the decision about when to begin can be expressed in terms of a series of yes-or-no decisions, with one of these decisions for each of the possible time periods in which to begin, as shown below.
Should a certain activity begin in a certain time period?
$$
\text { Its decision variable }= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}
$$
Since a particular activity can begin in only one time period, the choice of the various time periods provides a group of mutually exclusive alternatives, so the decision variable for only one time period can have a value of 1 .
For example, this approach was used to schedule the building of a series of office buildings on property adjacent to Texas Stadium (home of the Dallas Cowboys) over a 7 -year planning horizon. In this case, the model had 49 binary decision variables, 7 for each office building corresponding to each of the 7 years in which its construction could begin. This application of BIP was credited with increasing the profit by $\$ 6.3$ million. (See the October 1983 issue of Interfaces.)
A somewhat similar application on a vastly larger scale occurred in China recently (January-February 1995 issue of Interfaces). China was facing at least $\$ 240$ billion in new investments over a 15-year horizon to meet the energy needs of its rapidly growing economy. Shortages of coal and electricity required developing new infrastructure for transporting coal and transmitting electricity, as well as building new dams and plants for generating thermal, hydro, and nuclear power. Therefore, the Chinese State Planning Commission and the World Bank collaborated in developing a huge mixed BIP model to guide the decisions on which projects to approve and when to undertake them over the 15-year planning period to minimize the total discounted cost. It is estimated that this OR application is saving China about $\$ 6.4$ billion over the 15 years.
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Scheduling Asset Divestitures
This next application actually is another example of the preceding one (scheduling interrelated activities). However, rather than dealing with such activities as constructing office buildings or investing in hydroelectric plants, the activities now are selling (divesting) assets to generate income. The assets can be either financial assets, such as stocks and bonds, or physical assets, such as real estate. Given a group of assets, the problem is to determine when to sell each one to maximize the net present value of total profit from these assets while generating the desired income stream.
In this case, each yes-or-no decision has the following form.
Should a certain asset be sold in a certain time period?
Its decision variable $= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}$
One company that deals with these kinds of yes-or-no decisions is Homart Development Company (January-February 1987 issue of Interfaces), which ranks among the largest commercial land developers in the United States. One of its most important strategic issues is scheduling divestiture of shopping malls and office buildings. At any particular time, well over 100 assets will be under consideration for divestiture over the next 10 years. Applying BIP to guide these decisions is credited with adding $\$ 40$ million of profit from the divestiture plan.
Airline Applications
The airline industry is an especially heavy user of OR throughout its operations. For example, one large consulting firm called SABRE (spun off by American Airlines) employs several hundred OR professionals solely to focus on the problem of companies involved with transportation, including especially airlines. We will mention here just two of the applications which specifically use BIP.
One is the fleet assignment problem. Given several different types of airplanes available, the problem is to assign a specific type to each flight leg in the schedule so as to maximize the total profit from meeting the schedule. The basic trade-off is that if the airline uses an airplane that is too small on a particular flight leg, it will leave potential customers behind, while if it uses an airplane that is too large, it will suffer the greater expense of the larger airplane to fly empty seats.
For each combination of an airplane type and a flight leg, we have the following yesor-no decision.
Should a certain type of airplane be assigned to a certain flight leg?
$$
\text { Its decision variable }= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}
$$
运筹学代考
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Scheduling Interrelated Activities
我们在日常生活中都会安排相关的活动，即使只是安排什么时候开始做各种家庭作业。因此，管理者也必须安排各种相互关联的活动。我们什么时候开始生产各种新订单?我们什么时候开始销售各种新产品?我们什么时候应该进行各种资本投资来扩大产能?
对于任何这样的活动，关于何时开始的决定可以用一系列是或否的决定来表示，每个可能开始的时间段都有一个决定，如下所示。
某项活动是否应该在某个时间段开始?
$ $
\text{其决策变量}= \begin{cases}1 & \text{如果是的话}\ 0 & \text{如果不是的话。} \结束{病例}
$ $
由于特定的活动只能在一个时间段内开始，因此对各个时间段的选择提供了一组互斥的备选方案，因此仅针对一个时间段的决策变量的值可以为1。
例如，这种方法被用于在德克萨斯州体育场(达拉斯牛仔队的主场)附近的一系列办公大楼的规划，规划周期为7年。在这种情况下，模型有49个二元决策变量，每个办公楼对应于其建设可能开始的7年中的每一年。BIP的应用使利润增加了630万美元。(参见1983年10月号的《接口》。)
最近在中国出现了一个规模大得多的类似应用程序(1995年1 – 2月的《界面》)。中国在15年的时间里面临着至少2400亿美元的新投资，以满足其快速增长的经济的能源需求。煤炭和电力的短缺需要发展新的基础设施来运输煤炭和传输电力，以及建造新的水坝和发电厂来产生热能、水力和核能。因此，中国国家计划委员会和世界银行合作开发了一个巨大的混合BIP模型，以指导在15年规划期内批准哪些项目以及何时实施这些项目的决策，以最大限度地降低总贴现成本。据估计，这一应用在15年内为中国节省了大约64亿美元。
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Scheduling Asset Divestitures
下一个应用程序实际上是前一个应用程序(调度相互关联的活动)的另一个示例。然而，现在的活动不是处理诸如建造办公楼或投资水力发电厂之类的活动，而是出售(剥离)资产以产生收入。这些资产可以是金融资产，如股票和债券，也可以是实物资产，如房地产。给定一组资产，问题是确定何时出售每一项资产，以最大化这些资产总利润的净现值，同时产生期望的收入流。
在这种情况下，每个是或否的决定有以下形式。
某项资产是否应该在某段时间内出售?
它的决策变量$= \begin{cases}1 & \text{如果是的话}\ 0 & \text{如果不是的话。} {病例}$
美国最大的商业用地开发商之一的Homart Development company(1987年1月至2月的《界面》杂志)就是处理这类“是或否”决策的公司之一。其最重要的战略问题之一是安排剥离购物中心和办公楼的时间表。在未来10年的任何时候，都有超过100项资产将被考虑剥离。应用BIP来指导这些决策，从剥离计划中增加了4000万美元的利润。
航空公司应用程序
在整个运营过程中，航空业尤其大量使用手术室。例如，一家名为SABRE的大型咨询公司(由美国航空公司剥离)雇佣了数百名OR专业人员，专门研究与运输有关的公司，特别是航空公司的问题。我们在这里只提到两个专门使用BIP的应用程序。
一个是舰队分配问题。给定几种不同类型的可用飞机，问题是为时间表中的每个航段分配特定类型，以使满足时间表的总利润最大化。基本的权衡是，如果航空公司在特定的航班上使用太小的飞机，它会把潜在的客户抛在后面，而如果它使用太大的飞机，它将承受更大的飞机运送空座位的成本。
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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。