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|Interpretation of the Dual Problem

To see how this interpretation of the primal problem leads to an economic interpretation for the dual problem, ${ }^1$ note in Table 6.4 that $W$ is the value of $Z$ (total profit) at the current iteration. Because
$$
W=b_1 y_1+b_2 y_2+\cdots+b_m y_m
$$
each $b_i y_i$ can thereby be interpreted as the current contribution to profit by having $b_i$ units of resource $i$ available for the primal problem. Thus,
The dual variable $y_i$ is interpreted as the contribution to profit per unit of resource $i$ $(i=1,2, \ldots, m)$, when the current set of basic variables is used to obtain the primal solution.
In other words, the $y_i$ values (or $y_i^*$ values in the optimal solution) are just the shadow prices discussed in Sec. 4.7.

For example, when iteration 2 of the simplex method finds the optimal solution for the Wyndor problem, it also finds the optimal values of the dual variables (as shown in the bottom row of Table 6.5) to be $y_1^=0, y_2^=\frac{3}{2}$, and $y_3^=1$. These are precisely the shadow prices found in Sec. 4.7 for this problem through graphical analysis. Recall that the resources for the Wyndor problem are the production capacities of the three plants being made available to the two new products under consideration, so that $b_i$ is the number of hours of production time per week being made available in Plant $i$ for these new products, where $i=1,2,3$. As discussed in Sec. 4.7, the shadow prices indicate that individually increasing any $b_i$ by 1 would increase the optimal value of the objective function (total weekly profit in units of thousands of dollars) by $y_i^$. Thus, $y_i^*$ can be interpreted as the contribution to profit per unit of resource $i$ when using the optimal solution.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Interpretation of the Simplex Method

The interpretation of the dual problem also provides an economic interpretation of what the simplex method does in the primal problem. The goal of the simplex method is to find how to use the available resources in the most profitable feasible way. To attain this goal, we must reach a $\mathrm{BF}$ solution that satisfies all the requirements on profitable use of the resources (the constraints of the dual problem). These requirements comprise the condition for optimality for the algorithm. For any given BF solution, the requirements (dual constraints) associated with the basic variables are automatically satisfied (with equality). However, those associated with nonbasic variables may or may not be satisfied.

In particular, if an original variable $x_j$ is nonbasic so that activity $j$ is not used, then the current contribution to profit of the resources that would be required to undertake each unit of activity $j$
$$
\sum_{i=1}^m a_{i j} y_i
$$
may be smaller than, larger than, or equal to the unit profit $c_j$ obtainable from the activity. If it is smaller, so that $z_j-c_j<0$ in row 0 of the simplex tableau, then these resources can be used more profitably by initiating this activity. If it is larger $\left(z_j-c_j>0\right)$, then these resources already are being assigned elsewhere in a more profitable way, so they should not be diverted to activity $j$. If $z_j-c_j=0$, there would be no change in profitability by initiating activity $j$.

Similarly, if a slack variable $x_{n+i}$ is nonbasic so that the total allocation $b_i$ of resource $i$ is being used, then $y_i$ is the current contribution to profit of this resource on a marginal basis. Hence, if $y_i<0$, profit can be increased by cutting back on the use of this resource (i.e., increasing $x_{n+i}$ ). If $y_i>0$, it is worthwhile to continue fully using this resource, whereas this decision does not affect profitability if $y_i=0$.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Interpretation of the Dual Problem

为了了解这种对原始问题的解释如何导致对偶问题的经济解释，${ }^1$请注意表6.4中$W$是当前迭代中$Z$(总利润)的值。因为
$$
W=b_1 y_1+b_2 y_2+\cdots+b_m y_m
$$
因此，每个$b_i y_i$都可以被解释为当前对利润的贡献，因为原始问题有$b_i$单位的资源$i$可用。因此，
当使用当前的基本变量集来获得原始解时，对偶变量$y_i$被解释为对单位资源$i$$(i=1,2, \ldots, m)$的利润贡献。
换句话说，$y_i$值(或最优解中的$y_i^*$值)只是4.7节中讨论的影子价格。

例如，单纯形法的迭代2找到Wyndor问题的最优解时，也发现对偶变量(如表6.5下一行所示)的最优值为$y_1^=0, y_2^=\frac{3}{2}$，和$y_3^=1$。这些正是通过图形分析在4.7节中找到的影子价格。回想一下，Wyndor问题的资源是为考虑中的两种新产品提供的三个工厂的生产能力，因此$b_i$是工厂$i$为这些新产品提供的每周生产时间的小时数，其中$i=1,2,3$。正如第4.7节所讨论的，影子价格表明，单独将$b_i$增加1将使目标函数的最优值(以千美元为单位的每周总利润)增加$y_i^$。因此，$y_i^*$可以解释为使用最优解时，单位资源对利润的贡献$i$。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Interpretation of the Simplex Method

对偶问题的解释也为单纯形法在原始问题中的作用提供了一种经济解释。单纯形法的目标是找出如何以最有利的可行方式利用现有资源。为了实现这一目标，我们必须达成一个$\mathrm{BF}$解决方案，满足资源有效利用的所有要求(双重问题的约束)。这些要求构成了算法最优性的条件。对于任何给定的BF解，与基本变量相关的要求(对偶约束)都会自动得到满足。然而，那些与非基本变量相关的变量可能满足，也可能不满足。

特别是，如果原始变量$x_j$是非基本的，因此活动$j$没有被使用，那么进行每个活动单位所需的资源当前对利润的贡献$j$
$$
\sum_{i=1}^m a_{i j} y_i
$$
可以小于、大于或等于单位利润$c_j$。如果它较小，那么在simplex表的第0行中为$z_j-c_j<0$，那么通过启动此活动可以更有效地使用这些资源。如果它更大$\left(z_j-c_j>0\right)$，那么这些资源已经以更有利可图的方式被分配到其他地方，因此它们不应该被转用于$j$活动。如果$z_j-c_j=0$，通过启动活动$j$，盈利能力不会发生变化。

类似地，如果一个松弛变量 $x_{n+i}$ 是非基本的，所以总分配 $b_i$ 资源 $i$ 是在被使用吗 $y_i$ 是该资源在边际基础上对利润的当期贡献。因此，如果 $y_i<0$，利润可以通过减少这种资源的使用来增加 $x_{n+i}$ ）. 如果 $y_i>0$，继续充分利用这一资源是值得的，而这一决定并不影响盈利能力，如果 $y_i=0$．

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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。

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
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STATA代写	机器学习/统计学习代写
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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|A FUNDAMENTAL INSIGHT

We shall now focus on a property of the simplex method (in any form) that has been revealed by the revised simplex method in the preceding section. ${ }^1$ This fundamental insight provides the key to both duality theory and sensitivity analysis (Chap. 6), two very important parts of linear programming.

The insight involves the coefficients of the slack variables and the information they give. It is a direct result of the initialization, where the $i$ th slack variable $x_{n+i}$ is given a coefficient of +1 in Eq. (i) and a coefficient of 0 in every other equation [including Eq. (0)] for $i=1,2, \ldots, m$, as shown by the null vector $\mathbf{0}$ and the identity matrix $\mathbf{I}$ in the slack variables column for iteration 0 in Table 5.8. (For most of this section, we are assuming that the problem is in our standard form, with $b_i \geq 0$ for all $i=1,2, \ldots, m$, so that no additional adjustments are needed in the initialization.) The other key factor is that subsequent iterations change the initial equations only by

1. Multiplying (or dividing) an entire equation by a nonzero constant
2. Adding (or subtracting) a multiple of one entire equation to another entire equation
   As already described in the preceding section, a sequence of these kinds of elementary algebraic operations is equivalent to premultiplying the initial simplex tableau by some matrix. (See Appendix 4 for a review of matrices.) The consequence can be summarized as follows.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Mathematical Summary

Because its primary applications involve the final tableau, we shall now give a general mathematical expression for the fundamental insight just in terms of this tableau, using matrix notation. If you have not read Sec. 5.2, you now need to know that the parameters of the model are given by the matrix $\mathbf{A}=\left|a_{i j}\right|$ and the vectors $\mathbf{b}=\left|b_i\right|$ and $\mathbf{c}=\left|c_j\right|$, as displayed at the beginning of that section.

The only other notation needed is summarized and illustrated in Table 5.10. Notice how vector $\mathbf{t}$ (representing row 0) and matrix $\mathbf{T}$ (representing the other rows) together correspond to the rows of the initial tableau in Table 5.9 , whereas vector $\mathbf{t}^$ and matrix $\mathbf{T}^$ together correspond to the rows of the final tableau in Table 5.9. This table also shows these vectors and matrices partitioned into three parts: the coefficients of the original variables, the coefficients of the slack variables (our focus), and the right-hand side. Once again, the notation distinguishes between parts of the initial tableau and the final tableau by using an asterisk only in the latter case.

For the coefficients of the slack variables (the middle part) in the initial tableau of Table 5.10 , notice the null vector $\mathbf{0}$ in row 0 and the identity matrix $\mathbf{I}$ below, which provide the keys for the fundamental insight. The vector and matrix in the same location of the final tableau, $\mathbf{y}^$ and $\mathbf{S}^$, then play a prominent role in the equations for the fundamental insight. $\mathbf{A}$ and $\mathbf{b}$ in the initial tableau turn into $\mathbf{A}^$ and $\mathbf{b}^$ in the final tableau. For row 0 of the final tableau, the coefficients of the decision variables are $\mathbf{z}^-\mathbf{c}$ (so the vector $\mathbf{z}^$ is what has been added to the vector of initial coefficients, $-\mathbf{c}$ ), and the right-hand side $Z^*$ denotes the optimal value of $Z$.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A FUNDAMENTAL INSIGHT

现在，我们将集中讨论单纯形法(任何形式)的一个性质，这个性质在前一节中修订的单纯形法中已经揭示出来。${ }^1$这一基本见解为二元理论和灵敏度分析(第6章)提供了关键，这是线性规划的两个非常重要的部分。

这种洞察涉及到松弛变量的系数和它们所提供的信息。这是初始化的直接结果，其中$i$松弛变量$x_{n+i}$在Eq. (i)中系数为+1，在$i=1,2, \ldots, m$的其他方程[包括Eq.(0)]中系数为0，如表5.8中迭代0的松弛变量列中的零向量$\mathbf{0}$和单位矩阵$\mathbf{I}$所示。(对于本节的大部分内容，我们假设问题是我们的标准形式，所有$i=1,2, \ldots, m$都使用$b_i \geq 0$，因此在初始化时不需要进行额外的调整。)另一个关键因素是，随后的迭代只会改变初始方程

用一个非零常数乘以(或除以)整个方程

将一个完整方程的倍数加(或减)到另一个完整方程
如前一节所述，这类初等代数运算的序列等价于初始单纯形表与某个矩阵的预乘。(参见附录4对矩阵的回顾。)其结果可以概括如下。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Mathematical Summary

因为它的主要应用涉及到最后的表格，我们现在将给出一个关于这个表格的基本见解的一般数学表达式，使用矩阵符号。如果您没有阅读第5.2节，那么您现在需要知道模型的参数由矩阵$\mathbf{A}=\left|a_{i j}\right|$和向量$\mathbf{b}=\left|b_i\right|$和$\mathbf{c}=\left|c_j\right|$给出，如该节开头所示。

表5.10总结并说明了唯一需要的其他表示法。注意，向量$\mathbf{t}$(表示第0行)和矩阵$\mathbf{T}$(表示其他行)一起对应于表5.9中初始表格的行，而向量$\mathbf{t}^$和矩阵$\mathbf{T}^$一起对应于表5.9中最终表格的行。该表还显示了这些向量和矩阵分为三部分:原始变量的系数，松弛变量的系数(我们的重点)和右侧。同样，表示法通过仅在后一种情况下使用星号来区分初始表格和最终表格的部分。

对于表5.10初始表格中的松弛变量(中间部分)的系数，请注意第0行中的空向量$\mathbf{0}$和下面的单位矩阵$\mathbf{I}$，它们为基本洞察力提供了关键。向量和矩阵在最终表格的相同位置，$\mathbf{y}^$和$\mathbf{S}^$，然后在方程中发挥突出作用，为基本的洞察力。初始表格中的$\mathbf{A}$和$\mathbf{b}$在最终表格中变成$\mathbf{A}^$和$\mathbf{b}^$。对于最终表格的第0行，决策变量的系数是$\mathbf{z}^-\mathbf{c}$(因此向量$\mathbf{z}^$是添加到初始系数向量$-\mathbf{c}$中的)，右边的$Z^*$表示$Z$的最优值。

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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。

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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。

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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。

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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。

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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Functional Constraints in $\geq$ Form

To illustrate how the artificial-variable technique deals with functional constraints in $\geq$ form, we will use the model for designing Mary’s radiation therapy, as presented in Sec. 3.4. For your convenience, this model is repeated below, where we have placed a box around the constraint of special interest here.
Radiation Therapy Example The graphical solution for this example (originally presented in Fig. 3.12) is repeated here in a slightly different form in Fig. 4.5. The three lines in the figure, along with the two axes, constitute the five constraint boundaries of the problem. The dots lying at the intersection of a pair of constraint boundaries are the corner-point solutions. The only two corner-point feasible solutions are $(6,6)$ and $(7.5,4.5)$, and the feasible region is the line segment connecting these two points. The optimal solution is $\left(x_1, x_2\right)=(7.5,4.5)$, with $Z=5.25$

We soon will show how the simplex method solves this problem by directly solving the corresponding artificial problem. However, first we must describe how to deal with the third constraint.

Our approach involves introducing both a surplus variable $x_5$ (defined as $x_5=$ $\left.0.6 x_1+0.4 x_2-6\right)$ and an artificial variable $\bar{x}_6$, as shown next.
$$
\begin{aligned}
& 0.6 x_1+0.4 x_2 \quad \geq 6 \
& \rightarrow \quad 0.6 x_1+0.4 x_2-x_5 \quad=6 \quad\left(x_5 \geq 0\right) \
& \rightarrow \quad 0.6 x_1+0.4 x_2-x_5+\bar{x}_6=6 \quad\left(x_5 \geq 0, \bar{x}_6 \geq 0\right) \text {. } \
&
\end{aligned}
$$
Here $x_5$ is called a surplus variable because it subtracts the surplus of the left-hand side over the right-hand side to convert the inequality constraint to an equivalent equality constraint. Once this conversion is accomplished, the artificial variable is introduced just as for any equality constraint.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Minimization

One straightforward way of minimizing $Z$ with the simplex method is to exchange the roles of the positive and negative coefficients in row 0 for both the optimality test and step 1 of an iteration. However, rather than changing our instructions for the simplex method for this case, we present the following simple way of converting any minimization problem to an equivalent maximization problem:
Minimizing $\quad Z=\sum_{j=1}^n c_j x_j$
is equivalent to
$$
\text { maximizing } \quad-Z=\sum_{j=1}^n\left(-c_j\right) x_j \text {, }
$$
i.e., the two formulations yield the same optimal solution(s).
The two formulations are equivalent because the smaller $Z$ is, the larger $-Z$ is, so the solution that gives the smallest value of $Z$ in the entire feasible region must also give the largest value of $-Z$ in this region.

Therefore, in the radiation therapy example, we make the following change in the formulation:
$$
\begin{aligned}
& \text { Minimize } & Z & =0.4 x_1+0.5 x_2 \
\rightarrow & \text { Maximize } & -Z & =-0.4 x_1-0.5 x_2 .
\end{aligned}
$$
After artificial variables $\bar{x}_4$ and $\bar{x}_6$ are introduced and then the Big $M$ method is applied, the corresponding conversion is
$$
\begin{array}{lrr}
& \text { Minimize } & Z=0.4 x_1+0.5 x_2+M \bar{x}_4+M \bar{x}_6 \
\rightarrow & \text { Maximize } & -Z=-0.4 x_1-0.5 x_2-M \bar{x}_4-M \bar{x}_6 .
\end{array}
$$

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Functional Constraints in $\geq$ Form

为了说明人工变量技术如何处理$\geq$形式的功能约束，我们将使用模型来设计Mary的放射治疗，如第3.4节所述。为了方便起见，我们在下面重复这个模型，在这里我们在特殊兴趣约束周围放置了一个方框。
这个例子的图形解(最初在图3.12中提出)在这里以稍微不同的形式重复在图4.5中。图中的三条线与两个轴一起构成了问题的五个约束边界。位于一对约束边界交点处的点是角点解。仅有的两个角点可行解为$(6,6)$和$(7.5,4.5)$，可行域为连接这两个点的线段。最优解是$\left(x_1, x_2\right)=(7.5,4.5)$$Z=5.25$

我们很快将展示单纯形法如何通过直接求解相应的人工问题来解决这个问题。然而，首先我们必须描述如何处理第三个约束。

我们的方法包括引入盈余变量$x_5$(定义为$x_5=$$\left.0.6 x_1+0.4 x_2-6\right)$)和人工变量$\bar{x}_6$，如下所示。
$$
\begin{aligned}
& 0.6 x_1+0.4 x_2 \quad \geq 6 \
& \rightarrow \quad 0.6 x_1+0.4 x_2-x_5 \quad=6 \quad\left(x_5 \geq 0\right) \
& \rightarrow \quad 0.6 x_1+0.4 x_2-x_5+\bar{x}_6=6 \quad\left(x_5 \geq 0, \bar{x}_6 \geq 0\right) \text {. } \
&
\end{aligned}
$$
这里$x_5$被称为剩余变量，因为它减去了左边的剩余，将不等式约束转换为等价的等式约束。一旦这种转换完成，就像对任何等式约束一样，引入人工变量。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Minimization

使用单纯形方法最小化$Z$的一种直接方法是，在迭代的最优性测试和第1步中交换第0行中正负系数的角色。然而，在这种情况下，我们并没有改变单纯形法的指令，而是提出了以下简单的方法，将任何最小化问题转换为等效的最大化问题:
最小化$\quad Z=\sum_{j=1}^n c_j x_j$
等于
$$
\text { maximizing } \quad-Z=\sum_{j=1}^n\left(-c_j\right) x_j \text {, }
$$
也就是说，这两种公式产生相同的最优解。
这两个公式是等价的，因为$Z$越小，$-Z$越大，所以给出整个可行区域内$Z$最小值的解也必须给出该区域内$-Z$的最大值。

因此，在放射治疗的例子中，我们对配方做了以下更改:
$$
\begin{aligned}
& \text { Minimize } & Z & =0.4 x_1+0.5 x_2 \
\rightarrow & \text { Maximize } & -Z & =-0.4 x_1-0.5 x_2 .
\end{aligned}
$$
在引入人工变量$\bar{x}_4$和$\bar{x}_6$后，应用Big $M$方法进行相应的转换
$$
\begin{array}{lrr}
& \text { Minimize } & Z=0.4 x_1+0.5 x_2+M \bar{x}_4+M \bar{x}_6 \
\rightarrow & \text { Maximize } & -Z=-0.4 x_1-0.5 x_2-M \bar{x}_4-M \bar{x}_6 .
\end{array}
$$

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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。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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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。

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|Optimality Test for the New BF Solution

The current Eq. (0) gives the value of the objective function in terms of just the current nonbasic variables
$$
Z=30+3 x_1-\frac{5}{2} x_4
$$
Increasing either of these nonbasic variables from zero (while adjusting the values of the basic variables to continue satisfying the system of equations) would result in moving toward one of the two adjacent BF solutions. Because $x_1$ has a positive coefficient, increasing $x_1$ would lead to an adjacent BF solution that is better than the current BF solution, so the current solution is not optimal.
Iteration 2 and the Resulting Optimal Solution
Since $Z=30+3 x_1-\frac{5}{2} x_4, Z$ can be increased by increasing $x_1$, but not $x_4$. Therefore, step 1 chooses $x_1$ to be the entering basic variable.

For step 2, the current system of equations yields the following conclusions about how far $x_1$ can be increased (with $x_4=0$ ):
$$
\begin{array}{ll}
\boldsymbol{x}_3=4-x_1 \geq 0 & \Rightarrow x_1 \leq \frac{4}{1}=4 . \
\boldsymbol{x}_2=6 \geq 0 & \Rightarrow \text { no upper bound on } x_1 . \
\boldsymbol{x}_5=6-3 x_1 \geq 0 & \Rightarrow x_1 \leq \frac{6}{3}=2 \quad \leftarrow \text { minimum. }
\end{array}
$$
Therefore, the minimum ratio test indicates that $x_5$ is the leaving basic variable.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|THE SIMPLEX METHOD IN TABULAR FORM

The algebraic form of the simplex method presented in Sec. 4.3 may be the best one for learning the underlying logic of the algorithm. However, it is not the most convenient form for performing the required calculations. When you need to solve a problem by hand (or interactively with your OR Courseware), we recommend the tabular form described in this section. ${ }^1$

The tabular form of the simplex method records only the essential information, namely, (1) the coefficients of the variables, (2) the constants on the right-hand sides of the equations, and (3) the basic variable appearing in each equation. This saves writing the symbols for the variables in each of the equations, but what is even more important is the fact that it permits highlighting the numbers involved in arithmetic calculations and recording the computations compactly.

Table 4.3 compares the initial system of equations for the Wyndor Glass Co. problem in algebraic form (on the left) and in tabular form (on the right), where the table on the right is called a simplex tableau. The basic variable for each equation is shown in bold type on the left and in the first column of the simplex tableau on the right. [Although only the $x_j$ variables are basic or nonbasic, $Z$ plays the role of the basic variable for Eq. (0).] All variables not listed in this basic variable column $\left(x_1, x_2\right)$ automatically are nonbasic variables. After we set $x_1=0, x_2=0$, the right side column gives the resulting solution for the basic variables, so that the initial BF solution is $\left(x_1, x_2, x_3, x_4, x_5\right)=(0,0,4,12$, 18) which yields $Z=0$.
The tabular form of the simplex method uses a simplex tableau to compactly display the system of equations yielding the current $\mathrm{BF}$ solution. For this solution, each variable in the leftmost column equals the corresponding number in the rightmost column (and variables not listed equal zero). When the optimality test or an iteration is performed, the only relevant numbers are those to the right of the $\mathrm{Z}$ column. The term row refers to just a row of numbers to the right of the $Z$ column (including the right side number), where row $i$ corresponds to Eq. ( $i$ ).
We summarize the tabular form of the simplex method below and, at the same time, briefly describe its application to the Wyndor Glass Co. problem. Keep in mind that the logic is identical to that for the algebraic form presented in the preceding section. Only the form for displaying both the current system of equations and the subsequent iteration has changed (plus we shall no longer bother to bring variables to the right-hand side of an equation before drawing our conclusions in the optimality test or in steps 1 and 2 of an iteration).

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Optimality Test for the New BF Solution

当前的Eq.(0)给出了仅以当前非基本变量表示的目标函数的值
$$
Z=30+3 x_1-\frac{5}{2} x_4
$$
从零增加这些非基本变量中的任何一个(同时调整基本变量的值以继续满足方程组)将导致向两个相邻BF解中的一个移动。因为$x_1$有一个正系数，增加$x_1$会导致相邻的BF解比当前的BF解更好，所以当前的解不是最优的。
迭代2和得到的最优解
因为$Z=30+3 x_1-\frac{5}{2} x_4, Z$可以通过增加$x_1$来增加，但$x_4$不行。因此，步骤1选择$x_1$作为输入基本变量。

对于步骤2，目前的方程组可以得出以下结论:$x_1$可以增加多少($x_4=0$):
$$
\begin{array}{ll}
\boldsymbol{x}_3=4-x_1 \geq 0 & \Rightarrow x_1 \leq \frac{4}{1}=4 . \
\boldsymbol{x}_2=6 \geq 0 & \Rightarrow \text { no upper bound on } x_1 . \
\boldsymbol{x}_5=6-3 x_1 \geq 0 & \Rightarrow x_1 \leq \frac{6}{3}=2 \quad \leftarrow \text { minimum. }
\end{array}
$$
因此，最小比值检验表明$x_5$为剩余基本变量。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|THE SIMPLEX METHOD IN TABULAR FORM

第4.3节中给出的单纯形方法的代数形式可能是学习算法底层逻辑的最佳形式。然而，它并不是执行所需计算的最方便的形式。当您需要手动(或与or课件交互)解决问题时，我们建议使用本节中描述的表格形式。 ${ }^1$

单纯形法的表格形式只记录了基本信息，即(1)变量的系数，(2)方程右侧的常数，(3)每个方程中出现的基本变量。这节省了为每个方程中的变量写符号的时间，但更重要的是，它允许突出显示算术计算中涉及的数字，并紧凑地记录计算。

表4.3比较了Wyndor Glass Co.问题的代数形式(左)和表格形式(右)的初始方程组，其中右边的表格称为单纯形表。每个方程的基本变量在左边以粗体显示，在右边的单纯形表的第一列中显示。[虽然只有$x_j$变量是基本变量或非基本变量，但$Z$对Eq.(0)起基本变量的作用]所有未列在此基本变量列$\left(x_1, x_2\right)$中的变量自动为非基本变量。在我们设置$x_1=0, x_2=0$之后，右侧列给出了基本变量的结果解，因此初始BF解为$\left(x_1, x_2, x_3, x_4, x_5\right)=(0,0,4,12$, 18)，结果为$Z=0$。
单纯形法的表格形式使用单纯形表紧凑地显示产生当前$\mathrm{BF}$解的方程组。对于这个解决方案，最左边列中的每个变量等于最右边列中的相应数字(未列出的变量等于零)。当执行最优性测试或迭代时，唯一相关的数字是$\mathrm{Z}$列右侧的数字。术语行指的是$Z$列右边的一行数字(包括右边的数字)，其中行$i$对应于公式($i$)。
我们在下面总结了单纯形法的表格形式，同时简要描述了它在温德尔玻璃公司问题中的应用。请记住，逻辑与前一节中给出的代数形式是相同的。只有显示当前方程组和后续迭代的形式发生了变化(此外，在最优性测试或迭代的第1步和第2步得出结论之前，我们将不再麻烦地将变量添加到方程的右侧)。

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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。

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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。

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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|AUTO ASSEMBLY

Automobile Alliance, a large automobile manufacturing company, organizes the vehicles it manufactures into three families: a family of trucks, a family of small cars, and a family of midsized and luxury cars. One plant outside Detroit, MI, assembles two models from the family of midsized and luxury cars. The first model, the Family Thrillseeker, is a four-door sedan with vinyl seats, plastic interior, standard features, and excellent gas mileage. It is marketed as a smart buy for middle-class families with tight budgets, and each Family Thrillseeker sold generates a modest profit of $\$ 3,600$ for the company. The second model, the Classy Cruiser, is a two-door luxury sedan with leather seats, wooden interior, custom features, and navigational capabilities. It is marketed as a privilege of affluence for upper-middle-class families, and each Classy Cruiser sold generates a healthy profit of $\$ 5,400$ for the company.

Rachel Rosencrantz, the manager of the assembly plant, is currently deciding the production schedule for the next month. Specifically, she must decide how many Family Thrillseekers and how many Classy Cruisers to assemble in the plant to maximize profit for the company. She knows that the plant possesses a capacity of 48,000 laborhours during the month. She also knows that it takes 6 labor-hours to assemble one Family Thrillseeker and 10.5 labor-hours to assemble one Classy Cruiser.

Because the plant is simply an assembly plant, the parts required to assemble the two models are not produced at the plant. They are instead shipped from other plants around the Michigan area to the assembly plant. For example, tires, steering wheels, windows, seats, and doors all arrive from various supplier plants. For the next month, Rachel knows that she will be able to obtain only 20,000 doors (10,000 left-hand doors and 10,000 right-hand doors) from the door supplier. A recent labor strike forced the shutdown of that particular supplier plant for several days, and that plant will not be able to meet its production schedule for the next month. Both the Family Thrillseeker and the Classy Cruiser use the same door part.

In addition, a recent company forecast of the monthly demands for different automobile models suggests that the demand for the Classy Cruiser is limited to 3,500 cars. There is no limit on the demand for the Family Thrillseeker within the capacity limits of the assembly plant.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|CUTTING CAFETERIA COSTS

A cafeteria at All-State University has one special dish it serves like clockwork every Thursday at noon. This supposedly tasty dish is a casserole that contains sautéed onions, boiled sliced potatoes, green beans, and cream of mushroom soup. Unfortunately, students fail to see the special quality of this dish, and they loathingly refer to it as the Killer Casserole. The students reluctantly eat the casserole, however, because the cafeteria provides only a limited selection of dishes for Thursday’s lunch (namely, the casserole).
Maria Gonzalez, the cafeteria manager, is looking to cut costs for the coming year, and she believes that one sure way to cut costs is to buy less expensive and perhaps lower-quality ingredients. Because the casserole is a weekly staple of the cafeteria menu, she concludes that if she can cut costs on the ingredients purchased for the casserole, she can significantly reduce overall cafeteria operating costs. She therefore de

cides to invest time in determining how to minimize the costs of the casserole while maintaining nutritional and taste requirements.

Maria focuses on reducing the costs of the two main ingredients in the casserole, the potatoes and green beans. These two ingredients are responsible for the greatest costs, nutritional content, and taste of the dish.

Maria buys the potatoes and green beans from a wholesaler each week. Potatoes cost $\$ 0.40$ per pound, and green beans cost $\$ 1.00$ per pound.

All-State University has established nutritional requirements that each main dish of the cafeteria must meet. Specifically, the total amount of the dish prepared for all the students for one meal must contain 180 grams (g) of protein, 80 milligrams (mg) of iron, and $1,050 \mathrm{mg}$ of vitamin C. (There are $453.6 \mathrm{~g}$ in $1 \mathrm{lb}$ and $1,000 \mathrm{mg}$ in $1 \mathrm{~g}$.) For simplicity when planning, Maria assumes that only the potatoes and green beans contribute to the nutritional content of the casserole.

Because Maria works at a cutting-edge technological university, she has been exposed to the numerous resources on the World Wide Web. She decides to surf the Web to find the nutritional content of potatoes and green beans. Her research yields the following nutritional information about the two ingredients:
\begin{tabular}{l|c|c}
\hline & Potatoes & Green Beans \
\hline Protein & $1.5 \mathrm{~g}$ per $100 \mathrm{~g}$ & $5.67 \mathrm{~g}$ per 10 ounces \
Iron & $0.3 \mathrm{mg}$ per $100 \mathrm{~g}$ & $3.402 \mathrm{mg}$ per 10 ounces \
Vitamin C & $12 \mathrm{mg}$ per $100 \mathrm{~g}$ & $28.35 \mathrm{mg}$ per 10 ounces \
\hline
\end{tabular}
(There are $28.35 \mathrm{~g}$ in 1 ounce.)

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|AUTO ASSEMBLY

汽车联盟是一家大型汽车制造公司，将其生产的车辆分为三个家庭:卡车家庭，小型车家庭，中型和豪华车家庭。位于密歇根州底特律郊外的一家工厂组装了中型和豪华轿车家族中的两款车型。第一款车型Family Thrillseeker是一款四门轿车，配有乙烯基座椅、塑料内饰、标准配置和出色的油耗。这款产品的营销目标是为预算紧张的中产阶级家庭提供明智的购买选择，每卖出一款Family Thrillseeker，公司就能获得3,600美元的微薄利润。第二款车型是经典巡洋舰(Classy Cruiser)，这是一款双门豪华轿车，配有真皮座椅、木制内饰、定制功能和导航功能。它被宣传为中上层家庭的富裕特权，每辆售出的Classy Cruiser为公司带来了5400美元的健康利润。

组装厂的经理瑞秋·罗森克兰茨目前正在决定下个月的生产计划。具体来说，她必须决定多少家庭寻求刺激者和多少经典巡洋舰组装在工厂为公司的利润最大化。她知道这家工厂当月的产能为4.8万工时。她还知道，组装一辆Family Thrillseeker需要6个工时，组装一辆Classy Cruiser需要10.5个工时。

由于该工厂只是一个组装工厂，因此组装两种型号所需的部件并不在该工厂生产。相反，它们是从密歇根地区的其他工厂运到组装厂的。例如，轮胎、方向盘、窗户、座椅和门都来自不同的供应商工厂。下个月，Rachel知道她只能从门供应商那里获得20,000扇门(10,000扇左门和10,000扇右门)。最近的一次劳工罢工迫使该供应商工厂关闭了几天，该工厂将无法满足下个月的生产计划。无论是家庭惊险探索者和经典巡洋舰使用相同的门部分。

此外，该公司最近对不同车型的月需求进行了预测，结果显示，对“经典巡洋舰”的需求将限制在3500辆。在装配工厂的能力范围内，对Family Thrillseeker的需求是没有限制的。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|CUTTING CAFETERIA COSTS

州立大学的自助餐厅有一道特别的菜，每周四中午准时供应。这道据说很美味的菜是用砂锅炖的，里面有洋葱、煮土豆片、四季豆和奶油蘑菇汤。不幸的是，学生们没有看到这道菜的特殊品质，他们厌恶地把它称为杀手砂锅。然而，学生们不情愿地吃了砂锅菜，因为自助餐厅提供的周四午餐(即砂锅菜)的选择有限。
餐厅经理玛丽亚·冈萨雷斯(Maria Gonzalez)正在为来年削减成本，她认为，削减成本的一个可靠方法是购买更便宜、或许质量更低的食材。因为砂锅菜是餐厅每周菜单上的主食，她得出结论，如果她能削减砂锅菜原料的采购成本，她就能显著降低餐厅的整体运营成本。于是她走了。

需要花时间决定如何在保持营养和口味要求的同时最小化砂锅菜的成本。

玛丽亚专注于降低砂锅中土豆和四季豆这两种主要食材的成本。这两种食材的成本、营养成分和味道都是最高的。

玛丽亚每周从批发商那里购买土豆和青豆。土豆每磅$\$ 0.40$，青豆每磅$\$ 1.00$。

全州立大学已经制定了营养要求，食堂的每一道主菜都必须满足。具体来说，为所有学生准备的一餐饭必须含有180克蛋白质、80毫克铁和$1,050 \mathrm{mg}$维生素c ($1 \mathrm{lb}$和$1 \mathrm{~g}$中分别有$453.6 \mathrm{~g}$和$1,000 \mathrm{mg}$)。为了简化计划，玛丽亚假设只有土豆和四季豆是砂锅菜的营养成分。

因为玛丽亚在一所尖端的科技大学工作，她接触到了万维网上的大量资源。她决定上网查找土豆和四季豆的营养成分。她的研究得出了以下两种成分的营养信息:
\begin{tabular}{l|c|c}
\hline & Potatoes & Green Beans \hline Protein & $1.5 \mathrm{~g}$ per $100 \mathrm{~g}$ & $5.67 \mathrm{~g}$ per 10 ounces \Iron &$0.3 \mathrm{mg}$ per $100 \mathrm{~g}$ & $3.402 \mathrm{mg}$ per 10 ounces \Vitamin C &$12 \mathrm{mg}$ per $100 \mathrm{~g}$ & $28.35 \mathrm{mg}$ per 10 ounces \hline
\end{tabular}
(每盎司含有$28.35 \mathrm{~g}$。)

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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。

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。

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
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SPSS代写	计量经济学代写
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EXCEL代写	深度学习代写
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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。

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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|DISPLAYING AND SOLVING LINEAR PROGRAMMING MODELS ON A SPREADSHEET

Spreadsheet software, such as Excel, is a popular tool for analyzing and solving small linear programming problems. The main features of a linear programming model, including all its parameters, can be easily entered onto a spreadsheet. However, spreadsheet software can do much more than just display data. If we include some additional information, the spreadsheet can be used to quickly analyze potential solutions. For example, a potential solution can be checked to see if it is feasible and what $Z$ value (profit or cost) it achieves. Much of the power of the spreadsheet lies in its ability to immediately see the results of any changes made in the solution.

In addition, the Excel Solver can quickly apply the simplex method to find an optimal solution for the model.

To illustrate this process, we now return to the Wyndor example introduced in Sec. 3.1.
Displaying the Model on a Spreadsheet
After expressing profits in units of thousands of dollars, Table 3.1 in Sec. 3.1 gives all the parameters of the model for the Wyndor problem. Figure 3.14 shows the necessary additions to this table for an Excel spreadsheet. In particular, a row is added (row 9, labeled “Solution”) to store the values of the decision variables. Next, a column is added (column E, labeled “Totals”). For each functional constraint, the number in column E is the numerical value of the left-hand side of that constraint. Recall that the left-hand side represents the actual amount of the resource used, given the values of the decision variables in row 9. For example, for the Plant 3 constraint in row 7 , the amount of this resource used (in hours of production time per week) is
Production time used in Plant $3=3 x_1+2 x_2$.
In the language of Excel, the equivalent equation for the number in cell E7 is
$$
\mathrm{E} 7=\mathrm{C} 7 * \mathrm{C} 9+\mathrm{D} 7 * \mathrm{D} 9 .
$$
Notice that this equation involves the sum of two products. There is a function in Excel, called SUMPRODUCT, that will sum up the product of each of the individual terms in two different ranges of cells. For instance, SUMPRODUCT(C7:D7,C9:D9) takes each of the individual terms in the range C7:D7, multiplies them by the corresponding term in the range C9:D9, and then sums up these individual products, just as shown in the above equation. Although optional with such short equations, this function is especially handy as a shortcut for entering longer linear programming equations.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Using the Excel Solver to Solve the Model

Excel includes a tool called Solver that uses the simplex method to find an optimal solution. (A more powerful version of Solver, called Premium Solver, also is available in your OR Courseware.) Before using Solver, all the following components of the model need to be included on the spreadsheet:

1. Each decision variable
2. The objective function and its value
3. Each functional constraint
   The spreadsheet layout shown in Fig. 3.14 includes all these components. The parameters for the functional constraints are in rows 5,6 , and 7 , and the coefficients for the objective function are in row 8 . The values of the decision variables are in cells $\mathrm{C} 9$ and $\mathrm{D} 9$, and the value of the objective function is in cell E8. Since we don’t know what the values of the decision variables should be, they are just entered as zeros. The Solver will then change these to the optimal values after solving the problem.

The Solver can be started by choosing “Solver” in the Tools menu. The Solver dialogue box is shown in Fig. 3.15. The “Target Cell” is the cell containing the value of the objective function, while the “Changing Cells” are the cells containing the values of the decision variables.

Before the Solver can apply the simplex method, it needs to know exactly where each component of the model is located on the spreadsheet. You can either type in the cell addresses or click on them. Since the target cell is cell E8 and the changing cells are in the range C9:D9, these addresses are entered into the Solver dialogue box as shown in Fig. 3.15. (Excel then automatically enters the dollar signs shown in the figure to fix these addresses.) Since the goal is to maximize the objective function, “Max” also has been selected.

运筹学代考

DISPLAYING AND SOLVING LINEAR PROGRAMMING MODELS ON A SPREADSHEET

电子表格软件，如Excel，是分析和解决小型线性规划问题的流行工具。线性规划模型的主要特征，包括其所有参数，可以很容易地输入到电子表格中。然而，电子表格软件可以做的不仅仅是显示数据。如果我们包含一些额外的信息，电子表格可以用来快速分析潜在的解决方案。例如，可以检查一个潜在的解决方案，看看它是否可行，以及它实现的$Z$价值(利润或成本)是多少。电子表格的强大之处在于它能够立即看到解决方案中任何更改的结果。

此外，Excel求解器可以快速应用单纯形法找到模型的最优解。

为了说明这个过程，我们现在回到3.1节介绍的Wyndor示例。
在电子表格中显示模型
在以千美元为单位表示利润后，3.1节中的表3.1给出了windor问题模型的所有参数。图3.14显示了为创建Excel电子表格而对该表添加的必要内容。特别地，添加了一行(第9行，标记为“Solution”)来存储决策变量的值。接下来，添加一列(列E，标记为“总计”)。对于每个函数约束，E列中的数字是该约束左侧的数值。回想一下，左边表示给定第9行中决策变量的值的实际资源使用量。例如，对于第7行中的工厂3约束，该资源的使用量(以每周生产时间的小时数为单位)为
工厂生产时间$3=3 x_1+2 x_2$。
在Excel语言中，单元格E7中数字的等效方程为
$$
\mathrm{E} 7=\mathrm{C} 7 * \mathrm{C} 9+\mathrm{D} 7 * \mathrm{D} 9 .
$$
注意这个方程涉及到两个乘积的和。Excel中有一个名为SUMPRODUCT的函数，它将对两个不同单元格区域中每个单独项的乘积求和。例如，SUMPRODUCT(C7:D7,C9:D9)取范围C7:D7中的每一个单独的项，将它们乘以范围C9:D9中的相应项，然后将这些单独的乘积相加，如上面的等式所示。虽然对于这样短的方程是可选的，但这个函数作为输入较长的线性规划方程的快捷方式特别方便。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Using the Excel Solver to Solve the Model

Excel包含一个名为Solver的工具，它使用单纯形法找到最优解。(一个更强大的Solver版本，称为Premium Solver，也可以在你的OR课件中找到。)在使用Solver之前，模型的以下所有组件都需要包含在电子表格中:

每个决策变量

目标函数及其值

每个功能约束
图3.14所示的电子表格布局包括所有这些组件。函数约束的参数在第5、6和7行，目标函数的系数在第8行。决策变量的值在单元格$\mathrm{C} 9$和$\mathrm{D} 9$中，目标函数的值在单元格E8中。因为我们不知道决策变量的值应该是多少，所以它们只是作为0输入。求解器将在解决问题后将这些值更改为最优值。

可以通过在工具菜单中选择“求解器”来启动求解器。“求解器”对话框如图3.15所示。“目标单元格”是包含目标函数值的单元格，而“变化单元格”是包含决策变量值的单元格。

在求解器可以应用单纯形法之前，它需要确切地知道模型的每个组件在电子表格上的位置。您可以键入单元格地址或单击它们。由于目标单元格为E8，变化单元格在C9:D9范围内，因此将这些地址输入到求解器对话框中，如图3.15所示。(Excel然后自动输入如图所示的美元符号来固定这些地址。)由于目标是使目标函数最大化，所以也选择了“Max”。

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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。

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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。

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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。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|ASSUMPTIONS OF LINEAR PROGRAMMING

All the assumptions of linear programming actually are implicit in the model formulation given in Sec. 3.2. However, it is good to highlight these assumptions so you can more easily evaluate how well linear programming applies to any given problem. Furthermore, we still need to see why the OR team for the Wyndor Glass Co. concluded that a linear programming formulation provided a satisfactory representation of the problem.
Proportionality
Proportionality is an assumption about both the objective function and the functional constraints, as summarized below.
Proportionality assumption: The contribution of each activity to the value of the objective function $Z$ is proportional to the level of the activity $x_j$, as represented by the $c_j x_j$ term in the objective function. Similarly, the contribution of each activity to the left-hand side of each functional constraint is proportional to the level of the activity $x_j$, as represented by the $a_{i j} x_j$ term in the constraint.

Consequently, this assumption rules out any exponent other than 1 for any variable in any term of any function (whether the objective function or the function on the left-hand side of a functional constraint) in a linear programming model. ${ }^1$
To illustrate this assumption, consider the first term $\left(3 x_1\right)$ in the objective function $\left(Z=3 x_1+5 x_2\right.$ ) for the Wyndor Glass Co. problem. This term represents the profit generated per week (in thousands of dollars) by producing product 1 at the rate of $x_1$ batches per week. The proportionality satisfied column of Table 3.4 shows the case that was assumed in Sec. 3.1, namely, that this profit is indeed proportional to $x_1$ so that $3 x_1$ is the appropriate term for the objective function. By contrast, the next three columns show different hypothetical cases where the proportionality assumption would be violated.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Additivity

Although the proportionality assumption rules out exponents other than 1 , it does not prohibit cross-product terms (terms involving the product of two or more variables). The additivity assumption does rule out this latter possibility, as summarized below.
Additivity assumption: Every function in a linear programming model (whether the objective function or the function on the left-hand side of a functional constraint) is the sum of the individual contributions of the respective activities.
To make this definition more concrete and clarify why we need to worry about this assumption, let us look at some examples. Table 3.5 shows some possible cases for the objective function for the Wyndor Glass Co. problem. In each case, the individual contributions from the products are just as assumed in Sec. 3.1 , namely, $3 x_1$ for product 1 and $5 x_2$ for product 2. The difference lies in the last row, which gives the function value for $Z$ when the two products are produced jointly. The additivity satisfied column shows the case where this function value is obtained simply by adding the first two rows $(3+5=8)$, so that $Z=3 x_1+5 x_2$ as previously assumed. By contrast, the next two columns show hypothetical cases where the additivity assumption would be violated (but not the proportionality assumption).

Referring to the Case 1 column of Table 3.5 , this case corresponds to an objective function of $Z=3 x_1+5 x_2+x_1 x_2$, so that $Z=3+5+1=9$ for $\left(x_1, x_2\right)=(1,1)$, thereby violating the additivity assumption that $Z=3+5$. (The proportionality assumption still is satisfied since after the value of one variable is fixed, the increment in $Z$ from the other variable is proportional to the value of that variable.) This case would arise if the two products were complementary in some way that increases profit. For example, suppose that a major advertising campaign would be required to market either new product produced by itself, but that the same single campaign can effectively promote both products if the decision is made to produce both. Because a major cost is saved for the second product, their joint profit is somewhat more than the sum of their individual profits when each is produced by itself.

Case 2 in Table 3.5 also violates the additivity assumption because of the extra term in the corresponding objective function, $Z=3 x_1+5 x_2-x_1 x_2$, so that $Z=3+5-1=7$ for $\left(x_1, x_2\right)=(1,1)$. As the reverse of the first case, Case 2 would arise if the two products were competitive in some way that decreased their joint profit. For example, suppose that both products need to use the same machinery and equipment. If either product were produced by itself, this machinery and equipment would be dedicated to this one use. However, producing both products would require switching the production processes back and forth, with substantial time and cost involved in temporarily shutting down the production of one product and setting up for the other. Because of this major extra cost, their joint profit is somewhat less than the sum of their individual profits when each is produced by itself.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|ASSUMPTIONS OF LINEAR PROGRAMMING

线性规划的所有假设实际上都隐含在3.2节给出的模型公式中。然而，强调这些假设是很好的，这样您就可以更容易地评估线性规划对任何给定问题的应用效果。此外，我们还需要了解为什么温多尔玻璃公司的OR团队得出结论，线性规划公式提供了一个令人满意的问题表示。
比例
比例性是关于目标函数和功能约束的假设，如下所述。
比例假设:每个活动对目标函数$Z$值的贡献与活动$x_j$的水平成正比，由目标函数中的$c_j x_j$项表示。类似地，每个活动对每个功能约束左侧的贡献与活动$x_j$的级别成正比，由约束中的$a_{i j} x_j$项表示。

因此，该假设排除了线性规划模型中任何函数(无论是目标函数还是函数约束左侧的函数)的任何项中的任何变量的除1以外的任何指数。${} ^ 1美元
为了说明这个假设，考虑目标函数$\left(Z= 3x_1 + 5x_2 \right)中的第一项$\left(3x_1 \right)$。windor Glass Co.的问题。这一项表示以每周生产$x_1$批的速度生产产品1每周产生的利润(以千美元为单位)。表3.4的比例满足列显示了3.1节中假设的情况，即该利润确实与$x_1$成正比，因此$ 3x_1 $是目标函数的适当项。相比之下，接下来的三列显示了违反比例假设的不同假设情况。

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虽然比例假设排除了除1以外的指数，但它并不禁止交叉乘积项(涉及两个或多个变量乘积的项)。可加性假设排除了后一种可能性，总结如下。
可加性假设:线性规划模型中的每个函数(无论是目标函数还是功能约束左侧的函数)都是各自活动的个人贡献的总和。
为了使这个定义更具体，并澄清为什么我们需要担心这个假设，让我们看一些例子。表3.5显示了温多玻璃公司问题的目标函数的一些可能情况。在每种情况下，每个产品的贡献就像3.1节中假设的那样，即产品1的贡献为$ 3x_1 $，产品2的贡献为$ 5x_2 $。区别在于最后一行，它给出了两种产品联合生产时$Z$的函数值。可加性满足列显示了简单地通过将前两行$(3+5=8)$相加获得该函数值的情况，因此$Z= 3x_1 + 5x_2 $如先前假设的那样。相比之下，接下来的两列显示了违反可加性假设(但不违反比例假设)的假设情况。

参照表3.5中的情形1列，该情形对应于$Z= 3x_1 + 5x_2 +x_1 x_2$的目标函数，使得$Z=3+5+1=9$当$\left(x_1, x_2\right)=(1,1)$时，$Z=3+5+1=9$，从而违反$Z=3+5$的可加性假设。(比例假设仍然满足，因为在一个变量的值固定后，另一个变量的$Z$增量与该变量的值成正比。)如果这两种产品在某种程度上是互补的，从而增加了利润，就会出现这种情况。例如，假设需要进行一次大型广告活动来推销自己生产的任何一种新产品，但如果决定同时生产这两种产品，那么同一次广告活动可以有效地推广这两种产品。由于第二种产品节省了很大的成本，所以当他们各自单独生产时，他们的共同利润略高于他们各自利润的总和。

表3.5中的情形2也违反了可加性假设，因为对应的目标函数$Z= 3x_1 + 5x_2 -x_1 x_2$中多了一项，使得$Z=3+5-1=7$对于$\left(x_1, x_2\right)=(1,1)$。与第一种情况相反，如果两种产品在某种程度上存在竞争，从而降低了它们的共同利润，就会出现第二种情况。例如，假设两种产品需要使用相同的机器和设备。如果任何一种产品都是自己生产的，那么这台机器和设备将专门用于这一用途。然而，生产这两种产品都需要在生产过程中来回切换，暂时停止一种产品的生产并开始生产另一种产品需要大量的时间和成本。由于这一主要的额外成本，当他们各自独立生产时，他们的共同利润略低于他们各自利润的总和。

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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。

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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。

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
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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|DERIVING SOLUTIONS FROM THE MODEL

After a mathematical model is formulated for the problem under consideration, the next phase in an OR study is to develop a procedure (usually a computer-based procedure) for deriving solutions to the problem from this model. You might think that this must be the major part of the study, but actually it is not in most cases. Sometimes, in fact, it is a relatively simple step, in which one of the standard algorithms (systematic solution procedures) of OR is applied on a computer by using one of a number of readily available software packages. For experienced OR practitioners, finding a solution is the fun part, whereas the real work comes in the preceding and following steps, including the postoptimality analysis discussed later in this section.

Since much of this book is devoted to the subject of how to obtain solutions for various important types of mathematical models, little needs to be said about it here. However, we do need to discuss the nature of such solutions.

A common theme in OR is the search for an optimal, or best, solution. Indeed, many procedures have been developed, and are presented in this book, for finding such solutions for certain kinds of problems. However, it needs to be recognized that these solutions are optimal only with respect to the model being used. Since the model necessarily is an idealized rather than an exact representation of the real problem, there cannot be any utopian guarantee that the optimal solution for the model will prove to be the best possible solution that could have been implemented for the real problem. There just are too many imponderables and uncertainties associated with real problems. However, if the model is well formulated and tested, the resulting solution should tend to be a good approximation to an ideal course of action for the real problem. Therefore, rather than be deluded into demanding the impossible, you should make the test of the practical success of an OR study hinge on whether it provides a better guide for action than can be obtained by other means.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|TESTING THE MODEL

Developing a large mathematical model is analogous in some ways to developing a large computer program. When the first version of the computer program is completed, it inevitably contains many bugs. The program must be thoroughly tested to try to find and correct as many bugs as possible. Eventually, after a long succession of improved programs, the programmer (or programming team) concludes that the current program now is generally giving reasonably valid results. Although some minor bugs undoubtedly remain hidden in the program (and may never be detected), the major bugs have been sufficiently eliminated that the program now can be reliably used.

Similarly, the first version of a large mathematical model inevitably contains many flaws. Some relevant factors or interrelationships undoubtedly have not been incorporated into the model, and some parameters undoubtedly have not been estimated correctly. This is inevitable, given the difficulty of communicating and understanding all the aspects and subtleties of a complex operational problem as well as the difficulty of collecting reliable data. Therefore, before you use the model, it must be thoroughly tested to try to identify and correct as many flaws as possible. Eventually, after a long succession of improved models, the OR team concludes that the current model now is giving reasonably valid results. Although some minor flaws undoubtedly remain hidden in the model (and may never be detected), the major flaws have been sufficiently eliminated that the model now can be reliably used.

This process of testing and improving a model to increase its validity is commonly referred to as model validation.

It is difficult to describe how model validation is done, because the process depends greatly on the nature of the problem being considered and the model being used. However, we make a few general comments, and then we give some examples. (See Selected Reference 2 for a detailed discussion.)

Since the OR team may spend months developing all the detailed pieces of the model, it is easy to “lose the forest for the trees.” Therefore, after the details (“the trees”) of the initial version of the model are completed, a good way to begin model validation is to take a fresh look at the overall model (“the forest”) to check for obvious errors or oversights. The group doing this review preferably should include at least one individual who did not participate in the formulation of the model. Reexamining the definition of the problem and comparing it with the model may help to reveal mistakes. It is also useful to make sure that all the mathematical expressions are dimensionally consistent in the units used. Additional insight into the validity of the model can sometimes be obtained by varying the values of the parameters and/or the decision variables and checking to see whether the output from the model behaves in a plausible manner. This is often especially revealing when the parameters or variables are assigned extreme values near their maxima or minima.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|DERIVING SOLUTIONS FROM THE MODEL

在为所考虑的问题制定数学模型之后，OR研究的下一阶段是开发一个程序(通常是基于计算机的程序)，以便从该模型中推导出问题的解。你可能会认为这一定是研究的主要部分，但实际上在大多数情况下不是。有时，事实上，这是一个相对简单的步骤，其中OR的标准算法之一(系统解决程序)通过使用许多现成的软件包中的一个应用于计算机。对于经验丰富的OR从业者来说，找到解决方案是有趣的部分，而真正的工作是在前面和后面的步骤中，包括本节后面讨论的后最优性分析。

由于这本书的大部分内容都是关于如何获得各种重要类型的数学模型的解的主题，因此这里几乎不需要说它。然而，我们确实需要讨论这些解决方案的性质。

OR的一个共同主题是寻找最优或最佳的解决方案。事实上，许多程序已经开发出来，并在本书中提出，为某些类型的问题找到这样的解决方案。然而，需要认识到，这些解决方案仅就所使用的模型而言是最优的。由于模型必然是理想化的，而不是真实问题的精确表示，因此不可能有任何乌托邦式的保证，即模型的最佳解决方案将被证明是可以实现的真实问题的最佳可能解决方案。与实际问题相关的不可估量因素和不确定性太多了。然而，如果模型被很好地表述和测试，那么得到的解决方案应该是对实际问题的理想行动过程的很好的近似。因此，与其被引诱去要求不可能的事情，你应该把检验OR研究的实际成功与否取决于它是否提供了比其他方法更好的行动指南。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|TESTING THE MODEL

开发一个大型数学模型在某些方面类似于开发一个大型计算机程序。当计算机程序的第一个版本完成时，它不可避免地包含许多错误。程序必须经过彻底的测试，以尽可能多地找到并纠正错误。最终，经过长时间的连续改进程序后，程序员(或编程团队)得出结论，当前程序现在通常给出合理有效的结果。尽管一些小的错误毫无疑问仍然隐藏在程序中(并且可能永远不会被检测到)，但主要的错误已经被充分消除，程序现在可以可靠地使用。

同样，一个大型数学模型的第一个版本不可避免地包含许多缺陷。一些相关因素或相互关系无疑没有被纳入模型，一些参数无疑没有被正确估计。考虑到沟通和理解复杂操作问题的所有方面和细微之处的困难，以及收集可靠数据的困难，这是不可避免的。因此，在使用模型之前，必须对其进行彻底的测试，以尽可能多地识别和纠正缺陷。最终，经过长时间的连续改进模型，OR团队得出结论，当前模型现在给出了合理有效的结果。尽管一些小的缺陷无疑仍然隐藏在模型中(并且可能永远不会被检测到)，但主要的缺陷已经被充分消除，现在模型可以可靠地使用了。

这种测试和改进模型以增加其有效性的过程通常被称为模型验证。

很难描述模型验证是如何完成的，因为该过程在很大程度上取决于所考虑的问题的性质和所使用的模型。然而，我们做一些一般性的评论，然后我们给出一些例子。(详细讨论请参见参考文献2。)

由于OR团队可能花费数月的时间来开发模型的所有细节部分，因此很容易“只见树木不见森林”。因此，在完成模型初始版本的细节(“树”)之后，开始模型验证的一个好方法是重新审视整个模型(“森林”)，以检查明显的错误或疏忽。进行这项审查的小组最好包括至少一名没有参与模型制定的个人。重新审视问题的定义，并将其与模型进行比较，可能有助于发现错误。确保所有的数学表达式在使用的单位上是一致的也是有用的。有时可以通过改变参数和/或决策变量的值并检查模型的输出是否以合理的方式运行来获得对模型有效性的进一步了解。当参数或变量在其最大值或最小值附近被赋极值时，这一点通常尤其明显。

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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。

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
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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。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Formulation

Transportation problem is applied to the situations in which a single product is transported from several origins (say $O_1, O_2 \ldots \ldots O_m$ ) to several destinations (say $\left.D_1, D_2, \ldots D_m\right)$. Let us assume the cost of transporting a unit product from $O_i$ to $D_j$ is $C_{i j}$ and the no. of units transported be $x_{i j}$. Let the capacity of $O_j$ be $a_i$ and requirement of $D_j$ be $b_j$. Then, the transportation problem can be mathematically written as
$$
\text { Minimise (Total transportation cost) } Z=\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n C_{i j} x_{i j}
$$
Subject to the constraints
$$
\begin{aligned}

Remark:
In the above table, if total supply $\left(\sum_{i=1}^n a_i\right)=$ Total demand $\left(\sum_{j=1}^n b_j\right)$ the transportation problem is said to be balanced transpontation, otherwise it is unbalanced transportation.

The above condition is said to be “balance condition” or” “rim condition” of T.P.

& \sum_{j=i}^M x_{i j}=a_{i j} ; i=1,2, \ldots \ldots m \text { (supply or availability constraints) } \
& \sum_{i=1}^M x_{i j}=b_{i j}, j=1,2, \ldots \ldots n \text { (demand or requirement constraints) }
\end{aligned}
$$
and $x_{i j} \geq 0$ for all $i$ and $j$.
Conveniently, the above can be represented as a tabular as follows.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Transportation Algorithm: Solution Method

The solution algorithm of transportation problem (Г:P) is summarised as follows.

Step 1: Formulate the Problem in the Form of Matrix: The formulation of the problem is similar to that of linear programming. Here the standard form of objective function is to minimse the total transportation cost and the constraints are the supply (available) and denand (requirement) to each origin and destination respectively.
Step 2 : Standardize the TP: A T.P is said to be standard if it is to minimise the total costs. If the given problem is not standard, it is to be first standardized.
Maximisation Case in Transportation Problem
The T.P. (Maximisation type) is standardised (i.e., converted to minimisation type) by one of the following two metlods.
(i) Identify highest element among all the elements in the cells of transportation matrix. Subtract the elensent of every cell from this highest elemnent and put in their respective cells. This is now called equivalent cost matrix.
(ii) Multiply by $(-1)$ to the elements in all the cells of transportation matrix.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Formulation

运输问题适用于单个产品从几个原点(例如$O_1, O_2 \ldots \ldots O_m$)运输到几个目的地(例如$\left.D_1, D_2, \ldots D_m\right)$)的情况。假设将一单位产品从$O_i$运输到$D_j$的成本为$C_{i j}$。单位的运输是$x_{i j}$。设$O_j$容量为$a_i$, $D_j$需求为$b_j$。那么，运输问题可以用数学形式表示为
$$
\text { Minimise (Total transportation cost) } Z=\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n C_{i j} x_{i j}
$$
受限制
$$
\begin{aligned}

Remark:
In the above table, if total supply $\left(\sum_{i=1}^n a_i\right)=$ Total demand $\left(\sum_{j=1}^n b_j\right)$ the transportation problem is said to be balanced transpontation, otherwise it is unbalanced transportation.

The above condition is said to be “balance condition” or” “rim condition” of T.P.

& \sum_{j=i}^M x_{i j}=a_{i j} ; i=1,2, \ldots \ldots m \text { (supply or availability constraints) } \
& \sum_{i=1}^M x_{i j}=b_{i j}, j=1,2, \ldots \ldots n \text { (demand or requirement constraints) }
\end{aligned}
$$
$x_{i j} \geq 0$表示所有的$i$和$j$。
方便地，上面的内容可以用下面的表格表示。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Transportation Algorithm: Solution Method

运输问题(Г:P)的求解算法总结如下:

第一步:用矩阵的形式表述问题:问题的表述类似于线性规划。这里，目标函数的标准形式是使总运输成本最小化，约束条件分别是出发地和目的地的供给(可用)和需求(需求)。
步骤2:使计划标准化:如果一个计划是为了使总成本最小化，那么它就是标准的。如果给定的问题不标准，首先要标准化。
运输问题的最大化案例
T.P.(最大化类型)通过以下两种方法之一进行标准化(即转换为最小化类型)。
(i)在运输矩阵单元格的所有元素中找出最高的元素。从这个最高的元素中减去每个单元格的元素，然后放入它们各自的单元格。这就是所谓的等价成本矩阵。
(ii)将运输矩阵所有单元格中的元素乘以$(-1)$。

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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。

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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。

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

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|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.

1. It is easier to calculate as it does not involve ‘ $M$ ‘ and all are numericals.
2. It can give the solution at the first phase itself if the LPP is infeasible. We need not go through second phase.
3. 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。

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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。

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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。

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