## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|MAT2200

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|SOME PERSPECTIVES ON SOLVING INTEGER PROGRAMMING PROBLEMS

It may seem that IP problems should be relatively easy to solve. After all, linear programming problems can be solved extremely efficiently, and the only difference is that IP problems have far fewer solutions to be considered. In fact, pure IP problems with a bounded feasible region are guaranteed to have just a finite number of feasible solutions.
Unfortunately, there are two fallacies in this line of reasoning. One is that having a finite number of feasible solutions ensures that the problem is readily solvable. Finite numbers can be astronomically large. For example, consider the simple case of BIP problems. With $n$ variables, there are $2^n$ solutions to be considered (where some of these solutions can subsequently be discarded because they violate the functional constraints). Thus, each time $n$ is increased by 1 , the number of solutions is doubled. This pattern is referred to as the exponential growth of the difficulty of the problem. With $n=10$, there are more than 1,000 solutions $(1,024)$; with $n=20$, there are more than $1,000,000$; with $n=30$, there are more than 1 billion; and so forth. Therefore, even the fastest computers are incapable of performing exhaustive enumeration (checking each solution for feasibility and, if it is feasible, calculating the value of the objective value) for BIP problems with more than a few dozen variables, let alone for general IP problems with the same number of integer variables. Sophisticated algorithms, such as those described in subsequent sections, can do somewhat better. In fact, Sec. 12.8 discusses how some algorithms have successfully solved certain vastly larger BIP problems. The best algorithms today are capable of solving many pure BIP problems with a few hundred variables and some considerably larger ones (including certain problems with several tens of thousands of variables). Nevertheless, because of exponential growth, even the best algorithms cannot be guaranteed to solve every relatively small problem (less than a hundred binary or integer variables). Depending on their characteristics, certain relatively small problems can be much more difficult to solve than some much larger ones.

The second fallacy is that removing some feasible solutions (the noninteger ones) from a linear programming problem will make it easier to solve. To the contrary, it is only because all these feasible solutions are there that the guarantee can be given (see Sec. 5.1) that there will be a corner-point feasible (CPF) solution [and so a corresponding basic feasible (BF) solution] that is optimal for the overall problem. This guarantee is the key to the remarkable efficiency of the simplex method. As a result, linear programming problems generally are тисh easier to solve than IP problems.

Consequently, most successful algorithms for integer programming incorporate the simplex method (or dual simplex method) as much as they can by relating portions of the IP problem under consideration to the corresponding linear programming problem (i.e., the same problem except that the integer restriction is deleted). For any given IP problem, this corresponding linear programming problem commonly is referred to as its LP relaxation. The algorithms presented in the next two sections illustrate how a sequence of LP relaxations for portions of an IP problem can be used to solve the overall IP problem effectively.

## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|THE BRANCH-AND-BOUND TECHNIQUE AND ITS APPLICATION TO BINARY INTEGER PROGRAMMING

Because any bounded pure IP problem has only a finite number of feasible solutions, it is natural to consider using some kind of enumeration procedure for finding an optimal solution. Unfortunately, as we discussed in the preceding section, this finite number can be, and usually is, very large. Therefore, it is imperative that any enumeration procedure be cleverly structured so that only a tiny fraction of the feasible solutions actually need be examined. For example, dynamic programming (see Chap. 11) provides one such kind of procedure for many problems having a finite number of feasible solutions (although it is not particularly efficient for most IP problems). Another such approach is provided by the branch-and-bound technique. This technique and variations of it have been applied with some success to a variety of OR problems, but it is especially well known for its application to IP problems.

The basic concept underlying the branch-and-bound technique is to divide and conquer. Since the original “large” problem is too difficult to be solved directly, it is divided into smaller and smaller subproblems until these subproblems can be conquered. The dividing (branching) is done by partitioning the entire set of feasible solutions into smaller and smaller subsets. The conquering (fathoming) is done partially by bounding how good the best solution in the subset can be and then discarding the subset if its bound indicates that it cannot possibly contain an optimal solution for the original problem.

We shall now describe in turn these three basic steps – branching, bounding, and fathoming-and illustrate them by applying a branch-and-bound algorithm to the prototype example (the California Manufacturing Co. problem) presented in Sec. 12.1 and repeated here (with the constraints numbered for later reference).
Maximize $Z=9 x_1+5 x_2+6 x_3+4 x_4$,
subject to
(1) $6 x_1+3 x_2+5 x_3+2 x_4 \leq 10$
(2) $\quad x_3+x_4 \leq 1$
(3) $-x_1+x_3 \leq 0$
(4) $-x_2+x_4 \leq 0$
and
(5) $\quad x_j$ is binary, for $j=1,2,3,4$.

# 运筹学代考

## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|SOME PERSPECTIVES ON SOLVING INTEGER PROGRAMMING PROBLEMS

IP问题似乎相对容易解决。毕竟，线性规划问题可以非常有效地解决，唯一的区别是IP问题需要考虑的解决方案要少得多。事实上，具有有界可行域的纯IP问题保证只有有限个可行解。

A major part of the study revolved around formulating and solving transportation problems for individual product categories. For each option regarding the plants to keep open, etc., solving the corresponding transportation problem for a product category shows what the distribution cost would be for shipping the product category from those plants to the distribution centers and customer zones. Numerous such transportation problems were solved in the process of identifying the best new production and distribution system.

# 运筹学代考

## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|THE TRANSPORTATION PROBLEM

P ＆ T公司的主要产品之一是罐装豌豆。豌豆是在三个罐头厂(华盛顿州贝灵汉附近;俄勒冈州尤金;和Albert Lea，明尼苏达州)，然后用卡车运到美国西部的四个配送仓库(加利福尼亚州萨克拉门托;犹他州盐湖城;拉皮德城，南达科他州;和新墨西哥州阿尔伯克基)，如图8.1所示。由于运输费用是一项主要开支，管理部门正在着手研究如何尽可能地减少运输费用。对于即将到来的季节，已经对每个罐头厂的产量进行了估计，并且每个仓库从豌豆的总供应量中分配了一定的数量。表8.2给出了这些信息(以卡车为单位)，以及每个罐头厂-仓库组合的每卡车运输成本。因此，总共有300辆卡车要装运。现在的问题是确定将这些货物分配到各种罐头厂-仓库组合的哪个计划将使总运输成本最小化。

\begin{aligned} & \text { Minimize } Z=464 x_{11}+513 x_{12}+654 x_{13}+867 x_{14}+352 x_{21}+416 x_{22} \ & +690 x_{23}+791 x_{24}+995 x_{31}+682 x_{32}+388 x_{33}+685 x_{34}, \ & \end{aligned}

## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|An Award Winning Application of a Transportation Problem

\left(x_1, x_2, x_3\right)=(3,4,4)-\theta(1,1,1) \text {, }
$$其中\theta是标量。因为三角形满足方程x_1+x_2+x_3=8，所以这条垂线与三角形相交于(2,3,3)。因为$$
(2,3,3)=(2,2,4)+(0,1,-1),
$$目标函数的投影梯度(投影到可行区域上的梯度)为(0,1,-1)。正是这个投影梯度定义了算法的移动方向，如图7.4中的箭头所示。 给出了直接计算投影梯度的公式。通过定义投影矩阵\mathbf{P}为$$
\mathbf{P}=\mathbf{I}-\mathbf{A}^T\left(\mathbf{A} \mathbf{A}^T\right)^{-1} \mathbf{A},
$$投影梯度(以列形式)为$$
\mathbf{c}_p=\mathbf{P c} .
$$统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。 ## 金融工程代写 金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。 ## 非参数统计代写 非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。 ## 广义线性模型代考 广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。 术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。 ## 有限元方法代写 有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。 有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。 tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。 ## 随机分析代写 随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。 ## 时间序列分析代写 随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。 ## 回归分析代写 多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。 ## MATLAB代写 MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。 ## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Case 2a—Changes in the Coefficients of a Nonbasic Variable 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|Case 2a—Changes in the Coefficients of a Nonbasic Variable Consider a particular variable x_j (fixed j ) that is a nonbasic variable in the optimal solution shown by the final simplex tableau. In Case 2 a, the only change in the current model is that one or more of the coefficients of this variable -c_j, a_{1 j}, a_{2 j}, \ldots, a_{m j}-have been changed. Thus, letting \bar{c}j and \bar{a}{i j} denote the new values of these parameters, with \overline{\mathbf{A}}j (column j of matrix \overline{\mathbf{A}} ) as the vector containing the \bar{a}{i j}, we have$$
c_j \longrightarrow \bar{c}_j, \quad \mathbf{A}_j \longrightarrow \overline{\mathbf{A}}_j
$$for the revised model. As described at the beginning of Sec. 6.5, duality theory provides a very convenient way of checking these changes. In particular, if the complementary basic solution \mathbf{y}^ in the dual problem still satisfies the single dual constraint that has changed, then the original optimal solution in the primal problem remains optimal as is. Conversely, if \mathbf{y}^ violates this dual constraint, then this primal solution is no longer optimal. If the optimal solution has changed and you wish to find the new one, you can do so rather easily. Simply apply the fundamental insight to revise the x_j column (the only one that has changed) in the final simplex tableau. Specifically, the formulas in Table 6.17 reduce to the following: Coefficient of x_j in final row 0 : Coefficient of x_j in final rows 1 to m :$$
\begin{aligned}
& z_j^-\bar{c}_j=\mathbf{y}^ \overline{\mathbf{A}}_j-\bar{c}_j, \
& \mathbf{A}_j^*=\mathbf{S} * \overline{\mathbf{A}}_j .
\end{aligned}
$$With the current basic solution no longer optimal, the new value of z_j^*-c_j now will be the one negative coefficient in row 0 , so restart the simplex method with x_j as the initial entering basic variable. Note that this procedure is a streamlined version of the general procedure summarized at the end of Sec. 6.6. Steps 3 and 4 (conversion to proper form from Gaussian elimination and the feasibility test) have been deleted as irrelevant, because the only column being changed in the revision of the final tableau (before reoptimization) is for the nonbasic variable x_j. Step 5 (optimality test) has been replaced by a quicker test of optimality to be performed right after step 1 (revision of model). It is only if this test reveals that the optimal solution has changed, and you wish to find the new one, that steps 2 and 6 (revision of final tableau and reoptimization) are needed. ## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Analyzing Simultaneous Changes in Objective Function Coefficients Analyzing Simultaneous Changes in Objective Function Coefficients. Regardless of whether x_j is a basic or nonbasic variable, the allowable range to stay optimal for c_j is valid only if this objective function coefficient is the only one being changed. However, when simultaneous changes are made in the coefficients of the objective function, a 100 percent rule is available for checking whether the original solution must still be optimal. Much like the 100 percent rule for simultaneous changes in right-hand sides, this 100 percent rule combines the allowable changes (increase or decrease) for the individual c_j that are given by the last two columns of a table like Table 6.23, as described below. The 100 Percent Rule for Simultaneous Changes in Objective Function Coefficients: If simultaneous changes are made in the coefficients of the objective function, calculate for each change the percentage of the allowable change (increase or decrease) for that coefficient to remain within its allowable range to stay optimal. If the sum of the percentage changes does not exceed 100 percent, the original optimal solution definitely will still be optimal. (If the sum does exceed 100 percent, then we cannot be sure.) Using Table 6.23 (and referring to Fig. 6.3 for visualization), this 100 percent rule says that (0,9) will remain optimal for Variation 2 of the Wyndor Glass Co. model even if we simultaneously increase c_1 from 3 and decrease c_2 from 5 as long as these changes are not too large. For example, if c_1 is increased by 1.5 (33 \frac{1}{3} percent of the allowable change), then c_2 can be decreased by as much as 2 (66 \frac{2}{2} percent of the allowable change). Similarly, if c_1 is increased by 3 (66 \frac{2}{3} percent of the allowable change), then c_2 can only changes revise the objective function to either Z=4.5 x_1+3 x_2 or Z=6 x_1+4 x_2, which causes the optimal objective function line in Fig. 6.3 to rotate clockwise until it coincides with the constraint boundary equation 3 x_1+2 x_2=18. # 运筹学代考 ## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Case 2a—Changes in the Coefficients of a Nonbasic Variable 考虑一个特定的变量x_j(固定的j)，它是最终单纯形表所示的最优解中的一个非基本变量。在情况2 a中，当前模型的唯一变化是该变量-c_j, a_{1 j}, a_{2 j}, \ldots, a_{m j} -的一个或多个系数已被更改。因此，让\bar{c}j和\bar{a}{i j}表示这些参数的新值，用\overline{\mathbf{A}}j(矩阵\overline{\mathbf{A}}的j列)作为包含\bar{a}{i j}的向量，我们得到$$
c_j \longrightarrow \bar{c}_j, \quad \mathbf{A}_j \longrightarrow \overline{\mathbf{A}}_j
$$修改后的模型。 正如第6.5节开头所描述的，对偶理论提供了一种非常方便的检查这些更改的方法。特别是，如果对偶问题的互补基本解\mathbf{y}^仍然满足改变后的单对偶约束，则原始问题的原最优解仍然是最优解。相反，如果\mathbf{y}^违反了这个双重约束，那么这个原始解就不再是最优的。 如果最优解发生了变化，而您希望找到新的解，那么您可以很容易地做到这一点。只需应用基本见解来修改最终simplex表中的x_j列(唯一更改的列)。具体来说，表6.17中的公式可以简化为: 最后第0行x_j系数: 最后1 ～ m中x_j的系数:$$
\begin{aligned}
& z_j^-\bar{c}_j=\mathbf{y}^ \overline{\mathbf{A}}_j-\bar{c}_j, \
& \mathbf{A}_j^*=\mathbf{S} * \overline{\mathbf{A}}_j .
\end{aligned}
$$由于当前基本解不再是最优的，z_j^*-c_j的新值现在将是第0行中的一个负系数，因此重新启动单纯形方法，将x_j作为初始输入基本变量。 注意，这个过程是第6.6节末尾总结的一般过程的精简版本。步骤3和4(从高斯消去和可行性测试转换为适当形式)已被删除，因为在最终表的修订中(在重新优化之前)唯一更改的列是用于非基本变量x_j。第5步(最优性测试)已经被第1步(模型修正)之后执行的更快速的最优性测试所取代。只有当这个测试表明最优解发生了变化，而您希望找到新的解决方案时，才需要第2步和第6步(修改最终表格和重新优化)。 ## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Analyzing Simultaneous Changes in Objective Function Coefficients 分析目标函数系数的同步变化。无论x_j是基本变量还是非基本变量，只有当目标函数系数是唯一被改变的变量时，c_j保持最优的允许范围才有效。然而，当目标函数的系数同时发生变化时，可以使用100％规则来检查原始解决方案是否必须仍然是最优的。与右侧同时更改的100％规则非常相似，这个100％规则结合了表(如表6.23)的最后两列给出的单个c_j的允许更改(增加或减少)，如下所述。 目标函数系数同时变化100％规则:如果目标函数的系数同时发生变化，则计算每次变化允许变化(增加或减少)的百分比，使该系数保持在其允许范围内以保持最佳状态。如果百分比变化的总和不超过100％，那么原始的最优解肯定仍然是最优的。(如果总数确实超过100％，那么我们就不能确定。) 使用表6.23(并参考图6.3进行可视化)，这个100％规则表明(0,9)对于Wyndor Glass Co.模型的变体2仍然是最优的，即使我们同时从3增加c_1并从5减少c_2，只要这些变化不是太大。例如，如果c_1增加1.5(占允许变化的33％ \frac{1}{3} ％)，那么c_2可以减少2(占允许变化的66％ \frac{2}{2} ％)。同样，如果c_1增加3 (66.\frac{2}{3} ％的允许变化)，则c_2只能将目标函数修改为Z=4.5 x_1+3 x_2或Z=6 x_1+4 x_2，从而导致图6.3中最优目标函数线顺时针旋转，直到与约束边界方程3 x_1+2 x_2=18重合。 统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。 ## 金融工程代写 金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。 ## 非参数统计代写 非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。 ## 广义线性模型代考 广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。 术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。 ## 有限元方法代写 有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。 有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。 tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。 ## 随机分析代写 随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。 ## 时间序列分析代写 随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。 ## 回归分析代写 多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。 ## MATLAB代写 MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。 ## 数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Interpretation of the Dual Problem 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|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

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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。