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运筹学Operations Research包括开发和使用广泛的解决问题的技术和方法，以追求改善决策和效率，如模拟、数学优化、排队理论和其他随机过程模型、马尔科夫决策过程、计量经济学方法、数据包络分析、神经网络、专家系统、决策分析和分析层次过程。由于这些领域的大部分都具有计算和统计的性质，因此操作学也与计算机科学和分析学有着密切的联系。面临新问题的运筹学研究人员必须根据系统的性质、改进的目标以及时间和计算能力的限制，来确定这些技术中哪种技术是最合适的，或者针对手头的问题（以及之后的那类问题）开发一种新的技术。
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数学代考|运筹学代写Operations Research代考|ASSUMPTIONS OF TRANSPORTATION PROBLEMS
- Requirement assumption: Each supplier has a fixed number of units to be supplied, i.e. it has a fixed output that has to be supplied to various destinations. Each demand centre has a fixed demand, which is to be met by the number of units supplied from various and limited suppliers.
- Feasibility: A transportation problem is considered to be feasible if total output from various supply sources equals total demand of various destinations. From Table 5.1, this can be illustrated as:
$$
\begin{gathered}
\mathrm{b}{1}+\mathrm{b}{2}+\mathrm{b}{3}=\mathrm{c}{1}+\mathrm{c}{2}+\mathrm{c}{3}+\mathrm{c}{4} \ \text { i.e. } \sum \mathrm{b}{\mathrm{i}}=\sum \mathrm{c}_{\mathrm{j}}
\end{gathered}
$$
In some cases, this assumption gets violated as practically each source indicates its maximum capacity to produce and each demand centre indicates its maximum demand. However, such a situation can be resolved, which will be discussed later in detail. - Cost assumption: the cost of transporting units from one source to a particular destination is directly proportional to the number of units to be transported. For example, if the transportation cost per unit from one source to a destination is $\$ 5$, then transporting ten units would be $\$ 50$.
- Integer values: A transportation problem would have every demand and supply value as an integer value. The number of units allocated to each destination and cost of transporting are also integer values.
数学代考|运筹学代写Operations Research代考|Formulation of model
The above discussion shows that a transportation problem can be solved through its formulation by using a linear programming technique. Such an LPP model can further be reached to a final solution by solving it through the simplex method. However, the above example involving only a few resources in terms of supply and demand resulted in the creation of quite a tedious LPP. It would become more complex if the problem consisted of many more supply and distribution centres, which happen in many industrial problems. Such an issue can be resolved by applying the transportation version of the simplex method. Solving of such a version is detailed below.
The first step is to check the feasibility of transportation problem. Feasibility is tested by comparing total demand with total supply. The transportation model demands them to be equal. In this case:
Total supply $=55,000+40,000+25,000=120,000$
Total demand $=65,000+45,000+10,000=120,000$
As both are equal, we can proceed with further steps. Thus, the model would be as shown in Table 5.3.
The simplex form of the above model shows that the problem of minimization of transportation cost is limited by six constraints – three of which indicate supply constraints and three demand constraints. All the constraints are equality constraints and so solving it by the simplex method would involve the introduction of six artificial variables. These artificial variables in the form of basic variables would result in an initial feasible solution satisfying non-negativity criteria. However, a final feasible solution would be achieved through numerous iterations, making the entire procedure cumbersome. The transportation model solves the same problem by using a simpler procedure where directly a basic feasible model is constructed in the form of the transportation initial table shown in Table 5.3.
运筹学代写
数学代考|运筹学代写Operations Research代考|ASSUMPTIONS OF TRANSPORTATION PROBLEMS
需求假设：每个供应商都有固定数量的要供应的单位，即它有固定的输出，必须供应到不同的目的地。 每个需求中心都有一个固定的需求，由各种有限供应商提供的单位数量来满足。
可行性: 如果各种供应来源的总产出等于各个目的地的总需求，则认为运输问题是可行的。从表 $5.1$ 可以 看出:
$$
\mathrm{b} 1+\mathrm{b} 2+\mathrm{b} 3=\mathrm{c} 1+\mathrm{c} 2+\mathrm{c} 3+\mathrm{c} 4 \text { i.e. } \sum \mathrm{bi}=\sum \mathrm{c}_{\mathrm{j}}
$$
在某些情况下，这个假设被违反了，因为实际上每个来源都表明了它的最大生产能力，而每个需求中心 都表明了它的最大需求。不过这样的情况是可以解决的，后面会详细讨论。
成本假设: 将单位从一个来源运输到特定目的地的成本与要运输的单位数量成正比。例如，如果从一个 来源到目的地的单位运输成本为 $\$ 5$ ，那么运输十个单位将是 $\$ 50$.
整数值：运输问题将每个需求和供应值都作为整数值。分配给每个目的地的单位数量和运输成本也是整 数值。
数学代考|运筹学代写Operations Research代考|Formulation of model
上述讨论表明，运输问题可以通过使用线性规划技术来解决。这样的LPP模型可以通过单纯形法求解进一步得到
最终解。但是，上述示例仅涉及供需方面的少量资源，导致创建了相当畋琐的 LPP。如果问题由更多的供应和
配送中心组成，这将变得更加复杂，这在许多工业问题中都会发生。这样的问题可以通过应用单纯形法的运输 版本来解决。下面详细介绍了这种版本的求解。
第一步是检查运输问题的可行性。通过比较总需求与总供应来测试可行性。运输模式要求它们是平等的。在这 种情况下:
总供应量 $=55,000+40,000+25,000=120,000$
总需求 $=65,000+45,000+10,000=120,000$
由于两者相等，我们可以继续进行进一步的步骤。因此，模型将如表 $5.3$ 所示。
上述模型的单纯形形式表明，运输成本最小化问题受到六个约束条件的限制一一其中三个表示供应约束，三个 表示需求约束。所有的约束都是等式约束，所以用单纯形法求解它需要引入六个人工变量。这些以基本变量形
式存在的人工变量将产生满足非负性标准的初始可行解。然而，最終可行的解决方案将通过多次迭代来实现，
使得整个过程变得笅琐。运输模型通过使用更简单的程序解决了相同的问题，直接以表 $5.3$ 所示的运输初始表 的形式构建基本可行模型。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。