如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research IND604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|运筹学代写Operations Research代考|HUNGARIAN ALGORITHM
Transportation problem is a general-purpose algorithm involving allocation of units available from certain sources to certain destinations. However, it does not provide sufficient resolution for a special structure of transportation problem where all demand and supplies equal to one unit. Hungarian algorithm is a special purpose method to resolve such problems termed as assignment problem. Steps involved in the algorithm have been discussed by using the illustration shown in Table 6.1.
Step 1: Feasibility check: In the assignment problem, the feasibility of model is checked by finding equality between the number of rows and columns. Such problem is called as balanced problem. The example considered is shown in Table 6.4. The number of rows representing teams to be assigned is four, which is equal to the number of columns representing the number of projects.
The next two steps are based on the concept of matrix reduction that implies that if a constant value is subtracted or added from the entire set of values in the matrix, it would yield an optimal solution. The reduced values indicate the opportunity cost (time in this case) indicating the next best opportunity. For instance, for team 1, the best possible assignment would be project 2 as it entails the least cost/time, whereas the next best would be project $1 .$
Step 2: Row reduction: From each row, subtract the minimum cell value (in this case, time) from all other values of that row. In row 1, represented by Team 1, the minimum value is 8 , which is subtracted from other values. This would give us the following result (Table 6.5):
Step 3: Column reduction: From each column, subtract the minimum cell value (in this case, time) from all other values of that column. In column 1 represented by Project 1 , the minimum value is 0 , which is subtracted from other values. This would give values as shown in Table 6.6.
Step 4: Make assignments:
i. Starting from the first row, make assignment or allocations in the row which has only one zero. This would imply assigning an employee to a particular job. The first row has two zeros, so assignment cannot be done as the most optimal assignment for team 1 would be both projects 2 and 4 .
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|COMPARISON WITH TRANSPORTATION MODEL
The assignment problem is a special case of the transportation model. This is better understood by comparing the assignment model shown in Table $6.1$ with transportation model shown in Table $5.1$ of the chapter on Transportation model. This is reproduced here as Table 6.3.
First, let’s discuss similarities between the two models.
Similarities:
First, both models have a limited and fixed number of suppliers or employees and a limited and known number of demand centres or jobs.
Second, both models deals with aspect of combining resources with demand and tasks. In the case of transportation, the number of units from different supply centres is allocated to fulfil demand of various destinations in a manner to minimize transportation cost. Whereas, in the assignment model, the same kind of allocation is done based on certain criteria of either minimizing cost or minimizing time to do a specific job.
Difference:
But both models have one major difference. In the case of transportation problem, different supply and demand centres can have different capacities of output and requirements respectively, shown by $b_i$ and $c_j$ in Table 6.3. Whereas in the case of assignment problem, all supplies and demands equal to one. This is because of fundamental of assignment problem, i.e. one worker can be assigned to do only job at a time, one geographic area can be assigned only one store or department and so on. Thus, the cost incurred in transporting ‘ $x$ ‘ units from supply centre 1 to demand centre 1 would be $c_{11} x_{11}$. For the assignment model, it would be the same but the value of $x_{11}$ would be either 1 or 0 .The optimality of the transportation model is checked by equating total available units with total requirement. Whereas in the case of assignment, it is checked by equating the number of persons with the number of tasks. Thus, the condition of suppliers/employees to be equal to demand centres/ tasks in assignment is essential, though not a necessary condition.
Finally, feasibility of transportation is checked by equating $m+n-1$ with the number of basic variables (allocated cells). If it is not fulfilled then deficit variables are termed as degenerate. Thus in the case of assignment where $m=n$ number of allocations/assignments should be equal to $2 n-1$. However, because the assignment problem involves assigning $n$ employees to $\mathrm{n}$ jobs so, there would be only $\mathrm{n}$ assignments. So deficit, i.e. $\mathrm{n}-1$ variables would degenerate. This is depicted by $\mathrm{x}_{\mathrm{ij}}=0$, implying no assignment.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写运筹学代考|匈牙利算法
.匈牙利算法
运输问题是一种通用算法，涉及从某些来源向某些目的地分配可用的单位。然而，对于所有需求和供给都等于一个单位的特殊运输结构问题，它并不能提供足够的解决方案。匈牙利算法是一种专门解决分配问题的方法。使用表6.1所示的示例讨论了算法中涉及的步骤。
步骤1:可行性检验:在赋值问题中，通过找到行数和列数之间的相等来检验模型的可行性。这样的问题称为平衡问题。考虑的例子如表6.4所示。表示要分配的团队的行数为4，这等于表示项目数量的列数。下面的两个步骤是基于矩阵约简的概念，这意味着如果从矩阵中的整个值集合中减去或增加一个常数值，它将产生一个最优解。减少的值表示机会成本(在本例中是时间)，表示下一个最佳机会。例如，对于团队1来说，可能最好的任务是项目2，因为它需要最少的成本/时间，而次之的最好任务是项目$1 .$
步骤2:行简化:从每一行中，从该行的所有其他值中减去最小单元格值(在本例中为时间)。在第1行，由第1组表示，最小值是8，由其他值减去。第3步:列缩减:从每一列中，从该列的所有其他值中减去最小单元格值(在本例中为时间)。在项目1表示的第1列中，最小值为0，减去其他值。这将得到如表6.6所示的值。
第4步:做作业:
i。从第一行开始，对只有一个0的行进行赋值或分配。这就意味着将一个员工分配到一个特定的工作。第一行有两个0，所以分配不能完成，因为团队1的最优分配将是项目2和项目4
数学代写|运筹学代写运筹学代考|比较运输模型
分配问题是运输模型的一个特例。将表$6.1$所示的分配模型与运输模型章节表$5.1$所示的运输模型进行比较，可以更好地理解这一点。这是在这里复制表6.3。
首先，让我们讨论两个模型之间的相似之处
首先，两种模型都有有限和固定数量的供应商或雇员，以及有限和已知数量的需求中心或工作
第二，这两个模型都涉及资源与需求和任务相结合的方面。在运输方面，分配来自不同供应中心的单位数量，以满足不同目的地的需求，以尽量减少运输成本。然而，在分配模型中，同样的分配是基于做一项特定工作的成本最小化或时间最小化的某些标准进行的
但这两种模型有一个主要区别。在运输问题的情况下，不同的供需中心可以有不同的输出能力和需求，如表6.3中的$b_i$和$c_j$所示。而在分配问题中，所有的供给和需求都等于1。这是由于基本的分配问题，即一个工人在同一时间只能被分配做一项工作，一个地理区域只能被分配到一个商店或部门等等。因此，将“$x$”单位从供应中心1运输到需求中心1的成本为$c_{11} x_{11}$。对于分配模型，它将是相同的，但$x_{11}$的值将是1或0。运输模型的最优性是通过使总可用单元与总需求相等来检验的。而在分配的情况下，则通过将人数与任务数量相等来检查。因此，供应商/雇员与分配的需求中心/任务相等的条件是必要的，但不是必要的条件
最后，通过将$m+n-1$与基本变量(已分配单元格)的数量相等来检验运输的可行性。如果没有实现，则赤字变量称为简并变量。因此，在分配的情况下，$m=n$分配/分配的数量应该等于$2 n-1$。但是，因为分配问题涉及到将$n$个雇员分配到$\mathrm{n}$个工作，所以只有$\mathrm{n}$个任务。所以赤字，即$\mathrm{n}-1$变量会退化。这是由$\mathrm{x}_{\mathrm{ij}}=0$描述的，暗示没有赋值
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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。