如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research MATH4202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|Allocation Problems
Allocation problems are one of the most prominent areas of application in linear programming. All models in this class have in common that they deal with the allocation of scarce resources to (economic) activities. At times, more than one scarce resource exists, in which case the modeler can choose any one of them as the basis for the mathematical formulation. This will be further elaborated upon below. Due to the many different types of allocation problems, we will present two such scenarios below.
First consider an investment allocation problem. Problems of this nature were first formulated by Markowitz in the early 1950s as nonlinear optimization problems. Here, we will discuss a linear version of the problem. In this problem, the decision maker has to decide how much of the scarce resource (money) to allocate to different types of investments. As we will see below, this observation already indicates how to define the variables.
In our numerical example, the investor has $\$ 300,000$ that can be invested. In addition to the money at hand, it is possible to borrow up to $\$ 100,000$ at $12 \%$ interest. This money can be used for leveraging (borrowing to invest). The investor has narrowed down the choices to six alternatives, shown in Table 2.6. The table also shows the expected annual interest or dividend for the investment alternatives, the expected annual increase of the value of the investment, and an indication of the risk of the investment (per dollar).
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Blending Problems
All blending problems have in common that they take a number of given ingredients or raw materials and blend them in certain proportions to the final products. In other words, in the process we are creating something new by mixing existing materials. Typical examples of blending are coffees, teas, whiskeys, tobaccos, perfumes, gasoline, and similar products. Clearly, there are some rules for the blending process. For instance, in order to ensure a specific taste, it may be required that a blend includes at least a certain proportion of a raw material.
The process is shown in Fig. 2.1. On the left, there are $m$ buckets with given quantities of raw materials, while on the right, there are $n$ empty buckets that are to be filled with known quantities of the blends. In the blending process, we take, one at a time, a certain number of scoops from each of the raw materials and transfer them into the buckets on the right. Once sufficient quantities have been transferred to the “Product” buckets on the right, all that is left to do is stir, package, and sell.
This figure not only demonstrates the actual process, but it also allows us to see how the variables in blending problems are to be defined. What we need to know in any specific blending problem is how many “scoops” of each raw material goes into each of the “Product” buckets. In more general terms, we define $x_{i j}$ as the quantity of raw material $i$ that goes into product $j$.
As a numerical example, suppose that we are to blend two table wines from the Moselle region in Germany. The two blends are the Filzener Hexenhammer and the Leiwener Hosenscheisser. Both products are blends of wines from three white grapes, viz., Riesling, Müller-Thurgau, and Silvaner. The original wines are available in quantities of $10,000,5000$, and 6000 gallons at a cost of $\$ 8$, $\$ 6$, and $\$ 5$ per gallon. The estimated demands for the two blends are 7000 and 8000 gallons (our customers will purchase these or any higher amounts from us) and the estimated sales prices are $\$ 16$ and $\$ 18$ per gallon, respectively.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写运筹部代考|分配问题
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分配问题是线性规划中最突出的应用领域之一。这一类的所有模型都有一个共同点，那就是它们处理稀缺资源对(经济)活动的分配问题。有时，存在不止一个稀缺资源，在这种情况下，建模者可以选择其中的任何一个作为数学公式的基础。这将在下面进一步阐述。由于存在许多不同类型的分配问题，我们将在下面介绍两个这样的场景
首先考虑一个投资配置问题。这种性质的问题最早由马科维茨在20世纪50年代初提出，称为非线性优化问题。在这里，我们将讨论这个问题的线性版本。在这个问题中，决策者必须决定将多少稀缺资源(钱)分配到不同类型的投资。正如我们将在下面看到的，这个观察结果已经表明了如何定义变量
在我们的数值例子中，投资者有$\$ 300,000$可以投资。除了手头的钱，还可以以$12 \%$的利率借到$\$ 100,000$。这些钱可以用于杠杆(借钱投资)。投资者已经将选择范围缩小到六个备选方案，如表2.6所示。该表还显示了各种投资选择的预期年利息或股息，投资价值的预期年增长率，以及投资风险的指示(每美元)
数学代写|运筹学代写运筹部代考|混合问题
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所有的混合问题都有一个共同点，他们把一些给定的成分或原料，以一定的比例混合成最终的产品。换句话说，在这个过程中，我们通过混合现有的材料来创造新的东西。混合的典型例子是咖啡、茶、威士忌、烟草、香水、汽油和类似的产品。显然，混合过程是有规则的。例如，为了保证一种特定的味道，可能会要求混合物中至少包含一定比例的原料
该过程如图2.1所示。在左边，有$m$桶，有给定数量的原料，而在右边，有$n$空桶，将装满已知数量的混合物。在混合过程中，我们从每种原料中取一定数量的勺子，一次取一个，然后把它们转移到右边的桶里。一旦足够的数量被转移到右边的“产品”桶中，剩下要做的就是搅拌、包装和出售
这个图不仅演示了实际的过程，而且还让我们看到混合问题中的变量是如何定义的。在任何特定的混合问题中，我们需要知道的是每种原料有多少“勺”进入每个“产品”桶。在更一般的术语中，我们将$x_{i j}$定义为进入产品$j$的原材料$i$的数量。
作为一个数值例子，假设我们要混合两种来自德国Moselle地区的佐餐葡萄酒。这两种混合物是Filzener Hexenhammer和Leiwener Hosenscheisser。这两款产品都是三种白葡萄的混合葡萄酒，即雷司令、Müller-Thurgau和西万尼。原酒的数量为$10,000,5000$, 6000加仑，每加仑价格为$\$ 8$, $\$ 6$和$\$ 5$。两种混合物的估计需求量分别为7000加仑和8000加仑(我们的客户将从我们这里购买这些或更高的数量)，估计销售价格分别为每加仑$\$ 16$和$\$ 18$
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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。