如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research MATH3202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|Optimizing Inventory and Queuing Models
Inventory models, to be discussed in Chap. 12, deal with the problem of determining the optimal size $x$ of an order, so as to minimize some total cost function $T C(x)$, which includes the costs of placing an order and receiving the shipment, on the one hand, and the cost of keeping units in stock. Deferring the discussion of details to the chapter on the subject, we attempt to solve the optimization problem
$$
\mathrm{P}: \operatorname{Min} T C(x)=\frac{a_1}{x}+b_1 x
$$
where $x$ denotes the order quantity, the parameter $a_1$ is proportional to the unit ordering costs, and the parameter $b_1$ is proportional to the unit holding cost. The unconstrained problem can be solved by differential calculus, resulting in $\bar{x}=$ $\sqrt{a_1 / b_1}$. This is the economic order quantity $(E O Q)$, which will be properly introduced in the chapter on inventory management.
One extension to the basic model allows backorders, which leads to the two-variable unconstrained problem
$$
P: \operatorname{Min} z=\frac{a_2}{x}+b_2 \frac{(x-y)^2}{x}+c_2 \frac{y^2}{x},
$$
with $y$ denoting the maximal allowable shortage and $a_2, b_2$, and $c_2$ being known constants. Partial differentiation (differentiation with respect to one variable at a time) and setting the expression to zero then determines the optimal solution $\bar{x}=$ $\sqrt{\frac{a_2}{c_2} \frac{b_2+c_2}{b_2}}$ and $\bar{y}=\sqrt{\frac{a_2}{c_2} \frac{b_2}{b_2+c_2}}$. For a full discussion, see Chap. 12 of this volume. A final application is found in the area of queuing. A more detailed discussion is found in Chap. 15 of this book. Suppose that on average, $\lambda$ customers arrive in $1 \mathrm{hr}$ at a single service station. Based on training and other factors, the service station is manned by an agent, who can deal with $x$ customers per hour (the service rate). In order to be feasible, $x>\lambda$ is required. Knowing that the expected number of customers in the system is $\frac{\lambda}{x-\lambda}$, a cost of $a x$ for the service station (capturing the fact that a faster server is more expensive) and unit costs $c$ for keeping a customer in the system for an hour, minimizing the total cost of the system results in the problem
$$
\mathrm{P}: \operatorname{Min} T C(x)=a x+\frac{c \lambda}{x-\lambda} \text {, s.t. } x>\lambda .
$$
Using again differential calculus, we find that the unique optimal solution is given by $\bar{x}=\lambda+\sqrt{\frac{c \lambda}{a}}$, which also satisfies the single constraint $\bar{x}>\lambda$.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Properties of Nonlinear Programming Problems
In dealing with a nonlinear optimization problem, there are two important questions to be answered.
Given a feasible solution, how can we test it for optimality? and
How do we find an optimal solution?
We will relegate a discussion of the second question to the next section and discuss here how to perform an optimality test. First, consider the unconstrained case, i.e., the case, in which a problem has an objective function but no constraints. For simplicity, assume that we are minimizing a differentiable function $f(x)$ of a single variable $x$. A fundamental result from differential calculus is then that if $\bar{x}$ satisfies $f^{\prime}(\bar{x})=0$ and $f^{\prime \prime}(\bar{x})>0$, then the function $f$ has a local minimum (for a definition, see, e.g., Chap. 17) at $\bar{x}$. As an example, consider the function $f(x)=x^3-3 x$, pictured in Fig. 4.5.
This function has a local minimum at $\bar{x}=1$, for which $f(\bar{x})=f(1)=-2$, but it is apparent that there are values of $x$, for which its functional value is less than $-2$, for instance, $x=-3$, for which $f(-3)=-18$. In fact, the function $f(x)$ does not even have a global minimum (a smallest value that the function $f$ can take), since with ever smaller negative values of $x$, there is no lower bound on the value of $f(x)$. However, for a convex function (i.e., a function, with the property that all points on a linear line segment-the chord-between any of its two points is located above the function itself, see, e.g., Fig. 4.6), any local minimum will necessarily be global. In our case, the function is convex in $[0, \infty[$, where $\bar{x}=1$ is the minimal point.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Optimizing Inventory and Queuing Models
库存模型，将在第 1 章讨论。 12 、处理确定最优尺寸的问题 $x$ 一个订单，以最小化一些总成本函数 $T C(x)$ ，一方面包括下订单和接 收货物的成本，以及保持库存的成本。 将细节的讨论推迟到主题章节，我们尝试解仜优化问题
$$
\mathrm{P}: \operatorname{Min} T C(x)=\frac{a_1}{x}+b_1 x
$$
在哪里 $x$ 表示订货量，参数 $a_1$ 与单位订购成本成正比，参数 $b_1$ 与掸位持有成本成正比。无约束问题可以通过微积分求解，导致 $\bar{x}=$ $\sqrt{a_1 / b_1}$. 这是经济订货量 $(E O Q)$ ，这将在库存管理一章中适当介绍。
基本模型的一种扩展允许延期交货，这导致了二变量无約束问题
$$
P: \operatorname{Min} z=\frac{a_2}{x}+b_2 \frac{(x-y)^2}{x}+c_2 \frac{y^2}{x},
$$
和 $y$ 表示最大允许短缺和 $a_2, b_2$ ，和 $c_2$ 是已知的常数。偏铠分（一次对一个变量的溦分) 并将表达式设置为零，然启确定最佳解决 方宴 $\bar{x}=\sqrt{\frac{a_2}{c_2} \frac{b_2+c_2}{b_2}}$ 和 $\bar{y}=\sqrt{\frac{a_2}{c_2} \frac{b_2}{b_2+c_2}}$. 有关完整的讨论，请参阅第 1 章。本卷第 12 卷。最后的应用是在排队领域。更详细的讨 论见第 1 章。本书第 15 篇。假设平均而言， $\lambda$ 厄客宔达 $1 \mathrm{hr}$ 在单个服务站。囸于培训等因䍮，服务站由代理人员值守，可以处理 $x$
$$
\mathrm{P}: \operatorname{Min} T C(x)=a x+\frac{c \lambda}{x-\lambda}, \text { s.t. } x>\lambda .
$$
再次使用溦积分，我们发现唯一的最优解由下式給出 $\bar{x}=\lambda+\sqrt{\frac{c \lambda}{a}}$ ，也满足单一约束 $\bar{x}>\lambda$.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Properties of Nonlinear Programming Problems
在处理非线性优化问题时，有两个重要问题需要回答。
给定一个可行的解决方案, 我们如何测试它的最优性? 和
我们如何找到最佳解决方宨?
我们将把第二个问题的讨论放到下一节，在这里讨论如何进行最优性检验。首先，考慮无约束情况，即问题具有目标函数但没有約 束的情况。为简单起见，假设找们正在最小化一个可微函数 $f(x)$ 掸一变量的 $x$. 微积分的一个其本结果是，如果 $\bar{x}$ 满足 $f^{\prime}(\bar{x})=0$ 和 $f^{\prime \prime}(\bar{x})>0$ ，那/函数 $f$ 有一个同部嘬小值 (定义见第 17 章) $\bar{x}$. 例如，考虑函数 $f(x)=x^3-3 x$ ，如图 $4.5$ 所示。
这个函数有一个局部最小值 $\bar{x}=1$, 为此 $f(\bar{x})=f(1)=-2$, 但很明显有 $x$ ，其函数值小于 $-2$ ，例㛎， $x=-3$ ，为此 $f(-3)=-18$. 其实函数 $f(x)$ 甚至没有全局最小值 (函数的最小值 $f$ 可以䘧取)，因为具有越来越小的负值 $x$, 的值没有下界
$f(x)$. 然而，对于一个凸函数 (即，一个函数，其特性是线性线段上的所有点 – 其任何两点之间的弦 – 都位于函数本鳥之上，例 如，参见图 4.6)，任何㕆部嘬小值必然是全局的。在我们的例子中，函数是凸的 $[0, \infty[$ ，在哪里 $\bar{x}=1$ 是最小点。
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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。