如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research KMA255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|Introduction to Simulation
The main reason for a researcher to resort to simulation is twofold. First of all, simulation is probably the most flexible tool imaginable. Take queuing as an example. While it is very difficult to incorporate reneging, jumping queues, and other types of customer behavior in the usual analytical models (see, e.g., Chap. 15 of this volume), this presents no problem for simulation. Similarly, recall that the queuing formulas that have been derived refer to steady-state solutions. A system may have to run for a very long time to reach a steady state, assuming that one exists. As a result, a modeler may be more interested in transient states, which are easily available in a simulation.
The second reason is that simulation is very cheap. Building a model that simulates the opening of a new restaurant will most certainly be a lot less expensive than trying it out. Even if costs are no subject, the time frame can be compressed in a simulation. For instance, if we were to observe the demand structure of a product, a long time would be required, so that results would probably be available when the product has become technologically obsolete anyway.
The main steps of a discrete-event simulation include
- Building the model
- Assigning numbers to uncertain events according to their likelihoods
- Generating uncertain events
- Applying predetermined policies
- Evaluating the results including verifying the model.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Random Numbers and Their Generation
Random numbers have been around for a long time. Among the earlier systematic efforts to generate random numbers is the work by statistician L.H.C. Tippet, who produced the first random number tables that were based on census numbers. In the mid-1950s, the Rand Corporation published a tome A Million Random Numbers. Today, we distinguish between true random numbers and pseudo-random numbers.
Roughly speaking, true random numbers are generated by way of a random process, while pseudo-random numbers are machine generated by means of a deterministic process. An obvious way to generate true random numbers is to roll dice. Assuming that we have a usual six-sided die which is not loaded or skewed, each side has a chance of $1 / 6$ of coming up; i.e., the probability of each number is $16 \frac{2}{3} \%$. It is not difficult to devise differently shaped dice that have ten sides, once for each possible digit. Note that for the time being we only deal with uniformly distributed random numbers, i.e., those in which all possible numbers have the same chance of appearing. If two-digit random numbers are sought, use multiple dice, roll them all, and add their numbers. Note, however, that care must be taken: taking, for instance, two standard six-sided dice, rolling them and adding up their numbers, will not result in uniformly distributed results. As an example, the outcome of ” 2 ” is only possible, if both dice show a ” 1 ,” which has a probability of $1 / 36$. On the other hand, an outcome of “8” has a probability of $5 / 36$, as it can be realized from 2 and 6,3 and 5,4 and 4,5 and 3 , and 6 and 2 .
However, changing the numbers on the faces enables us to use the same process to generate random numbers that have an equal probability of appearing. If the first die has the numbers $0,1,2,3,4$, and 5 on its side, the second has $0,6,12,18,24,30$, and 36 on its sides, the third has $0,36,72,108,144$, and 180 , and the fourth die has numbers $0,216,432,648,864$, and 1080 , then the number that results from adding the face values of the four dice is a uniformly distributed random number between 0 and 1295 .
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Introduction to Simulation
研究人员求助于模拟的主要原因是双重的。首先，模拟可能是可以想象到的最灵活的工具。以排队为例。虽然在通常的分析模型（例如，参见本卷的第 15 章）中很难将违约、插队和其他类型的客户行为结合起来，但这对模拟没有任何问题。类似地，回想一下已经导出的排队公式是指稳态解。假设一个系统存在，一个系统可能必须运行很长时间才能达到稳定状态。因此，建模者可能对瞬态更感兴趣，而瞬态在仿真中很容易获得。
第二个原因是模拟非常便宜。建立一个模拟新餐厅开业的模型肯定会比尝试便宜得多。即使成本不是主题，也可以在模拟中压缩时间范围。例如，如果我们要观察一个产品的需求结构，则需要很长时间，因此当产品在技术上已经过时时，可能会得到结果。
离散事件仿真的主要步骤包括
- 构建模型
- 根据可能性为不确定事件分配数字
- 产生不确定事件
- 应用预定策略
- 评估结果，包括验证模型。
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Random Numbers and Their Generation
随机数已经存在了很长时间。统计学家 LHC Tippet 早期系统性地生成随机数的工作之一，他制作了第一个基于人口普查数字的随机数表。1950 年代中期，兰德公司出版了一本巨著《一百万随机数》。今天，我们区分真随机数和伪随机数。
粗略地说，真随机数是通过随机过程生成的，而伪随机数是通过确定性过程机器生成的。生成真随机数的一个明显方法是掷骰子。假设我们有一个通常的六面骰子，它没有加载或倾斜，每一面都有机会1/6上来的；即每个数字的概率是1623%. 设计具有十个面的不同形状的骰子并不难，每个可能的数字一次。请注意，目前我们只处理均匀分布的随机数，即所有可能的数字都具有相同出现机会的随机数。如果要寻找两位数的随机数，请使用多个骰子，将它们全部滚动，然后添加它们的数字。但是请注意，必须注意：例如，取两个标准的六面骰子，滚动它们并将它们的数字相加，不会产生均匀分布的结果。例如，“2”的结果只有在两个骰子都显示“1”时才有可能，其概率为1/36. 另一方面，结果为“8”的概率为5/36, 因为它可以从 2 和 6,3 和 5,4 和 4,5 和 3 以及 6 和 2 中实现。
然而，改变脸上的数字使我们能够使用相同的过程来生成出现概率相等的随机数。如果第一个骰子有数字0,1,2,3,4, 5 在它的一侧，第二个有0,6,12,18,24,30, 侧面有 36 个，第三个有0,36,72,108,144, 和 180 ，第四个骰子有数字0,216,432,648,864, 和 1080 , 那么四个骰子的面值相加得到的数字是 0 到 1295 之间的均匀分布的随机数。
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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。