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|An Allocation Problem
Before we discuss the allocation problem, we first look at shortest-path problems from a different angle. The shortest-path problems we have dealt with so far can be seen as typical examples of decision problems with a series of decisions. In sequential decision problems, a variable (phase variable) is needed to indicate how many decisions have been taken so far or how many still need to be taken. The phase variable is often a time variable and increases (or decreases) by one after every decision. Apart from the concept of phases, other essential features of sequential decision problems are the concepts of state and state transition. State variables are needed to describe the current situation. It is not always clear how to specify state variables; this sometimes requires some ingenuity. In order to find a suitable description of the state in a specific application, it is advisable to put oneself in the decision maker’s shoes and ask what information is needed to make a decision. Once the phase variables, state variables, and effects of the decisions on the states have been identified, the value function can be defined, and a recursive relation can be established.
Dynamic programming can sometimes also be applied to static decision problems that do not require a series of decisions. As an illustration, consider the following allocation problem:
$$
\begin{array}{ll}
\text { Maximize } & \sum_{k=1}^n r_k\left(x_k\right) \
\text { subject to } & \sum_{k=1}^n b_k x_k \leq B \
\text { and } \quad & 0 \leq x_k \leq m_k, \quad x_k \text { integer for } k=1, \ldots, n,
\end{array}
$$
where the $b_k$, the $m_k$, and $B$ are given positive numbers. This optimization problem occurs when a budget of $B$ euros is available for investing in $n$ projects. Allocating $x_k$ euros to project $k$ leads to a revenue of $r_k\left(x_k\right)$ and reduces the budget by $b_k x_k$ euros. No more than $m_k$ euros may be allocated to project $k$. The problem is finding an allocation that maximizes the total gain.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|The General Shortest-Path Problem
The basic principle of dynamic programming can also be used to develop an efficient algorithm for calculating the shortest paths in networks in general form. Consider a directed network with $N$ nodes. We use the symbols $x$ and $y$ to indicate nodes. For each existing arc $(x, y)$ in the network, we set
$$
c(x, y)=\text { cost for passing through arc }(x, y) .
$$
Suppose that the objective is to calculate minimum-cost paths from a given node $s$ to every other node $x$. If all costs $c(x, y)$ are nonnegative, we can use Dijkstra’s algorithm, discussed in Chapter 3. If some costs $c(x, y)$ are positive and some are negative, then the problem is complicated by the fact that a cycle (that is, a path from a node to itself) can exist with negative total cost. In this case, a path with cost $-\infty$ can be constructed by passing through the cycle an infinite number of times. How can we design an algorithm that uncovers the existence of a negative cycle and gives the optimal paths if such a cycle does not exist? The following observations give the key to the algorithm:
- An optimal path from node $s$ to any other node $x$ exists only if there is no cycle with negative cost.
- If an optimal path from node $s$ to node $x$ exists, then there exists an optimal path from $s$ to $x$ that consists of at most $N-1 \operatorname{arcs}$, where $N$ is the number of nodes.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|An Allocation Problem
在我们讨论分配问题之前，我们首先从不同的角度来看最短路径问题。到目前为止，我们处理的最短路径问题 可以看作是具有一系列决策的决策问题的典型示例。在顺序决策问题中，需要一个变量 (阶段变量) 来表示到 目前为止已经做出了多少决策，或者还需要做出多少决策。阶段变量通常是时间变量，在每次决策后增加（或 减少) 1 。除了阶段的概念，顺序决策问题的其他基本特征是状态和状态转换的概念。需要状态变量来描述当前 情况。如何指定状态变量并不总是很清楚；这有时需要一些独创性。为了在特定的应用中找到合适的状态描 述，不妨设身处地为决策者着想，询问需要哪些信息才能做出决定。一旦确定了阶段变量、状态变量和决策对 状态的影响，就可以定义价值函数，并建立递归关系。
动态规划有时也可以应用于不需要一系列决策的静态决策问题。作为说明，请考虑以下分配问题:
Maximize $\quad \sum_{k=1}^n r_k\left(x_k\right)$ subject to $\quad \sum_{k=1}^n b_k x_k \leq B$ and $\quad 0 \leq x_k \leq m_k, \quad x_k$ integer for $k=1, \ldots, n$,
在哪里 $b_k$ ，这 $m_k$ ，和 $B$ 被赋予正数。当预算为 $B$ 欧元可用于投资 $n$ 项目。分配 $x_k$ 欧元项目 $k$ 导致收入 $r_k\left(x_k\right)$ 并减少预算 $b_k x_k$ 欧元。不多于 $m_k$ 欧元可以分配给项目 $k$. 问题是找到使总收益最大化的分配。
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|The General Shortest-Path Problem
动态规划的基本原理也可以用来开发一种有效的算法来计算一般形式的网络中的最短路径。考虑一个有向网络 $N$ 节点。我们使用符号 $x$ 和 $y$ 来表示节点。对于每个现有弧 $(x, y)$ 在网络中，我们设置
$$
c(x, y)=\text { cost for passing through arc }(x, y) .
$$
假设目标是从给定节点计算最小成本路径 $s$ 到每个其他节点 $x$. 如果所有費用 $c(x, y)$ 是非负的，我们可以使用第 3 章中讨论的 Dijkstra 算法。如果一些成本 $c(x, y)$ 是正的，有些是负的，那么这个问题就变得复杂了，因为一 个循环 (即从一个节点到它自己的路径) 可以以负的总成本存在。在这种情况下，有成本的路径 $-\infty$ 可以通过 循环无数次来构建。我们如何设计一种算法来发现负循环的存在并在这种䈍环不存在的情况下给出最佳路径? 以下观察结果给出了算法的关键:
- 来自节点的最佳路径 $s$ 到任何其他节点 $x$ 仅当不存在具有负成本的循环时才存在。
- 如果从节点的最佳路径 $s$ 到节点 $x$ 存在，则存在最优路径 $s$ 到 $x$ 最多包括 $N-1 \operatorname{arcs}$ ，在哪里 $N$ 是节点 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。