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|Shortest Path in a Manhattan Network
An efficient algorithm for the shortest-path problem in Figure $5.2$ is the recursive approach of dynamic programming. The basic principle of this approach is to divide the original problem into a series of related and easily solvable subproblems. The main observation of the recursive approach is that a shortest path from the starting point $A=(0,0)$ to the endpoint $B$ would be easy to calculate if a shortest path from each of the points $(1,0)$ and $(0,1)$ to $B$ were known. In general, one can observe that a shortest path from point $(x, y)$ to the endpoint $B$ could easily be calculated if the shortest path to $B$ from each of the points $(x+1, y)$ and $(x, y+1)$ were known. The original problem can therefore be divided into a series of nested subproblems of decreasing size. The smallest subproblem is the problem that calculates the shortest path to the endpoint $B$ from each of the points $(n-1, m)$ and $(n, m-1)$. The solution to this subproblem is trivial. To concretize the ideas, we define
$f(x, y)=$ minimum travel distance from $(x, y)$ to the endpoint $B$.
This function is called the value function and is crucial in dynamic programming. Note that this function is defined for every point $(x, y)$ even though the goal is to find $f(0,0)$. However, by defining $f(x, y)$ for every point $(x, y)$, it is possible to create a recursive algorithm for $f(x, y)$ that will eventually lead to the desired value $f(0,0)$ for the starting point $A=(0,0)$. The data of the problem are
$$
\begin{aligned}
& R(x, y)=\text { travel distance from point }(x, y) \text { to point }(x+1, y) \
& U(x, y)=\text { travel distance from point }(x, y) \text { to point }(x, y+1) .
\end{aligned}
$$
The algorithm is initiated with
$$
f(n-1, m)=R(n-1, m) \quad \text { and } \quad f(n, m-1)=U(n, m-1) .
$$
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Flexibility of Dynamic Programming
In this section, we first describe the general structure of dynamic programming problems. Then, we show how flexible the dynamic programming approach is by considering the Manhattan network for two other optimization criteria. First, we consider the determination of the safest path from $A$ to $B$ when risks are associated with passing through edges in the network. Then, we consider the determination of the path from $A$ to $B$ for which the greatest distance covered in one step is the least.
Every dynamic programming problem consists of several key components. The problem can be divided into stages $n$, with a decision required at each stage. Stages are also called decision epochs: the moments at which a decision must be made. Each stage has a number of states associated with it. The state space $S_n$ is the set of possible states $i$ which can occur at stage $n$. The state contains all the information that is needed to make an optimal decision. Decisions are also called actions. The decision space $D_n(i)$ is the set of decisions $d$ which are feasible in state $i$ at stage $n$. As a consequence of a decision, two things happen: the decision maker receives an immediate reward, and there is a transition to another state in the next stage. We define $r_n(i, d)$ as the immediate reward during stage $n$ as a consequence of decision $d$ in state $i$. Naturally, these are rewards in a maximization setting and costs in a minimization setting. Next to the immediate reward, the decision $d$ in state $i$ at stage $n$ causes a transition to state $j$ in stage $n+1$. In deterministic dynamic programming problems, which we are considering right now, the decision chosen at any stage fully characterizes how the state at the current stage is transformed into the state at the next stage. The fact that a decision causes an immediate reward as well as a transition to another state is at the heart of optimization in dynamic programming problems: a decision is optimal if it achieves the maximum value of the sum of the immediate reward and the rewards that can be earned from the next stage onward.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Shortest Path in a Manhattan Network
图 最短路径问题的有效算法 $5.2$ 是动态规划的道归方法。这种方法的基本原理是将原始问题分解为一系列相关且易于解决的子问 题。递归方法的主要观宗是从起点开始的最短路径 $A=(0,0)$ 到終点 $B$ 如果每个点的最短路径很容易计算 $(1,0)$ 和 $(0,1)$ 到 $B$ 众所 周知。一般来说，可以观察到从点到点的最短路径 $(x, y)$ 到柊点 $B$ 如果最短路径到 $B$ 从每一点 $(x+1, y)$ 和 $(x, y+1)$ 众所周知。 因此，原始问题可以分解为一系列㑔镸的递戌子问题。最小子问题是计算到端点的最短路径的问题 $B$ 从每一点 $(n-1, m)$ 和 $(n, m-1)$. 这个子问题的解决方宲很简单。为了具体化这些想法，我们定义
$f(x, y)=$ 最小行驶距离 $(x, y)$ 到終点 $B$.
此函数称为值函数，在动态规划中至关重要。请注意，此函数是为每个点定义的 $(x, y)$ 即使目标是找到 $f(0,0)$. 然而，通过定义 $f(x, y)$ 对于每一点 $(x, y)$, 可以创建递归算法 $f(x, y)$ 最终会导致期望的价值 $f(0,0)$ 为起点 $A=(0,0)$. 问题的数据是
$R(x, y)=$ travel distance from point $(x, y)$ to point $(x+1, y) \quad U(x, y)=$ travel distance from point $(x, y)$ to point $(x, y+1)$.
该算法以
$$
f(n-1, m)=R(n-1, m) \quad \text { and } \quad f(n, m-1)=U(n, m-1) .
$$
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Flexibility of Dynamic Programming
在本节中，我们首先描述动态规划问题的一般结构。然后，我们通过将寖哈顿网絡作为其他两个优化标准来展示动态规划方法的灵 活性。首先，我们考虑确定最安全的路径 $A$ 到 $B$ 当风险与通过网络中的边绿相关联时。然后，我们考虑确定路径 $A$ 到 $B$ 一步中覆盖 的最大距离最小。
每个动态规划问题都包含几个关键部分。问题可以分为几个阶段 $n$ ，每个阶段都需要做出决定。阶段也称为决策时期：必须做出决 策的时刻。每个阶段都有许多与之关联的状态。状态空间 $S_n$ 是可能状态的集合 $i$ 这可能发生在阶段 $n$. 状态包含做出最佳决策所需的 所有信息。决策也称为行动。决策空间 $D_n(i)$ 是决策集 $d$ 这在状态下是可行的 $i$ 在阶段 $n$. 作为决策的结果，会发生两件事: 决策者 立即获得奖励，并在下一阶段过渡到另一种状态。我们定义 $r_n(i, d)$ 作为阶段的直接奖励 $n$ 作为决定的结果 $d$ 在状态 $i$. 自然地，这些 是最大化设罟中的奖励和最小化设置中的成本。在立即奖励旁边，决定 $d$ 在状态 $i$ 在阶段 $n$ 导致状态转换 $j$ 在舞台上 $n+1$. 在我们现 在正在考虑的确定性动态规划问题中，在任何阶段选择的决策都充分刻画了当前阶段的状态如何转化为下一阶段的状态。决策会导 致即时奖励以及转移到另一个状态这一事实是动态规划问题优化的核心：如果决策达到即时奖励和可能的奖励之和的最大值，则该 决策是最优的从下一阶段开始赚取。
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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。