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数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Multiobjective Optimization

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线性规划Linear Programming更正式地说,线性编程是一种优化线性目标函数的技术,受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体,它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合,每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射(线性)函数。线性编程算法在多面体中找到一个点,在这个点上这个函数具有最小(或最大)的值,如果这样的点存在的话。

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数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Multiobjective Optimization

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Multiobjective Optimization

In multi-criteria optimization, several opposing goal functions should be reduced to a minimum at the same time respecting the given restrictions:
$$
\begin{array}{rlr}
\text { Max.: } & Q(\mathbf{x})=\left{Q_1(\mathbf{x}), \ldots, Q_l(\mathbf{x})\right}, \quad \mathbf{x} \in \mathbf{R}^n \
\text { p.o.: } & f_i(\mathbf{x}) \leq 0, i=1, \ldots, m \
& h_i(\mathbf{x})=0, i=1, \ldots, k .
\end{array}
$$
It is possible to construct an interval (often called a constraint) in ( ref $M O O$ ); we simply denote by $\mathbf{X}$. Thus, the whole $\mathbf{X}$ is defined by $\mathbf{X}=\left{\mathbf{x} \mid f_i(\mathbf{x}) \leq 0, i=1, \ldots, m ; h_i(\mathbf{x})=0, i=1, \ldots, k\right}$.

As a consequence, the notation $\mathbf{x} \mathbf{X}$ will indicate that $\mathbf{x}$ satisfies the inequality and equality of boundaries in (1.0.1). With $\mathbf{x}_{\mathbf{j}}{ }^*$ we denote the point that maximizes the $j$-th function of the target depending on the constraint $\mathbf{x} \in \mathbf{X}$.

In general, there is no special point that maximizes all target functions at once. For these reasons, a possible point is constructed as optimal if there is no possible point with the same or goal function being estimated. So that the true increase has the minimum value of the target function. For the sake of completeness, we redefine the definitions of non-inferior solution (Pareto-optimal solution) and ideal (utopia) point from Refs. [12], [34], and [35].

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Symbolic Transformations in Multi-Sector Optimization

The main details of multi-sector optimization that are specific to symbols and the expressions are described in the paper [57]. The implementation was performed in the software package MATHEMATICA. The method of weight coefficients, the main priority methods, and the method of target programming are discussed. The symbolic conversion of given goal functions and constraints into the corresponding problem of one goal function is treated in particular. Transformations from multiobjective to one-criteria problem u procedural programming languages are actually combinations of real values, and involve procedures that depend on the function of the goal. In our implementation, these transformations are performed in symbolic form by taking combinations of target functions, which include undefined symbols and unmarked variable prices.

We will suggest the following clear benefits that will result from the implementation problems of multiobjective optimization in the symbolic programming language MATHEMATICA, respect the traditional implementation in procedural programming languages.

Possibility to use arbitrary target functions and limitations (which are not defined by subroutines) during the execution of the implementation function. The main aspects of these advantages are:
(i) The problem of secretory optimization (1.0.1) is represented by a suitable in its form, whose elements can be used prices as formal parameters in the optimization software. Inside the dream form of the problem (1.0.1) is an edited triple
$$
\begin{aligned}
& \left{Q_1(\mathbf{x}), \ldots, Q_l(\mathbf{x})\right} \
& \left{f_1(\mathbf{x}) \leq 0, \ldots, f_m(\mathbf{x}) \leq 0, h_1(\mathbf{x})=0, \ldots, h_k(\mathbf{x})=0\right} \
& \left{x_1, \ldots, x_n\right}
\end{aligned}
$$
The first element of the inner form, denoted by $q$, is a list $\left{Q_1(\mathbf{x}), \ldots, Q_l(\mathbf{x})\right}$ whose elements indefinite expressions representing goal functions. The second element in (1.2.1) is the constraint list $f_i(\mathbf{x}) \leq 0, i=1, \ldots, m, h_i(\mathbf{x})=0, i=1, \ldots, k$. We will label this argument as constr. The third element, labeled var, is a generic list of variables $\left{x_1, \ldots, x_n\right}$, determined on the basis of $\mathbf{x}$. In this sense, it is allowed that some arguments in $\mathbf{x}$ can be defined in global environment MATHEMATICA kernela.
(ii) If $f$ is the objective function of the one-criteria optimization problem obtained from (1.2. 1), we can calculate its maximum using the standard function Maximize:
Maximize [f, constr, var] .
The possibility of software to process arbitrary target functions at arbitrary constraints enables the application of all optimization models.

Possibility to use arrays of functions, whose elements can be select and later apply to the given arguments. These structures are not inherent in procedural programming languages.

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Multiobjective Optimization

线性规划代写

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Multiobjective Optimization

在多准则优化中,在给定的约束条件下,应使几个对立的目标函数同时最小化:
$$
\begin{array}{rlr}
\text { Max.: } & Q(\mathbf{x})=\left{Q_1(\mathbf{x}), \ldots, Q_l(\mathbf{x})\right}, \quad \mathbf{x} \in \mathbf{R}^n \
\text { p.o.: } & f_i(\mathbf{x}) \leq 0, i=1, \ldots, m \
& h_i(\mathbf{x})=0, i=1, \ldots, k .
\end{array}
$$
可以在(ref $M O O$)中构造一个区间(通常称为约束);我们用$\mathbf{X}$表示。因此,整个$\mathbf{X}$由$\mathbf{X}=\left{\mathbf{x} \mid f_i(\mathbf{x}) \leq 0, i=1, \ldots, m ; h_i(\mathbf{x})=0, i=1, \ldots, k\right}$定义。

因此,符号$\mathbf{x} \mathbf{X}$表示$\mathbf{x}$满足式(1.0.1)中边界的不等性和平等性。我们用$\mathbf{x}_{\mathbf{j}}{ }^*$表示根据约束$\mathbf{x} \in \mathbf{X}$使目标的第$j$函数最大化的点。

一般来说,没有一个特殊的点可以同时使所有目标函数最大化。由于这些原因,如果没有可能的点具有相同的或被估计的目标函数,则一个可能的点被构造为最优。所以真正的增量是目标函数的最小值。为了完备性,我们从参考文献中重新定义了非劣解(帕累托最优解)和理想点(乌托邦)的定义。[12]、[34]、[35]。

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Symbolic Transformations in Multi-Sector Optimization

针对符号和表达式的多扇区优化的主要细节在论文中有描述[57]。在MATHEMATICA软件包中实现。讨论了权重系数法、主要优先级法和目标规划法。将给定的目标函数和约束符号转换为一个目标函数的相应问题。在过程性编程语言中,从多目标问题到单标准问题的转换实际上是实值的组合,并且涉及依赖于目标函数的过程。在我们的实现中,这些转换通过目标函数的组合以符号形式执行,目标函数包括未定义的符号和未标记的变量价格。

在尊重传统的过程性编程语言实现的前提下,我们将提出在符号编程语言MATHEMATICA中实现多目标优化所带来的好处。

在执行实现函数期间使用任意目标函数和限制(未由子例程定义)的可能性。这些优势的主要方面是:
(i)分泌优化问题(1.0.1)用一个合适的形式表示,其元素可以在优化软件中使用价格作为形式参数。在问题(1.0.1)的梦想形式中是一个编辑过的三元组
$$
\begin{aligned}
& \left{Q_1(\mathbf{x}), \ldots, Q_l(\mathbf{x})\right} \
& \left{f_1(\mathbf{x}) \leq 0, \ldots, f_m(\mathbf{x}) \leq 0, h_1(\mathbf{x})=0, \ldots, h_k(\mathbf{x})=0\right} \
& \left{x_1, \ldots, x_n\right}
\end{aligned}
$$
内部形式的第一个元素(用$q$表示)是一个列表$\left{Q_1(\mathbf{x}), \ldots, Q_l(\mathbf{x})\right}$,其中的元素用不定表达式表示目标函数。(1.2.1)中的第二个元素是约束列表$f_i(\mathbf{x}) \leq 0, i=1, \ldots, m, h_i(\mathbf{x})=0, i=1, \ldots, k$。我们将把这个参数标记为constr。第三个元素,标记为var,是一个基于$\mathbf{x}$确定的变量的通用列表$\left{x_1, \ldots, x_n\right}$。从这个意义上说,可以在全局环境MATHEMATICA内核中定义$\mathbf{x}$中的一些参数。
(ii)若$f$为式(1.2)求得的单准则优化问题的目标函数。1),我们可以使用标准函数Maximize计算其最大值:
最大化[f, constr, var]。
软件在任意约束条件下处理任意目标函数的可能性使得所有优化模型都可以应用。

可以使用函数数组,可以选择函数数组中的元素,然后将其应用于给定的参数。这些结构并不是过程编程语言所固有的。

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考

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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。

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