如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research 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|DEFINING THE PROBLEM AND GATHERING DATA
In contrast to textbook examples, most practical problems encountered by OR teams are initially described to them in a vague, imprecise way. Therefore, the first order of business is to study the relevant system and develop a well-defined statement of the problem to be considered. This includes determining such things as the appropriate objectives, constraints on what can be done, interrelationships between the area to be studied and other areas of the organization, possible alternative courses of action, time limits for making a decision, and so on. This process of problem definition is a crucial one because it greatly affects how relevant the conclusions of the study will be. It is difficult to extract a “right” answer from the “wrong” problem!
The first thing to recognize is that an OR team is normally working in an advisory capacity. The team members are not just given a problem and told to solve it however they see fit. Instead, they are advising management (often one key decision maker). The team performs a detailed technical analysis of the problem and then presents recommendations to management. Frequently, the report to management will identify a number of alternatives that are particularly attractive under different assumptions or over a different range of values of some policy parameter that can be evaluated only by management (e.g., the tradeoff between cost and benefits). Management evaluates the study and its recommendations, takes into account a variety of intangible factors, and makes the final decision based on its best judgment. Consequently, it is vital for the OR team to get on the same wavelength as management, including identifying the “right” problem from management’s viewpoint, and to build the support of management for the course that the study is taking.
Ascertaining the appropriate objectives is a very important aspect of problem definition. To do this, it is necessary first to identify the member (or members) of management who actually will be making the decisions concerning the system under study and then to probe into this individual’s thinking regarding the pertinent objectives. (Involving the decision maker from the outset also is essential to build her or his support for the implementation of the study.)
By its nature, OR is concerned with the welfare of the entire organization rather than that of only certain of its components. An OR study seeks solutions that are optimal for the overall organization rather than suboptimal solutions that are best for only one component. Therefore, the objectives that are formulated ideally should be those of the entire organization. However, this is not always convenient. Many problems primarily concern only a portion of the organization, so the analysis would become unwieldy if the stated objectives were too general and if explicit consideration were given to all side effects on the rest of the organization. Instead, the objectives used in the study should be as specific as they can be while still encompassing the main goals of the decision maker and maintaining a reasonable degree of consistency with the higher-level objectives of the organization.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|FORMULATING A MATHEMATICAL MODEL
After the decision maker’s problem is defined, the next phase is to reformulate this problem in a form that is convenient for analysis. The conventional OR approach for doing this is to construct a mathematical model that represents the essence of the problem. Before discussing how to formulate such a model, we first explore the nature of models in general and of mathematical models in particular.
Models, or idealized representations, are an integral part of everyday life. Common examples include model airplanes, portraits, globes, and so on. Similarly, models play an important role in science and business, as illustrated by models of the atom, models of genetic structure, mathematical equations describing physical laws of motion or chemical reactions, graphs, organizational charts, and industrial accounting systems. Such models are invaluable for abstracting the essence of the subject of inquiry, showing interrelationships, and facilitating analysis.
Mathematical models are also idealized representations, but they are expressed in terms of mathematical symbols and expressions. Such laws of physics as $F=m a$ and $E=m c^2$ are familiar examples. Similarly, the mathematical model of a business problem is the system of equations and related mathematical expressions that describe the essence of the problem. Thus, if there are $n$ related quantifiable decisions to be made, they are represented as decision variables (say, $x_1, x_2, \ldots . x_n$ ) whose respective values are to be determined. The appropriate measure of performance (e.g., profit) is then expressed as a mathematical function of these decision variables (for example, $P=3 x_1+2 x_2+\cdots+5 x_n$ ). This function is called the objective function. Any restrictions on the values that can be assigned to these decision variables are also expressed mathematically, typically by means of inequalities or equations (for example, $x_1+3 x_1 x_2+2 x_2 \leq 10$ ). Such mathematical expressions for the restrictions often are called constraints. The constants (namely, the coefficients and right-hand sides) in the constraints and the objective function are called the parameters of the model. The mathematical model might then say that the problem is to choose the values of the decision variables so as to maximize the objective function, subject to the specified constraints. Such a model, and minor variations of it, typifies the models used in OR.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|DEFINING THE PROBLEM AND GATHERING DATA
与教科书上的例子相反，手术室团队遇到的大多数实际问题最初都是以一种模糊、不精确的方式向他们描述的。因此，首要任务是研究相关系统，并对要考虑的问题进行定义明确的陈述。这包括确定诸如适当的目标、可以做什么的约束、要研究的领域与组织其他领域之间的相互关系、可能的替代行动方案、做出决策的时间限制等等。这个问题定义的过程是至关重要的，因为它极大地影响了研究结论的相关性。很难从“错误”的问题中找出“正确”的答案!
首先要认识到的是，手术室团队通常是以咨询的身份工作的。团队成员不只是被告知一个问题，然后用他们认为合适的方法来解决它。相反，他们为管理层(通常是一个关键决策者)提供建议。团队对问题进行详细的技术分析，然后向管理层提出建议。通常，向管理层提交的报告将确定在不同的假设下或在只能由管理层评估的某些策略参数的不同值范围内特别有吸引力的若干备选方案(例如，成本与收益之间的权衡)。管理层评估研究及其建议，考虑各种无形因素，并根据最佳判断做出最终决定。因此，对于OR团队来说，与管理层保持一致是至关重要的，包括从管理层的角度确定“正确”的问题，并为研究正在进行的课程建立管理层的支持。
确定适当的目标是问题定义的一个非常重要的方面。要做到这一点，首先有必要确定实际将对所研究的系统做出决策的管理成员(或成员)，然后探究这个人关于相关目标的想法。(让决策者从一开始就参与进来，对于建立她或他对研究实施的支持也是至关重要的。)
就其本质而言，OR关心的是整个组织的福利，而不仅仅是组织的某些组成部分的福利。OR研究寻求对整个组织最优的解决方案，而不是只对一个组件最优的次优解决方案。因此，理想的目标应该是整个组织的目标。然而，这并不总是方便的。许多问题主要只涉及组织的一部分，因此，如果所陈述的目标过于笼统，并且明确考虑到对组织其余部分的所有副作用，则分析将变得笨拙。相反，研究中使用的目标应该尽可能具体，同时仍然包含决策者的主要目标，并与组织的高层目标保持合理程度的一致性。
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|FORMULATING A MATHEMATICAL MODEL
在定义了决策者的问题之后，下一个阶段是将这个问题以一种便于分析的形式重新表述。传统的OR方法是构建一个表示问题本质的数学模型。在讨论如何制定这样一个模型之前，我们首先探讨模型的一般性质，特别是数学模型。
模型，或理想化的表现形式，是日常生活中不可或缺的一部分。常见的例子包括飞机模型、肖像、地球仪等等。同样，模型在科学和商业中也扮演着重要的角色，如原子模型、遗传结构模型、描述运动或化学反应的物理定律的数学方程、图形、组织结构图和工业会计系统。这些模型对于抽象研究主题的本质、显示相互关系和促进分析是无价的。
数学模型也是一种理想化的表示，但它是用数学符号和表达式来表达的。像$F=m a$和$E=m c^2$这样的物理定律就是我们熟悉的例子。类似地，业务问题的数学模型是描述问题本质的方程和相关数学表达式的系统。因此，如果要做出$n$相关的可量化决策，则将它们表示为要确定其各自值的决策变量(例如$x_1, x_2, \ldots . x_n$)。然后，适当的绩效度量(例如，利润)被表示为这些决策变量的数学函数(例如，$P=3 x_1+2 x_2+\cdots+5 x_n$)。这个函数称为目标函数。对可以分配给这些决策变量的值的任何限制也用数学方式表示，通常通过不等式或方程(例如，$x_1+3 x_1 x_2+2 x_2 \leq 10$)表示。这种约束的数学表达式通常称为约束。约束条件和目标函数中的常数(即系数和右侧)称为模型的参数。然后，数学模型可能会说，问题是选择决策变量的值，以便在指定的约束条件下最大化目标函数。这样一个模型，以及它的小变化，是OR中使用的模型的典型。
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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。