Posted on Categories:Operations Research, 数学代写, 运筹学

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|PROTOTYPE EXAMPLE

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。

运筹学Operations Research代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。 最高质量的运筹学Operations Research作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此运筹学Operations Research作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

avatest™帮您通过考试

avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试,包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您,创造模拟试题,提供所有的问题例子,以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试,我们都能帮助您!

在不断发展的过程中,avatest™如今已经成长为论文代写,留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心,以专业为半径,以贴心的服务时刻陪伴着您, 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。

•最快12小时交付 

•200+ 英语母语导师 

•70分以下全额退款

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

我们在数学Mathematics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。我们的专家在运筹学Operations Research代写方面经验极为丰富,各种运筹学Operations Research相关的作业也就用不着 说。

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|PROTOTYPE EXAMPLE

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|PROTOTYPE EXAMPLE

The WYNDOR GLASS CO. produces high-quality glass products, including windows and glass doors. It has three plants. Aluminum frames and hardware are made in Plant 1, wood frames are made in Plant 2, and Plant 3 produces the glass and assembles the products.
Because of declining earnings, top management has decided to revamp the company’s product line. Unprofitable products are being discontinued, releasing production capacity to launch two new products having large sales potential:
Product 1: An 8-foot glass door with aluminum framing
Product 2: A $4 \times 6$ foot double-hung wood-framed window
Product 1 requires some of the production capacity in Plants 1 and 3 , but none in Plant 2. Product 2 needs only Plants 2 and 3 . The marketing division has concluded that the company could sell as much of either product as could be produced by these plants. However, because both products would be competing for the same production capacity in Plant 3 , it is not clear which mix of the two products would be most profitable. Therefore, an OR team has been formed to study this question.

The OR team began by having discussions with upper management to identify management’s objectives for the study. These discussions led to developing the following definition of the problem:
Determine what the production rates should be for the two products in order to maximize their total profit, subject to the restrictions imposed by the limited production capacities available in the three plants. (Each product will be produced in batches of 20 , so the production rate is defined as the number of batches produced per week.) Any combination of production rates that satisfies these restrictions is permitted, including producing none of one product and as much as possible of the other.
The OR team also identified the data that needed to be gathered:

  1. Number of hours of production time available per week in each plant for these new products. (Most of the time in these plants already is committed to current products, so the available capacity for the new products is quite limited.)
  2. Number of hours of production time used in each plant for each batch produced of each new product.
  3. Profit per batch produced of each new product. (Profit per batch produced was chosen as an appropriate measure after the team concluded that the incremental profit from each additional batch produced would be roughly constant regardless of the total number of batches produced. Because no substantial costs will be incurred to initiate the production and marketing of these new products, the total profit from each one is approximately this profit per batch produced times the number of batches produced.)

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|THE LINEAR PROGRAMMING MODEL

The Wyndor Glass Co. problem is intended to illustrate a typical linear programming problem (miniature version). However, linear programming is too versatile to be completely characterized by a single example. In this section we discuss the general characteristics of linear programming problems, including the various legitimate forms of the mathematical model for linear programming.

Let us begin with some basic terminology and notation. The first column of Table 3.2 summarizes the components of the Wyndor Glass Co. problem. The second column then introduces more general terms for these same components that will fit many linear programming problems. The key terms are resources and activities, where $m$ denotes the number of different kinds of resources that can be used and $n$ denotes the number of activities being considered. Some typical resources are money and particular kinds of machines, equipment, vehicles, and personnel. Examples of activities include investing in particular projects, advertising in particular media, and shipping goods from a particular source to a particular destination. In any application of linear programming, all the activities may be of one general kind (such as any one of these three examples), and then the individual activities would be particular alternatives within this general category.

As described in the introduction to this chapter, the most common type of application of linear programming involves allocating resources to activities. The amount available of each resource is limited, so a careful allocation of resources to activities must be made. Determining this allocation involves choosing the levels of the activities that achieve the best possible value of the overall measure of performance.

Certain symbols are commonly used to denote the various components of a linear programming model. These symbols are listed below, along with their interpretation for the general problem of allocating resources to activities.
$Z=$ value of overall measure of performance.
$x_j=$ level of activity $j$ (for $j=1,2, \ldots, n$ ).
$c_j=$ increase in $Z$ that would result from each unit increase in level of activity $j$.
$b_i=$ amount of resource $i$ that is available for allocation to activities (for $i=$ $1,2, \ldots, m)$
$a_{i j}=$ amount of resource $i$ consumed by each unit of activity $j$.
The model poses the problem in terms of making decisions about the levels of the activities, so $x_1, x_2, \ldots, x_n$ are called the decision variables. As summarized in Table 3.3 , the values of $c_j, b_i$, and $a_{i j}$ (for $i=1,2, \ldots, m$ and $j=1,2, \ldots, n$ ) are the input constants for the model. The $c_j, b_i$, and $a_{i j}$ are also referred to as the parameters of the model.
Notice the correspondence between Table 3.3 and Table 3.1 .

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|PROTOTYPE EXAMPLE

运筹学代写

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|PROTOTYPE EXAMPLE

温多玻璃有限公司生产高品质的玻璃产品,包括窗户和玻璃门。它有三种植物。1号工厂生产铝框架和五金,2号工厂生产木框架,3号工厂生产玻璃和组装产品。
由于收入下降,高层管理人员决定改造公司的产品线。无利可图的产品停产,释放产能,推出两款销售潜力大的新产品;
产品1:一扇8英尺高的铝框玻璃门
产品2:4 × 6英尺的双挂木框窗
产品1需要工厂1和3的部分生产能力,而工厂2不需要。产品2只需要植物2和3。市场部得出的结论是,公司可以尽可能多地销售这两家工厂生产的任何一种产品。然而,由于这两种产品将在3号工厂竞争相同的生产能力,因此尚不清楚两种产品的哪种组合最有利可图。因此,我们成立了一个OR团队来研究这个问题。

手术室团队首先与高层管理人员进行讨论,以确定管理层的研究目标。这些讨论形成了对该问题的如下定义:
在三个工厂有限的生产能力的限制下,确定两种产品的生产率应该是多少,以使它们的总利润最大化。(每个产品将以20个批次生产,因此生产率定义为每周生产的批次数。)任何满足这些限制的生产率组合都是允许的,包括不生产一种产品而尽可能多地生产另一种产品。
手术室团队还确定了需要收集的数据:

每个工厂每周可用于生产这些新产品的小时数。(这些工厂的大部分时间已经用于生产现有产品,因此新产品的可用产能相当有限。)

每个工厂生产每批新产品所用的生产时间小时数。

每个新产品每批生产的利润。(选择每批生产的利润作为适当的衡量标准,是因为该团队得出结论,无论生产的总批次数量如何,每批额外生产的利润增量大致不变。因为这些新产品的生产和销售不会产生大量成本,所以每一种新产品的总利润大约是每批生产的利润乘以生产的批次数。

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|THE LINEAR PROGRAMMING MODEL

Wyndor Glass公司的问题旨在说明一个典型的线性规划问题(微型版本)。然而,线性规划太通用了,不能完全用一个例子来描述。在本节中,我们讨论线性规划问题的一般特征,包括线性规划数学模型的各种合法形式。

让我们从一些基本术语和符号开始。表3.2第一列总结了温多玻璃公司问题的组成部分。然后,第二列介绍了适用于许多线性规划问题的这些相同组件的更一般的术语。关键术语是资源和活动,其中$m$表示可以使用的不同类型资源的数量,$n$表示正在考虑的活动的数量。一些典型的资源是金钱和特定种类的机器、设备、车辆和人员。活动的例子包括对特定项目的投资,在特定媒体上做广告,以及将货物从特定来源运送到特定目的地。在线性规划的任何应用程序中,所有活动都可能属于一种一般类型(例如这三个示例中的任何一个),然后单个活动将是该一般类别中的特定选择。

正如在本章的介绍中所描述的,线性规划最常见的应用类型涉及到为活动分配资源。每种资源的可用数量是有限的,因此必须谨慎地将资源分配给各项活动。确定这种分配涉及到选择活动的级别,这些级别可以实现绩效总体度量的最佳可能价值。

某些符号通常用于表示线性规划模型的各个组成部分。下面列出了这些符号,以及它们对将资源分配给活动的一般问题的解释。
$Z=总体性能度量的$值。
$x_j=$活动水平$j$(对于$j=1,2, \ldots, n$)。
$c_j=$ Z$的$增加,这将导致$j$的单位活动水平的增加。
$b_i=$可用的资源$i$的数量

数学代写|运筹学代写Operations Research代考

数学代写|运筹学代写Operations Research代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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。

Write a Reply or Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注