如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。
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|Procedure for Finding the Optimal Solution by Simplex Method
The general problem of linear programming is considered. Need to find the negative values of the variables $y_1, \ldots, y_k$ that will fill a restriction system given by linear inequalities and equations 1.5.0. 1, and provide the maximum value of the criterion function:
$$
\omega_0=\sum_{j=1}^k \gamma_j y_j .
$$
We solve the linear programming problem, thus formulated the simplex method according to the following procedure:
1) We translate all inequalities of systems into equations. If it is an unequal of type ” $\leq$,” then we add the corresponding one variable; if the inequality is of type ” $\geq$ ” then we subtract the corresponding offset variable from the left foreign inequalities. With leveling variables in the function, the criteria are always zero.
News variables are added to all equations and unequal “type” $\geq$. With these variables in function criteria, we put the coefficients $M$.
2) From the coefficients of the custom model, we compile the initial simplex table. The vector space for the initial solution is made up of unit vectors. These are the vectors that correspond to the “added” variable (add the equalization and all expert).
3) We calculate coefficients for an additional row of simplex tables $G_j-\gamma_j$ for every $j$. The simplex table contains the initial solution.
4) Let’s check the order coefficients $\left(G_j-\gamma_j\right)$ :
If $G_j-\gamma_j \geq 0$ for every $j$, then we claim that the optimal solution is found.
数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Determination of the Initial Basic Permissible Solution
The implementation of the SimplexStandardMax algorithm implies that one is known basic permissible solution. This is fulfilled if they are all restrictions of type $\leq$ and if $\beta_i \geq 0, i=1, \ldots, m$, or if all constraints of type $\geq$ and if $\beta_i \geq i s, i=1, \ldots, m$. By adding leveling variables, we immediately form the base permissible solution. However, in the general case, the underlying permissible solution is unknown. We prove the theorem on a basis for determining the basic admissible solution if the set of permissible solutions to the linear programming problem is blank.
The algorithm has been described so far (the SimplexStandardMax/Simp leks Ba sic Min algorithm) to find the optimal solution, if any, when in the basic form tasks it looks for the maximum/minimum of the objective function and when they are initial maximization/minimization tables are basically permissible. What to do if the basic linear programming task table starts not basic permissible? Before we can apply the simplex method, the algorithm must first be transformed into a maximization table with a basic allowable solution. That’s how it is described; the algorithm must first introduce the steps of such a transformation. Consider a simplex algorithm finally for the maximization table in the general case.
线性规划代写
数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Procedure for Finding the Optimal Solution by Simplex Method
研究了线性规划的一般问题。需要找到变量$y_1, \ldots, y_k$的负值，这将填补由线性不等式和方程1.5.0给出的限制系统。1、并提供准则函数的最大值:
$$
\omega_0=\sum_{j=1}^k \gamma_j y_j .
$$
我们对线性规划问题进行求解，从而按照以下步骤建立了单纯形法:
我们把系统中的所有不等式转化为方程。如果它是“$\leq$”类型的不等号，那么我们添加相应的一个变量;如果不等式的类型是“$\geq$”，那么我们从左边的外部不等式中减去相应的偏移变量。对于函数中的均衡变量，标准总是为零。
新闻变量被添加到所有方程和不相等的“类型”$\geq$。对于函数标准中的这些变量，我们将系数设置为$M$。
2)根据自定义模型的系数，编制初始单纯形表。初始解的向量空间由单位向量组成。这些向量对应于“添加的”变量(添加均衡化和所有专家)。
3)我们为每个$j$计算另一行单纯形表$G_j-\gamma_j$的系数。单纯形表包含初始解。
4)我们来看看序系数$\left(G_j-\gamma_j\right)$:
如果$G_j-\gamma_j \geq 0$对于每个$j$，那么我们声称找到了最优解。
数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Determination of the Initial Basic Permissible Solution
SimplexStandardMax算法的实现意味着一个已知的基本允许解。如果它们都是类型为$\leq$和$\beta_i \geq 0, i=1, \ldots, m$的限制，或者所有类型为$\geq$和$\beta_i \geq i s, i=1, \ldots, m$的约束，则满足此要求。通过添加水平变量，我们立即形成基本允许解。然而，在一般情况下，潜在的允许解是未知的。在确定线性规划问题的允许解集为空白时，在此基础上证明了该定理。
到目前为止，该算法已经被描述(SimplexStandardMax/Simp leks Ba Min算法)，以找到最优解，如果有的话，当在基本形式的任务中，它寻找目标函数的最大值/最小值，并且当它们是初始最大化/最小化表时，基本上是允许的。如果基本线性规划任务表开始不基本允许怎么办?在应用单纯形法之前，必须首先将算法转换为具有基本允许解的最大化表。这就是它的描述;该算法必须首先介绍这种转换的步骤。最后考虑一般情况下最大化表的单纯形算法。
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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。