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|The Transportation Problem Model
To describe the general model for the transportation problem, we need to use terms that are considerably less specific than those for the components of the prototype example. In particular, the general transportation problem is concerned (literally or figuratively) with distributing any commodity from any group of supply centers, called sources, to any group of receiving centers, called destinations, in such a way as to minimize the total distribution cost. The correspondence in terminology between the prototype example and the general problem is summarized in Table 8.4.
As indicated by the fourth and fifth rows of the table, each source has a certain supply of units to distribute to the destinations, and each destination has a certain demand for units to be received from the sources. The model for a transportation problem makes the following assumption about these supplies and demands.
The requirements assumption: Each source has a fixed supply of units, where this entire supply must be distributed to the destinations. (We let $s_i$ denote the number of units being supplied by source $i$, for $i=1,2, \ldots, m$.) Similarly, each destination has a fixed demand for units, where this entire demand must be received from the sources. (We let $d_j$ denote the number of units being received by destination $j$, for $j=1,2, \ldots, n$.)
This assumption that there is no leeway in the amounts to be sent or received means that there needs to be a balance between the total supply from all sources and the total demand at all destinations.
The feasible solutions property: A transportation problem will have feasible solutions if and only if
$$
\sum_{i=1}^m s_i=\sum_{j=1}^n d_j
$$
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Using Excel to Formulate and Solve Transportation Problems
To formulate and solve a transportation problem using Excel, two separate tables need to be entered on a spreadsheet. The first one is the parameter table. The second is a solution table, containing the quantities to distribute from each source to each destination. Figure 8.4 shows these two tables in rows $3-9$ and 12-18 for the P\&T Co. problem.
The two types of functional constraints need to be included in the spreadsheet. For the supply constraints, the total amount shipped from each source is calculated in column $\mathrm{H}$ of the solution table in Fig. 8.4. It is the sum of all the decision variable cells in the corresponding row. For example, the equation in cell H15 is ” $=\mathrm{D} 15+\mathrm{E} 15+\mathrm{F} 15+\mathrm{G} 15$ ” or “=SUM(D15:G15).” The supply at each source is included in column J. Hence, the cells in column H must equal the corresponding cells in column J.
For the demand constraints, the total amount shipped to each destination is calculated in row 18 of the spreadsheet. For example, the equation in cell D18 is “=SUM(D15:D17).” The demand at each destination is then included in row 20 .
The total cost is calculated in cell H18. This cost is the sum of the products of the corresponding cells in the main bodies of the parameter table and the solution table. Hence, the equation contained in cell H18 is “=SUMPRODUCT(D6:G8,D15:G17).”
Now let us look at the entries in the Solver dialogue box shown at the bottom of Fig. 8.4. These entries indicate that we are minimizing the total cost (calculated in cell H18) by changing the shipment quantities (in cells D15 through G17), subject to the constraints that the total amount shipped to each destination equals its demand (D18:G18=D20:G20) and that the total amount shipped from each source equals its supply (H15:H17=J15:J17). One of the selected Solver options (Assume Non-Negative) specifies that all shipment quantities must be nonnegative. The other one (Assume Linear Model) indicates that this transportation problem is a linear programming problem.
The values of the $x_{i j}$ decision variables (the shipment quantities) are contained in the changing cells (D15:G17). To begin, any value (such as 0) can be entered in each of these cells. After clicking on the Solve button, the Solver will use the simplex method to solve the problem. The optimal solution obtained in this way is shown in the changing cells in Fig. 8.4, along with the resulting total cost in cell H18.
Note that the Solver simply uses the general simplex method to solve a transportation problem rather than a streamlined version that is specially designed for solving transportation problems very efficiently, such as the transportation simplex method presented in the next section. Therefore, a software package that includes such a streamlined version should solve a large transportation problem much faster than the Excel Solver.
We mentioned earlier that some problems do not quite fit the model for a transportation problem because they violate the requirements assumption, but that it is possible to reformulate such a problem to fit this model by introducing a dummy destination or a dummy source. When using the Excel Solver, it is not necessary to do this reformulation since the simplex method can solve the original model where the supply constraints are in $\leq$ form or the demand constraints are in $\geq$ form. However, the larger the problem, the more worthwhile it becomes to do the reformulation and use the transportation simplex method (or equivalent) instead with another software package.
The next two examples illustrate how to do this kind of reformulation.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|The Transportation Problem Model
为了描述运输问题的一般模型，我们需要使用的术语要比原型示例组件的术语具体得多。特别是，一般的运输问题涉及(字面上或比喻上)将任何商品从称为来源的任何一组供应中心分配到称为目的地的任何一组接收中心，以使总分配成本最小化。表8.4总结了原型示例与一般问题在术语上的对应关系。
如表的第四行和第五行所示，每个来源有一定的单位供应分配给目的地，每个目的地对从来源接收的单位有一定的需求。运输问题的模型对这些供给和需求做了如下假设。
需求假设:每个来源都有固定的单位供应，其中整个供应必须分配到目的地。(对于$i=1,2, \ldots, m$，我们让$s_i$表示源$i$提供的单位数。)同样，每个目的地都有固定的单位需求，而这一需求必须从来源处得到。(对于$j=1,2, \ldots, n$，我们让$d_j$表示目的地$j$接收到的单元数。)
这种在发送或接收的数量上没有余地的假设意味着在所有来源的总供应和所有目的地的总需求之间需要有一个平衡。
可行解性质:运输问题有可行解当且仅当
$$
\sum_{i=1}^m s_i=\sum_{j=1}^n d_j
$$
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Using Excel to Formulate and Solve Transportation Problems
要使用Excel制定和解决运输问题，需要在电子表格中输入两个单独的表格。第一个是参数表。第二个是解决方案表，其中包含要从每个源分发到每个目标的数量。图8.4显示了P＆T Co.问题的$3-9$和12-18行中的这两个表。
这两种类型的功能约束需要包含在电子表格中。在供应约束条件下，各来源的总发货量在图8.4溶液表$\mathrm{H}$列中计算。它是对应行中所有决策变量单元格的和。例如，单元格H15中的方程为“$=\mathrm{D} 15+\mathrm{E} 15+\mathrm{F} 15+\mathrm{G} 15$”或“=SUM(D15:G15)”。每个源的供应都包含在J列中，因此，H列中的单元格必须等于J列中相应的单元格。
对于需求约束，运送到每个目的地的总数量在电子表格的第18行中计算。例如，单元格D18中的方程是“=SUM(D15:D17)”。然后将每个目的地的需求包含在第20行中。
总成本在单元H18中计算。此费用为参数表主体中对应单元格与解表的乘积之和。因此，单元格H18中包含的方程为“=SUMPRODUCT(D6:G8,D15:G17)”。
现在让我们看看图8.4底部显示的求解器对话框中的条目。这些条目表明，我们通过改变装运数量(在单元格D15到G17中)来最小化总成本(在单元格H18中计算)，但要遵守以下约束:运送到每个目的地的总数量等于其需求(D18:G18=D20:G20)，以及从每个来源运送的总数量等于其供应(H15:H17=J15:J17)。选定的求解器选项之一(假定非负)指定所有装运数量必须是非负的。另一个(假设线性模型)表明这个运输问题是一个线性规划问题。
$x_{i j}$决策变量(装运数量)的值包含在变化单元格中(D15:G17)。首先，可以在每个单元格中输入任何值(例如0)。单击Solve按钮后，求解器将使用单纯形法求解问题。通过这种方法得到的最优解如图8.4变化的单元所示，以及得到的总成本在H18单元中。
请注意，Solver只是使用一般的单纯形方法来解决运输问题，而不是专门为非常有效地解决运输问题而设计的流线型版本，例如下一节中介绍的运输单纯形方法。因此，包含这种精简版本的软件包应该比Excel Solver更快地解决大型运输问题。
我们在前面提到，有些问题并不完全适合运输问题的模型，因为它们违反了需求假设，但是可以通过引入虚拟目的地或虚拟源来重新表述这样的问题以适应该模型。当使用Excel求解器时，不需要进行这种重新表述，因为单纯形法可以求解供应约束为$\leq$形式或需求约束为$\geq$形式的原始模型。然而，问题越大，就越有必要进行重新表述，并使用运输单纯形方法(或等效方法)代替另一个软件包。
接下来的两个例子说明了如何进行这种重新表述。
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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。