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matlab是一个专门为工程师和科学家设计的编程平台，用于分析和设计改变我们世界的系统和产品。MATLAB的核心是MATLAB语言，这是一种基于矩阵的语言，允许计算数学的最自然表达。
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数学代写|matlab代写|Using Shortest Paths to Solve the Deterministic Lot-Sizing Problem
Let us consider a simple version of deterministic lot-sizing, whereby we only deal with fixed ordering charges $\phi$ and inventory holding cost $h$. Demand $d_{t}$, $t=1, \ldots, T$, is deterministic. Without loss of generality, we may assume that both initial and terminal inventories are zero. If initial inventory is $I_{0}>0$, we may simply subtract it from the initial demand (a procedure called demand netting). If we wish to set a target terminal inventory $I_{T}>0$, we may just add it to demand $d_{T}$ in the last time interval. Let us assume, for the sake of convenience, that demand is nonzero in the first time period (otherwise, we just shift time forward). If we want to keep inventory to a minimum, we should just order what is needed in each time bucket, setting $x_{t}=d_{t+1}$, for $t=0, \ldots, T-1$. If we want to keep fixed charges to a minimum, we should order once:
$$
x_{0}=\sum_{t=1}^{T} d_{t}
$$
数学代写|matlab代写|Stochastic Lot-Sizing: S and (s, S) Policies
The Wagner-Whitin condition provides us with an efficient approach to solve a deterministic and uncapacitated lot-sizing problem. It is natural to ask whether we are so lucky in the stochastic case. The answer is negative, but not completely negative. To begin with, in a stochastic case, we must deal with the unpleasing possibility of failing to meet demand. Let us assume that customers are patient and willing to wait, so that there is no lost sales penalty, and that the total cost function includes a term like
$$
q(s)=h \max {0, s}+b \max {0,-s}
$$
数学代写|MATLAB代写|Structural Properties of Value Functions
Given the role that convexity plays in proving optimality of base-stock policies for inventory control, we may ask under which conditions we may prove useful structural properties of the value function, like continuity, differentiability, monotonicity, as well as convexity/concavity. When the action space is discrete and small, convexity/concavity is irrelevant, since each optimization subproblem can be solved by enumeration. However, in a more challenging problem with continuous actions,we may wonder if we can use standard local optimization methods from nonlinear programming, or we should apply demanding global optimization algorithms.
Unfortunately, the issue is quite complicated. There are some rather technical results, but quite often the matter must be assessed case by case. We just want to stress here that, even if we are able to prove nice properties of a value function, these may be lost when resorting to an approximate or compact representation of the value function. Even the learning algorithm itself, like those used to fit neural networks, may fail to ensure global optimality. Hence, we should always run a careful empirical analysis of performance of any numerical solution strategy we come up with. Again, this tends to be quite problem dependent, and we will not consider the matter in this book.
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数学代写|MATLAB代写|USING SHORTEST PATHS TO SOLVE THE DETERMINISTIC LOT-SIZING PROBLEM
让我们考虑一个简单版本的确定性批量，我们只处理固定的订购费用φ和库存持有成本H. 要求d吨, 吨=1,…,吨, 是确定性的。不失一般性，我们可以假设初始库存和最终库存都为零。如果初始库存是一世0>0，我们可以简单地从初始需求中减去它一种pr这C和d在r和C一种ll和dd和米一种ndn和吨吨一世nG. 如果我们希望设置目标终端库存一世吨>0，我们可以将其添加到需求中d吨在最后的时间间隔内。为方便起见，我们假设第一个时间段的需求不为零这吨H和r在一世s和,在和j在s吨sH一世F吨吨一世米和F这r在一种rd. 如果我们想将库存保持在最低限度，我们应该只在每个时间桶中订购需要的东西，设置X吨=d吨+1， 为了吨=0,…,吨−1. 如果我们想将固定费用保持在最低限度，我们应该订购一次：
X0=∑吨=1吨d吨
数学代写|MATLAB代写|STOCHASTIC LOT-SIZING: S AND s,小号政策
Wagner-Whitin 条件为我们提供了一种有效的方法来解决确定性和无容量批量问题。很自然地要问我们在随机情况下是否如此幸运。答案是否定的，但并非完全否定。首先，在随机情况下，我们必须处理无法满足需求的令人不快的可能性。让我们假设客户有耐心并愿意等待，因此不会有损失的销售损失，并且总成本函数包括如下项
q(s)=H最大限度0,s+b最大限度0,−s
数学代写|MATLAB代写|STRUCTURAL PROPERTIES OF VALUE FUNCTIONS
鉴于凸性在证明库存控制的基本库存政策的最优性中所起的作用，我们可能会问，在哪些条件下，我们可以证明价值函数的有用结构特性，如连续性、可微性、单调性以及凸/凹。当动作空间离散且较小时，凸度/凹度无关紧要，因为每个优化子问题都可以通过枚举来解决。然而，在具有连续动作的更具挑战性的问题中，我们可能想知道是否可以使用非线性规划的标准局部优化方法，或者我们应该应用要求苛刻的全局优化算法。
不幸的是，这个问题相当复杂。有一些相当技术性的结果，但通常必须逐案评估此事。我们只想在此强调，即使我们能够证明价值函数的良好性质，当诉诸价值函数的近似或紧凑表示时，这些性质也可能会丢失。即使是学习算法本身，比如那些用于拟合神经网络的算法，也可能无法确保全局最优性。因此，我们应该始终对我们提出的任何数值求解策略的性能进行仔细的实证分析。同样，这往往是相当依赖于问题的，我们不会在本书中考虑这个问题。
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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。
