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运筹学Operations Research包括开发和使用广泛的解决问题的技术和方法，以追求改善决策和效率，如模拟、数学优化、排队理论和其他随机过程模型、马尔科夫决策过程、计量经济学方法、数据包络分析、神经网络、专家系统、决策分析和分析层次过程。由于这些领域的大部分都具有计算和统计的性质，因此操作学也与计算机科学和分析学有着密切的联系。面临新问题的运筹学研究人员必须根据系统的性质、改进的目标以及时间和计算能力的限制，来确定这些技术中哪种技术是最合适的，或者针对手头的问题（以及之后的那类问题）开发一种新的技术。
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数学代考|运筹学代写Operations Research代考|DuAL Problem OF NON-STANDARD LPP
The above procedure can also be applied for minimization primal as its complementary dual would automatically switch to maximization under property of both being symmetrical. Also, inequalities in function equations would undergo a reversal from primal to dual. Thus, a minimization problem should consist of only $\geq$ constraint functions, whereas a maximization primal should have only $\leq$ inequalities. Such forms would be standard forms. Till here it has been established in the previous section. But in the case of non-standard form of a LPP (a minimization problem) that includes both a less than and an equality constraint in addition to greater than or equal to, the following operations are performed to convert it into standard form.
Step 1: If constraint function has inequality of less than or equal to $(\leq)$, then multiply both right and left sides by $-1$ so that inequality is converted to greater than or equal to $(\geq)$.
Step 2: If inequality in constraint function is of greater than or equal to $(\geq)$, then it should remain the same as it is already in standard form.
Step 3: Equality constraint $(=)$ in constraint function of primal problem is treated similar to $\leq$ inequality. The only change is that in dual problem, nonnegativity criteria of corresponding dual variable are deleted. For example, if constraint equation is:
数学代考|运筹学代写Operations Research代考|ILLUSTRATION OF SENSITIVITY ANALYSIS
Maximize $\mathrm{Z}=35 \mathrm{x}{1}+40 \mathrm{x}{2}+45 \mathrm{x}{3}$ Subject to: $$ \begin{aligned} &\text { C1: } 3 x{1}+1 x_{2}+1 x_{3} \leq 300 \
&\text { C2: } 2 x_{1}+2 x_{2}+3 x_{3} \leq 430
\end{aligned}
$$
C3: $4 x_{1}+5 x_{2}+3 x_{3} \leq 620 x_{1}, x_{2}$ and $x_{3} \geq 0$
i. Range of feasibility for $b_{1}$
ii. Range of feasibility for $\mathrm{b}{2}$ iii. Range of feasibility for $\mathrm{b}{3}$
iv. Range of optimality for basic variables in objective function
Solution:
Final Simplex tableau is (Table 4.22):
With $\mathrm{x}{1}=0, \mathrm{x}{2}=63.36$ and $\mathrm{x}{3}=101.06$ value of $\mathrm{Z}$ would be $$ \mathrm{Z}=35 * 0+40 * 63.36+45 * 101.06=7,082.1 $$ The initial solution is feasible as all values in RHS column indicating values of decision variables are positive and greater than zero. Also, to check the feasibility of solution further, enter these values in constraint equations: $$ \begin{gathered} \mathrm{C} 1: 3 \mathrm{x}{1}+1 \mathrm{x}{2}+1 \mathrm{x}{3} \leq 300 \
3 * 0+1 * 63.36+1 * 101.06=164.42<300
\end{gathered}
$$
运筹学代写
数学代考|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代考|DUAL PROBLEM OF NON-STANDARD LPP
上述过程也可以应用于最小化原始，因为它的互补对偶会在两者对称的情况下自动切换到最大化。此外，函数方程中的不等式将经历从原始到对偶的逆转。因此， 最小化问题应该只包括 $\geq$ 约束函数，而最大化原始函数应该只有 $\leq$ 不平等。这样的表格将是标准表格。至此，它已在上一节中建立。但是在 LPP的非标准形式的情 况下aminimizationproblem除了大于或等于之外，还包括小于和等式约束，执行以下操作将其转换为标准形式。
第一呰: 如果約束函数的不等式小于等于 $(\leq)$ ，然后将左右两边乘以-1以便将不等式转换为大于或等于 $(\geq)$.
第 3 步：平等约束 $(=)$ 原始问题的约束函数的处理类似于 $\leq$ 不等式。唯一的变化是在对偶问题中，相应的对偶变量的非负性准则被删除了。例如，如果约束方程
数学代考|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代考|ILLUSTRATION OF SENSITIVITY ANALYSIS
最大化Z $=35 \times 1+40 \times 2+45 \times 3$ 受制于:
$\mathrm{C} 1: 3 x 1+1 x_{2}+1 x_{3} \leq 300 \quad \mathrm{C} 2: 2 x_{1}+2 x_{2}+3 x_{3} \leq 430$
C3: $4 x_{1}+5 x_{2}+3 x_{3} \leq 620 x_{1}, x_{2}$ 和 $x_{3} \geq 0$
一世。可行性范围 $b_{1}$
ii. 可行性范围b2iii. 可行性范围b3
iv. 目标函数中基本变量的最优范围
解决方安: 最終单纯形表是 Table4.22:
有 $\mathrm{x} 1=0, \mathrm{x} 2=63.36$ 和 $\mathrm{x} 3=101.06$ 的价值Z将会
$\mathrm{Z}=35 * 0+40 * 63.36+45 * 101.06=7,082.1$
初始解决方䅁是可行的，因为 RHS列中指示决策变量值的所有值都是正数且大于零。此外，为了进一步检龺解决方案的可行性，请在约束方程中输入这些值：
C1 $: 3 \times 1+1 \times 2+1 \times 3 \leq 3003 * 0+1 * 63.36+1 * 101.06=164.42<300$
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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。
