如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research KMA355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|INTRODUCTION
Operations Research $(\mathrm{OR})$ is a discipline that provides a set of analytical models for problem solving and decision making. The results from solving OR problems are used extensively in engineering, management and public systems.
OR models use theories, results and theorems of mathematics, statistics and probability in the problem-solving process. It also has its own theories and algorithms that are being used by academicians and practitioners.
Operations Research is called “Operational Research” in Europe/Britain but the abbreviation OR is used for both throughout the world. This field is also called Management Science (MS) by Americans. Sometimes both OR and MS are combined and called ORMS.
OR as a field is over fifty years old. It started in the late 1930s and the history of OR has been traced to several eminent contributors. In 1936, the early work in the field of attempting to integrate radar data with the ground-based observer data for fighter interception, was the start of OR. In 1938, a team to carry out research into the Operational (as opposed to technical) aspects was created and the term Operational Research (Research into Military Operations) was coined by Beasley. In the year 1942, the US Navy and Air Force used Operations Research in their war planning activities.
Today, the OR models include Mathematical Programming, Network Models, Decision Theory, Queueing Theory and Nonlinear Optimization. Some books have included Simulation Models in their chapters while some have included Forecasting, Scheduling and Replacement Models in their chapters. The topics under Mathematical Programming include Linear Programming, Transportation and Assignment Problems, Integer Programming, Dynamic Programming and Nonlinear Programming.
The field of optimization techniques also deals with OR models such as linear, dynamic and nonlinear programming models. Linear and nonlinear optimization is common to both the fields of operations research and optimization techniques.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Production Planning Problem
Let us consider a company making a single product. The estimated demand for the product for the next four months are $1000,800,1200,900$, respectively. The company has a regular time capacity of 800 per month and an overtime capacity of 200 per month. The cost of regular time production is $₹ 20$ per unit and the cost of overtime production is ₹ 25 per unit. The company can carry inventory to the next month and the holding cost is $₹ 3$ per unit per month. The demand has to be met every month. Formulate a linear programming problem for the above situation.
Decision variables: $X_j=$ Quantity produced using regular time production in month $j$
$Y_j=$ Quantity produced using overtime production in month $j$
$I_j=$ Quantity carried at the end of month $j$ to the next month
Objective function: Minimize $20 \sum_{j=1}^4 X_i+25 \sum_{j=1}^4 Y_j+3 \sum_{j=1}^4 I_j$
Constraints:
$$
\begin{aligned}
X_1+Y_1=1000+I_1 \quad \text { (Month } 1 \text { requirement) } \
I_1+X_2+Y_2=800+I_2 \
I_2+X_3+Y_3=1200+I_3 \
I_3+X_4+Y_4=900
\end{aligned}
$$
$$
\begin{gathered}
X_j \leq 800 j=1, \ldots, 4 \
Y_j \leq 200 j=1, \ldots, 4 \
X_j, Y_j, I_j \geq 0
\end{gathered}
$$
The above formulation has 12 decision variables and 12 constraints. Out of these, 4 are equations. We can eliminate the variables $I_j$ by rewriting the constraints as:
$$
\begin{aligned}
X_1+Y_1 \geq 1000 \quad \text { (Month 1 requirement) } \
X_1+Y_1+X_2+Y_2 & \geq 1800 \
X_1+X_2+X_3+Y_1+Y_2+Y_3 & \geq 3000 \
X_1+X_2+X_3+X_4+Y_1+Y_2+Y_3+Y_4 & \geq 3900 \
X_j \leq 800 j &=1, \ldots, 4 \
Y_j \leq 200 j &=1, \ldots, 4 \
X_j, Y_j & \geq 0
\end{aligned}
$$
数学代写|运筹学代写运筹学代考|简介
.
运筹学$(\mathrm{OR})$是一门为问题解决和决策制定提供一套分析模型的学科。解决或问题的结果被广泛应用于工程、管理和公共系统中
OR模型在解决问题的过程中使用数学、统计学和概率论的理论、结果和定理。它也有自己的理论和算法，正被院士和实践者所使用
运筹学在欧洲/英国被称为“运筹学”，但在世界上两者都使用缩写“或”。这一领域也被美国人称为管理科学(MS)。有时OR和MS合并称为ORMS
OR作为一个超过50年历史的领域。它始于20世纪30年代末，OR的历史可以追溯到几位杰出的贡献者。1936年，在试图整合雷达数据与地面观察员数据以拦截战斗机领域的早期工作，是OR的开始。1938年，比斯利成立了一个研究行动(而不是技术)方面的小组，并创造了“行动研究”(军事行动研究)一词。在1942年，美国海军和空军在他们的战争计划活动中使用运筹学
今天，OR模型包括数学规划，网络模型，决策理论，排队理论和非线性优化。有些书在其章节中包含了模拟模型，而有些书在其章节中包含了预测、调度和替换模型。数学规划的主题包括线性规划、运输与分配问题、整数规划、动态规划和非线性规划
最优化技术领域也涉及或模型，如线性、动态和非线性规划模型。线性和非线性优化是运筹学和优化技术两个领域的共同问题
数学代写|运筹学代写运筹学代考|生产计划问题
让我们考虑一家生产单一产品的公司。该产品未来4个月的估计需求分别为$1000,800,1200,900$。公司每月有800人的正常工作能力和200人的加班能力。正常时间生产的成本是每件$₹ 20$，加班生产的成本是每件:25。公司可以将库存转到下个月，持有成本是$₹ 3$ /单位/月。每个月都要满足需求。针对上述情况，提出一个线性规划问题。
决策变量:$X_j=$每月使用常规时间生产的数量$j$
$Y_j=$每月使用加班生产的数量$j$
$I_j=$月底$j$到下个月的数量
目标函数:最小化$20 \sum_{j=1}^4 X_i+25 \sum_{j=1}^4 Y_j+3 \sum_{j=1}^4 I_j$
约束条件:
$$
\begin{aligned}
X_1+Y_1=1000+I_1 \quad \text { (Month } 1 \text { requirement) } \
I_1+X_2+Y_2=800+I_2 \
I_2+X_3+Y_3=1200+I_3 \
I_3+X_4+Y_4=900
\end{aligned}
$$
$$
\begin{gathered}
X_j \leq 800 j=1, \ldots, 4 \
Y_j \leq 200 j=1, \ldots, 4 \
X_j, Y_j, I_j \geq 0
\end{gathered}
$$
以上公式有12个决策变量和12个约束条件。其中4个是方程。我们可以通过重写约束来消除变量$I_j$:
$$
\begin{aligned}
X_1+Y_1 \geq 1000 \quad \text { (Month 1 requirement) } \
X_1+Y_1+X_2+Y_2 & \geq 1800 \
X_1+X_2+X_3+Y_1+Y_2+Y_3 & \geq 3000 \
X_1+X_2+X_3+X_4+Y_1+Y_2+Y_3+Y_4 & \geq 3900 \
X_j \leq 800 j &=1, \ldots, 4 \
Y_j \leq 200 j &=1, \ldots, 4 \
X_j, Y_j & \geq 0
\end{aligned}
$$
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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。
