如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research OPR561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|Postoptimality Analyses
This section will investigate what can be thought of as the third phase in linear programming. In particular, it asks: “What happens, if. …” In simple words, we will examine what happens, if there is some change in some of the components of the linear programming problem that was formulated and solved earlier. The first subsection will explore what it means graphically when we make the proposed change, while the second subsection puts this knowledge to work and examines what managerial consequences the anticipated changes will have.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Graphical Sensitivity Analyses
Recall that one of the main assumptions of linear programming is the deterministic property. In other words, we assume that the structure of the problem and all of the parameters of the problem are assumed with certainty. In virtually all realistic cases, this is a troubling assumption: prices may or may not be known in advance, demand may be uncertain, machine capacities (due to unforeseen breakdowns), employees may call in sick, thus changing the availability of manpower, and so forth. How then can we justify using linear programming at all?
Using postoptimality analyses can be seen as a “trick” that allows us to get away with assuming that the deterministic property holds, while it actually may not. As an example, suppose that we are facing an uncertain demand, which, as past experience indicates, ranges from, say, 80 to 130 units. Furthermore, suppose that most of the time the demand is somewhere about 110 units. The idea is now to temporarily fix the demand at the level of 110 and solve the problem. Once this has been done, we perform sensitivity analyses by asking: “What happens, if the demand were to increase (from 110) by 10 (to 120)?” “What if it increases by 20 (to 130)?” “What if it decreases by 10,20 , or 30 units?” Information of this type can be obtained either by setting the demand to 120,130 , or any of the other values the decision maker is interested in and actually resolving the problem, or by gleaning the information from the printout. This information will then indicate how sensitive the solution is to changes in the input parameters. While some problems are not sensitive at all with respect to some changes, meaning that even significant changes in the original demand, prices, or other parameters do not result in major (or even any) changes of the solution, others are very sensitive, so that even minor changes in the input parameters change the solution a great deal. There is nothing we can do about it, but it is very important information to the decision maker. If it is known that a model is very sensitive to changes, the decision maker will have to be very cautious and monitor the process closely, obtaining additional and updated information at many steps along the way. This is not as necessary in problems that are rather insensitive to changes.
We distinguish between two different types of sensitivity analyses. The first type deals with structural changes, meaning the addition and deletion of variables and constraints. Changes of that nature are major and often dealt with by resolving the problem altogether. The second type of sensitivity analyses involves parameter changes. In these cases, only some of the numbers in the model change. Typically, we deal with ceteris paribus changes, i.e., we determine what happens if one number changes, while all other parameters remain unchanged. The advantage of such an analysis is that it separates the different changes and analyzes their effects. If we were to analyze simultaneous changes of a number of parameters, we would not be able to easily specify what actually causes the observed effect, e.g., the increase or decrease in the total costs.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写运筹学代考|后优性分析
本节将研究什么是线性规划的第三阶段。它特别问:“如果……会发生什么?”简单地说，我们将检查发生了什么，如果线性规划问题的某些组成部分发生了一些变化，这些问题在前面已经表述和解决了。第一个小节将探讨当我们进行建议的更改时，它在图形上意味着什么，而第二个小节将这些知识应用到工作中，并检查预期的更改将会产生什么样的管理后果
数学代写|运筹学代写运筹学代考|图形灵敏度分析
回想一下，线性规划的一个主要假设是确定性属性。换句话说，我们假设问题的结构和问题的所有参数都是确定的。在几乎所有现实的情况下，这是一个令人不安的假设:价格可能提前知道，也可能不知道，需求可能不确定，机器的能力(由于不可预见的故障)，员工可能请病假，从而改变人力的可用性，等等。那么我们如何证明线性规划的合理性呢?
使用后最优性分析可以被视为一种“诡计”，它允许我们假设确定性属性成立，而实际上它可能不成立。举个例子，假设我们正面临一个不确定的需求，根据过去的经验，这个需求的范围从80到130个单位不等。此外，假设大部分时间需求大约在110单位左右。现在的想法是暂时将需求固定在110的水平，解决问题。一旦完成了这一步，我们就进行敏感性分析:“如果需求(从110)增加10(到120)，会发生什么?”“如果增加20(到130)呢?””如果它减少10 20或30个单位呢”这种类型的信息可以通过将需求设置为120,130或决策者感兴趣并实际解决问题的任何其他值，或者通过从打印输出中收集信息来获得。然后，该信息将表明解决方案对输入参数的更改有多敏感。虽然有些问题对某些变化完全不敏感，这意味着即使原始需求、价格或其他参数的重大变化也不会导致解的重大(甚至任何)变化，但其他问题非常敏感，因此即使输入参数的微小变化也会使解发生很大的变化。我们对此无能为力，但这对决策者来说是非常重要的信息。如果已知模型对变化非常敏感，那么决策者就必须非常谨慎并密切监视过程，在过程中的许多步骤中获取额外的和更新的信息。在对更改相当不敏感的问题中，这不是必要的
我们区分两种不同类型的敏感性分析。第一种类型处理结构变化，这意味着变量和约束的添加和删除。这种性质的变化是重大的，通常通过解决问题来解决。第二类灵敏度分析涉及参数变化。在这些情况下，只有模型中的一些数字会改变。通常，我们处理的是同等情况下的变化，也就是说，我们确定如果一个数字改变了，而所有其他参数保持不变会发生什么。这种分析的优点是它分离了不同的更改并分析了它们的效果。如果我们要分析一些参数的同时变化，我们就不能很容易地指定是什么实际导致了观察到的效果，例如，总成本的增加或减少
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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。