如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research IMSE560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|Shortest-Path Problems
Shortest-path problems are at the heart of network problems. They occur frequently in real-world situations. In various applications, the aim is to send material as quickly as possible, as cheaply as possible, or as reliably as possible between two points in a network. Moreover, solving a shortest-path problem is often part of the solution process for more complex network problems. Shortest-path problems can be solved particularly efficiently, even problems with hundreds of thousands or even millions of nodes.
We assume given a directed network with nonnegative distances (costs), as shown in Figure 3.1. This network consists of the nodes $N_1, \ldots, N_7$. Certain pairs of these nodes are connected by directed edges (called arcs). The number associated with an $\operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$ represents the distance from node $N_i$ to node $N_j$. Suppose that we want to find the shortest path from node $N_1$ to node $N_7$. A path is a sequence of connecting edges. Let us discuss an extremely efficient algorithm that calculates the shortest path, namely the famous Edsger Dijkstra algorithm that, among other things, forms the basis for calculating the fastest routes in navigation devices.
Define the variables
$$
x_{i j}=\left{\begin{array}{l}
1 \text { if the path uses } \operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right) \
0 \text { otherwise. }
\end{array}\right.
$$
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Maximum-Flow Problems
Another important problem in network optimization is the maximum-flow problem. In this problem, the maximum amount of “flow” is sought that can be transported from a given node (the source) to another one (the sink). The flow can consist of messages, vehicles, liquids, and so on. The size of the flow is restricted by capacity constraints on the arcs of the network. The maximum-flow problem has many real-world applications. An example is finding the highest traffic flow between two locations in a road network. The solution to this problem also provides insight into which roads are congested and can therefore form a bottleneck for traffic. The maximum-flow problem can be formulated as an LP problem. However, as for the shortest-path problem, it is possible to formulate a more efficient algorithm based on the special structure of the network.
The best way to explain the solution method is to use an example. Consider the directed network from Figure 3.4. Suppose that the nodes represent pumping stations and that the arcs represent pipelines. Oil must be pumped from an oil field to a refinery. Node $N_1$ (source $s$ ) represents the oil field, and node $N_7(\operatorname{sink} t)$ represents the refinery. The integer associated with each arc is an upper bound for the amount of oil that can flow through the pipeline in question per unit of time. We assume that the flow is measured in thousands of liters per minute. What is the maximum amount of oil that can be pumped per minute from the oil field to the refinery, and how does this flow pass through the network?
If we denote the capacity of $\operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$ by $q_{i j}$, then the LP formulation is
$$
\begin{array}{ll}
\text { Maximize } & v \
\text { subject to } & x_{12}+x_{13}=v \
& x_{23}+x_{24}+x_{25}=x_{12} \
& x_{36}=x_{13}+x_{23}+x_{43} \
& x_{43}+x_{45}+x_{46}+x_{47}=x_{24} \
& x_{57}=x_{25}+x_{45} \
& x_{67}=x_{36}+x_{46} \
& x_{47}+x_{57}+x_{67}=v \
& v \geq 0, \quad 0 \leq x_{i j} \leq q_{i j} \quad \text { for all } i, j .
\end{array}
$$
运筹学代写
数学代写|运筹学代写操作研究代写最短路径（shortest-path）问题
最短路径问题是网络问题的核心。它们在现实世界中经常出现。在各种应用中，目的是在网络中的两点之间尽可能快地、尽可能便宜地或尽可能可靠地发送材料。此外，解决最短路径问题往往是解决更复杂的网络问题过程的一部分。最短路径问题可以得到特别有效的解决，即使是有几十万甚至上百万节点的问题。
我们假设给定一个具有非负距离成本的定向网络，如图3.1所示。这个网络由节点$N_1, \ldots, N_7$组成。这些节点中的某些对由称为arcs的有向边连接。与$operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$相关的数字表示从节点$N_i$到节点$N_j$的距离。假设我们想找到从节点$N_1$到节点$N_7$的最短路径。路径是一个连接边的序列。让我们讨论一种计算最短路径的极其有效的算法，即著名的Edsger Dijkstra算法，除其他外，该算法构成了计算导航设备中最快路线的基础。
定义变量
$\$ \$$
$x_{-}{i j}=\backslash l$ eft{
如果路径使用$operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)为1，否则为0$。
$backslash$ 右。
$\$ \$$
数学代写|运筹学代写|运营研究代考|最大流量问题
网络优化的另一个重要问题是最大流量问题。在这个问题中，要寻求能从一个给定的节点（即源点）运输到另一个节点（即汇点）的最大 “流量”。流量可以由信息、车辆、液体等组成。流量的大小受到网络弧线的限制。最大流量问题在现实世界中有许多应用。一个例子是寻找道路网络中两个地点之间的最高交通流量。这个问题的解决方案也提供了对哪些道路拥堵的洞察力，因此可以形成交通的瓶颈。最大流量问题是一个LP问题。然而，就最短路径问题而言，有可能根据网络的特殊结构制定一个更有效的算法。
解释解决方法的最好方法是使用一个例子。考虑图3.4$中的有向网络。假设节点代表抽油站，弧线代表管道。石油必须从一个油田抽到一个炼油厂。节点$N_1$源$s/$代表油田，节点$N_7$（汇$t$）代表炼油厂。每分钟数千升。每分钟从油田抽到炼油厂的最大石油量是多少，这个流量是如何通过网络的？
如果我们用$q_{i j}$表示$operatorname{arc}/left(N_i, N_j/right)$的能力，那么LP公式为
$$
\纹理 { 最大化 } v 纹理 { 受制于 } 。\夸父 x_{12}+x_{13}=v 夸父 x_{23}+x_{24}+x_{25}=x_{12} \quad x_{36}=x_{13}+x_{23}+x_{43} \quad x_{43}+x_{45}+x_{46}+x_{47}=x_{24} \x_{57}=x_{25}+x_{45}的四边形 \x_{67}=x_{36}。
$$
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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。
