如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research MATH3202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|Dynamic Programming
Dynamic programming is a solution method for problems that require a series of related decisions to be taken in succession. These problems are often nonlinear and therefore do not allow the application of linear programming. Sequential decision problems occur in a variety of fields, such as production planning, maintenance and replacement, investment, and raw material requirements. Dynamic programming is not a method with a fixed procedure like linear programming. Every dynamic optimization problem requires its own formulation, often involving a certain degree of creativity. The underlying concept that comes up in every formulation is recursion. Recursion is an essential concept in applied mathematics and computer science. Recursion relations are of great importance for both theoretical and computational purposes.
We first discuss sequential decision problems of a deterministic nature. Once one understands the basic principle of dynamic programming for deterministic applications, it is clear how a similar approach works for stochastic sequential decision problems.
Shortest-path problems are particularly suited for introducing the basic principle of dynamic programming. Let us begin with the elementary network shown in Figure 5.1. The number written along an edge is the travel distance between the two nodes on that edge. The network can be seen as a map of city districts, where the edges correspond to streets and the nodes to intersections. Suppose that one wishes to determine the shortest path from the starting point $A$ to the endpoint $B$. At each intersection, one can only go up or go right. Detours are not allowed. For the simple example in Figure 5.1, the shortest path can easily be found by enumerating all possibilities. There are six possible paths from $A$ to $B$. Calculating the lengths of all of these paths shows that the shortest path from $A$ to $B$ has length 15 and is obtained by successively making the following decisions: go right – go up – go right – go up.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Discussion and Conclusion
For larger networks, it is practically impossible to determine all possible paths and their lengths. To show the fundamental difficulty of the method of complete enumeration, we consider the problem in a more general form. Consider an $n \times m$ Manhattan network as shown in Figure 5.2. It is easy to order the intersections $(x, y)$ in a naturally way, where $x=0,1, \ldots, n$ and $y=0,1, \ldots, m$. We call the point $(0,0)$ at the bottom left $A$ and the point $(n, m)$ at the top right $B$. Only one-way traffic is allowed in the network. The intersection $(x, y)$ only has direct connections to the intersections $(x+1, y)$ and $(x, y+1)$, via a line segment to the right and a line segment going up. Suppose that each segment has a given travel distance. The problem is finding the shortest path from the starting point $A$ to the endpoint $B$. To show the numerical complexity of the method in which all possible paths are enumerated, we determine the total number of possible paths from $A$ to $B$. Combinatorics tells us that
$$
\text { total number of paths from } A \text { to } B=\left(\begin{array}{c}
n+m \
n
\end{array}\right)=\frac{(n+m) !}{n ! m !} \text {. }
$$
The argument is simple. To go from $A$ to $B$, one needs to go right $n$ steps and up $m$ steps. The total number of paths from $A$ to $B$ is then the same as the number of different ways of placing $n$ elements of one kind and $m$ elements of another kind in a sequence. In particular, for an $n \times m$ network with $m=n$, we have
$$
\text { total number of paths from } A \text { to } B=\frac{(2 n) !}{n ! n !} \text {. }
$$
运筹学代写
数学代写|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代考|DYNAMIC PROGRAMMING
动态规划是一种解决需要连续做出一系列相关决策的问题的方法。这些问题通常是非线性的，因此不允许应用线性规划。生产计划、维护和更 换、投资、原材料需求等多个领域都会出现时序决策问题。动态规划不是像线性规划那样有固定程序的方法。每个动态优化问题都需要自己的公 式，通常涉及一定程度的创造力。每个公式中出现的基本概念是递归。递归是应用数学和计算机科学中的一个基本概念。递归关系对于理论和计 算目的都非常重要。
我们首先讨论确定性的顺序决策问题。一旦理解了确定性应用的动态规划的基本原理，就会清楚类似的方法如何适用于随机顺序决策问题。
最短路径问题特别适合介绍动态规划的基本原理。让我们从图 5.1 所示的基本网络开始。沿边写的数字是该边上两个节点之间的行进距离。该网络 可以看作是城市区域的地图，其中的边对应于街道，节点对应于交叉路口。假设一个人希望确定从起点开始的最短路径 $A$ 到终点 $B$. 每个路口只能 上行或右行。不允许走弯路。对于图 $5.1$ 中的简单示例，可以通过枚举所有可能性轻松找到最短路径。有六种可能的路径 $A$ 到 $B$. 计算所有这些路径 的长度表明，从 $A$ 到 $B$ 长度为 15 ，通过连续做出以下决定获得：向右走 – 向上走-向右走 – 向上走。
数学代写|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代 考|DISCUSSION AND CONCLUSION
对于较大的网络，实际上不可能确定所有可能的路径及其长度。为了显示完全枚举方法的基本困难，我们以更一般的形式考虑该问题。考虑一个 $n \times m$ 曼哈顿网络如图5.2所示。很容易订购十字路口 $(x, y)$ 以一种自然的方式，在那里 $x=0,1, \ldots, n$ 和 $y=0,1, \ldots, m$. 我们称之为点 $(0,0)$ 在 珀点 $(n, m)$ 在右上角 $B$. 㲼络中只允许单向流量。十字路口 $(x, y)$ 仅与十字路口有直接连接 $(x+1, y)$ 和 $(x, y+1)$ ，通过向右的线段和 向上的线段。假设每个路段都有给定的行驶距离。问题是从起点找到最短路径 $A$ 到終点 $B$. 为了显示枚举所有可能路径的方法的数值复杂性，我们 确定了可能路径的总数 $A$ 到 $B$. 组合学告诉我们
total number of paths from $A$ to $B=(n+m n)=\frac{(n+m) !}{n ! m !}$.
论点很简单。从 $A$ 到 $B$, 需要向右走 $n$ 步暌及以上脚步。来自的路径总数 $A$ 到 $B$ 然后与不同放置方式的数量相同 $n$ 一类元素和 $m$ 序列中的另一种元
素。特别地，对于一个 $n \times m$ 网络与 $m=n$ ，我们有
total number of paths from $A$ to $B=\frac{(2 n) !}{n ! n !}$.
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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。
