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数学代写|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代考|Decision Variables

如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research 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|Decision Variables

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Decision Variables

10,000 production variables: one for each combination of a plant, machine, product, and month
1,000 inventory variables: one for each combination of a plant, product, and month 1,000 sales variables: one for each combination of a plant, product, and month
9,000 shipping variables: one for each combination of a product, month, plant (the fromplant), and another plant (the toplant)
Multiplying each of these decision variables by the corresponding unit cost or unit revenue, and then summing over each type, the following objective function can be calculated:
Objective Function.
Maximize profit $=$ total sales revenue – total cost,
where
Total cost $=$ total production cost + total inventory cost + total shipping cost.
When maximizing this objective function, the 21,000 decision variables need to satisfy nonnegativity constraints as well as four types of functional constraints-production capacity constraints, plant balance constraints (equality constraints that provide appropriate values to the inventory variables), maximum inventory constraints, and maximum sales constraints. As enumerated below, there are a total of 3,100 functional constraints, but all the constraints of each type follow the same pattern.
1,000 production capacity constraints (one for each combination of a plant, machine, and month):
Production days used $\leq$ production days available,
where the left-hand side is the sum of 10 fractions, one for each product, where each fraction is that product’s production quantity (a decision variable) divided by the product’s production rate (a given constant).
1,000 plant balance constraints (one for each combination of a plant, product, and month):
Amount produced + inventory last month + amount shipped in $=$ sales + current inventory + amount shipped out,
where the amount produced is the sum of the decision variables representing the production quantities at the machines, the amount shipped in is the sum of the decision variables representing the shipping quantities in from the other plants, and the amount shipped out is the sum of the decision variables representing the shipping quantities out to the other plants.
100 maximum inventory constraints (one for each combination of a plant and month):
Total inventory $\leq$ inventory capacity,
where the left-hand side is the sum of the decision variables representing the inventory quantities for the individual products.
1,000 maximum sales constraints (one for each combination of a plant, product, and month):
Sales $\leq$ demand
Now let us see how the MPL modeling language, a product of Maximal Software, Inc., can formulate this huge model very compactly.

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Formulation of the Model in MPL

The modeler begins by assigning a title to the model and listing an index for each of the entities of the problem, as illustrated below.
TITLE
Production_Planning;
INDEX
product $:=(\mathrm{A} 1, \mathrm{~A} 2, \mathrm{~A} 3, \mathrm{~A} 4, \mathrm{~A}, \mathrm{~A}, \mathrm{~A}, \mathrm{~A}, \mathrm{~A} 8, \mathrm{~A}, \mathrm{~A} 10)$;
month : = (Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aug, Sep, Oct);
plant $\quad:=(p 1, p 2, p 3, p 4, p 5, p 6, p 7, p 8, p 9, p 10)$;
fromplant : =plant;
toplant : = plant;
machine $:=(\mathrm{m} 1, \mathrm{~m} 2, \mathrm{~m} 3, \mathrm{~m} 4, \mathrm{~m} 5, \mathrm{~m} 6, \mathrm{~m} 7, \mathrm{~m} 8, \mathrm{~m} 9, \mathrm{~m} 10)$;
Except for the months, the entries on the right-hand side are arbitrary labels for the respective products, plants, and machines, where these same labels are used in the data files. Note that a colon is placed after the name of each entry and a semicolon is placed at the end of each statement (but a statement is allowed to extend over more than one line).
A big job with any large model is collecting and organizing the various types of data into data files. In this case, eight data files are needed to hold the product prices, demands, production costs, production rates, production days available, inventory costs, inventory capacities, and shipping costs. Numbering these data files as $1,2,3, \ldots, 8$, the next step is to give a brief suggestive name to each one and to identify (inside square brackets) the index or indexes over which the data in the file run, as shown below.
DATA
$\begin{array}{ll}\text { Price [product] } & :=\operatorname{DATAFILE} 1 ; \ \text { Demand [plant, product, month] } & :=\operatorname{DATAFILE} 2 ; \ \text { ProdCost [plant, machine, product] } & :=\text { DATAFILE } 3 ; \ \text { ProdRate [plant, machine, product] } & :=\operatorname{DATAFILE} 4 ; \ \text { ProdDaysAvail [month] } & :=\text { DATAFILE } 5 ; \ \text { InvtCost [product] } & :=\text { DATAFILE } 6 ; \ \text { InvtCapacity [plant] } & :=\text { DATAFILE } 7 ; \ \text { ShipCost [fromplant, toplant] } & :=\text { DATAFILE } 8 ;\end{array}$
Next, the modeler gives a short name to each type of decision variable. Following the name, inside square brackets, is the index or indexes over which the subscripts run.

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运筹学代写

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Decision Variables

10,000个生产变量:每个工厂、机器、产品和月的组合各有一个
1,000个库存变量;每个工厂、产品和月的组合各有一个销售变量;每个工厂、产品和月的组合各有一个
9,000个运输变量;一个用于产品、月份、工厂(fromplant)和另一个工厂(topplant)的组合
将这些决策变量乘以相应的单位成本或单位收入,然后对每种类型求和,可以计算出以下目标函数:
目标函数。
利润最大化$=$总销售收入-总成本,
其中
总成本$=$总生产成本+总库存成本+总运输成本。
当最大化这个目标函数时,21,000个决策变量需要满足非负性约束以及四种类型的功能约束——生产能力约束、工厂平衡约束(为库存变量提供适当值的等式约束)、最大库存约束和最大销售约束。如下所列,总共有3,100个功能约束,但每种类型的所有约束都遵循相同的模式。
1,000个生产能力约束(每个工厂,机器和月的组合一个):
使用的生产天数$\leq$可用的生产天数,
左边是10个分数的总和,每个分数代表每个产品,其中每个分数是该产品的产量(决策变量)除以产品的生产率(给定常数)。
1,000个工厂平衡约束(每个工厂、产品和月的组合各一个):
生产数量+上个月库存+出货数量$=$销售额+当前库存+出货数量,
其中生产数量是代表机器生产数量的决策变量的总和,出货数量是代表其他工厂出货数量的决策变量的总和,运出的数量是代表运出到其他工厂的数量的决策变量的总和。
100个最大库存约束(每个工厂和月份的组合一个):
总库存$\leq$库存容量,
左边是代表单个产品库存数量的决策变量的总和。
1,000个最大销售约束(每个工厂、产品和月份的组合各一个):
sales $\leq$ demand
现在让我们看看MPL建模语言是如何非常紧凑地制定这个庞大的模型的。

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Formulation of the Model in MPL

建模者首先为模型分配一个标题,并列出问题的每个实体的索引,如下所示。
标题
Production_Planning;
指数
产品$:=(\mathrm{A} 1, \mathrm{~A} 2, \mathrm{~A} 3, \mathrm{~A} 4, \mathrm{~A}, \mathrm{~A}, \mathrm{~A}, \mathrm{~A}, \mathrm{~A} 8, \mathrm{~A}, \mathrm{~A} 10)$;
month: = (Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aug, Sep, Oct);
植物$\quad:=(p 1, p 2, p 3, p 4, p 5, p 6, p 7, p 8, p 9, p 10)$;
Fromplant: =plant;
topplant: =植物;
机器$:=(\mathrm{m} 1, \mathrm{~m} 2, \mathrm{~m} 3, \mathrm{~m} 4, \mathrm{~m} 5, \mathrm{~m} 6, \mathrm{~m} 7, \mathrm{~m} 8, \mathrm{~m} 9, \mathrm{~m} 10)$;
除了月份外,右边的条目是各自产品、工厂和机器的任意标签,这些标签在数据文件中使用。请注意,在每个条目的名称之后放置一个冒号,在每个语句的末尾放置一个分号(但是允许一个语句扩展到多行)。
任何大型模型的一项重要工作都是将各种类型的数据收集并组织到数据文件中。在这种情况下,需要8个数据文件来保存产品价格、需求、生产成本、生产率、可用生产天数、库存成本、库存容量和运输成本。将这些数据文件编号为$1,2,3, \ldots, 8$,下一步是为每个文件提供一个简短的暗示性名称,并标识(在方括号内)文件中数据运行的索引,如下所示。
数据
$\begin{array}{ll}\text { Price [product] } & :=\operatorname{DATAFILE} 1 ; \ \text { Demand [plant, product, month] } & :=\operatorname{DATAFILE} 2 ; \ \text { ProdCost [plant, machine, product] } & :=\text { DATAFILE } 3 ; \ \text { ProdRate [plant, machine, product] } & :=\operatorname{DATAFILE} 4 ; \ \text { ProdDaysAvail [month] } & :=\text { DATAFILE } 5 ; \ \text { InvtCost [product] } & :=\text { DATAFILE } 6 ; \ \text { InvtCapacity [plant] } & :=\text { DATAFILE } 7 ; \ \text { ShipCost [fromplant, toplant] } & :=\text { DATAFILE } 8 ;\end{array}$
接下来,建模者为每种类型的决策变量提供一个简短的名称。在名称后面的方括号内是下标运行的索引。

数学代写|运筹学代写Operations Research代考

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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。

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