如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。
线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。
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数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Managing a Production Facility
Consider a production facility for a manufacturing company. The facility is capable of producing a variety of products that, for simplicity, we shall enumerate as $1,2, \ldots, n$. These products are constructed/manufactured/produced out of certain raw materials. Let us assume that there are $m$ different raw materials, which again we shall simply enumerate as $1,2, \ldots, m$. The decisions involved in managing/operating this facility are complicated and arise dynamically as market conditions evolve around it. However, to describe a simple, fairly realistic optimization problem, we shall consider a particular snapshot of the dynamic evolution. At this specific point in time, the facility has, for each raw material $i=1,2, \ldots, m$, a known amount, say $b_i$, on hand. Furthermore, each raw material has at this moment in time a known unit market value. We shall denote the unit value of the $i$ th raw material by $\rho_i$.
In addition, each product is made from known amounts of the various raw materials. That is, producing one unit of product $j$ requires a certain known amount, say $a_{i j}$ units, of raw material $i$. Also, the $j$ th final product can be sold at the known prevailing market price of $\sigma_j$ dollars per unit.
Throughout this section we make an important assumption:
The production facility is small relative to the market as a whole and therefore cannot through its actions alter the prevailing market value of its raw materials, nor can it affect the prevailing market price for its products.
We shall consider two optimization problems related to the efficient operation of this facility (later, in Chapter 5, we shall see that these two problems are in fact closely related to each other).
数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Production Manager as Optimist
Production Manager as Optimist. The first problem we wish to consider is the one faced by the company’s production manager. It is the problem of how to use the raw materials on hand. Let us assume that she decides to produce $x_j$ units of the $j$ th product, $j=1,2, \ldots, n$. The revenue associated with the production of one unit of product $j$ is $\sigma_j$. But there is also a cost of raw materials that must be considered. The cost of producing one unit of product $j$ is $\sum_{i=1}^m \rho_i a_{i j}$. Therefore, the net revenue associated with the production of one unit is the difference between the revenue and the cost. Since the net revenue plays an important role in our model, we introduce notation for it by setting
$$
c_j=\sigma_j-\sum_{i=1}^m \rho_i a_{i j}, \quad j=1,2, \ldots, n .
$$
Now, the net revenue corresponding to the production of $x_j$ units of product $j$ is simply $c_j x_j$, and the total net revenue is
$$
\sum_{j=1}^n c_j x_j
$$
The production planner’s goal is to maximize this quantity. However, there are constraints on the production levels that she can assign. For example, each production quantity $x_j$ must be nonnegative, and so she has the constraint
$$
x_j \geq 0, \quad j=1,2, \ldots, n .
$$
Secondly, she can’t produce more product than she has raw material for. The amount of raw material $i$ consumed by a given production schedule is $\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j$, and so she must adhere to the following constraints:
$$
\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \leq b_i \quad i=1,2, \ldots, m
$$
线性规划代写
数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Managing a Production Facility
考虑一家制造公司的生产设施。该设备能够生产各种产品，为简单起见，我们将其列举为$1,2, \ldots, n$。这些产品是用某些原材料制造的。让我们假设有$m$不同的原料，我们将再次简单地列举为$1,2, \ldots, m$。管理/运营该设施所涉及的决策是复杂的，并且随着市场环境的变化而动态变化。然而，为了描述一个简单的、相当现实的优化问题，我们将考虑动态演化的一个特定快照。在这个特定的时间点上，工厂对每种原材料$i=1,2, \ldots, m$都有一个已知的数量，比如$b_i$。此外，每种原材料在此时此刻都有一个已知的单位市场价值。我们将用$\rho_i$表示原料的单位价值$i$。
此外，每种产品都是由已知数量的各种原材料制成的。也就是说，生产一单位产品$j$需要一定数量的已知原料，比如$a_{i j}$单位的原料$i$。此外，$j$最终产品可以以每件$\sigma_j$美元的已知现行市场价格出售。
在本节中，我们做了一个重要的假设:
生产设施相对于整个市场而言规模较小，因此不能通过其行为改变其原材料的现行市场价值，也不能影响其产品的现行市场价格。
我们将考虑与该设施的有效运行有关的两个优化问题(稍后，在第5章中，我们将看到这两个问题实际上彼此密切相关)。
数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Production Manager as Optimist
乐观的生产经理。我们要考虑的第一个问题是公司生产经理面临的问题。问题是如何利用现有的原材料。让我们假设她决定生产$x_j$单位的$j$产品$j=1,2, \ldots, n$。生产一单位产品$j$的收益为$\sigma_j$。但还有一个必须考虑的原材料成本。生产一单位产品$j$的成本是$\sum_{i=1}^m \rho_i a_{i j}$。因此，与生产一单位产品相关的净收入是收入与成本之差。由于净收益在我们的模型中起着重要的作用，我们通过设置为其引入符号
$$
c_j=\sigma_j-\sum_{i=1}^m \rho_i a_{i j}, \quad j=1,2, \ldots, n .
$$
现在，生产$x_j$单位产品$j$所对应的净收益为$c_j x_j$，总净收益为
$$
\sum_{j=1}^n c_j x_j
$$
生产计划人员的目标是使这个数量最大化。然而，她所能分配的生产级别是有限制的。例如，每个生产数量$x_j$必须是非负的，因此她有约束
$$
x_j \geq 0, \quad j=1,2, \ldots, n .
$$
其次，她不能生产出比她拥有的原材料更多的产品。在给定的生产计划中消耗的原材料量$i$为$\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j$，因此她必须遵守以下约束:
$$
\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \leq b_i \quad i=1,2, \ldots, m
$$
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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。
