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数学代写|运筹学代写Operations Research代考|SOME BIP APPLICATIONS
Just as in the California Manufacturing Co. example, managers frequently must face yesor-no decisions. Therefore, binary integer programming (BIP) is widely used to aid in these decisions.
We now will introduce various types of yes-or-no decisions. We also will mention some examples of actual applications where BIP was used to address these decisions.
Each of these applications is fully described in an article in the journal called Interfaces. In each case, we will mention the specific issue in which the article appears in case you want to read further.
Capital Budgeting with Fixed Investment Proposals
Linear programming sometimes is used to make capital budgeting decisions about how much to invest in various projects. However, as the California Manufacturing Co. example demonstrates, some capital budgeting decisions do not involve how much to invest, but rather, whether to invest a fixed amount. Specifically, the four decisions in the example were whether to invest the fixed amount of capital required to build a certain kind of facility (factory or warehouse) in a certain location (Los Angeles or San Francisco).
Management often must face decisions about whether to make fixed investments (those where the amount of capital required has been fixed in advance). Should we acquire a certain subsidiary being spun off by another company? Should we purchase a certain source of raw materials? Should we add a new production line to produce a certain input item ourselves rather than continuing to obtain it from a supplier?
In general, capital budgeting decisions about fixed investments are yes-or-no decisions of the following type.
Each yes-or-no decision:
Should we make a certain fixed investment?
Its decision variable $= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}$
The July-August 1990 issue of Interfaces describes how the Turkish Petroleum Refineries Corporation used BIP to analyze capital investments worth tens of millions of dollars to expand refinery capacity and conserve energy.
A rather different example that still falls somewhat into this category is described in the January-February 1997 issue of Interfaces. A major OR study was conducted for the South African National Defense Force to upgrade its capabilities with a smaller budget. The “investments” under consideration in this case were acquisition costs and ongoing expenses that would be required to provide specific types of military capabilities. A mixed BIP model was formulated to choose those specific capabilities that would maximize the overall effectiveness of the Defense Force while satisfying a budget constraint. The model had over 16,000 variables (including 256 binary variables) and over 5,000 functional constraints. The resulting optimization of the size and shape of the defense force provided savings of over $\$ 1.1$ billion per year as well as vital nonmonetary benefits. The impact of this study won it the prestigious first prize among the 1996 Franz Edelman Awards for Management Science Achievement.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Site Selection
In this global economy, many corporations are opening up new plants in various parts of the world to take advantage of lower labor costs, etc. Before selecting a site for a new plant, many potential sites may need to be analyzed and compared. (The California Manufacturing Co. example had just two potential sites for each of two kinds of facilities.) Each of the potential sites involves a yes-or-no decision of the following type.
Each yes-or-no decision:
Should a certain site be selected for the location of a certain new facility?
$$
\text { Its decision variable }= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}
$$
In many cases, the objective is to select the sites so as to minimize the total cost of the new facilities that will provide the required output.
As described in the January-February 1990 issue of Interfaces, AT\&T used a BIP model to help dozens of their customers select the sites for their telemarketing centers. The model minimizes labor, communications, and real estate costs while providing the desired level of coverage by the centers. In one year alone (1988), this approach enabled 46 AT\&T customers to make their yes-or-no decisions on site locations swiftly and confidently, while committing to $\$ 375$ million in annual network services and \$31 million in equipment sales from AT\&T.
We next describe an important type of problem for many corporations where site selection plays a key role.
Designing a Production and Distribution Network
Manufacturers today face great competitive pressure to get their products to market more quickly as well as to reduce their production and distribution costs. Therefore, any corporation that distributes its products over a wide geographical area (or even worldwide) must pay continuing attention to the design of its production and distribution network.
This design involves addressing the following kinds of yes-or-no decisions.
Should a certain plant remain open?
Should a certain site be selected for a new plant?
Should a certain distribution center remain open?
Should a certain site be selected for a new distribution center?
If each market area is to be served by a single distribution center, then we also have another kind of yes-or-no decision for each combination of a market area and a distribution center.
Should a certain distribution center be assigned to serve a certain market area?
For each of the yes-or-no decisions of any of these kinds,
$$
\text { Its decision variable }= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}
$$
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|SOME BIP APPLICATIONS
就像加州制造公司的例子一样，经理们经常必须面对是或否的决定。因此，二进制整数规划(BIP)被广泛用于帮助这些决策。
现在我们将介绍各种类型的“是或否”决策。我们还将提到一些实际应用程序的示例，其中使用BIP来处理这些决策。
这些应用程序中的每一个都在《接口》杂志上的一篇文章中有详细的描述。在每种情况下，我们都会提到文章出现的特定问题，以便您想要进一步阅读。
固定投资建议下的资本预算
线性规划有时用于制定资本预算决策，决定在各种项目中投资多少。然而，正如加利福尼亚制造公司的例子所示，一些资本预算决策不涉及投资多少，而是是否投资固定金额。具体来说，例子中的四个决策是是否在特定地点(洛杉矶或旧金山)投入固定数量的资本来建造某种设施(工厂或仓库)。
管理层经常必须面对是否进行固定投资的决定(那些所需资金量已经提前确定的投资)。我们是否应该收购某一家被另一家公司剥离的子公司?我们是否需要购买一定来源的原材料?我们是否应该增加一条新的生产线来自己生产某一投入项目，而不是继续从供应商那里获得?
一般来说，关于固定投资的资本预算决策是以下类型的是或否决策。
每个是或不是的决定:
我们应该进行一定的固定投资吗?
它的决策变量 $= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}$
1990年7 – 8月刊的《界面》描述了土耳其石油精炼厂公司如何利用BIP分析价值数千万美元的资本投资，以扩大精炼厂产能和节约能源。
1997年1 – 2月的《接口》杂志描述了一个完全不同的例子，它在某种程度上仍然属于这一类。为南非国防军进行了一项主要的OR研究，以便用较少的预算升级其能力。在这种情况下，正在审议的“投资”是提供特定类型军事能力所需的购置费用和持续开支。制定了一个混合BIP模型，以选择那些能够在满足预算限制的情况下最大化国防部队整体效能的特定能力。该模型有超过16,000个变量(包括256个二进制变量)和超过5,000个功能约束。由此产生的国防力量规模和形态的优化每年节省了$\$ 1.1$亿多美元，并带来了重要的非货币性利益。这项研究的影响力为其赢得了1996年Franz Edelman管理科学成就奖的一等奖。
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Site Selection
在全球经济中，许多公司在世界各地开设新工厂，以利用较低的劳动力成本等。在为新工厂选择一个地点之前，可能需要分析和比较许多潜在的地点。(以加州制造公司(California Manufacturing Co.)为例，两种设施的每一种都只有两个潜在的地点。)每个潜在的站点都涉及以下类型的是或否决定。
每个是或不是的决定:
是否应该选择一个特定的地点作为某个新设施的位置?
$$
\text { Its decision variable }= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}
$$
在许多情况下，目标是选择场址，以便尽量减少将提供所需产出的新设施的总成本。
正如1990年1 – 2月刊《接口》中所描述的那样，AT＆T使用一个BIP模型来帮助许多客户为他们的电话营销中心选择站点。该模型最大限度地减少了劳动力、通信和房地产成本，同时提供了中心所需的覆盖水平。仅在一年内(1988年)，这种方法就使46个AT＆T客户能够迅速而自信地对站点位置做出是或否的决定，同时承诺每年为AT＆T提供$\$ 375$万美元的网络服务和3100万美元的设备销售。
接下来，我们描述了许多公司的一个重要问题类型，其中选址起着关键作用。
设计一个生产和分销网络
今天的制造商面临着巨大的竞争压力，他们需要更快地将产品推向市场，并降低生产和分销成本。因此，任何将产品分销到广泛地理区域(甚至全球)的公司都必须持续关注其生产和分销网络的设计。
这种设计涉及处理以下类型的是或否决策。
某个工厂应该继续营业吗?
是否应该选择一个特定的地点作为新工厂?
某个配送中心是否应该继续营业?
是否应该选择某个地点作为新的配送中心?
如果每个市场区域由一个配送中心提供服务，那么对于每个市场区域和配送中心的组合，我们也有另一种是或否的决定。
是否应该指定一个配送中心为某一市场区域服务?
对于其中任何一种是或否的决定，
$$
\text { Its decision variable }= \begin{cases}1 & \text { if yes } \ 0 & \text { if no. }\end{cases}
$$
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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。
