数学代写|运筹学代写Operations Research代考|IMSE560 Graphical Representation and Solution

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|IMSE560 Graphical Representation and Solution

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Graphical Representation and Solution

Having described a variety of different applications of linear programming problems, this section will first demonstrate how linear programming problems can be represented graphically. We then discuss in some detail a graphical solution method. This is followed by a discussion of a number of special cases that may occur in the modeling and solution processes, and how to react to them as an analyst.
Throughout this chapter, we will restrict ourselves to the case of two variables in order to accommodate easy graphing. This does, of course, mean that the technique we describe in this section is not made for the solution of realistic problems that typically have tens of thousands of variables. Much rather, the purpose of this discussion is to create an understanding of what happens in the solution of linear programming problems and what the difficulties are, regardless of the size of the problem.

The first subsection will demonstrate how constraints and objective functions can be graphed and how the problem can be solved graphically. Based on the understanding of this material, Sect. 2.3.2 will then discuss a number of special situations that may occur in the solution process and how to deal with the resulting messages from the solver.

数学代写|运筹学代写Operations Research代考|The Graphical Solution Method

As discussed in the introduction to linear programming, each model consists of an objective function and a number of constraints. This subsection will first demonstrate how to plot constraints, and then show how to deal with objective functions, and then put it all together in the graphical solution method.

Assuming that we have two variables $x_1$ and $x_2$, a constraint could be a linear function such as $3 x_1+2 x_2 \leq 6$. In order to plot this constraint, it is easiest to first consider the associated equation $3 x_1+2 x_2=6$. It is known that the line in two dimensions is uniquely determined by two points. In order to do so, we can simply set either of the variables to any value we like and solve for the other variable, resulting in one of the required points. Repeating this step with a different value will result in a second point. The straight line that leads through both of these points is then the set of all points that satisfy the equation.

In our example, setting $x_1=0$ leads to $2 x_2=6$ or $x_2=3$, so that the first point is $\left(x_1, x_2\right)=(0,3)$. The second point can be obtained by setting $x_2=0$, which leads directly to $3 x_1=6$, or, equivalently, $x_1=2$. As a result, our second point is $\left(x_1, x_2\right)$ $=(2,0)$. The straight line in Fig. $2.6$ is the set of points that satisfy $3 x_1+2 x_2=6$. So far, we have determined that an equation is represented in two dimensions as a straight line. (Note that in a single dimension an equation is just a point.) In three dimensions, an equation would be represented by a plane, so that in general, we speak about an equation in any number of dimensions being represented by a hyperplane.

Back in our two-dimensional example, recall that the constraint in question is the inequality $3 x_1+2 x_2 \leq 6$, so that not only the set of points on the line are addresses. As a matter of fact, a $\leq$ or $\geq$ inequality will refer to the set of points on the line and all points in one of the two halfplanes generated by the line. The obvious question is then which of the two halfplanes is addressed by the constraint in question. Some people might believe that the halfplanes that belong to $\leq$ inequalities are below the line, while those of $\geq$ are above the line. This is not true, as each $\leq$ inequality can be rewritten as an equivalent $\geq$ inequality. In our example, the constraint $3 x_1+2 x_2 \leq 6$ is equivalent to its counterpart $-3 x_1-2 x_2 \geq-6$. Both constraints define exactly the same set of points.

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运筹学代写

数学代写|运筹学代写运筹学代考|图形表示和解决方案


在描述了线性规划问题的各种不同的应用之后,本节将首先演示如何用图形表示线性规划问题。然后详细讨论了一种图形解法。接下来是对建模和解决方案过程中可能发生的一些特殊情况的讨论,以及分析人员如何对它们做出反应。在本章中,我们将把自己限制在两个变量的情况下,以便方便绘图。当然,这并不意味着我们在这一节中描述的技术不是为解决通常有成千上万个变量的现实问题而设计的。更确切地说,这一讨论的目的是建立一个理解在线性规划问题的解决过程中发生了什么,以及困难是什么,而不考虑问题的大小


第一小节将演示如何将约束和目标函数画成图形,以及如何将问题画成图形。基于对这些材料的理解,第2.3.2节将讨论求解过程中可能发生的一些特殊情况,以及如何处理求解器产生的结果消息

数学代写|运筹学代写运筹学代考|图解解法


正如在线性规划导论中所讨论的,每个模型由一个目标函数和一些约束条件组成。本小节将首先演示如何绘制约束条件,然后演示如何处理目标函数,然后将它们放在图形化求解方法中


假设我们有两个变量$x_1$和$x_2$,约束可以是一个线性函数,如$3 x_1+2 x_2 \leq 6$。为了绘制这个约束,首先考虑相关的方程$3 x_1+2 x_2=6$是最简单的。众所周知,二维中的直线是由两点唯一确定的。为了做到这一点,我们可以简单地将其中一个变量设置为我们喜欢的任何值,并求解另一个变量,从而得到所需的一个点。用不同的值重复此步骤将产生第二个点。穿过这两个点的直线就是所有满足方程的点的集合


在我们的例子中,设置$x_1=0$导致$2 x_2=6$或$x_2=3$,因此第一个点是$\left(x_1, x_2\right)=(0,3)$。第二个点可以通过设置$x_2=0$获得,它直接指向$3 x_1=6$,或者等价地指向$x_1=2$。因此,我们的第二个点是$\left(x_1, x_2\right)$$=(2,0)$。图$2.6$中的直线是满足$3 x_1+2 x_2=6$的点集。到目前为止,我们已经确定了一个方程在二维空间中用直线表示。(注意,在一维中,一个方程只是一个点。)在三维空间中,一个方程可以用一个平面来表示,所以一般来说,我们说任意多个维度的方程都可以用超平面来表示


回到我们的二维示例中,回想一下问题中的约束是不等式$3 x_1+2 x_2 \leq 6$,因此,不仅直线上的点集是地址。事实上,$\leq$或$\geq$不等式指的是直线上的点集,以及由直线生成的两个半平面中的一个中的所有点。一个明显的问题是,这两个半平面中的哪一个被所讨论的约束所处理。有些人可能认为,属于$\leq$不等式的半平面在这条线以下,而属于$\geq$不等式的半平面在这条线以上。这是不对的,因为每个$\leq$不等式都可以重写为一个等价的$\geq$不等式。在我们的示例中,约束$3 x_1+2 x_2 \leq 6$等价于其对应的$-3 x_1-2 x_2 \geq-6$。这两个约束都定义了完全相同的点集


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。

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