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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|Routing Problems
Routing problems are among the most frequently used network models in practice. We distinguish between two classes of routing models: arc routing and node routing models. The first example of arc routing was provided by Euler and his “Königsberg Bridge Problem” described at the beginning of this chapter. The idea common to all arc routing problems is to find a path in a given graph, so that each arc is used on the path exactly or at least once. Similarly, in node routing problems, the idea is to find a path that starts at some node and returns to it, while using each node exactly or at least once in the process. Combinations of the two classes are vehicle routing problems, which belong to the most difficult routing problems.
The best-known arc routing problem is the Chinese Postman Problem. The name is due to Meigu Guan, who in the course of the “cultural” revolution in China was assigned to the position of a postal worker in the early 1960s. There, he considered the problem of a letter carrier, who would pick up the mail at some point (a node in the street network) and deliver it to the individual households by walking along each street at least once. The objective of the model is to minimize total distance walked, and the constraints ensure that mail is delivered to the houses on all streets of the network. While some versions of the model are easy to solve, others remain difficult. There are many important and popular applications of Chinese Postman Problems, including street cleaning and snow removal. Clearly, those problems are more difficult, as they will include hierarchies of streets, e.g. highways are typically plowed after a snowstorm before small neighborhood streets.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Arc Routing Problems
This section will deal with existence conditions for Euler tours, an extension of the Chinese Postman Problem, in directed and undirected graphs. We continue describing a technique that allows us to find such a tour, given that it exists. Finally, should an Euler tour not exist, we demonstrate how the Chinese Postman Problem can be solved, given that the underlying graph is directed or undirected (but not mixed).
In order to formalize our discussion, we first need to define some graph properties. For simplicity, we will consider only undirected and directed graphs in this section; we leave the discussion of mixed graphs to the advanced literature. We first need to define some properties of graph in addition to those already discussed at the beginning of this chapter. For undirected graphs, recall that we defined the degree of a node as the number of edges incident to it. For instance, node $n_1$ in Fig. $6.2$ in Sect. $6.1$ has a degree of 3 , node $n_2$ has a degree of 2 , and each of the nodes $n_3, n_4$, and $n_5$ has a degree of 1 . In the case of directed graphs, we define the indegree of a node as the number of arcs leading into that node, while the outdegree of a node measures the number of arcs leading out of that node. We then call a graph Eulerian or an Euler graph, if it has a circuit that uses each arc or edge exactly once. A circuit with this property is called an Euler tour and sometimes referred to as “unicursal.”
At this point, there are three issues that have to be resolved. Firstly, we need a tool to determine whether or not any given graph is Eulerian. Secondly, if this is the case, then we need an algorithm that actually determines an Euler tour. Thirdly, and finally, in case a graph is not Eulerian, we will have to find a circuit that uses all edges at least once, so that the total length of the tour is minimized. This is the Chinese Postman Problem. The remainder of this section will discuss these three issues for undirected and directed graphs.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Routing Problems
路由问题是实践中最常用的网络模型之一。我们区分两类路由模型：弧路由模型和节点路由模型。Euler 提供了弧形布线的第一个示例，并在本章开头描述了他的“Königsberg Bridge Problem”。所有弧路由问题的共同想法是在给定图中找到一条路径，以便每个弧在路径上准确或至少使用一次。类似地，在节点路由问题中，想法是找到一条从某个节点开始并返回到该节点的路径，同时在此过程中准确或至少使用一次每个节点。这两个类的组合就是车辆路径问题，属于最难的路径问题。
最著名的弧路由问题是中国邮递员问题。取名于 1960 年代初在中国“文革”中担任邮政工作人员的关美谷。在那里，他考虑了邮递员的问题，邮递员会在某个时间点（街道网络中的一个节点）拿起邮件，并通过在每条街道上至少走一次来将邮件递送到各个家庭。该模型的目标是最小化总步行距离，并且约束确保邮件被递送到网络中所有街道上的房屋。虽然模型的某些版本很容易解决，但其他版本仍然很困难。中国邮递员问题有许多重要且流行的应用，包括街道清洁和除雪。显然，这些问题更加困难，
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Arc Routing Problems
本节将讨论有向图和无向图中的欧拉游程（中国邮递员问题的扩展）的存在条件。我们继续描述一种技术，它允许我们找到这样的旅游，因为它存在。最后，如果欧拉之旅不存在，我们将演示如何解决中国邮递员问题，假设基础图是有向或无向的（但不是混合的）。
为了使我们的讨论形式化，我们首先需要定义一些图属性。为简单起见，我们将在本节中仅考虑无向图和有向图；我们将混合图的讨论留给高级文献。除了本章开头已经讨论过的属性之外，我们首先需要定义图的一些属性。对于无向图，回想一下，我们将节点的度数定义为与其相关的边数。例如，节点n1在图。6.2昆虫。6.1度数为 3 , 节点n2度数为 2 ，并且每个节点n3,n4， 和n5度数为 1 。在有向图的情况下，我们将节点的入度定义为通向该节点的弧的数量，而节点的出度衡量的是通向该节点的弧的数量。然后我们称一个图欧拉图或欧拉图，如果它有一个电路，每条弧或边只使用一次。具有此属性的电路称为欧拉环，有时也称为“单行”。
此时，需要解决三个问题。首先，我们需要一个工具来确定任何给定的图是否是欧拉图。其次，如果是这种情况，那么我们需要一个实际确定欧拉环的算法。第三，也是最后，如果一个图不是欧拉图，我们将不得不找到一个至少使用一次所有边的电路，以使旅行的总长度最小化。这就是中国邮递员问题。本节的其余部分将讨论无向图和有向图的这三个问题。
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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。