如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research KMA255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|Heuristic Methods
It will have become clear in the above discussion that for very large problems, exact methods may not be able to solve a given integer linear programming problem within a reasonable time frame. Surely, whenever an exact method such as the branch-and-bound technique described in the previous section has found an integer solution, one could terminate computations, even though the integer solution may not be optimal. As a matter of fact, while such a procedure will result in a feasible solution, it may be far from optimal. Instead, users often use heuristic techniques to find (hopefully reasonably good) solutions quickly. This section will describe such a technique.
In order to illustrate the technique, consider the following knapsack problem:
$$
\begin{aligned}
&\text { P : Max } z=12 y_1+20 y_2+31 y_3+17 y_4+24 y_5+29 y_6 \
&\text { s.t. } \
&\qquad \begin{array}{c}
2 y_1+4 y_2+6 y_3+3 y_4+5 y_5+5 y_6 \leq 19 \
y_1, \quad y_2, \quad y_3, \quad y_4, \quad y_5, \quad y_6=0 \text { or } 1 .
\end{array}
\end{aligned}
$$
In order to employ the Greedy Method (sometimes colloquially referred to as “best bang for the buck” method), we first need to rank the variables in nonincreasing order of their “value” to us. Rather than simply using the coefficients in the objective function to rank the variables, we compute the “value per weight” ratios for each product by dividing the contribution to the objective function by the coefficient in the constraint. We then rank the variables in nonincreasing order of these ratios as shown in Table $5.13$.
Starting with all variables set to zero, the Greedy algorithm will now increase the values of variables one by one, starting with the highest rank, as long as resources are available.
In Step 1, we set $y_1:=1$, which consumes 2 resource units and contributes 12 units to the objective,
in Step 2, we set $y_6:=1$, which consumes 5 resource units and contributes 29 units to the objective,
in Step 3, we set $y_4:=1$, which consumes 3 resource units and contributes 17 units to the objective,
in Step 4, we set $y_3:=1$, which consumes 6 resource units and contributes 31 units to the objective,
in Step 5, we set $y_2:=1$, which consumes 4 resource units. Stop and backtrack, i.e., re-set the variable $y_2:=0$, as this latest assignment exceeds the availability of resources.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Definitions and Conventions
The models discussed in this section are optimization problems on a structure commonly known as a graph. A graph (for simplicity, we will refer to graphs also as networks, even though many graph-theorists will disagree) consists of nodes (sometimes referred to as vertices) and arcs (or edges). Many authors refer to undirected connections as edges and directed connections as arcs. A node and an arc leading to or from it are said to be incident. The graph in Fig. $6.1$ is an example with the nodes $n_1, n_2, n_3, n_4$, and $n_5$ represented by circles and the arcs represented by directed or undirected lines. Arcs are written as either $a_{i j}$ or $\left(n_i, n_j\right)$, whatever is more convenient. Similarly in an undirected graph, an edge that connects the nodes $n_i$ and $n_j$ is either written $\left(n_i, n_j\right)$ or $e_{i j}$. A graph that contains only undirected edges is called an undirected graph, one with only directed arcs is a directed graph (frequently referred to as a network), and a graph that includes directed and undirected arcs is called a mixed graph.
Graphs can be stored in the form of an adjacency matrix $\mathbf{A}=\left(a_{i j}\right)$, in which $a_{i j}$ equals the value of one, if an edge between nodes $n_i$ and $n_j$ or an arc from node $n_i$ to node $n_j$ exists, and 0 otherwise. For the graph in Fig. 6.1, we have the adjacency matrix
$$
\mathbf{A}=\left[\begin{array}{lllll}
0 & 1 & 1 & 1 & 0 \
0 & 0 & 1 & 0 & 0 \
1 & 1 & 0 & 0 & 0 \
0 & 0 & 1 & 0 & 1 \
0 & 1 & 0 & 1 & 0
\end{array}\right]
$$
运筹学代写
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Heuristic Methods
在上面的讨论中很清楚, 对于非常大的问题, 精确的方法可能无法在合理的时间范围内解决给定的整数线性 规划问题。当然，只要一种精确的方法（如上一节中描述的分支定界技术）找到整数解，就可以终止计算， 即使整数解可能不是最优的。事实上, 虽然这样的程序会产生一个可行的解决方案, 但它可能远非最优。相 反，用户经常使用启发式技术来快速找到（希望是相当好的）解决方案。本节将描述这种技术。 为了说明该技术, 请考虑以下背包问题:
$\mathrm{P}: \operatorname{Max} z=12 y_1+20 y_2+31 y_3+17 y_4+24 y_5+29 y_6 \quad$ s.t. $\quad 2 y_1+4 y_2+6 y_3+3 y_4 \oplus 5$ ?
为了使用贪心方法 (有时通俗地称为“物超所值”方法)，我们首先需要按照变量对涐们的“价值”的非递增顺 序对变量进行排名。我们不是简单地使用目标函数中的系数来对变量进行排序，而是通过将目标函数的贡献 除以约束中的系数来计算每个产品的“每权重值”比率。然后, 我们按照这些比率的非递增顺序对变黑进行排 序，如表所示 $5.13$.
从所有变䵡设置为零开始, 只要资源可用, 贪心算法现在将一个一个地增加变荲的值, 从最高等级开始。
在步骤 1 中, 我们设置 $y_1:=1$, 它消耗 2 个资源单位并为目标贡献 12 个单位,
在步骤 2 中, 我们设置 $y_6:=1$, 它消耗 5 个资源单位并为目标贡献 29 个单位,
在步骤 3 中, 我们设置 $y_4:=1$, 它消耗 3 个资源单位并为目标贡献 17 个单位,
在第 4 步中, 我们设置 $y_3:=1$, 它消耗 6 个资源单位并为目标贡献 31 个单位,
在步骤 5 中, 我们设置 $y_2:=1$, 它消耗 4 个资源单位。停止和回溯, 即重新设置变量 $y_2:=0$, 因为这个 最新的分配超出了资源的可用性。
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Definitions and Conventions
本节讨论的模型是通常称为图的结构上的优化问题。图 (为简单起见, 我们将图也称为网络, 尽管许多图论 者不同意) 由节点 (有时称为顶点) 和㶯 (或边) 组成。许多作者将无向连接称为边, 将有向连接称为弧。 一个节点和一条通往或来自它的弧被称为事件。图中的图形。6.1是节点的示例 $n_1, n_2, n_3, n_4$, 和 $n_5$ 用圆 表示, 圆卯用有向或无向线表示。弧被写为 $a_{i j}$ 或者 $\left(n_i, n_j\right)$, 哪个更方便。类似地, 在无向图中, 连接节 点的边 $n_i$ 和 $n_j$ 要么写成 $\left(n_i, n_j\right)$ 或者 $e_{i j}$. 仅包含无向边的图称为无向图, 仅包含有向弧的图称为有向图 (通 常称为网络），包含有向和无向㢳的图称为混合图。
图可以以邻接矩阵的形式存储 $\mathbf{A}=\left(a_{i j}\right)$, 其中 $a_{i j}$ 如果节点之间有一条边, 则等于 $1 n_i$ 和 $n_j$ 或来自节点的 弧 $n_i$ 到节点 $n_j$ 存在, 否则为 0 。对于图 $6.1$ 中的图, 我们有邻接矩阵
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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。