如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research MAST30013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|Basic Ideas and Concepts
Consider first the random events that take place. Using the same examples as above, there is an infinite number of different speeds that a vehicle could be moving at, while the demand for a product may be very large but is hardly infinite. Some types of events are much more restrictive: as an example, consider a light bulb. It will always be in exactly one of two “states of nature,” in that it either works, or it does not. This is referred to as the state space, i.e., the number of different states the “system” can possibly be in. As already hinted at, the individual states are similar to the states of nature in decision analysis, see Chap. 10 in this volume. This chapter deals only with processes that have a finite state space.
Each event in this discrete-time, finite state space process is then a random variable $X_t$ that depends on the time $t$ at which it is observed. As an illustrative example, consider a used car. The vehicle is in one of four states: it either runs well (state $s_1$ ), it runs with minor problems (state $s_2$ ), it runs with major problems (state $s_3$ ), or it fails altogether (state $s_4$ ). At any point in time, the vehicle is in exactly one of these four states. It stands to reason that the state that the vehicle is in 1 year does depend on the state the car was in the year before. More specifically, we can define transition probabilities $p_{i j}$, which indicate the probability that the vehicle is in state $j$, given that it was in state $i$ in the previous year. (We assume that no repairs are performed.) It is apparent that the transition probabilities are conditional probabilities of the type $p_{i j}=P\left(X_{t+1}=j \mid X_t=i\right)$, or in simple words, the probability that the random variable is in state $s_j$ in year $t+1$, given that it was in state $s_i$ in year $t$. As a numerical illustration, consider the matrix $\mathbf{P}=\left(p_{i j}\right)$ of transition probabilities
$$
\mathbf{P}=\left[\begin{array}{cccc}
0.90 & 0.06 & 0.03 & 0.01 \
0 & 0.85 & 0.10 & 0.05 \
0 & 0 & 0.75 & 0.25 \
0 & 0 & 0 & 1.00
\end{array}\right]
$$
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Steady-State Solutions
Assuming that the process converges, we will call the resulting solution a steadystate solution. Clearly, a steady-state solution is an ideal concept that is not very likely going to be realized in practice: take, for instance, the used car example. While we may keep the vehicle for a long time, the time will be finite, while a steady state, a state that no longer depends on the initial conditions, is typically reached only after an infinite number of transitions. Still, the steady state is an important concept that will tell us to what a process converges, provided that it converges at all. A sufficient condition for the existence of a steady state is given if each state can be reached from each other state on a path that has positive probability.
We showed in the previous section that $\mathbf{u}^n=\mathbf{u}^0 \mathbf{P}=\mathbf{u}^{n-1} \mathbf{P}$, and if $n$ tends to infinity, we obtain $\mathbf{u}^{\infty}=\mathbf{u}^{\infty} \mathbf{P}$. To distinguish the steady-state solutions from all others, it is customary to replace $\mathbf{u}^{\infty}$ by the row vector $\pi$, so that the steady-state solutions will satisfy $\boldsymbol{\pi}=\boldsymbol{\pi} \mathbf{P}$. In addition, we have to ensure that the sum of all elements in $\pi$ equals 1 , as all components of $\pi$ are probabilities that are mutually exclusive and collectively exhaustive.
In the used car example, the system of simultaneous linear equations is
$$
\begin{aligned}
&\pi_1=0.9 \pi_1 \
&\pi_2=0.06 \pi_1+0.85 \pi_2 \
&\pi_3=0.03 \pi_1+0.10 \pi_2+0.75 \pi_3 \
&\pi_4=0.01 \pi_1+0.05 \pi_2+0.25 \pi_3+\pi_4 \
&\pi_1+\pi_2+\pi_3+\pi_4=1 .
\end{aligned}
$$
The first equation requires that $\pi_1=0$, inserting this result in the second equation leads to $\pi_2=0$, and using this result in the third equation leads to $\pi_3=0$. The fourth equation then reduces to the tautological identity $\pi_4=\pi_4$, but the last equation then helps to solve the system with $\pi_4=1$. This is the obvious result mentioned earlier in this section: whatever state the vehicle is in now, eventually it will be in a failed state.
The stock example provides another illustration of the concept. It is easily seen that a steady state is certain to exist. In order to determine the (unconditional) steadystate probabilities, we solve the system
$$
\left[\pi_1, \pi_2\right]=\left[\pi_1, \pi_2\right]\left[\begin{array}{ll}
0.2 & 0.8 \
0.7 & 0.3
\end{array}\right],
$$
which can be written as
$$
\begin{aligned}
&\pi_1=0.2 \pi_1+0.7 \pi_2 \
&\pi_2=0.8 \pi_1+0.3 \pi_2, \text { coupled with } \
&\pi_1+\pi_2=1
\end{aligned}
$$
运筹学代写
数学代写运筹学代写Operations Research代考|Basic Ideas and Concepts
首先考虑发生的随机事件。使用与上述相同的示例, 车辆可以以无数种不同的速度行驶, 而对产品的需求可 能非常大, 但几乎不是无限的。某些类型的事件更具限制性: 例如, 考虑一个灯泡。它总是处于两种“自然 有有限㴹态空间的进程。
在这个离散时间、有限状态空间过程中的每个事件都是一个随机变荲 $X_t$ 这取决于时间 $t$ 在它被观察到的地 方。作为一个说明性示例, 考虑一辆二手车。车辆处于以下四种状态之一：要么运行良好 (状态 $s_1$ )，它运 行时有一些小问题 (状太 $s_2$ ), 它运行时存在重大问题 (状态 $s_3$ )，或者它完全失败 (状态 $s_4$ )。在任何时 设没有进行修复。) 很明显, 转移摡率是类型的条件概率 $p_{i j}=P\left(X_{t+1}=j \mid X_t=i\right)$, 或者简单地 说, 随机变黒处于状态的概率 $s_j$ 年 $t+1$, 假设它处于状态 $s_i$ 年 $t$. 作为数字说明, 考虑矩阵 $\mathbf{P}=\left(p_{i j}\right.$ 转移 概率
数学代写运筹学代写Operations Research代考|Steady-State Solutions
假设过程收敛, 我们将所得解称为稳态解。显然, 稳态解决方案是一个理想的概念, 在实践中不太可能实
现: 例如, 以二手车为例。虽然我们可以将车辆保留很长时间, 但时间是有限的, 而稳态, 即不再依赖于初
始条件的状态, 通常只有在无数次转换之后才能达到。尽管如此, 稳态是一个重要的楖念, 它将告诉我们一 个过程收敛到什么, 只要 了稳态存在的充分条件。
我们在上一节中展示了 $\mathbf{u}^n=\mathbf{u}^0 \mathbf{P}=\mathbf{u}^{n-1} \mathbf{P}$, 而如果 $n$ 趋于无穷大, 我们得到 $\mathbf{u}^{\infty}=\mathbf{u}^{\infty} \mathbf{P}$. 为了将稳
态解决方案与其他所有解决方案区分开来, 习惯上将其替换为 $\mathbf{u}^{\infty}$ 由行向鲤 $\pi$, 使得稳态解满足 $\boldsymbol{\pi}=\boldsymbol{T}$. 此
外, 我们必须确保所有元素的总和 $\pi$ 等于 1 , 因为 $\pi$ 是相互排㫀的和集体穷举的概率。
在二手车示例中, 联主线性方程组是
$$
\pi_1=0.9 \pi_1 \quad \pi_2=0.06 \pi_1+0.85 \pi_2 \pi_3=0.03 \pi_1+0.10 \pi_2+0.75 \pi_3 \quad \pi_4=0.01 \pi_1+0.05 \pi_2
$$
第一个等式要求 $\pi_1=0$, 将此结果揷入第二个等式会导致 $\pi_2=0$, 并在第三个等式中使用这个结果导致
$\pi_3=0$. 然后第四个等式简化为同义反复 $\pi_4=\pi_4$, 但最后一个方程有助于求解系统 $\pi_4=1$. 这是本节前
面提到的明显结果: 无论车辆现在处于何种状态, 最 2 终都会处于故障状态。
股票示例提供了该概念的另一个说明。很穼易看出, 稳态是肯定存在的。为了确定 (无条件的) 稳态概率, 我们求解系统
可以写成
$$
\pi_1=0.2 \pi_1+0.7 \pi_2 \quad \pi_2=0.8 \pi_1+0.3 \pi_2, \text { coupled with } \pi_1+\pi_2=1
$$
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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。