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|Minimum-Cost Flow Problems
Many optimization problems in networks can be formulated as minimum-cost flow problems. This problem in fact comes down to the determination of a distribution plan to send a certain product through a network at minimum cost in order to satisfy demand for the product in certain nodes using the supply in other nodes. For the general formulation of the minimum-cost flow problem, we assume that we have a directed network $G=(X, A)$, where $X=\left{N_1, \ldots, N_m\right}$ is the set of nodes and $A$ is the set of $\operatorname{arcs}\left(N_i, N_j\right)$ between the nodes. The cost $c_{i j}$ is given for every $\operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$, where
$c_{i j}=$ cost per unit of product passing through arc $\left(N_i, N_j\right)$.
Integers $l_{i j} \geq 0$ and $u_{i j} \geq 0$ are associated with every arc $\left(N_i, N_j\right)$, where
$l_{i j}=$ minimum quantity of product to be transported through $\operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$
$u_{i j}=$ maximum quantity of product that can be transported through $\operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$
Of course, we must have $0 \leq l_{i j} \leq u_{i j}$ for the lower and upper bounds $l_{i j}$ and $u_{i j}$. In addition, for every node, an integer $b_i$ is given, where
$b_i=$ supply of or demand for the product at node $N_i$.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|A Transportation Problem
In a transportation problem, the set of nodes consists of two disjoint sets $\left{S_1, \ldots, S_r\right}$ and $\left{D_1, \ldots, D_s\right}$, where every node $S_i$ is a supply node $\left(b_i>0\right)$ and every node $D_j$ is a demand node $\left(b_j<0\right)$. Moreover, only arcs of the form $\left(S_i, D_j\right)$ exist. The lower bounds $l_{i j}$ are equal to 0 , and the upper bounds $u_{i j}$ are equal to $\infty$. The classic example of a transportation problem is the distribution of goods from factories to distribution centers. If a quantity $b_i$ is present at supply node $S_i$ and the demand at node $D_j$ is $d_j$, with $\sum_{i=1}^r b_i=\sum_{j=1}^s d_j$, then the minimum-cost flow problem reduces to the LP problem
$$
\begin{array}{ll}
\text { Minimize } & \sum_{i=1}^r \sum_{j=1}^s c_{i j} x_{i j} \
\text { subject to } & \sum_{j=1}^s x_{i j}=b_i \quad \text { for } i=1, \ldots, r \
& \sum_{i=1}^r x_{i j}=d_j \quad \text { for } j=1, \ldots, s, \
\text { and } & x_{i j} \geq 0 \text { for all } i, j .
\end{array}
$$
运筹学代写
数学代考|运筹学代考|运营代考研究代考|最小成本流问题
许多网络中的优化问题可以被表述为最小成本流问题。这个问题实际上就是确定一个分配方案，以最小的成本通过网络发送某种产品，以便利用其他节点的供应来满足某些节点的产品需求。对于最小成本流动问题的一般表述，我们假设有一个定向网络$G=(X, A)$，其中$mathrm{X}=\backslash$左 $left{mathrm{N}{-} 1, \backslash \backslash\right.$点，$mathrm{N}{-} \$mathrm{N}{-}，$mathrm{m}。\$backslash$右 $}$是节点的集合，$A$是节点之间$operatorname{arcs}left(N_i, N_j\right)$的集合。每个$operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$的成本$c{i j}$是给定的，其中
$c_{i j}=每单位产品通过弧线$left(N_i, N_j/right)$的操作者名称{成本}$。
整数$l_{i j} \整数$l_{i j}和$u_{i j} \与每个$operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$相关，其中
$l_{i j}=$通过$operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$运输的最小产品数量
$u_{i j}=$可通过$operatorname{arc}\left(N_i, N_j\right)$运输的最大产品数量。
当然，我们必须有$0 \leq l_{i j} \元的上下限$l_{i j}$和$u_{i j}$。此外，对于每个节点，都有一个整数$b_i$，其中
$b_i=$节点$N_i$的产品供给或需求。
数学代写|运筹学代写Operations研究代考|运输问题
在一个运输问题中，节点集合由两个不相交的集合组成，$backslash$ left{S_1, $backslash$ ldots, S_r_right}是需求节点$left(b_j<0\right)$。此外，只有$left(S_i, D_j/right)$形式的弧存在。下限$l_{i j}$等于0 ，上限$u_{i j}$等于$infty$。运输问题的典型例子是将货物从工厂分配到配送中心。如果供应节点$S_i$有数量$b_i$，节点$D_j$的需求量为$d_j$，$sum_{i=1}^r b_i=sum_{j=1}^s d_j$，那么最小成本流动问题就会简化为LP问题
Minimize $quad \sum_{i=1}^r \sum_{j=1}^s c_{i j} x_{i j}$ Subject to $quad \sum_{j=1}^s x_{i j}=b_i \quad$ for $i=1, \ldots, r \quad \sum_{i=1}^r x_{i j}=d_j$
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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。