如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research 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|运筹学作业代写operational research代考|Preemptive Goal Programming

In the preceding example we assume that all the goals are of roughly comparable importance. Now consider the case of preemptive goal programming, where there is a hierarchy of priority levels for the goals. Such a case arises when one or more of the goals clearly are far more important than the others. Thus, the initial focus should be on achieving as closely as possible these first-priority goals. The other goals also might naturally divide further into second-priority goals, third-priority goals, and so on. After we find an optimal solution with respect to the first-priority goals, we can break any ties for the optimal solution by considering the second-priority goals. Any ties that remain after this reoptimization can be broken by considering the third-priority goals, and so on.

When we deal with goals on the same priority level, our approach is just like the one described for nonpreemptive goal programming. Any of the same three types of goals (lower one-sided, two-sided, upper one-sided) can arise. Different penalty weights for deviations from different goals still can be included, if desired. The same formulation technique of introducing auxiliary variables again is used to reformulate this portion of the problem to fit the linear programming format.

There are two basic methods based on linear programming for solving preemptive goal programming problems. One is called the sequential procedure, and the other is the streamlined procedure. We shall illustrate these procedures in turn by solving the following example.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|The Sequential Procedure for Preemptive Goal Programming

The sequential procedure solves a preemptive goal programming problem by solving a sequence of linear programming models.

At the first stage of the sequential procedure, the only goals included in the linear programming model are the first-priority goals, and the simplex method is applied in the usual way. If the resulting optimal solution is unique, we adopt it immediately without considering any additional goals.

However, if there are multiple optimal solutions with the same optimal value of $Z$ (call it $Z^$ ), we prepare to break the tie among these solutions by moving to the second stage and adding the second-priority goals to the model. If $Z^=0$, all the auxiliary variables representing the deviations from first-priority goals must equal zero (full achievement of these goals) for the solutions remaining under consideration. Thus, in this case, all these auxiliary variables now can be completely deleted from the model, where the equality constraints that contain these variables are replaced by the mathematical expressions (inequalities or equations) for these first-priority goals, to ensure that they continue to be fully achieved. On the other hand, if $Z^>0$, the second-stage model simply adds the second-priority goals to the first-stage model (as if these additional goals actually were first-priority goals), but then it also adds the constraint that the first-stage objective function equals $Z^$ (which enables us again to delete the terms involving first-priority goals from the second-stage objective function). After we apply the simplex method again, if there still are multiple optimal solutions, we repeat the same process for any lowerpriority goals.

Example. We now illustrate this procedure by applying it to the example summarized in Table 7.6.

At the first stage, only the two first-priority goals are included in the linear programming model. Therefore, we can drop the common factor $M$ for their penalty weights, shown in Table 7.6. By proceeding just as for the nonpreemptive model if these were the only goals, the resulting linear programming model is
$$
\begin{aligned}
& \text { Minimize } Z=2 y_2^{+}+3 y_3^{+}, \
& \text {subject to } \
& 5 x_1+3 x_2+4 x_3-\left(y_2^{+}-y_2^{-}\right)=40 \
& 5 x_1+7 x_2+8 x_3-\left(y_3^{+}-y_3^{-}\right)=55
\end{aligned}
$$
and
$$
x_j \geq 0, \quad y_k^{+} \geq 0, \quad y_k^{-} \geq 0 \quad(j=1,2,3 ; k=2,3) .
$$
(For ease of comparison with the nonpreemptive model with all four goals, we have kept the same subscripts on the auxiliary variables.)

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Preemptive Goal Programming

在前面的例子中，我们假设所有目标的重要性大致相当。现在考虑一下抢占式目标规划的情况，其中目标的优先级级别是分层的。当一个或多个目标明显比其他目标重要得多时，就会出现这种情况。因此，最初的重点应放在尽可能接近实现这些第一优先目标上。其他目标也可以自然地进一步划分为第二优先目标、第三优先目标等等。在我们找到关于第一优先级目标的最优解后，我们可以通过考虑第二优先级目标来打破最优解的任何联系。在重新优化之后仍然存在的任何联系都可以通过考虑第三优先级目标来打破，以此类推。

当我们处理相同优先级的目标时，我们的方法就像描述非抢占式目标规划的方法一样。同样的三种类型的目标(下单边，双边，上单边)中的任何一种都可能出现。如果需要，还可以包括偏离不同目标的不同惩罚权重。再次引入辅助变量的相同公式技术用于重新表述这部分问题以适应线性规划格式。

有两种基于线性规划的基本方法来解决抢占式目标规划问题。一种称为顺序程序，另一种称为流线型程序。我们将通过解决下面的示例依次说明这些过程。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|The Sequential Procedure for Preemptive Goal Programming

顺序程序通过求解一系列线性规划模型来解决抢占式目标规划问题。

在序列过程的第一阶段，线性规划模型中只包含第一优先级目标，通常采用单纯形法。如果得到的最优解决方案是唯一的，我们立即采用它，而不考虑任何其他目标。

然而，如果有多个最优解具有相同的最优值$Z$(称之为$Z^$)，我们准备通过移动到第二阶段并将第二优先级目标添加到模型中来打破这些解决方案之间的联系。如果$Z^=0$，表示与第一优先级目标偏差的所有辅助变量必须等于零(这些目标的完全实现)。因此，在这种情况下，所有这些辅助变量现在都可以从模型中完全删除，其中包含这些变量的等式约束被这些首要目标的数学表达式(不等式或方程)所取代，以确保它们继续完全实现。另一方面，如果$Z^>0$，第二阶段模型只是将第二优先级目标添加到第一阶段模型中(就好像这些额外的目标实际上是第一优先级目标一样)，但随后它还添加了第一阶段目标函数等于$Z^$的约束(这使我们能够再次从第二阶段目标函数中删除涉及第一优先级目标的术语)。在我们再次应用单纯形法之后，如果仍然有多个最优解，我们对任何低优先级目标重复相同的过程。

示例:我们现在通过将其应用到表7.6中总结的示例来说明这个过程。

在第一阶段，线性规划模型中只包含两个第一优先级目标。因此，我们可以去掉它们的惩罚权重的公共因子$M$，如表7.6所示。如果这些是唯一的目标，那么就像处理非抢占模型一样，得到的线性规划模型是
$$
\begin{aligned}
& \text { Minimize } Z=2 y_2^{+}+3 y_3^{+}, \
& \text {subject to } \
& 5 x_1+3 x_2+4 x_3-\left(y_2^{+}-y_2^{-}\right)=40 \
& 5 x_1+7 x_2+8 x_3-\left(y_3^{+}-y_3^{-}\right)=55
\end{aligned}
$$
和
$$
x_j \geq 0, \quad y_k^{+} \geq 0, \quad y_k^{-} \geq 0 \quad(j=1,2,3 ; k=2,3) .
$$
(为了便于与具有所有四个目标的非抢占模型进行比较，我们在辅助变量上保留了相同的下标。)

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。