如果你也在 怎样代写优化方法Optimization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。优化方法Optimization又称优化）或数学编程是指从一组可用的备选方案中选择一个最佳元素。从计算机科学和工程[到运筹学和经济学的所有定量学科中都会出现各种优化问题，几个世纪以来，数学界一直在关注解决方法的发展。
优化方法Optimization在最简单的情况下，优化问题包括通过系统地从一个允许的集合中选择输入值并计算出函数的值来最大化或最小化一个实际函数。将优化理论和技术推广到其他形式，构成了应用数学的一个大领域。更一般地说，优化包括在给定的域（或输入）中寻找一些目标函数的 “最佳可用 “值，包括各种不同类型的目标函数和不同类型的域。非凸全局优化的一般问题是NP-完备的，可接受的深层局部最小值是用遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）等启发式方法来寻找的。
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我们提供的优化方法Optimization及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
调和函数 harmonic function
椭圆方程 elliptic equation
抛物方程 Parabolic equation
双曲方程 Hyperbolic equation
非线性方法 nonlinear method
变分法 Calculus of Variations
几何分析 geometric analysis
偏微分方程数值解 Numerical solution of partial differential equations
数学代写|优化方法作业代写Optimization代考|Plastic Analysis and Optimal Plastic Design
In case of structures, structural systems consisting of elastoplastic materials, the survival or safety of the structure/system can be described $[2,44,47$, $58,89,117]$, after a possible Finite Element (FE) discretization [133], by the equilibrium equation and the yield condition:
$$
\begin{aligned}
&C \sigma=P \
&\pi\left(R_{i d}^{-1} \mid K_{i}\right) \leq 1, i=1, \ldots, n_{G}
\end{aligned}
$$
Here, $C$ is the $m \times n$ equilibrium matrix having rank $C=m0: \frac{z}{\lambda} \in K_{i}\right}, z \in \mathbb{R}^{n_{0}}
$$
denotes the distance or Minkowski functional of the convex set $K_{i}$.
According to $[89,90]$, the state function $s^{}=s^{}(R, P)$ is then defined by the minimum value function of the convex optimization problem
$\min s$
s.t.
$$
\begin{aligned}
&C \sigma=P \
&\pi\left(R_{i d}^{-1} \sigma_{i} \mid K_{i}\right)-1 \leq s, i=1, \ldots, n_{G}
\end{aligned}
$$
Note that $R=\left(R_{i}\right)$ is the $n$-vector consisting of the $n_{0}$-subvectors $R_{i}, i=$ $1, \ldots, n_{G}$.
数学代写|优化方法作业代写Optimization代考|Optimal Elastic Design
In optimal elastic design [55], instead of $(2.51 a, b)$ we have the safety conditions:
$$
\begin{array}{r}
K(R) u=P \
\eta(u) \geq 0
\end{array}
$$
Here, $K=K(R)$ is the global $m \times m$ stiffness matrix of the structure depending on a vector $R$ of resistance parameters involving the elastic moduli of the structural elements. Moreover, $u$ denotes the $m$-vector of displacement components, and the vectorial constraint (2.61b) summarize different displacement, stress and force constraints:
$$
\eta_{j}(u) \geq 0, j=1, \ldots, m_{\varphi} .
$$
Consequently, corresponding to $(2.53 \mathrm{a}-\mathrm{c})$, a first state function $s^{}=s^{}(R, P)$ can be defined by the minimum value of the optimization problem:
$\min s$
s.t.
$$
\begin{aligned}
K(R) u &=P \
-\eta(u) & \leq s 1_{m_{\eta}}
\end{aligned}
$$
where $1_{m_{\eta}}:=(1,1, \ldots, 1)^{T} \in \mathbb{R}^{m_{\eta}}$.
In many cases $K(R)$ is positive definite, and the equation (2.62b) yields $u=K(R)^{-1} P$. Hence, in this case the minimum value of $(2.62 \mathrm{a}-\mathrm{c})$ reads:
$$
s^{*}(R, P)=-\min {1 \leq j \leq m{\eta}} \eta_{j}\left(K(R)^{-1} P\right) .
$$
优化方法代写
数学代写|优化方法作业代写OPTIMIZATION代考|PLASTIC ANALYSIS AND OPTIMAL PLASTIC DESIGN
在结构的情况下，由弹塑性材料组成的结构系统，可以描述结构/系统的生存或安全[2,44,47, 58,89,117], 在一个可能的有限元之后F和离散化133，由平衡方程和屈服条件：
$$
\begin{aligned}
&C \sigma=P \
&\pi\left(R_{i d}^{-1} \mid K_{i}\right) \leq 1, i=1, \ldots, n_{G}
\end{aligned}
$$
Here, $C$ is the $m \times n$ equilibrium matrix having rank $C=m0: \frac{z}{\lambda} \in K_{i}\right}, z \in \mathbb{R}^{n_{0}}
$$
denotes the distance or Minkowski functional of the convex set $K_{i}$.
According to $[89,90]$, the state function $s^{}=s^{}(R, P)$ is then defined by the minimum value function of the convex optimization problem
$\min s$
s.t.
$$
\begin{aligned}
&C \sigma=P \
&\pi\left(R_{i d}^{-1} \sigma_{i} \mid K_{i}\right)-1 \leq s, i=1, \ldots, n_{G}
\end{aligned}
$$
Note that $R=\left(R_{i}\right)$ is the $n$-vector consisting of the $n_{0}$-subvectors $R_{i}, i=$ $1, \ldots, n_{G}$.
数学代写|优化方法作业代写OPTIMIZATION代考|OPTIMAL ELASTIC DESIGN
最佳弹性设计55， 代替(2.51一种,b)我们有安全条件：
ķ(R)在=磷 这(在)≥0
这里，ķ=ķ(R)是全球性的米×米取决于向量的结构刚度矩阵R涉及结构元件的弹性模量的阻力参数。而且，在表示米-位移分量的矢量，以及矢量约束2.61b总结不同的位移、应力和力约束：
$$
\eta_{j}(u) \geq 0, j=1, \ldots, m_{\varphi} .
$$
Consequently, corresponding to $(2.53 \mathrm{a}-\mathrm{c})$, a first state function $s^{}=s^{}(R, P)$ can be defined by the minimum value of the optimization problem:
$\min s$
s.t.
$$
\begin{aligned}
K(R) u &=P \
-\eta(u) & \leq s 1_{m_{\eta}}
\end{aligned}
$$
where $1_{m_{\eta}}:=(1,1, \ldots, 1)^{T} \in \mathbb{R}^{m_{\eta}}$.
In many cases $K(R)$ is positive definite, and the equation (2.62b) yields $u=K(R)^{-1} P$. Hence, in this case the minimum value of $(2.62 \mathrm{a}-\mathrm{c})$ reads:
$$
s^{*}(R, P)=-\min {1 \leq j \leq m{\eta}} \eta_{j}\left(K(R)^{-1} P\right) .
$$
数学代写|优化方法作业代写Optimization代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。