如果你也在 怎样代写最优化Optimization Theory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。最优化Optimization Theory是致力于解决优化问题的数学分支。 优化问题是我们想要最小化或最大化函数值的数学函数。 这些类型的问题在计算机科学和应用数学中大量存在。
最优化Optimization Theory每个优化问题都包含三个组成部分：目标函数、决策变量和约束。 当人们谈论制定优化问题时，它意味着将“现实世界”问题转化为包含这三个组成部分的数学方程和变量。目标函数，通常表示为 f 或 z，反映要最大化或最小化的单个量。交通领域的例子包括“最小化拥堵”、“最大化安全”、“最大化可达性”、“最小化成本”、“最大化路面质量”、“最小化排放”、“最大化收入”等等。
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数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|CONCLUDING REMARKS
In control system design, the ultimate objective is to obtain a controller that will cause a system to perform in a desirable manner. Usually, other factors, such as weight, volume, cost, and reliability also influence the controller design, and compromises between performance requirements and implementation considerations must be made. Classical design procedures are best suited for linear, single-input, single-output systems with zero initial conditions. Using simulation, mathematical analysis, or graphical methods, the designer evaluates the effects of inserting various physical devices into the system. By trial and error either an acceptable controller design is obtained, or the designer concludes that the performance requirements cannot be satisfied.
Many complex aerospace problems that are not amenable to classical techniques have been solved by using optimal control theory. However, we are forced to admit that optimal control theory does not, at the present time, constitute a generally applicable procedure for the design of simple controllers. The optimal control law, if it can be obtained, usually requires a digital computer for implementation (an important exception is the linear regulator problem discussed in Section 5.2), and all of the states must be available for feedback to the controller. These limitations may preclude implementation of the optimal control law; however, the theory of optimal control is still useful, because
- Knowing the optimal control law may provide insight helpful in designing a suboptimal, but easily implemented controller.
- The optimal control law provides a standard for evaluating proposed suboptimal designs. In other words, by knowing the optimal control law we have a quantitative measure of performance degradation caused by using a suboptimal controller.
数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|PERFORMANCE MEASURES FOR OPTIMAL CONTROL PROBLEMS
The “optimal control problem” is to find a control $\mathbf{u}^* \in U$ which causes the system
$$
\dot{\mathbf{x}}(t)=\mathbf{a}(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t), t)
$$
to follow a trajectory $\mathbf{x}^* \in X$ that minimizes the performance measure
$$
J=h\left(\mathbf{x}\left(t_f\right), t_f\right)+\int_{t_0}^{t_s} g(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t), t) d t .
$$
Let us now discuss some typical control problems to provide some physical motivation for the selection of a performance measure.
Minimum-Time Problems
Problem: To transfer a system from an arbitrary initial state $\mathbf{x}\left(t_0\right)=\mathbf{x}0$ to a specified target set $S$ in minimum time. The performance measure to be minimized is $$ \begin{aligned} J & =t_f-t_0 \ & =\int{t_0}^{t s} d t,
\end{aligned}
$$
with $t_f$ the first instant of time when $\mathbf{x}(t)$ and $S$ intersect. The automobile example discussed in Section 1.1 is a minimum-time problem. Other typical examples are the interception of attacking aircraft and missiles, and the slewing mode operation of a radar, or gun system.
最优化代写
数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|CONCLUDING REMARKS
在控制系统设计中，最终目标是获得一个能使系统以理想方式运行的控制器。通常，重量、体积、成本和可靠性等其他因素也会影响控制器的设计，并且必须在性能要求和实现考虑之间做出妥协。经典设计程序最适合于零初始条件下的线性、单输入、单输出系统。使用仿真、数学分析或图形方法，设计者评估将各种物理设备插入系统的效果。通过反复试验，要么得到一个可接受的控制器设计，要么设计者得出不能满足性能要求的结论。
应用最优控制理论解决了许多传统技术无法解决的复杂航空航天问题。然而，我们不得不承认，目前最优控制理论并不构成简单控制器设计的一般适用程序。最优控制律，如果可以获得，通常需要一台数字计算机来实现(一个重要的例外是第5.2节讨论的线性调节器问题)，并且所有状态都必须可用于反馈给控制器。这些限制可能会妨碍最优控制法的实施;然而，最优控制理论仍然是有用的，因为
了解最优控制律可以为设计次优但易于实现的控制器提供帮助。
最优控制律为评价次优设计提供了一个标准。换句话说，通过了解最优控制律，我们可以定量测量由使用次最优控制器引起的性能下降。
数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|PERFORMANCE MEASURES FOR OPTIMAL CONTROL PROBLEMS
“最优控制问题”是找到一个控制$\mathbf{u}^* \in U$，使系统
$$
\dot{\mathbf{x}}(t)=\mathbf{a}(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t), t)
$$
遵循最小化性能度量的轨迹$\mathbf{x}^* \in X$
$$
J=h\left(\mathbf{x}\left(t_f\right), t_f\right)+\int_{t_0}^{t_s} g(\mathbf{x}(t), \mathbf{u}(t), t) d t .
$$
现在让我们讨论一些典型的控制问题，为选择性能度量提供一些物理动机。
最短时间问题
问题:在最短时间内将系统从任意初始状态$\mathbf{x}\left(t_0\right)=\mathbf{x}0$转移到指定目标集$S$。要最小化的性能度量是$$ \begin{aligned} J & =t_f-t_0 \ & =\int{t_0}^{t s} d t,
\end{aligned}
$$
用$t_f$表示$\mathbf{x}(t)$和$S$相交的第一个瞬间。第1.1节讨论的汽车示例是一个最短时间问题。其他典型的例子是拦截攻击的飞机和导弹，以及雷达或火炮系统的回转模式操作。
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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。