人工智能与专家系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:尹朝庆

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2002-1

价格:30.00元

装帧:平装

isbn号码:9787508408903

丛书系列:

图书标签:

• 大学教材
• 人工智能
• 专家系统与人工智能
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• 决策支持
• 计算智能

好的，这是一本关于高级运筹学与复杂系统建模的图书简介，内容详实，完全避开人工智能与专家系统的主题。 --- 高级运筹学与复杂系统建模：优化、仿真与决策支持 导言：迈向量化决策的时代 在全球化与信息化的浪潮下，决策的复杂性已呈几何级数增长。无论是供应链的全球布局、金融市场的风险对冲，还是城市交通网络的动态调度，我们都需要超越直觉和经验的限制，依赖严谨的数学工具进行精准的预测与最优控制。本书正是在这一背景下应运而生，它聚焦于高级运筹学（Advanced Operations Research）的核心理论、前沿算法以及在复杂系统（Complex Systems）中的实际应用。 本书并非一本基础数学导论，而是面向具备扎实微积分、线性代数和概率论基础的研究人员、工程师、数据科学家以及高级管理者，旨在提供一套系统化、深入且极具操作性的工具箱，以应对现实世界中错综复杂、非线性和动态变化的优化难题。我们将重点探讨如何将抽象的系统现象转化为可求解的数学模型，并利用现代计算资源实现高效的求解与验证。 第一部分：优化理论的深化与拓展 本部分将运筹学的核心——优化理论——提升到更具挑战性的前沿领域，重点关注在约束条件复杂化、目标函数非线性化情况下的求解策略。 第一章：非线性规划与全局优化 我们首先回顾基础的凸优化理论，随后深入探讨非线性规划（NLP）中的关键挑战，特别是如何处理非凸问题。内容包括： KKT条件的深入剖析：在有不等式约束和等式约束下的必要与充分条件，以及其在敏感性分析中的应用。 序列二次规划（SQP）：详细解析SQP算法的迭代过程、收敛性分析及其在工程优化中的优势。 全局优化技术：针对NP-hard的非凸优化问题，我们将重点介绍分支定界法（Branch and Bound）、空间分割法以及基于随机搜索的模拟退火（Simulated Annealing）和粒子群优化（PSO）的数学基础和局限性，强调其在保证全局最优性方面的理论边界。 第二章：大规模优化与分解技术 现代决策问题往往涉及数百万甚至数十亿变量。本章关注如何将这些超大型问题分解为可并行处理的小规模子问题。 拉格朗日松弛（Lagrangian Relaxation）：系统阐述如何通过引入松弛变量和拉格朗日乘子来简化原问题，并重点介绍拉格朗日分解算法（Benders Decomposition，L-shaped Method）在随机规划和大规模规划中的应用，包括收敛条件的判断。 列生成（Column Generation）与割平面法（Cutting Plane Method）：深入剖析这两个用于解决具有指数级约束或变量问题的强大工具。我们将详细介绍如何构造定价子问题（Pricing Problem，通常是短程最短路径或背包问题），并以大规模网络流优化和生产计划优化为例进行实战演示。 第三章：随机规划与不确定性建模 现实世界决策很少在完全确定的信息下做出。本章致力于将不确定性纳入优化框架。 多阶段随机规划：探讨决策的序贯性，重点分析动态规划（Dynamic Programming）在处理多阶段决策中的局限性，并详细介绍前向回溯法（Forward Scenario Generation）与样本平均近似法（Sample Average Approximation, SAA）。 鲁棒优化（Robust Optimization）：介绍如何构建“在最坏情况下仍能表现良好”的优化模型，区别于随机规划对概率分布的依赖，鲁棒优化侧重于对不确定集的主动控制与保守性分析。 第二部分：复杂系统仿真与动态建模 运筹学不仅关乎静态的最优解，更重要的是对动态系统的行为进行模拟、分析和干预。本部分聚焦于仿真技术和时间序列模型。 第四章：离散事件仿真（DES）与系统建模 离散事件仿真（DES）是分析非解析模型（如排队网络、复杂制造系统）行为的有效手段。 DES基础理论：讲解事件驱动机制、状态变量管理、随机数生成及其在仿真中的统计特性检验（如均匀性、独立性）。 排队论的高级应用：超越M/M/1模型，深入分析排队网络（Queuing Networks），如Jackson Networks、Queueing with Server Failures等，并讨论如何利用仿真技术评估不同调度策略下的系统吞吐量与客户等待时间。 仿真的有效性与验证：介绍稳态分析和瞬态分析，以及如何使用截尾法（Truncation Methods）和冷启动（Warm Start）策略来保证仿真结果的可靠性。 第五章：系统动力学与反馈控制 对于具有显著时间延迟和非线性反馈的宏观或社会经济系统，系统动力学提供了一种宏观的建模视角。 Stocks and Flows 建模：详细介绍如何使用存量（Stocks）和流量（Flows）来构建反馈回路模型，捕捉系统的累积效应和延迟效应。 非线性反馈与涌现行为：分析不同类型的反馈结构（增强性与调节性）如何导致系统的自组织和涌现现象，并使用Vensim或Stella等工具进行模型构建与敏感性分析。 控制理论在系统中的集成：探讨如何将优化模型的短期最优控制策略，嵌入到长期的系统动力学框架中，实现宏观与微观决策的衔接。 第三部分：前沿应用与计算实现 本书的最后部分将理论模型与尖端计算技术相结合，展示如何高效地解决实际问题。 第六章：网络流与组合优化的高性能计算 网络流是运筹学的基石，本章关注在超大规模网络上的高效求解。 最短路径算法的现代变体：探讨Contraction Hierarchies (CH)和Hub Labeling等预处理技术在实时导航系统中的应用。 最大流/最小割的计算瓶颈：分析Dinic、Push-Relabel等算法在稀疏图与稠密图上的性能差异，并介绍如何利用GPU加速网络流的计算。 网络设计与鲁棒性：结合本征值分析和谱图理论，评估网络中断下的连通性与鲁棒性指标。 第七章：数据驱动的决策与模型校准 在数据爆炸的时代，模型参数的获取变得至关重要。本章关注模型与真实数据的拟合。 参数估计与逆问题：介绍如何将模型中的未知参数视为需要通过观测数据来求解的变量，特别是最大似然估计（MLE）在校准仿真模型参数中的应用。 模型验证与不确定性量化：如何使用蒙特卡洛模拟来评估模型输出对输入参数不确定性的敏感程度，并构建置信区间。 结语 本书力求提供一个坚实的理论基础和强大的计算工具，使读者能够系统地将复杂的现实问题抽象化、模型化，并通过高级运筹学和系统仿真技术，得出可量化、可验证的最优或近似最优的决策方案。掌握这些工具，即是掌握了在不确定性与高复杂性环境中进行科学决策的核心能力。

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这本书简直是为我这种对新兴科技充满好奇但又担心技术过于晦涩难懂的“斜杠青年”量身定制的！我原本以为要啃下计算机科学的硬骨头才能理解这些前沿概念，没想到作者用一种极其生活化且富有画面感的方式，将复杂的算法和模型娓娓道来。特别是关于“决策树”和“模糊逻辑”那几章，作者竟然能用日常生活中的例子来类比，比如家庭购物决策或者烹饪的火候控制，让我瞬间茅塞顿开。我记得我以前在网上看到一些关于机器学习的介绍，那些公式和术语堆砌在一起，看得我头晕眼花，感觉自己像个门外汉。但**这本书**完全没有那种高高在上的架子，它更像是一位耐心十足的导师，牵着你的手，一步步走进知识的殿堂。它没有深入到那些晦涩的数学推导，而是着重于“是什么”和“能做什么”，这对于想快速了解行业概貌并找到自己兴趣点的人来说，简直是福音。读完后，我立刻就能和朋友们讨论起自动驾驶汽车的工作原理，不再是只会说“高科技”的空泛词汇了。这极大地增强了我的自信心，感觉自己终于跟上了这个时代的步伐，而不是被时代远远抛在后面。

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说实话，我买这本书的初衷非常功利，就是为了应付我下个季度要上的研究生专业课，所以我的阅读习惯就是带着批判性思维和寻找“考点”的目的去扫描。然而，这本书的叙事节奏和逻辑结构，竟然不自觉地把我从一个应试者变成了一个真正的学习者。它不是那种章节之间各自为政的知识点堆砌，而是像一条精心编织的藤蔓，从基础概念到高级应用，层层递进，逻辑严密得让人惊叹。当我读到关于“不确定性推理”如何解决现实世界中信息不完整问题的那一章时，我甚至停下来，合上书本，在笔记本上画了半个小时的思维导图来梳理作者的论证脉络。这种强迫人深入思考的写作风格，是很多教材望尘莫及的。它对术语的定义极为精确，同时又通过丰富的历史背景和发展脉络来佐证观点的合理性。这本书的价值在于，它让你在掌握“是什么”的同时，也理解了“为什么会是这样”，这才是真正有深度的学术探讨的标志。

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我对这种跨学科的融合类书籍总是抱有一种好奇心，但这次的体验出乎我的意料。我原本以为它会偏向于计算机科学的纯技术实现，但实际上，它花了相当大的篇幅来讨论这些智能系统如何融入社会、改变人类的工作模式，甚至触及了哲学层面的思考。比如，关于“机器的常识”构建这一难题的探讨，作者并没有给出标准答案，而是引出了多个学派的观点，并鼓励读者自己去辩证思考。这种开放式的讨论，远比那种直接给出结论的书籍更有价值。它让你感觉到，这不是一本终结性的指南，而是一个充满活力的讨论平台。我最欣赏的是它对“工具理性”和“价值判断”之间关系的梳理，这使得这本书的受众可以轻松地从一个纯粹的技术人员拓展到商业决策者、政策制定者，甚至是对未来社会形态感兴趣的普通大众。它的视野非常开阔，提供了从微观的规则引擎到宏观的社会影响的完整光谱。

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我是一个资深的行业老兵，在这个领域摸爬滚打了十多年，阅览过无数技术白皮书和深度报告，坦白说，我对市面上大部分的“科普”读物都持保留态度——它们要么过于浅薄，流于表面，让人读完感觉像没读一样；要么就是过度鼓吹，把技术描绘成无所不能的灵丹妙药。然而，**这本著作**给我的感觉是罕见的平衡与深刻。它没有陷入那种“代码即一切”的技术崇拜，反而非常注重对“系统构建”和“实际部署”中遇到的伦理、效率和维护成本的探讨。书中对于“知识工程”的讨论，特别是如何将专家的隐性知识转化为可操作的规则集，其详尽的案例分析，让我这位老工程师都感到耳目一新。我尤其欣赏作者在论述系统局限性时的坦诚——它没有回避当前技术在处理突发异常情况时的脆弱性，这比那些一味唱赞歌的书籍要负责任得多。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的重塑，引导读者去思考如何构建一个健壮、可信赖的智能系统，而不是仅仅追求功能的炫酷。

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作为一个文学爱好者，我通常对技术书籍敬而远之，因为它们往往充斥着僵硬的语言和冰冷的逻辑，读起来如同嚼蜡。但**这部作品**却展现出一种令人意外的文学气质。作者的遣词造句非常考究，即便是描述流程图，也能用上富有节奏感的描述。它成功地将一个高度依赖逻辑和数学的领域，用一种近乎散文诗般的笔触展现出来。比如，描述“知识获取”阶段的困难时，作者用了“如同从沙砾中淘金”的比喻，一下子就让抽象的调研工作变得具象化、可感化。阅读体验非常流畅，我完全没有感到阅读障碍，反而经常被作者对某个技术概念的精妙比喻所吸引，甚至会忍不住在脑海中反复咀嚼那些措辞。它不仅仅是知识的载体，它本身就是一种愉悦的阅读体验。这让我开始重新审视技术写作的边界，原来严肃的专业内容，也可以做到如此赏心悦目、引人入胜。

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