随机逼近及自适应算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:徐宗本

出品人:

页数:144 页

译者:

出版时间:2003年01月

价格:19.0

装帧:平装

isbn号码:9787030105349

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《现代优化控制理论方法》 概述 《现代优化控制理论方法》一书旨在系统深入地探讨现代控制理论中的优化方法及其在工程应用中的关键技术。本书聚焦于如何设计和实现最优的控制系统，以最小化某种性能指标（如能量消耗、时间、误差等）或最大化某个目标（如输出、效率等），同时满足系统约束条件。全书从理论基础出发，逐步深入到各种先进的优化算法和模型，并结合实际工程问题，展示了这些理论如何转化为有效的工程解决方案。本书适合从事控制工程、自动化、系统科学、运筹学以及相关领域的研究人员、工程师和高年级本科生、研究生阅读。 核心内容与章节划分 本书共分为八章，结构清晰，逻辑严谨，循序渐进地引导读者掌握优化控制的核心概念与技术。 第一章 优化控制的基本概念与数学模型 本章首先铺垫了整个学科的基础。我们将从“什么是优化控制”这一根本问题入手，阐述其在现代工程领域中的重要性，并追溯其发展历程。随后，我们将深入探讨优化控制的数学建模。这包括如何将实际的工程问题抽象成数学模型，明确系统的状态、输入、输出以及需要优化的性能指标。我们将详细介绍不同类型的性能指标函数，如二次型性能指标、终端值性能指标等，并阐述如何根据具体问题选择和构建合适的指标。此外，本章还将介绍系统动力学模型的表示方法，包括微分方程模型、差分方程模型等，并引入约束条件的数学表达形式，如状态约束、控制约束等。通过本章的学习，读者将能够理解优化控制问题的本质，并具备将其转化为规范数学问题的能力。 第二章 线性二次型调节器（LQR）理论 线性二次型调节器（LQR）是优化控制领域中最经典且应用最广泛的算法之一。本章将从LQR的理论基础开始，详细推导其最优解的解析表达式。我们将深入理解LQR的设计原理，即如何通过选择合适的权重矩阵来平衡状态反馈和控制能量。本章的重点将放在LQR控制器设计的具体步骤，包括系统建模、权重矩阵的选择以及最优增益矩阵的计算。我们将详细介绍求解黎卡提方程（Riccati Equation）的各种数值方法，并提供具体的算例来演示LQR控制器的设计与实现过程。此外，本章还将探讨LQR理论的局限性，并为后续章节介绍更广阔的优化控制方法奠定基础。 第三章 状态估计与卡尔曼滤波 在许多实际控制系统中，系统的真实状态无法直接测量，而只能通过带有噪声的测量值来估计。本章将聚焦于状态估计这一关键问题。我们将首先介绍状态估计算法的一般原理，然后详细阐述卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其变种。卡尔曼滤波是一种最优线性状态估计算法，能够以最小均方误差来估计系统的状态。本章将详细推导卡尔曼滤波的递推方程，并解释其工作原理。我们将通过仿真实验和具体案例，展示如何设计和应用卡尔曼滤波器来处理含噪声的测量数据，并获得准确的状态估计。此外，本章还将介绍扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）等非线性状态估计算法，以应对更广泛的非线性系统。 第四章 模型预测控制（MPC） 模型预测控制（MPC）是当前最活跃、应用最广泛的先进控制策略之一。本章将全面深入地介绍MPC的理论与实践。MPC的核心思想是利用系统模型在有限的时间范围内预测系统的未来行为，并在此预测区间内求解一个优化问题，以确定当前的最佳控制输入。本章将详细阐述MPC的基本原理，包括滚动优化、预测模型、成本函数以及约束处理。我们将介绍不同类型的MPC，如线性MPC、非线性MPC、带约束的MPC等。本章的重点将放在MPC的算法实现，包括如何构建和求解预测模型下的优化问题，以及如何有效地更新控制律。我们将通过详细的工程算例，展示MPC在化工、电力、机器人等领域的成功应用。 第五章 动态规划与最优性原理 动态规划（Dynamic Programming）是解决复杂优化问题的一种强大而通用的方法，尤其适用于多阶段决策问题。本章将深入探讨动态规划的原理和算法。我们将从贝尔曼最优性原理（Bellman's Principle of Optimality）出发，解释动态规划如何通过将复杂问题分解为一系列子问题来求解。本章将详细介绍离散时间动态规划和连续时间动态规划的算法。我们将通过大量的实例，演示动态规划在路径规划、资源分配、序贯决策等问题中的应用。本章还将介绍“维度灾难”这一动态规划面临的挑战，并讨论一些缓解策略。 第六章 变分法与最优控制 变分法（Calculus of Variations）是解决函数极值问题的数学工具，它为最优控制理论奠定了数学基础。本章将介绍变分法的基本概念和方法，并将其应用于最优控制问题的求解。我们将详细阐述欧拉-拉格朗日方程（Euler-Lagrange Equation）的推导及其在最优控制问题中的应用。本章将重点介绍庞特里亚金最小值原理（Pontryagin's Minimum Principle），这是一个求解连续时间最优控制问题的充要条件。我们将通过具体的控制实例，演示如何运用庞特里亚金最小值原理推导出最优控制律。本章还将介绍最优控制问题的边界条件和边界值问题。 第七章 鲁棒优化与自适应控制 在实际工程应用中，系统模型的不确定性以及外部干扰的存在是普遍现象。本章将聚焦于鲁棒优化（Robust Optimization）和自适应控制（Adaptive Control）这两个应对不确定性的重要理论。鲁棒优化旨在设计控制器，使其在模型不确定性的情况下仍能保持良好的性能。我们将介绍不同类型的鲁棒优化方法，如H-无穷控制、LMI（线性矩阵不等式）方法等。自适应控制则旨在控制器能够根据系统性能的变化或不确定性的变化，自动调整其控制参数。本章将介绍自适应控制的基本原理，包括参数辨识、模型参考自适应控制（MRAC）和自调整控制等。我们将通过仿真和实例，展示这些方法如何提高系统的鲁棒性和适应性。 第八章 优化控制的工程应用与前沿进展 本章将升华全书内容，着重于优化控制理论在实际工程中的广泛应用，并展望该领域的未来发展趋势。我们将选取多个典型应用案例，如飞行器导航与制导、无人驾驶车辆的路径规划与控制、智能电网的优化调度、机器人运动控制、以及工业过程的最优运行等，详细解析如何运用本书介绍的优化控制方法来解决这些实际问题。每个案例都将涉及问题的建模、算法的选择、参数的整定以及仿真与实测的验证。最后，本章将对当前优化控制领域的前沿研究热点进行介绍，例如机器学习与优化控制的结合、分布式优化控制、以及人工智能在优化控制中的作用等，为读者提供进一步深入学习和研究的方向。 本书的特点 理论与实践并重： 本书在介绍抽象的数学理论的同时，始终贯穿实际工程应用，力求使理论知识具有可操作性。 内容系统全面： 涵盖了优化控制领域的核心理论方法，从经典到前沿，为读者提供了一个完整的知识体系。 逻辑清晰，循序渐进： 各章节之间关联紧密，内容组织由浅入深，便于读者理解和掌握。 丰富的实例与算例： 通过大量的工程算例和仿真演示，帮助读者直观理解抽象的理论概念，并学会实际操作。 强调方法论： 不仅传授具体的算法，更注重培养读者解决优化控制问题的思维方式和方法论。 面向工程实际： 关注工程应用中的实际挑战，如模型不确定性、约束条件、计算效率等，并提供相应的解决方案。 《现代优化控制理论方法》将是所有致力于理解、设计和实现高效、稳定、鲁棒的控制系统人员的宝贵资源。本书将帮助读者构建扎实的理论基础，掌握先进的算法工具，并能够将这些知识融会贯通，应用于解决复杂多变的工程难题。

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**第一段评价：** 这本书的封面设计简约大气，纯白背景上印着深邃的蓝色标题，仿佛预示着书中对复杂算法的深度剖析。我最初被这本书吸引，是因为我对统计学习和优化理论抱有浓厚的兴趣。然而，当我翻开第一页，我立刻意识到这并非一本入门读物。作者的行文风格极其严谨，充满了数学公式和理论推导，每一章节都像是在搭建一座精密的逻辑迷宫。对于初学者来说，这无疑是一道高耸的学术壁垒，每一个概念的引入都建立在前序知识的坚实基础上，让人在啃读时不得不频繁地查阅其他参考资料来夯实基础。书中对各种经典算法的收敛性证明，尤其是一些在特定约束条件下的性能分析，展现了作者深厚的数学功底。虽然阅读过程如同攀登陡峭的山峰，需要极大的专注度和毅力，但每当攻克一个难题，那种豁然开朗的成就感是无与伦比的。这本书更像是给那些已经具备扎实数学背景、渴望深入了解算法底层机制的研究人员和高阶学生准备的“硬菜”，它毫不留情地撕开了算法的“黑箱”，展现出其核心的数学灵魂。

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**第五段评价：** 这本书的价值在于其提供的深度和广度，但其代价是极高的阅读门槛。我发现，书中的许多关键引理和定理的证明过程都采取了“略去中间步骤，请读者自行推导”的处理方式，这对于自我学习者来说是既鼓励又令人沮丧的。它迫使你必须亲自参与到数学的构建过程中去，而不是被动接受结论。我特别欣赏作者在讨论算法局限性时所持的批判性态度，他从不将任何一种算法视为万能的“银弹”，而是清晰地指出了每一种方法的适用边界和潜在风险点。这本书给我的最大启示是，真正的算法设计者需要对数学工具的内在机理有着深刻的洞察力，而不仅仅是停留在调用库函数层面。总而言之，这是一本需要“坐下来，泡一壶茶，准备好笔和纸”才能消化的书，它考验的不仅是读者的智力，更是他们对纯粹学术探索的持久热情。它不会给你现成的答案，但会给你提出正确问题的能力。

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**第三段评价：** 我是在一次关于高性能计算优化的研讨会上听说了这本书，当时的主讲人极力推荐其对“非光滑优化”处理方法的独到见解。拿到书后，我立刻被其中关于随机梯度下降变体的那几章深深吸引。作者在处理高维数据和噪声干扰时所采用的视角非常新颖，特别是对于如何平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）的权衡机制的论述，构建了一个非常严密的数学框架。不过，这本书的章节组织逻辑似乎是按照理论的递进关系排列的，而非按照应用场景的关联性来划分。这导致我在查找特定问题的解决方案时，需要反复在不同章节间跳转和交叉参考，效率不高。如果能有一个更清晰的“应用场景索引”或者“问题导向的章节结构”，相信读者在查找资料时会更加得心应手。对于经验丰富的研究者来说，这或许是探索新方向的“灯塔”，但对于需要快速解决特定工程瓶颈的专业人士来说，检索的便利性确实是一个需要适应的挑战。

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**第二段评价：** 这本书的排版非常讲究，注释清晰，图表制作精良，这无疑为长时间的阅读提供了一定的舒适度。我注意到作者在讲解某些核心算法时，引入了大量的案例分析，但这些案例的复杂度和抽象程度远超我预期的“应用实例”。例如，关于某一类迭代方法的误差分析部分，我感觉自己仿佛置身于一个纯粹的理论空间，与实际工程应用之间似乎隔着一层厚厚的屏障。我原本期待能看到更多关于实际数据集处理和参数调优的经验分享，但书中更多的是对极限情况和理论最优解的探讨。这使得本书的实用价值在我看来略有偏颇——它在理论深度上达到了极致，但在工程实践的桥梁搭建上略显不足。它更像是数学系的教材，而不是面向应用工程师的手册。对于想直接套用成熟框架解决实际问题的读者，这本书可能需要配合其他更具操作性的书籍一起阅读，否则很容易迷失在无穷无尽的符号和不等式之中，找不到“出口”。

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**第四段评价：** 这本书的作者显然是一位学贯中西的学者，其语言风格中融合了东西方学术传统的特点。在描述复杂概念时，既有德式学术的严谨细致，又不乏美式教材的直观引导，但整体上，其学术气息远浓于科普意味。书中引用了大量近二十年来的前沿文献，显示出作者紧跟学术脉搏，确保了内容的先进性。然而，这种对前沿的追逐也带来了一个副作用：一些刚出现不久的新概念在书中的介绍略显仓促，篇幅有限，给读者的深入理解留下了许多悬念。特别是关于“贝叶斯方法与频率派方法融合”的章节，虽然提出了一个非常具有启发性的模型，但缺乏足够的篇幅去详细阐述其在不同噪声模型下的鲁棒性测试数据。这本书更像是一个高水平的“综述性论文集”，而不是一本旨在“教会你”如何操作的教科书。它更适合作为博士生开题报告前的文献调研工具，而非初级工程师的实战手册。

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