大系统多目标规划的理论及应用

大系统多目标规划的理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社
作者:冯英浚
出品人:
页数:110
译者:
出版时间:2004-3
价格:25.00元
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787030127495
丛书系列:
图书标签:
  • 系统规划
  • 多目标优化
  • 规划理论
  • 应用研究
  • 运筹学
  • 优化算法
  • 决策分析
  • 复杂系统
  • 数学模型
  • 工程应用
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具体描述

《大系统多目标规划的理论及应用》主要介绍大系统多目标规划问题解的性质及其求解方法,并提出大系统多目标规划模型的“串式调优法”,在此基础上介绍大系统多目标规划理论在油田开发规划中的编制问题.全书共分4章,第1章介绍一类大系统规划模型的建立及求解;第2章是原方块角形结构大系统规化问题的深入讨论;第3章是大系统优化问题的进一步讨论;第4章介绍大系统多目标规划的应用。

《大系统多目标规划的理论及应用》可作为高等院校应用数学、运筹学、管理科学和经济学等专业的高年级学生、研究生作为教材,也可供相关的教师和科研人员参考使用。

好的,这是一份关于一本名为《大系统多目标规划的理论及应用》之外的其他图书的详细简介。 --- 图书名称:《现代控制理论:从经典到智能的跨越》 作者: 张文杰、李明华 出版社: 工业科学出版社 出版日期: 2024年5月 ISBN: 978-7-123-45678-9 图书页数: 680页 定价: 128.00元 --- 内容简介 《现代控制理论:从经典到智能的跨越》是一部系统性地阐述控制理论发展脉络、核心方法以及前沿智能控制技术的高级教科书与参考手册。本书旨在为高等院校的自动化、电气工程、机械工程、航空航天及计算机科学等专业的研究生和高年级本科生提供坚实的理论基础,同时也能为相关领域的工程技术人员和科研工作者提供深入的参考。 本书结构清晰,逻辑严谨,分为四个主要部分,涵盖了从经典控制理论的坚实基础到当前最热门的智能控制与非线性控制领域的最新进展。 第一部分:经典控制理论的回顾与深化(第1章至第4章) 本部分首先回顾了反馈控制系统的基本概念、传递函数描述、时域分析(如暂态响应、稳态误差)以及频域分析(如波特图、奈奎斯特图)。重点在于对经典方法的局限性进行深入剖析,为引入现代控制理论奠定基础。 状态空间表示法: 详细介绍了系统的状态空间建模,包括线性定常系统(LTI)的直接建模与状态变量的选择。对可控性、可观测性进行了严格的数学定义和判据推导,这是后续设计的基础。 最优控制基础: 引入了变分法在控制问题中的应用,特别是推导了庞特里亚金极大值原理在求解某些固定终态最优控制问题中的应用。这部分内容强调了系统性能指标的量化与优化思想的萌芽。 第二部分:现代控制理论的核心框架(第5章至第9章) 这是本书的核心部分,全面覆盖了现代控制理论的基石——现代系统分析与综合方法。 极点配置与状态反馈设计: 深入讲解了利用反馈矩阵 $K$ 实现对系统闭环极点的任意配置。重点讨论了如何设计状态观测器(如 Luenberger 观测器),以实现状态反馈的实际工程应用,即使状态变量不可直接测量。 最优控制理论(LQR/LQG): 详尽阐述了线性二次型调节器(LQR)的设计原理,其目标是最小化一个二次型的性能指标。随后,将最优估计理论(卡尔曼滤波)与LQR控制器相结合,形成了最优控制与最优估计的集成框架——LQG(线性二次高斯)控制器。本书特别强调了随机系统在实际应用中的重要性。 鲁棒控制导论: 针对系统模型不确定性(参数摄动、未建模动态)带来的控制性能下降问题,本书引入了 $H_infty$ 范数的基本概念,初步探讨了如何设计在不确定环境下仍能保持稳定性和一定性能的控制器。 第三部分:非线性控制与复杂系统分析(第10章至第13章) 本部分开始将焦点从线性系统拓展到更具挑战性的非线性系统。 非线性系统的基本分析: 介绍了相平面法、李雅普诺夫稳定性理论(间接法与直接法),特别是李雅普诺夫函数在判断全局稳定性和一致渐近稳定性方面的威力。 反馈线性化与滑模控制: 详细解析了微分平坦性、输入-输出线性化等技术在非线性系统控制器设计中的应用。随后,重点介绍了滑模控制(SMC)技术,包括其对外部扰动和模型不确定性的强鲁棒性,并讨论了抖振问题及超扭矩现象的缓解策略。 第四部分:智能控制与新兴趋势(第14章至第16章) 这一部分紧跟学术前沿,介绍了将人工智能与传统控制理论相结合的新兴方法。 模糊逻辑控制(FLC): 阐述了模糊集的理论基础,详细介绍了模糊推理系统的构建、模糊规则库的建立以及模糊控制器的设计,特别是在缺乏精确数学模型时的应用场景。 神经网络控制(NNC): 聚焦于如何利用神经网络的自学习、自适应能力来逼近未知或时变的非线性函数。书中通过实例讲解了反向传播(BP)网络在参数辨识和控制器在线调整中的应用,并引入了更先进的自适应动态规划(ADP)思想的萌芽。 模型预测控制(MPC)的深入探讨: MPC 作为一种先进的反馈控制策略,其核心在于滚动优化。本书详细介绍了线性MPC(LMPC)和非线性MPC(NMPC)的基本框架,包括约束处理、预测模型选择以及实时计算的挑战与应对。 本书特色 1. 理论与实践结合紧密: 每章末尾均配备了丰富的例题和习题,并提供了大量基于 MATLAB/Simulink 的仿真案例,帮助读者直观理解复杂的控制算法。 2. 跨越性视角: 本书不局限于某一特定流派,而是力图展示控制理论从精确建模到数据驱动的演化路径,培养读者宏观的系统思维。 3. 深度与广度兼顾: 既保证了对经典理论的数学严谨性,又对前沿的智能与鲁棒控制方法进行了前瞻性介绍,适合作为工程硕士、博士课程的教材或参考书。 目标读者: 自动化、控制工程、机器人学、航空航天工程专业的研究生、高年级本科生,以及从事先进系统设计与优化的工程师和研究人员。 ---

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的排版和结构设计,着实体现了作者在信息组织上的匠心独运。章节之间的逻辑递进非常自然,从基础的线性多目标规划模型出发,逐步深入到更具挑战性的模糊集理论和进化算法在多目标优化中的集成应用。我特别欣赏其中对于算法收敛性和鲁棒性分析的部分,这些内容在许多应用导向的著作中常常被一笔带过,但本书却给予了充分的篇幅进行深入剖析。对于每一个提出的优化算法,作者都提供了详尽的数学证明和复杂度分析,这对于那些希望将理论应用于实际工程项目,并需要向技术评审委员会交待模型可靠性的读者来说,无疑是极其宝贵的财富。我用了好几周的时间才消化完关于“目标空间的几何解释”那几章,那种豁然开朗的感觉,类似于在迷雾中终于看到了远方的灯塔。它不像一本纯理论著作那样晦涩难懂,更像是邀请一位经验丰富的导师,手把手地带领你穿越这片理论的丛林。

评分☆☆☆☆☆

从一个应用研究者的角度来看,这本书最令人称道的是其对“应用”的深度挖掘。作者没有止步于理论推导,而是用大量的篇幅探讨了如何将这些复杂的数学工具落地到具体的工程实践中。书中收录的多个跨领域案例,如供应链网络的鲁棒性设计、复杂设备的能耗优化策略等,都具有极强的现实指导意义。我尝试用书中的方法论解决了一个关于多传感器数据融合的优化问题,通过引入决策者的偏好信息,我们成功地将原本僵化的单一目标函数转化为了一个更具适应性和灵活性的多目标框架,最终使得系统的整体性能提升了近15%。这种“授人以渔”的编写方式,使得这本书的工具价值远超其理论价值。它有效地弥合了理论研究与实际工程需求之间常有的鸿沟,让那些在实际工作中被复杂约束和冲突目标所困扰的工程师们,有了一张清晰的作战蓝图。

评分☆☆☆☆☆

初捧此书,便被其深邃的理论框架所吸引,它不仅仅是一本关于“优化”的教材,更像是一部关于系统思维和复杂决策哲学的导读。作者对多目标规划(MOP)的阐述,展现出一种宏大而又细致入微的视角。尤其是在探讨帕累托前沿的构建与分析时,那种数学上的严谨性与实际应用中的灵活性达到了完美的平衡。我发现书中对各种非线性、不确定性环境下多目标冲突的描述,非常贴近现实工业界和管理科学中遇到的痛点。例如,在资源分配模型的建立过程中,如何平衡效率与公平这两个本质上相互制约的目标,书中的案例分析提供了清晰的解题路径,而不是空泛的理论堆砌。阅读过程中,我仿佛置身于一个高维度的决策空间中,每一步操作都必须审慎权衡,这种智力上的挑战感是很多同类书籍所不具备的。它要求读者不仅要有扎实的数学基础,更要有将复杂系统解构并重构的能力。这本书的价值在于,它教会的不是一个固定的公式,而是一套应对复杂性挑战的思维工具箱。

评分☆☆☆☆☆

说实话,这本书对读者的基础要求是相当高的,它绝非一本可以轻松翻阅的入门读物。其中关于随机多目标规划和鲁棒优化部分,涉及大量的概率论和随机过程知识,这对我这样背景稍偏向工程应用而非纯数学的读者构成了不小的挑战。我必须频繁地在书中和参考书之间来回切换,以确保对某些高级概念的理解不会出现偏差。然而,正是这种挑战性,让每一次成功理解都带来了巨大的成就感。书中对“决策支持系统”的构建也进行了系统的论述,这部分内容在我看来是全书的点睛之笔。它揭示了优化模型的最终目的不是找到一个“绝对最优解”,而是帮助人类决策者理解不同目标之间的权衡代价,从而做出信息充分的判断。这种对决策本质的深刻洞察,让这本书的立意拔高到了哲学层面。

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这本书的阅读体验是层次分明的,它像一部结构精巧的交响乐。开始时,小提琴(基础概念)奏出清晰的主题,随着乐章的推进,大提琴和低音提琴(高级理论与证明)逐渐加入,使得整体的和声变得饱满而厚重。我特别喜欢作者在每章末尾设置的“开放性讨论”环节。这些讨论并非简单的问题总结,而是提出了当前领域尚未完全解决的前沿挑战和未来研究方向,这极大地激发了我继续深究下去的兴趣。对于那些希望在该领域进行更深入研究的硕博研究生而言,这本书无疑是不可多得的“灯塔”。它不仅提供了坚实的理论基石,更指明了未来探索的广阔空间。阅读完后,我对“优化”的理解不再是简单的寻找最小值或最大值,而是学会了如何在充满矛盾和不确定性的世界中,优雅而负责任地做出最优的妥协。这是一种知识和心智上的双重提升。

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