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出版者:中央广播电视大学出版社

作者:白家骢 编

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2003-11

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787304024970

丛书系列:

图书标签:

• 自动控制
• 控制理论
• 基础教程
• 电气工程
• 自动化
• 系统分析
• 反馈控制
• 控制系统
• 经典控制
• 数学模型

《人工智能与决策优化：理论、算法与应用》 简介 在信息爆炸、技术飞速发展的今天，如何从海量数据中提取有价值的信息，并基于这些信息做出最优的决策，已成为各行各业关注的核心问题。本书《人工智能与决策优化：理论、算法与应用》正是为了回应这一时代需求而创作。它系统地阐述了人工智能（AI）在复杂决策问题中的强大能力，并深入探讨了如何运用各种优化理论与算法，为人类社会在科学研究、工程实践、经济管理、社会治理等诸多领域提供智能化的解决方案。 本书内容涵盖了人工智能的广阔图景，从其核心的机器学习范式出发，详细介绍了监督学习、无监督学习、强化学习等关键分支的理论基础、数学模型与典型算法。对于监督学习，我们将深入剖析回归与分类问题的数学原理，重点讲解线性模型、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升等经典算法的内部机制、优缺点以及适用场景。同时，也会对深度学习的魅力进行一番探索，详细介绍多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展，并解释神经网络的梯度下降优化过程、反向传播算法以及正则化技术。 无监督学习部分，我们将聚焦于数据中的内在结构与模式发现。聚类分析，如K-means、层次聚类、DBSCAN等，将帮助读者理解如何将数据点分组，揭示数据的自然划分。降维技术，包括主成分分析（PCA）、t-SNE等，则能有效地降低数据维度，便于可视化与后续分析，同时保留关键信息。我们还将探讨关联规则挖掘，如Apriori算法，用于发现数据项之间的有趣关联，在推荐系统和市场篮子分析中大显身手。 强化学习作为本书的另一重点，将引导读者领略智能体如何通过与环境的交互来学习最优策略。我们将详细介绍马尔可夫决策过程（MDP）的核心概念，包括状态、动作、奖励、转移概率等。在此基础上，我们将深入讲解值迭代、策略迭代等动态规划方法，以及蒙特卡洛方法、时间差分（TD）学习（如Q-learning、SARSA）等无模型强化学习算法。最后，我们将讨论深度强化学习（DRL）的最新进展，例如DQN、Policy Gradients、Actor-Critic方法，以及它们在游戏、机器人控制、资源调度等领域的成功应用。 在人工智能理论之外，本书的另一核心支柱是“决策优化”。我们将从运筹学和数学规划的角度，系统介绍各类优化问题及其求解方法。线性规划（LP）将作为起点，详细讲解其标准形式、单纯形法、对偶理论及其在资源分配、生产计划等方面的应用。整数规划（IP）和混合整数规划（MIP）将在此基础上，引入变量取整的约束，讨论割平面法、分支定界法等求解技术，这对于解决具有离散选择的问题至关重要。非线性规划（NLP）则将处理目标函数或约束条件中包含非线性项的问题，介绍梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等迭代求解算法，并讨论凸优化问题的特殊性和高效性。 此外，本书还将触及组合优化，例如图论中的最短路径问题（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树问题（Prim、Kruskal）、最大流问题（Ford-Fulkerson）等，以及组合搜索问题，如旅行商问题（TSP）、背包问题等NP-hard问题的近似算法和启发式算法。我们将介绍动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等解决组合优化问题的重要思路。 本书的一大特色是将人工智能与决策优化紧密结合，探讨如何利用AI技术来改进和加速决策过程。例如，我们可以利用机器学习模型来预测未来状态、评估决策的潜在收益，然后将这些信息输入优化模型进行求解。强化学习智能体本身就可以被看作是在寻找最优决策策略。本书将重点介绍诸如“模型预测控制”（MPC）的思想，即利用预测模型和优化求解器来生成一系列的控制指令。同时，我们也会探讨如何利用AI技术来处理大规模、高维度、甚至动态变化的优化问题，例如使用神经网络来逼近复杂的价值函数或策略，或者利用AI驱动的搜索算法来加速求解过程。 在应用层面，本书将通过丰富的案例研究，展现人工智能与决策优化在不同领域的实际威力。在金融领域，我们将讨论如何利用AI进行量化交易策略的开发、风险管理模型的构建，以及投资组合的优化配置。在生产制造领域，我们将探讨如何利用AI进行生产调度优化、供应链管理、质量控制，以及设备故障预测与维护。在医疗健康领域，我们将展示AI在疾病诊断、药物研发、个性化治疗方案制定方面的潜力，以及如何优化医疗资源的分配。在交通物流领域，我们将分析如何利用AI解决路径规划、交通流量控制、仓储管理等问题。在能源领域，我们将探讨智能电网的优化控制、可再生能源的预测与调度。在环境科学领域，我们将介绍AI在气候模型预测、污染控制策略制定方面的应用。 本书的目标读者群体非常广泛，包括但不限于： 计算机科学与人工智能专业的学生和研究人员：他们将能够系统地学习AI的核心理论、算法，并了解其与优化方法的结合。 工程领域的专业人士：如控制工程师、系统工程师、工业工程师等，他们可以通过本书掌握利用AI和优化方法解决实际工程问题的能力。 数据科学家与机器学习工程师：他们可以在现有技术基础上，进一步深化对算法原理的理解，并学习如何将AI与更复杂的决策优化问题相结合。 金融分析师、经济学家、管理者：他们将能够理解AI在决策分析中的作用，学习如何利用智能工具来提升业务表现。 对人工智能和决策科学感兴趣的业外人士：本书将以清晰的逻辑和生动的案例，帮助他们理解AI和优化如何改变我们的世界。 为了使读者更好地掌握内容，本书将在每个章节后提供思考题和练习题，并鼓励读者动手实践，通过编程实现关键算法，并应用于实际数据集。我们还将提供相关的代码示例和数据资源，以降低学习门槛。 总而言之，《人工智能与决策优化：理论、算法与应用》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系，帮助他们理解并掌握如何运用前沿的人工智能技术和强大的决策优化工具，去应对复杂世界的挑战，创造更智能、更高效、更优化的未来。本书不仅是一本理论著作，更是一本指导实践的工具书，期望能够激发读者在各自领域内进行创新和突破。

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我最近在尝试将一些传统的控制理念应用到我个人的一些小项目上，希望能提升自动化水平，所以入手了这本书。坦白讲，前几章那些关于传递函数、根轨迹的论述，对我来说有点像天书，我得反复对照着网上的视频教程才能勉强理解其皮毛。这本书的叙述风格偏向于学院派的严谨，逻辑链条非常紧密，几乎没有跳跃性的思维，这一点对于打基础是极好的，但对于我这种急于解决具体问题的人来说，未免有些缓慢和冗长。举个例子，在讲到状态空间表示法时，作者用了整整两个章节来铺垫线性代数的基础知识，虽然数学上无可指摘，但对于我这种只想知道“如何用它来分析一个二阶系统的超调量”的读者来说，等待的时间有点煎熬。不过，当看到后面关于经典反馈回路的优化设计章节时，我找到了想要的“干货”。作者提出了一种基于鲁棒性的设计思路，强调了在不确定性环境下如何保证系统的稳定性，这对我正在调试的某个模糊控制系统提供了新的视角。这本书的价值在于其理论的深度和广度，只是需要读者有足够的耐心和一定的预备知识储备。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，硬壳封面配上哑光质感，拿在手里沉甸甸的，感觉像是某种珍贵的典籍。我本来只是想随便翻翻，没想到被它精美的插图和清晰的排版吸引住了。尤其是那些复杂的原理图，用色彩和线条分得很细致，即使是初学者也能大致看出个所以然来。不过，我真正感兴趣的是书里对于一些经典控制系统的历史发展脉络的梳理，作者似乎花了大量精力去考证早期的设计思想是如何一步步演变到现在的。我记得有一章专门讲了伺服机构的早期应用，里面引用的很多老照片和文献资料，让我仿佛穿越回了那个技术探索的黄金年代。虽然我专业背景偏向人文社科，对那些具体的数学推导不太感冒，但光是阅读这些历史背景和实际应用案例，就觉得收获颇丰。它不仅仅是一本教科书，更像是一部关于人类如何尝试驯服“运动”的编年史。唯一的小遗憾是，感觉在软件仿真工具的应用方面，内容稍微有些陈旧了，如果能加入一些基于现代主流工具的实例分析，那就更完美了。整体而言，这是一本值得放在书架上时常翻阅的精品。

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我拿这本书主要是想学习如何处理非线性系统。大家都知道，线性化处理是入门的便捷之道，但现实世界中的绝大多数系统都带有不可避免的非线性特征，比如饱和、死区、摩擦等。这本书在处理这部分内容时，展现出了一种务实的态度。它没有过多地陷入高深的微分几何或拓扑学的探讨，而是聚焦于工程上常用的几种近似和降阶方法，比如描述函数法和相平面法。我最喜欢的是关于“滑模控制”的章节，作者用简洁的数学语言描述了如何通过不连续切换来强制系统轨迹“滑向”期望的切换面，这种强大的鲁棒性和对参数变化的容忍度令人印象深刻。书中还配有一些手绘的相平面图，虽然简单，但能让人立刻捕捉到系统行为的本质，比如极限环的形成与消失。对于想从经典控制理论跨越到现代控制思想的工程师来说，这本书提供了一个非常平滑且实用的过渡平台，不像某些现代控制教材那样，上来就要求读者精通矩阵理论。

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这本书的阅读体验非常“扎实”，它不像市面上很多速成读物那样轻飘，而是沉甸甸地压在你的桌面上，仿佛在无声地提醒你知识的厚重。我特别欣赏作者在处理“时域分析”和“频域分析”之间的关系时所采用的桥梁性论述。很多教材总是把这两个部分割裂开来，让读者觉得它们是两种完全不相干的工具，但这本书里，作者巧妙地通过傅里叶变换和拉普拉斯变换的内在联系，展现了它们如何从不同维度描述同一个物理系统的动态行为。我记得书中有个对比，用Bode图直观地展示了系统相位裕度和增益裕度对稳定性的贡献，那种清晰的图形化解释，比单纯的数学公式推导要来得震撼得多。虽然全书的习题量不算是海量，但每一道题都设计得非常巧妙，它们不是简单的套用公式，而是要求读者深入理解背后的物理意义。我做完其中一个关于PID参数整定与波特图结合的综合题后，感觉对控制系统设计从理论走向实践的桥梁有了更坚实的把握。

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这本书的翻译质量，可以说是我读过的技术书籍中数一数二的优秀。很多引进的教材，由于译者对专业术语的理解不够深入，导致阅读起来别扭生涩，但这本书的译文流畅自然，完全没有那种“翻译腔”。更难能可贵的是，译者似乎对原著作者的意图有深刻的领会，很多原本可能造成歧义的句子，都通过增加精准的注释或调整语序，变得清晰明了。我尤其想提一下书中对“观测器设计”那部分的阐述。作者通过卡尔曼滤波器的思想引入了状态估计的概念，而译者在处理贝塞尔不等式和最小二乘估计时，选择的措辞非常精准，既保留了数学的严谨性，又确保了非数学背景的读者也能理解“最优估计”的含义——即在噪声存在的情况下，如何得到最接近真实状态的估计值。这本书的阅读体验，很大程度上归功于这种高质量的文本呈现，让人可以心无旁骛地专注于那些深奥的理论本身，而不是在语言障碍上耗费精力。

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