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出版者:中国电力

作者:张丽香

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2006-4

价格:21.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787508340388

丛书系列:

图书标签:

• 科幻小说
• 控制系统
• 模拟控制
• 自动控制
• 反馈控制
• 系统分析
• 系统设计
• 控制理论
• 工程控制
• 信号处理
• 数学模型

《现代优化方法及其应用》 本书旨在为读者呈现一套全面、系统的现代优化理论与方法，并深入探讨其在实际工程、科学研究及经济管理等多个领域的广泛应用。我们将从基础的数学规划理论出发，逐步深入到更为复杂和前沿的优化技术，为解决各类实际问题提供坚实的理论基础和实用的工具。 第一部分：数学规划基础 本部分将首先介绍线性规划的理论，包括标准型、对偶问题、单纯形法及其改进算法，以及灵敏度分析等内容。在此基础上，我们将引入非线性规划，详细讲解无约束优化问题的各种方法，如梯度下降法、牛顿法、拟牛 বিপজ্জনক法等，并探讨约束非线性规划的条件（如KKT条件）以及求解算法，例如序列二次规划法（SQP）、内点法等。此外，整数规划和混合整数规划也将被纳入讨论范畴，重点介绍割平面法、分支定界法等关键技术。 第二部分：智能优化算法 随着计算能力的提升和对复杂问题求解需求的增长，智能优化算法逐渐展现出其强大的生命力。本部分将详细介绍几种代表性的智能优化算法，包括： 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）： 深入解析遗传算法的基本原理，包括染色体编码、选择、交叉、变异等操作，并讨论其在参数优化、组合优化等问题上的应用。我们将通过实例分析，展示如何设计合适的适应度函数和遗传算子以获得优异的求解效果。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）： 详细阐述粒子群算法的迭代过程，包括速度和位置的更新机制，以及其在函数优化、工程设计等领域的成功案例。我们将分析不同PSO变种的特点，如惯性权重、认知和社会学习因子的影响。 蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）： 介绍蚁群算法的生物学基础，以及信息素的挥发与增强机制。重点分析其在解决旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等组合优化问题上的优势，并通过具体算例说明算法的设计与实现。 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）： 阐述模拟退火算法的物理退火过程类比，以及 Metropolis 准则的概率接受机制。我们将探讨退火调度策略对算法性能的影响，并展示其在函数优化、图论问题等上的应用。 第三部分：全局优化与多目标优化 在许多实际问题中，我们不仅需要找到局部最优解，更追求全局最优解。本部分将专门探讨全局优化技术，如模拟退火算法、差分进化算法（Differential Evolution, DE）等，并分析其与局部优化方法的区别和联系。 同时，我们也关注多目标优化问题，即同时优化多个相互冲突的目标。我们将介绍多目标优化的基本概念，如帕累托最优性、帕累托前沿等，并讲解多目标进化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithms, MOEA），如NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）、MOPSO（Multi-Objective Particle Swarm Optimization）等，以及它们在工程设计、资源分配等问题上的应用。 第四部分：优化方法在各领域的应用 本部分将通过大量的实际案例，展示上述优化方法在不同领域的应用。内容涵盖： 工程优化： 如结构优化、参数辨识、控制系统设计等。 机器学习与数据挖掘： 如模型参数优化、特征选择、聚类分析等。 经济与金融： 如投资组合优化、风险管理、生产调度等。 运筹学： 如供应链优化、物流配送、生产计划等。 每一类应用都将选取典型问题，详细介绍如何构建优化模型，选择合适的优化算法，并对结果进行分析与解读。 第五部分：软件实现与实践指导 为了帮助读者将理论知识付诸实践，本书还将提供相应的软件实现指导。我们将介绍一些常用的优化算法的编程实现技巧，并推荐相关的开源库和工具（如Python的SciPy、Pyomo，MATLAB的优化工具箱等），以便读者能够独立地运用这些方法解决实际问题。 本书特点： 内容系统性强： 从基础理论到前沿算法，层层递进，构建完整的知识体系。 理论与实践相结合： 既有深入的理论阐述，又辅以丰富的实例分析和软件实现指导。 覆盖面广： 涵盖多种主流优化方法，并展现其在多领域的广泛应用。 易于理解： 语言力求清晰，避免过多的专业术语，并辅以图示和表格帮助理解。 本书适合高等院校理工科专业的学生、从事工程研发、科学研究、数据分析及管理决策的专业人士阅读。通过学习本书，读者将能够掌握现代优化方法的核心技术，并将其灵活应用于解决各类复杂的实际问题，从而提升工作效率和决策水平。

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这本书的价值，很大程度上体现在它对未来技术趋势的敏锐洞察上。它似乎早已超越了当前主流应用的范畴，开始探讨未来十年乃至更久远的技术图景。书中对于分布式智能体网络中“协商与共识”的描述，让我联想到了当下热门的人工智能协作问题。作者提出的那个基于概率冲突解决机制的算法原型，虽然在当前计算资源下实现难度较大，但其核心思想——如何让大量独立决策单元在缺乏中央协调的情况下达成全局最优——无疑具有划时代的意义。阅读这些章节时，我脑海中浮现出的是无数无人机集群协同作业、复杂能源网络自我修复等宏大场景。它不仅是一本关于控制理论的书，更像是一部面向未来的工程蓝图，激发了我对下一代自动化系统的无限遐想。

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我原本以为会看到一堆枯燥的代码示例和晦涩难懂的仿真结果，但这本书却给我带来了一种近乎文学性的阅读体验。它的叙事节奏掌握得极为精妙，每当技术论述达到一个高潮时，作者总会适时地引入一段关于人类在面对技术瓶颈时的心理挣扎的旁白。我印象最深的是关于时间延迟对系统稳定性的影响那一部分，作者用了整整一个章节来描绘“等待的艺术”——在快速反应和延迟补偿之间，工程师们如何在时间维度上进行博弈。这种将情感、历史和严谨的工程学结合起来的写作手法，让原本冰冷的技术书籍瞬间充满了人情味。我感觉作者不仅在教我如何设计电路，更是在教我如何以一种更具同理心的方式去理解和对待技术产物。对于那些认为工程学是纯粹逻辑的读者来说，这本书绝对会带来一次令人惊喜的颠覆。

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简直不敢相信，这本书的编排逻辑简直像是在解一个层层递进的超级谜题。它从最基础的信号处理单元开始讲起，但绝不满足于讲解“如何做”，而是花费了大量的篇幅去探讨“为什么是这样”。比如在讲解PID控制器的最优参数整定时，作者没有采用那种教科书式的试凑法，而是引入了一种基于拓扑学视角的分析框架，试图在参数空间中找到一个“最小能耗的稳定之环”。这种跨学科的视角处理，极大地拓宽了我的思维边界。书中穿插的那些手绘的复杂反馈回路图，线条流畅而富有张力，仿佛每一个节点都在无声地诉说着其背后的物理意义。特别是关于非线性系统建模的那几章，简直是鬼斧神工，将那些令人望而生畏的微分方程群，转化成了可供人直观感受的动态轨迹图。对于任何一个渴望从“操作者”升级为“设计者”的人来说，这本书提供了无与伦比的工具箱和思维模型。

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坦白说，这本书的学术深度让人感到有些敬畏。它对我而言，更像是一份需要反复研读的参考宝典，而不是一目十尽的读物。其中对于“模型不确定性”的处理，简直达到了吹毛求疵的程度。作者没有回避现实中传感器误差、执行器饱和等各种“不完美”因素，反而将它们系统化地纳入了理论框架进行量化分析。书中有一段关于“容错计算”的推导，涉及到了贝叶斯推断与马尔可夫链的深度融合，我至少花了三天时间才勉强跟上作者的思路，并尝试在草稿纸上复现其关键步骤。这种对细节的极致追求，使得这本书的理论基础异常坚实，丝毫没有为了简化问题而牺牲严谨性的倾向。对于那些追求学术前沿和顶尖研究成果的读者来说，这本书无疑是一座坚固的灯塔。

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这本厚重的书籍，初拿到手时，那种沉甸甸的质感和封面那略显复古的烫金字体，就让人对内部内容充满了期待。我翻开第一页，扑面而来的是对系统工程理论的深度剖析，它没有止步于表面的公式推导，而是深入探讨了复杂系统在面对不确定性时的内在韧性与适应机制。作者似乎是一位深谙哲学与工程交汇点的思想家，将抽象的控制理念与现实世界中的混沌现象巧妙地结合起来。书中对于“自适应”和“鲁棒性”的论述，不是生硬的数学定义，而是通过一系列引人入胜的历史案例，比如早期航空控制系统的演变，来阐释这些概念是如何在实践中被不断打磨和完善的。阅读过程中，我时常需要停下来，沉浸在那些对系统边界条件和极限行为的思辨之中。它更像是一部关于“如何构建一个能自我修正的智慧体”的宏大叙事，而非一本单纯的技术手册，读完后，我感觉对“稳定”这个词的理解都被彻底重塑了。

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