Computer Aided Methods in Optimal Design and Operations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Bogle, I. D. L. (EDT)/ Zilinskas, J. (EDT)

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2006-8

价格:$ 153.00

装帧:HRD

isbn号码:9789812569097

丛书系列:

图书标签:

• Optimal Design
• Operations Research
• Computer Aided Design
• Optimization
• Engineering
• Algorithms
• Mathematical Programming
• Simulation
• Decision Making
• Systems Engineering

智能系统与决策优化：前沿理论与工程应用 （本书涵盖内容简介） 本书汇集了当前智能系统设计、优化控制以及复杂决策制定领域的前沿理论与实践成果。全书系统地探讨了如何利用先进的数学模型、计算方法和人工智能技术，解决工程、管理乃至社会科学中遇到的高维、非线性和动态优化问题。内容侧重于理论的深度挖掘、算法的创新发展及其在实际工程系统中的高效部署。 第一部分：现代优化理论的基石与拓展 本部分深入剖析了现代优化方法论的理论基础，并拓展至处理现实世界中常见的复杂约束和不确定性。 第一章：凸分析与非凸优化前沿 本章首先回顾了凸优化理论的完备框架，包括KKT条件、对偶性原理在凸问题中的应用。随后，重点转向了非凸优化这一核心难题。详细介绍了全局收敛性分析的技术，包括次梯度方法、准牛顿法（BFGS、L-BFGS）的改进，以及如何利用局部搜索结构的拓扑性质来指导全局搜索。特别关注了多模态函数的优化挑战，引入了基于信息几何的优化方法，旨在更有效地探索解空间。 第二章：随机过程与鲁棒优化 在面对数据不完全或系统存在随机扰动时，鲁棒性成为关键。本章系统阐述了随机规划的经典两阶段和多阶段模型。对随机变量的分布假设进行了严格的探讨，并介绍了基于场景生成和采样的优化技术。鲁棒优化部分，着重于对不确定性集（Uncertainty Sets）的建模，如Box、Ellipsoid和Polyhedral不确定性集，并详细推导了这些模型下的对偶问题形式，为工程决策提供了在最坏情况下仍能保证性能的优化方案。 第三章：最优控制理论的离散化与数值实现 最优控制是解决时间依赖性决策问题的核心工具。本章从Pontryagin最大值原理出发，详细探讨了Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程的数值近似方法。重点讨论了直接法（如配点法、伪谱法）与间接法（基于变分和离散化的方法）的优缺点及适用场景。为适应大规模系统，本章还介绍了基于微分动态规划（DDP）和迭代线性化（iLQR）的算法，这些算法在实时轨迹优化中展现出强大的性能。 第二部分：智能计算与混合系统优化 本部分聚焦于将计算智能方法与传统优化技术相结合，以解决具有离散决策、复杂逻辑或大规模特性的混合系统问题。 第四章：启发式搜索与元启发式算法的理论改进 本章系统介绍了模拟退火（SA）、禁忌搜索（TS）以及各种演化算法（如遗传算法GA、粒子群优化PSO）在求解复杂组合优化问题中的应用。不同于标准的实现，本章深入探讨了这些算法的收敛性分析和参数自适应机制。例如，提出了基于熵增原理的模拟退火降温策略，以及考虑粒子间协同演化的多目标粒子群优化框架，以提高搜索效率和避免早熟。 第五章：约束满足问题与混合整数规划（MIP） 现实工程往往涉及离散变量和连续变量的混合。本章详细讲解了混合整数规划的求解技术，包括分支定界（Branch and Bound）、割平面法（Cutting Plane Method）的最新进展，如Gomory割、可分离割的构造。对于大规模MIP，引入了列生成（Column Generation）和Benders分解法，展示了如何将复杂问题分解为可管理的子问题进行迭代求解。 第六章：基于学习的优化策略 本章探索了机器学习在优化过程中的赋能作用。内容涵盖了如何使用深度强化学习（DRL）来学习动态系统的最优控制策略，特别是针对状态空间或动作空间极大的场景。此外，还讨论了利用神经网络来近似复杂的非线性约束函数或目标函数，从而将原本难以求解的非光滑或黑箱优化问题转化为可处理的形式。重点分析了数据驱动的优化模型（Data-Driven Optimization）的偏差与方差分析。 第三部分：大规模系统与网络优化 本部分着眼于将优化方法应用于分布式、相互连接的大型系统，强调协同与解耦的策略。 第七章：分布式优化与多代理系统协调 随着物联网和边缘计算的发展，分布式决策变得至关重要。本章详细介绍了分布式凸优化算法，如基于原始-对偶分解（Primal-Dual Decomposition）的ADMM（交替方向乘子法）及其在网络负载均衡、资源分配中的应用。重点探讨了多代理系统中的博弈论方法，包括纳什均衡的求解、序列博弈与动态博弈的应用，旨在实现去中心化决策下的全局性能优化。 第八章：网络流与图论优化在资源分配中的应用 本章将优化理论与图论紧密结合，探讨了网络流问题（如最大流、最小费用流）的先进求解器。深入分析了复杂网络拓扑下的鲁棒流问题，以及时间扩展网络模型在调度问题中的应用。同时，讨论了如何利用图神经网络（GNN）来学习网络结构特征，改进传统最短路径和网络可靠性优化算法。 第九章：大规模梯度的并行计算与高效求解 针对现代机器学习和大数据优化中遇到的极端规模问题，本章专注于高效的并行计算策略。详细介绍了随机梯度下降（SGD）及其变体（Adam, RMSProp）的收敛性分析，特别是如何处理具有异构数据和通讯延迟的分布式SGD环境。探讨了用于大规模梯度的压缩技术（如量化、稀疏化）和容错机制，以在有限的计算资源下实现快速、可靠的收敛。 结语 本书面向高年级本科生、研究生以及从事优化、控制、人工智能和运筹学领域的研究人员和工程师，旨在提供一个从严谨数学理论到尖端计算实践的全面视角，助力读者驾驭和解决当代最复杂的智能决策挑战。

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