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出版者:西南交通大学出版社

作者:宋吉荣

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2007-11

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787811045543

丛书系列:

图书标签:

• 系统
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• 控制工程
• 建模与仿真
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• 运筹学
• 复杂系统
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• 数学建模
• 信号处理

《现代复杂系统设计与优化》 图书简介 本书深入探讨了现代工程领域中，复杂系统的识别、建模、分析与优化方法。在当今技术飞速发展的背景下，无论是大型制造流程、能源网络、智能交通系统，还是复杂的软件架构，其内在的相互依赖性和非线性行为，都使得传统的线性分析方法力不从心。本书旨在为工程师、研究人员以及高层管理者提供一套系统化、实用的工具集和理论框架，以应对这些挑战。 第一部分：复杂系统的基础理论与特征识别 本部分首先构建了复杂系统的概念基石。我们超越了对简单组件的孤立研究，着重阐述了系统整体性、涌现性、自组织性、反馈回路以及鲁棒性等核心特征。 系统思维的重构： 强调从整体而非局部最优的角度看待问题。详细介绍了系统边界的确定、关键变量的识别以及系统层级结构的划分。特别分析了“黑箱”与“白箱”模型在不同分析阶段的应用价值。 复杂性的量化指标： 引入了如信息熵、相互依赖指数（Interdependency Index, IDI）以及网络复杂性度量（如聚类系数、介数中心性）等工具，用于对系统的结构复杂度和动态复杂性进行定量描述。 反馈机制的剖析： 深度解析了正反馈（导致快速增长或崩溃）和负反馈（维持平衡与稳定）在系统动态中的作用。通过大量的案例研究，说明了如何通过调节反馈强度来控制系统行为。 第二部分：系统建模与仿真技术 准确的数学和计算模型是分析复杂系统的前提。本部分聚焦于如何选择并构建适用于不同类型复杂系统的精确模型。 多尺度建模方法： 探讨了从微观（组件级）到宏观（行为级）不同时间尺度和空间尺度模型的构建技术。重点介绍了如何实现跨尺度的信息传递与耦合，例如在能源电网中的应用。 基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： 对于涉及大量异构决策者（如市场参与者、交通工具）的系统，ABM提供了一种强大的自下而上的模拟方法。本书详细介绍了如何定义主体行为规则、交互协议以及环境参数，并提供了在多智能体协作环境中验证模型有效性的技术。 混合系统建模： 针对包含连续物理过程（如流体力学、热力学）与离散事件（如逻辑开关、决策流程）的系统，本书阐述了如何整合微分方程、状态机以及事件驱动模型，构建精确的混合动态模型。 高保真仿真与验证： 讨论了如何利用高性能计算资源进行大规模仿真，并强调了模型校准（Calibration）和验证（Validation）的重要性，确保仿真结果的可靠性。 第三部分：动态分析与性能评估 一旦系统模型建立，接下来的关键步骤是分析其在不同运行条件下的表现，并识别潜在的脆弱点。 非线性动力学分析： 运用庞加莱截面、李雅普诺夫指数等工具，分析系统的稳定点、极限环和混沌行为。这对于理解系统何时可能失稳至关重要。 鲁棒性与脆弱性分析： 深入研究系统面对外部扰动（如组件失效、需求激增或恶意攻击）时的承受能力。本书提出了一套基于“压力测试”的评估流程，用于识别系统的关键单点故障（Single Point of Failure, SPoF）和级联失效路径。 敏感性分析与不确定性传播： 探讨了输入参数的不确定性如何影响系统输出的可靠性。运用蒙特卡洛模拟和概率加权分析，量化不确定性在系统内部的传播规律。 第四部分：复杂系统的优化与控制 本部分将理论分析转化为实际决策，专注于如何通过主动干预来改善系统性能、提高效率或增强弹性。 多目标优化策略： 复杂系统往往存在相互冲突的优化目标（如成本最小化与可靠性最大化）。本书系统介绍了帕累托前沿的概念，并重点阐述了遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）以及模拟退火等启发式算法在处理高维、非凸优化问题中的应用。 适应性控制框架： 鉴于复杂系统的动态变化性，传统的固定增益控制器往往失效。本书推广了基于模型预测控制（MPC）和自适应控制的设计方法，使得控制器能够实时调整策略以应对系统参数的变化或未建模动态。 资源分配与调度优化： 针对物流网络、数据中心负载平衡等问题，提出了利用图论和整数线性规划（ILP）来确定最优的资源调度方案，旨在最小化延迟、最大化吞吐量。 系统韧性设计（Resilience Engineering）： 强调“设计即是控制”。介绍了如何通过引入冗余、解耦设计和快速恢复机制，在系统设计阶段就内嵌应对危机的能力，而非仅仅依赖事后恢复。 第五部分：案例研究与前沿应用 本书通过多个跨学科的真实世界案例，巩固所学知识，并展望未来发展方向。 智能电网的稳定控制： 应用动态系统分析来管理分布式发电和间歇性可再生能源的接入挑战。 供应链网络的风险管理： 结合物流网络分析和库存优化模型，构建更具弹性的全球供应链。 大规模群体行为建模： 探讨利用社会网络分析（SNA）技术，结合ABM模拟城市疏散或信息传播过程。 本书结构严谨，理论与实践并重，内容涵盖了从基础理论构建到前沿控制策略实施的全过程，是从事高级工程设计、运营管理及相关学术研究的专业人士不可或缺的参考资料。

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这本书的封面设计给我一种沉静的力量感，仿佛在告诉读者，真正的力量来源于深刻的理解，而非表面的喧嚣。我始终对“系统思维”在决策过程中的作用深信不疑，尤其是在那些涉及跨部门协作的复杂组织中。我渴望了解如何通过系统的视角来解构“权责不清”和“信息孤岛”这些组织顽疾。我猜想书中可能会探讨控制理论在管理学中的应用，比如如何设计有效的监控点和干预机制，以确保系统在预定的轨道上运行。我特别留意那些关于“涌现现象”的讨论。当大量的简单元素相互作用时，系统中会自发产生出单个元素所不具备的复杂行为。理解这种“涌现”的规律，是实现真正意义上的系统智能的关键。我希望这本书能提供工具，帮助我们区分哪些是可预测的因果链，哪些是难以控制的自组织行为。如果它能教会我如何设计一个具有内在学习和适应能力的“活系统”，而不是一个僵硬的机械模型，那将是对我现有工作模式的颠覆性提升。我期待它能提供一套整合了技术、组织和人的三维分析框架。

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初读目录，便感到一股扑面而来的严谨气息，每一个章节标题都像一个精确的刻度，暗示着其内容的细致入微。我对于“性能指标”的量化和定义部分尤为期待。在一个复杂的系统中，我们如何确定什么是“好”，什么是“坏”？不同的利益相关者对“最优”的定义往往是相互冲突的。我希望这本书能提供一套成熟的、多维度的绩效评估体系构建方法论。例如，如何平衡效率与公平性？如何量化用户体验的满意度，并将其纳入整体优化目标函数中？这些超越纯粹技术层面的哲学思考和量化实践，往往是决定一个项目成败的关键。我尤其关注那些关于动态规划和迭代优化算法的介绍，想象着如何通过不断的小步快跑，将系统逐步引导至理想状态。我猜测书中会穿插一些经典的数学优化理论的应用，比如线性规划、非线性规划在资源配置中的实际落地。如果能提供一些关于如何处理系统内部的非线性反馈导致的震荡与失稳的应对策略，那么这本书的实用价值将大大提升。它应该能教会我如何从“我感觉”转向“我计算”，用无可辩驳的数据来支撑每一次关键的决策。

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翻开书页，扑面而来的是一股油墨与纸张混合的特殊气味，这似乎预示着即将展开一场严谨而又充满挑战的智力探险。我对那些关于“分解与整合”的叙事特别感兴趣。一个庞大的系统，其复杂性往往来自于各个子系统间的耦合关系，就好比一台精密的瑞士钟表，少了一个微小的齿轮，整个时间流逝都会被打乱。我希望这本书能深入剖析这种层级结构下的信息流动与能量传递机制。我设想其中必然有大量的图示和流程图，用最直观的方式揭示那些隐藏在日常运作背后的动力学原理。我更关注它是否触及了人类因素在系统中的作用——毕竟，再完美的流程设计，最终还是需要人的操作和反馈。如果能找到关于人机交互界面设计、团队协作效率建模的章节，那将是巨大的惊喜。我期待它不仅仅是一个理论的堆砌，而是一本真正可以“上手”的工具书，能指导我在实际工作中识别瓶颈，设计更具韧性的反馈回路。这种将理论应用于实践，并通过实践反哺理论迭代的过程，才是分析学真正的魅力所在。我希望读完之后，看待任何复杂的组织或流程，都能自然而然地产生一种系统性的视角，而非仅仅看到表面的症状。

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这本书的装帧设计透露出一种深厚的学术底蕴，与市面上那些浮躁的畅销书明显不同，它似乎在无声地宣告：“我的价值需要时间来沉淀。”我一直对“建模”这个词怀有敬畏之心。如何将一个混沌的现实世界，用数学的语言和逻辑的框架来精准地重构，这本身就是一项伟大的创造性工作。我非常好奇作者是如何处理不同尺度和时间序列数据的整合问题的。例如，在分析一个供应链系统时，我们需要同时考虑原材料采购的季度波动、生产线的日产能，以及最终用户需求的瞬时变化，如何在同一模型中协调这些差异巨大的时间尺度，必然是其中的难点。我更看重那些关于模型验证和敏感性分析的讨论。一个好的模型，不仅要能解释过去，更重要的是，它必须能够对未来的微小扰动做出合理的响应预测。如果书中能提供一些经典的案例研究，展示不同建模方法的适用场景和局限性，那就太棒了。我希望能从中学习到如何选择最合适的分析工具，而不是盲目地套用最时髦的算法。这本书的深度，应该能让我领略到从宏观战略到微观执行层面，逻辑如何无缝衔接的奥秘。

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这本厚重的典籍，拿到手中便有一种沉甸甸的专业感，书脊上的烫金字体在灯光下闪烁着低调而坚实的光芒，想来里面必然是囊括了浩瀚的知识海洋。我一直对那些宏大叙事背后的精密逻辑充满好奇，尤其是在面对复杂项目，比如城市交通规划或是大型基础设施建设时，那种从无到有、层层递进的构建过程，总让人不禁想一探究竟。我期望这本书能够像一把精密的尺子，帮我量化那些看似混沌无序的变量，将抽象的概念转化为可操作的步骤。我猜想它一定详细阐述了如何定义问题的边界，如何建立模型来模拟现实世界的复杂性，并最终通过数据驱动的决策来优化整个流程。那种将“艺术”般的直觉判断，转化为可被验证、可被重复执行的“科学”方法的精髓，才是最吸引我的地方。如果这本书能提供一套完整的分析框架，让我可以应用于任何领域的系统优化，那它无疑是物超所值的。我尤其关注那些关于风险评估和不确定性处理的章节，毕竟在现实世界中，完美的预测几乎是不可能的，如何优雅地应对“黑天鹅”事件，是衡量一个分析工具成熟度的重要标准。我期待它能带我进入一个全新的思维维度，看到事物间相互关联的脉络，而非仅仅停留在孤立的部件观察上。

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