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出版者:清华大学

作者:汪志宏，王伦夫，

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2008-02-01

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787302169314

丛书系列:

图书标签:

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深度解析与实战演练：助您攻克复杂问题 图书名称：深入浅出：现代工程中的复杂系统建模与优化 图书简介 本书聚焦于现代工程领域中日益凸显的复杂系统分析与优化难题，旨在为工程师、研究人员及高年级学生提供一套系统、深入且极具实操性的理论框架与应用方法。在当前技术快速迭代的背景下，无论是航空航天、智能制造、能源管理还是复杂信息系统，其内部结构与运行机制都呈现出高度的非线性、多尺度、动态耦合等复杂特性。传统的线性模型和孤立分析方法已难以有效应对这些挑战。因此，本书从根本上转变视角，强调对“复杂性”本身的认知、度量与控制。 全书共分为六大部分，层层递进，由浅入深地构建起一套完整的复杂系统思维体系。 第一部分：复杂系统的基础理论与认知重塑 本部分奠定了理解复杂系统的基石。我们首先系统梳理了系统科学的演进脉络，重点解析了信息论、控制论与耗散结构理论在现代复杂性研究中的交叉融合点。不同于以往侧重于宏观或微观的单一视角，本书强调从涌现性、自组织和鲁棒性等核心概念出发，理解系统整体行为如何超越其部分之和。特别引入了“边界概念”的动态演化模型，探讨在开放系统中，如何清晰界定系统边界，这对后续的建模工作至关重要。此外，还详细讨论了复杂性度量的新指标，如有效信息量、结构熵等，这些指标为量化系统复杂程度提供了新的工具。 第二部分：多尺度建模的理论框架与技术路径 复杂系统往往天然地存在多时间尺度和空间尺度的交互作用。本部分的核心在于解决如何构建能够跨越这些尺度进行有效模拟和预测的模型。我们详尽介绍了多尺度建模（Multiscale Modeling）的几种主流方法论，包括但不限于平均场理论的改进应用、序列同态模型（Sequential Homogenization）的精确化处理，以及基于事件驱动（Event-Driven）与基于时间的（Time-Stepping）混合仿真策略。针对不同工程背景，如材料科学中的微观结构演化和电网中的宏观负荷平衡，书中提供了具体的数学建模范例，并着重分析了不同尺度间信息传递的“瓶颈”效应及其对系统稳定性的影响。 第三部分：网络科学在系统分析中的深度应用 现代工程系统本质上是高度互联的网络结构。本部分将网络科学的工具箱应用到复杂的工程诊断与设计中。我们不仅复习了传统的节点、边、中心性等基础概念，更深入探讨了异构网络（Heterogeneous Networks）的分析技术，例如如何处理包含不同类型节点和边的复杂关系。重点内容包括：故障传播动力学在网络上的建模，如何利用社区发现算法识别系统中的关键子模块，以及基于图神经网络（GNNs）的系统状态预测方法。书中通过仿真案例展示了如何通过网络结构干预（如冗余链路的优化配置）来增强系统的抗毁性（Resilience）。 第四部分：智能优化算法在超大规模系统中的部署 当系统状态空间维度爆炸性增长时，传统的精确优化方法往往陷入计算瓶颈。本部分专注于开发和应用适用于大规模、高维复杂系统的近似和启发式优化算法。我们详细阐述了基于群体智能（Swarm Intelligence）的算法，如改进的粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）在资源调度和路径规划中的应用。此外，书中特别开辟章节讲解了利用机器学习技术——特别是深度强化学习（DRL）——来训练决策代理，使其能够在动态、不确定的复杂环境中自主学习最优控制策略，极大地拓宽了优化方法的适用范围。 第五部分：系统鲁棒性、脆弱性与风险评估 一个成功的复杂系统设计，不仅要求在理想条件下表现优异，更要求在面对外部扰动或内部故障时保持基本功能。本部分专注于量化和提升系统的“韧性”。我们引入了基于场景生成（Scenario Generation）的脆弱性评估框架，并对比分析了基于可靠性指标（如平均故障间隔时间）和基于性能衰减率的鲁棒性评估标准。书中提供了详细的案例分析，展示如何通过拓扑重构、参数冗余或信息缓冲机制，在成本可控的前提下，系统性地提高系统的抗扰动能力。 第六部分：复杂系统的实时监测与数字孪生构建 在实际应用中，对复杂系统的实时洞察至关重要。本部分探讨了如何结合传感器数据、云计算能力和先进的数据融合技术，构建高保真度的数字孪生体（Digital Twin）。内容涵盖了从海量异构数据采集、降维处理到模型状态校准的全流程技术。特别强调了“在线学习”和“反馈控制回路”在数字孪生中的集成，使孪生体不仅能复现当前状态，还能作为虚拟试验场对未来的运行决策进行预演和验证。书中通过一个智能电网的实时优化控制案例，展示了整个理论体系从建模、分析到实时干预的闭环实现。 本书的特色： 1. 强调互操作性： 明确指出网络科学、机器学习与传统控制理论之间的连接点，促进跨学科方法的整合应用。 2. 注重实证性： 所有理论推导后都紧跟着详细的仿真验证或工程案例解析，确保方法的可信度与实用性。 3. 面向未来： 涵盖了当前研究前沿，如自适应控制、基于因果推断的系统分析等，为读者提供面向下一代系统的解决方案。 通过对本书的学习，读者将能够掌握驾驭复杂工程挑战的必备工具和思维模式，从而在设计、运行和维护现代复杂系统中取得突破性进展。

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