Stochastic Global Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Zhigljavsky, Anatoly/ Zilinskas, Antanas

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9780387740225

丛书系列:

图书标签:

• Stochastic Optimization
• Global Optimization
• Optimization Algorithms
• Random Search
• Metaheuristics
• Derivative-Free Optimization
• Applied Mathematics
• Computational Science
• Engineering Optimization
• Machine Learning

《动力学系统中的鲁棒控制策略》 这是一部深入探讨如何设计稳定、可靠的控制系统以应对复杂、不确定动力学环境的专著。本书聚焦于对现代工程领域至关重要的鲁棒控制理论及其在各类动力学系统中的实际应用。 核心内容概览： 本书的结构设计旨在引导读者从基础理论出发，逐步深入到先进的应用层面。 第一部分：动力学系统建模与不确定性分析。 章节将首先回顾和介绍描述各类动力学系统（如机械系统、飞行器、化工过程、电力系统等）的数学模型方法。重点将放在如何识别和量化系统中的不确定性，这些不确定性可能源于参数变化、外部干扰、模型简化或环境噪声。读者将学习到描述不确定性的常用数学工具，例如LMI（线性矩阵不等式）表述、区间不确定性、范数界不确定性以及模糊模型等。此外，还会探讨如何构建能够有效捕捉系统动态行为和潜在不确定性的数学框架。 第二部分：经典鲁棒控制理论。 这一部分将详细阐述H-无穷（H-infinity）控制、$mu$-合成（$mu$-synthesis）控制、预测控制（Predictive Control）以及滑模控制（Sliding Mode Control）等核心鲁棒控制方法。对于每种方法，本书都将深入剖析其理论基础、设计步骤、性能指标（如稳定性、性能衰减、鲁棒性保证）以及内在的权衡关系。读者将学习如何利用这些理论工具来设计能够抵抗模型不确定性和外部扰动的控制器。例如，H-infinity控制将通过最小化闭环系统L2增益来保证性能，而$mu$-合成则侧重于针对特定结构化不确定性的最坏情况性能。 第三部分：先进鲁棒控制技术与扩展。 在打下坚实的基础后，本书将转向更高级和更具前瞻性的鲁棒控制技术。这包括自适应鲁棒控制（Adaptive Robust Control），它能够根据系统运行过程中的反馈信息动态调整控制参数以适应变化的不确定性；神经网络和模糊逻辑在鲁棒控制中的应用，利用这些智能技术来处理高度非线性或难以精确建模的系统；以及模型预测控制（MPC）在鲁棒性设计中的强化，如何结合模型不确定性信息来优化控制序列。此外，还会探讨分布式鲁棒控制、网络化鲁棒控制等新兴研究方向，这些内容对于现代大规模、互联的动力学系统设计具有重要意义。 第四部分：鲁棒控制在典型动力学系统中的应用。 为了将理论知识转化为实际技能，本书的最后一大部分将聚焦于鲁棒控制在具体工程领域的应用案例。这些案例将覆盖但不限于： 航空航天： 飞行器姿态控制、导航与制导系统在气动参数变化或强风扰动下的鲁棒性设计。 机器人学： 机械臂在末端负载变化、关节摩擦未知等情况下的精确运动控制，以及移动机器人路径跟踪的鲁棒性。 汽车工程： 车辆稳定性控制（ESC）、自适应巡航控制（ACC）在复杂路况和轮胎参数变化下的性能。 过程控制： 化工反应器、发电厂等动态过程在工艺参数波动或传感器故障下的稳定运行。 新能源系统： 风力发电机、太阳能电池阵列等可再生能源的电网接入与能量管理，以应对环境的随机性。 在每个应用案例中，本书都将详细介绍如何将前述鲁棒控制理论转化为具体的控制器设计，并提供仿真和实验验证的细节，帮助读者理解理论在实际工程问题中的落地过程。 本书的特色： 理论与实践的深度融合： 不仅阐述了鲁棒控制的深邃理论，更通过丰富的实例展示了其实用价值。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级技术，结构清晰，逻辑严谨，适合不同背景的读者。 面向实际工程挑战： 关注现实世界中动力学系统的不确定性和复杂性，旨在解决实际工程问题。 前沿研究的探讨： 涵盖了鲁棒控制领域最新的发展趋势和研究热点。 目标读者： 本书适合自动化、控制工程、航空航天工程、机械工程、电子工程等相关领域的本科生、研究生、研究人员以及在工业界从事控制系统设计和开发的工程师。对于希望深入理解并掌握鲁棒控制技术，以应对复杂工程挑战的专业人士而言，本书将是一份宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

翻开《Stochastic Global Optimization》这本书，我脑海中立刻浮现出一个画面：一个巨大的、凹凸不平的地形图，我们要在这个地形上找到最低点，但我们不能一次性看到整个地图，只能凭借局部的感觉和偶尔的“随机探测”来前进。这本书的书名精准地捕捉到了这种精髓——“Stochastic”（随机）意味着我们并非完全依赖于精确的计算，而是引入了某种程度的随机性来帮助我们导航；而“Global Optimization”（全局优化）则明确了我们的终极目标，是要找到整个地形图上的最低点，而不是仅仅停留在某个附近的山谷里。我非常好奇书中会如何详细讲解这种“随机”的探索策略。它是否会像某种进化的过程，让“算法”在不断的随机尝试中“优胜劣汰”？又或者，它会运用概率模型来预测和引导随机的下一步行动？书中是否会包含对各种经典随机优化算法的深入剖析，比如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，并分析它们在不同类型问题上的表现？我特别希望能从中学习到如何设计有效的随机优化算法，以及如何评估它们的性能和收敛性。这本书的价值，我认为在于它能够提供一套系统的理论框架和实用的方法论，帮助我们解决那些传统确定性方法难以企plobing的复杂优化问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《Stochastic Global Optimization》着实吸引了我，单看名字就充满了探索未知和挑战极限的意味。我一直对那些能够跳出局部最优陷阱，找到全局最佳解决方案的算法和理论感到着迷。想象一下，在复杂的、多模态的搜索空间中，如何设计出一种能够“随机”却又“聪明”地探索，最终锁定目标最优解的方法，这本身就是一项了不起的智力挑战。我尤其好奇书中会如何阐述“随机性”在全局优化中的作用，它究竟是作为一种盲目的尝试，还是已经被巧妙地融入了某种智能的策略？“全局优化”这个词也暗示着书中可能涉及到一些非常高级的数学概念和算法框架，比如模拟退火、遗传算法、粒子群优化，甚至是更深层次的随机过程理论。我期待着书中能有清晰的理论推导，严谨的数学证明，并且能通过具体的例子和应用场景来展示这些方法的强大之处。当然，我也会关注书中是否会讨论不同随机优化算法的优缺点，它们各自的适用范围，以及如何在实际问题中选择和调整这些算法的参数。如果这本书能深入浅出地解释这些复杂的概念，并且提供切实可行的指导，那绝对会是一笔宝贵的财富，无论对于学术研究还是工程实践，都能带来巨大的启发。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《Stochastic Global Optimization》这本书，第一感觉是它似乎在揭示一种“无心插柳柳成荫”的艺术。传统意义上的优化往往是步步为营，小心翼翼地探索，生怕错过任何一个潜在的更好解。而“Stochastic”这个词，则暗示着一种更加随性、更加不可预测的路径。我设想，书中或许会探讨如何利用随机性来打破算法陷入局部最优的僵局，就像是在一个巨大的迷宫中，不是按照固定的路线行走，而是偶尔会随机地选择一个方向，有时候可能会走弯路，但正是这种“不确定性”可能让你意外地发现一条通往最终宝藏的捷径。这种思路在现实世界中也屡见不鲜，比如我们在解决一个棘手的问题时，有时候最好的方法不是深思熟虑，而是大胆尝试，从失败中学习，然后不断调整。我对书中如何将这种“随机”的行为转化为有效的优化过程感到非常好奇。它是否会涉及一些概率论的深刻见解，或者是一些巧妙的统计模型？这本书会不会像一位经验丰富的老者，用一种充满智慧的语言，向我们传授如何在看似混乱的随机探索中，找到那份隐藏的秩序和规律？我期待书中能够提供一些引人入胜的案例，展示这些随机全局优化方法是如何在诸如机器学习模型训练、工程设计、金融建模等领域发挥奇效的。

评分☆☆☆☆☆

《Stochastic Global Optimization》这本书的书名，让我联想到那些在浩瀚宇宙中寻找特定星辰的努力。优化本身就是一个在无限可能中寻找最优的过程，而“Stochastic”（随机）的加入，则为这个过程增添了一层“运气”和“概率”的色彩。我猜想，这本书可能会深入探讨如何通过引入随机扰动，来引导搜索过程跳出局部极值，从而更有可能触及到全局最优解。这就像是在爬一座有很多山丘的山脉，我们总担心爬到一个小山丘的顶峰就以为是最高峰了，而随机性或许能帮助我们“翻越”这些小山丘，去发现那座真正最高的山峰。书中可能会详细介绍各种基于随机搜索的优化技术，例如蒙特卡洛方法、随机梯度下降的变种、或者更具创造性的演化算法。我特别期待书中能够清晰地解释这些算法背后的数学原理，它们是如何在概率的框架下做出决策的，以及如何权衡探索（exploration）和利用（exploitation）之间的关系。如果书中还能提供一些实际操作的建议，比如如何为不同的问题选择合适的随机优化方法，如何设置参数以获得更好的收敛速度和解的质量，那就太棒了。这本书在我看来，就像是一本指南，带领我们探索那些隐藏在复杂函数表面下的真正最小值或最大值。

评分☆☆☆☆☆

《Stochastic Global Optimization》这本书的书名，让我立刻联想到那些在不确定性环境中做出最佳决策的场景。我们生活在一个充满随机性的世界，很多问题的最优解并非一成不变，也不是可以通过简单的计算就能得出的。这本书似乎就聚焦于如何利用这种“随机性”本身，来克服“局部最优”的陷阱，从而达到“全局最优”的目标。我设想，书中会深入探讨各种利用随机过程的优化技术，比如那些模仿自然界中生物进化或物理退火过程的算法。它可能会解释，为什么在某些情况下，看似“盲目”的随机搜索，反而比那些“步步为营”的确定性方法更能有效地找到全局最优解。我非常期待书中能够提供一些深刻的理论洞见，揭示随机性在全局优化中的作用机制，以及如何设计出能够高效利用随机性的算法。另外，我也希望书中能够包含一些实际的应用案例，例如在人工智能、金融风险管理、运筹学等领域，这些随机全局优化方法是如何被成功应用的。如果这本书能提供清晰的数学推导，严谨的算法分析，并辅以易于理解的图示和实例，那将是一本非常有价值的参考书，能帮助我更好地理解和应用这些强大的优化工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆