Optimization and Multiobjective Control of Time-Discrete Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Lozovanu, Dmitrii/ Pickl, Stefan

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:

价格:1073.00

装帧:

isbn号码:9783540850243

丛书系列:

图书标签:

• 优化
• 多目标控制
• 时离散系统
• 控制理论
• 优化算法
• 动态系统
• 最优控制
• 系统控制
• 工程应用
• 数学模型

复杂系统调控的理论前沿与实践探索 在现代工程、经济、生物乃至社会科学等诸多领域，我们不断面对着海量数据与日益增长的复杂性。这些复杂系统往往具有动态性、非线性、不确定性以及多目标性等显著特征。如何有效地理解、预测并最终实现对这些系统的优化调控，已成为推动科学技术进步与解决现实世界挑战的关键。本书《复杂系统调控的理论前沿与实践探索》便是在此背景下应运而生，旨在为读者深入剖析复杂系统调控的核心理论，并展示其在多元化应用场景中的强大生命力。 本书并非仅仅罗列枯燥的数学公式或孤立的控制算法，而是致力于构建一个系统化的知识框架，引领读者从宏观层面认识复杂系统调控的本质，再逐步深入到微观层面的技术细节。我们首先将目光投向复杂系统的建模基础。一个精确且有效的模型是进行任何系统分析与调控的前提。本书将详细探讨各类系统建模的策略，包括但不限于基于物理定律的机理建模、基于统计特性的数据驱动建模，以及能够同时融合两者优势的混合建模方法。我们将深入分析不同建模方法的适用范围、优缺点，以及如何根据实际问题选择或组合最适合的建模技术。特别地，对于时间离散系统，本书将着重阐述其建模的特殊性，如采样周期选择、离散化误差分析等，为后续的控制设计奠定坚实基础。 在模型构建之后，本书将核心关注点转向单目标优化控制。在许多工程实践中，我们常常面临着一个明确的优化目标，例如最小化能耗、最大化产量、提高系统稳定性等。本书将系统性地介绍一系列经典的与现代的单目标优化控制理论与方法。从基础的PID控制，到更具鲁棒性的状态空间法、模型预测控制（MPC），再到针对特定问题的先进控制技术，我们将层层剥茧。对于MPC，本书将深入剖析其核心思想：利用系统的未来模型预测其行为，并在此基础上优化未来的控制序列。我们将详细讲解MPC的设计步骤，包括目标函数构建、约束处理、滚动优化等关键环节，并探讨其在保证系统性能、实现精确轨迹跟踪等方面的卓越表现。此外，本书还将介绍诸如最优控制、自适应控制等理论，并结合实例分析它们在实际系统中的应用。 然而，现实世界中的许多系统优化问题远非单一目标所能概括。往往需要同时兼顾多个、甚至相互冲突的目标。因此，本书将重点投入大量篇幅探讨多目标优化控制的理论与方法。这部分内容是本书的亮点之一，也是当前复杂系统调控领域的前沿研究方向。我们将首先介绍多目标优化的基本概念，如帕累托最优、非劣解集等，并阐述在多目标环境下“最优”的定义与度量方式。接着，我们将系统地梳理和讲解目前主流的多目标优化控制算法。这包括但不限于： 基于权重法的多目标优化： 将多个目标通过预设权重组合成单一目标函数进行优化。我们将深入分析权重选择对最终解的影响，以及如何根据实际需求调整权重策略。 基于Pareto前沿的优化： 直接寻找多目标函数的最优解集（Pareto前沿），而非单一的最优解。本书将介绍如何生成和逼近Pareto前沿，以及如何从中选择满意解。 基于满意度准则的优化： 允许在不同目标之间进行权衡，设定各目标的满意度阈值，并在此基础上进行优化。 进化算法在多目标优化中的应用： 详细介绍如NSGA-II、MOEA/D等经典的基于种群的多目标进化算法，分析其在处理大规模、复杂多目标问题时的优势，并提供具体的实现思路与技巧。 本书将特别关注这些多目标优化控制方法在时间离散系统上的具体实现。我们将深入探讨如何在离散时间域内有效地处理多目标优化问题，包括离散化模型对多目标函数的影响、离散化优化算法的设计等。我们还将分析不同多目标优化方法在时间离散系统中的计算复杂度、收敛性以及鲁棒性等关键性能指标。 除了理论的深入探讨，本书更强调实践应用。我们坚信，任何脱离实际的理论都是空中楼阁。因此，本书将在理论阐述的各个部分，穿插大量的实际案例分析。这些案例将覆盖多个学科领域，例如： 工业自动化： 智能制造中的生产线调度与资源分配，机器人手臂的协同控制与路径规划，能源消耗与产品质量的权衡优化。 航空航天： 飞行器的姿态控制与轨迹优化，多任务卫星的调度与资源分配，无人机编队的协同导航。 交通系统： 智能交通信号灯的实时优化，车流的疏导与拥堵缓解，自动驾驶车辆的决策与路径规划。 能源管理： 智能电网的负荷预测与调度，可再生能源与传统能源的优化组合，多用户能源交易的公平性与效率。 金融工程： 投资组合的风险与收益优化，算法交易策略的制定与风险控制，宏观经济调控的复杂性分析。 生物医学工程： 药物输送系统的精确控制，生理信号的监测与异常诊断，医疗资源的优化配置。 在案例分析中，我们将不仅仅是简单地介绍应用场景，更会详细阐述如何将理论模型转化为实际的控制策略。例如，如何对真实的物理系统进行建模，如何根据系统特性选择合适的优化算法，如何处理实际应用中的噪声、延迟和不确定性，以及如何对控制器的性能进行验证和评估。我们将提供清晰的步骤和实用的建议，帮助读者将书中的理论知识转化为解决实际问题的能力。 本书的另一大特色在于其前瞻性。我们将探讨当前复杂系统调控领域的一些热点和未来发展趋势，如： 强化学习与控制的融合： 探索如何利用强化学习强大的学习能力来设计更加智能和自适应的控制器，尤其是在模型未知或难以精确建模的情况下。 人工智能与复杂系统调控的协同： 讨论如何将深度学习、图神经网络等AI技术应用于复杂系统的理解、预测与控制，例如利用AI进行更精准的模型构建或更高效的优化。 分布式与去中心化控制： 针对大规模、网络化系统，探讨如何实现分布式或去中心化的调控策略，提高系统的鲁棒性与可扩展性。 模型不确定性与鲁棒性控制： 深入研究如何在模型存在不确定性时设计出能够保证系统性能的鲁棒控制器。 可解释性与可信赖的AI在控制中的应用： 关注如何提升AI驱动的控制系统的可解释性和可信赖度，以满足高安全性和高可靠性应用的需求。 本书的写作风格力求严谨而不失清晰，专业术语的引入都会有恰当的解释，并辅以大量的图示、表格和数学推导，帮助读者更好地理解抽象的理论概念。无论是初学者希望系统了解复杂系统调控的入门，还是研究人员寻求前沿理论的深度探索，抑或是工程师希望解决实际工程难题，本书都将是您宝贵的参考资源。 总而言之，《复杂系统调控的理论前沿与实践探索》致力于为您打开一扇通往高效、智能、优化调控的科学大门。通过系统性的理论学习和丰富的实践案例，您将能够深刻理解复杂系统的运行规律，掌握先进的优化与控制工具，并最终在您所处的领域内实现卓越的调控成效。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆