The Management of Maintenance and Engineering Systems in the Hospitality Industry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Borsenik, Frank D./ Stutts, Alan T.

出品人:

页数:680

译者:

出版时间:1997-8

价格:875.00元

装帧:

isbn号码:9780471141051

丛书系列:

图书标签:

• 酒店管理
• 维护管理
• 工程系统
• 设施管理
• 资产管理
• 运营管理
• 维修保养
• 成本控制
• 可持续性
• 行业实践

好的，以下是根据您的要求，提供的一本虚构图书的详细简介，该书内容不涉及酒店业的维护与工程系统管理： 《深度学习在复杂系统优化中的应用：理论、算法与前沿实践》 作者： [虚构作者姓名，例如：张宏伟, 李明] 出版社： [虚构出版社名称，例如：普林斯顿计算科学出版社] 页数： 约 950 页 出版日期： [虚构日期，例如：2024年秋季] 丛书信息 本书是“智能决策与高级控制理论”丛书的第五卷，专注于将现代深度学习范式应用于传统上难以处理的、具有高维度、非线性和时变特性的复杂工程与科学系统中。 内容概述 在当今快速发展的技术环境中，无论是金融建模、气候预测、材料科学发现，还是大规模物流调度，我们都面临着处理海量、高噪声和高度耦合数据的挑战。传统的优化方法和基于物理模型的仿真技术，在面对这些“黑箱”式的复杂系统时，往往显得力不从心。 《深度学习在复杂系统优化中的应用》正是在这一背景下应运而生的一部权威著作。本书系统性地构建了一座桥梁，连接了前沿的深度学习理论（特别是基于图神经网络、循环神经网络和强化学习的最新进展）与实际的系统工程优化难题。 本书的核心目标在于：教会读者如何将传统系统科学（如控制论、运筹学、系统辨识）的深刻洞察与深度神经网络强大的特征提取和非线性映射能力相结合，从而设计出更鲁棒、更高效的决策与控制策略。全书结构严谨，理论深度与工程实用性兼顾，为高级研究人员、资深工程师和对前沿交叉学科感兴趣的博士生提供了一份不可或缺的参考指南。 --- 详细章节结构与核心内容 本书共分为六大部分，二十二个章节，内容从基础理论延伸至尖端应用。 第一部分：复杂系统建模的范式转变 (约 150 页) 本部分奠定了全书的理论基础，对比了传统系统建模（状态空间模型、传递函数）与数据驱动建模的优劣。 第1章：复杂系统的特征与挑战： 定义了高维时变、随机扰动和涌现行为等关键概念，并概述了传统建模方法的局限性。 第2章：深度学习基础回顾（针对系统科学视角）： 重点回顾了卷积层、递归单元（LSTM/GRU）和Transformer架构在处理序列和空间依赖数据中的优势，强调了其作为通用函数逼近器的潜力。 第3章：可解释性与鲁棒性： 探讨了深度学习模型在工程领域应用时必须面对的“黑箱”问题，介绍如SHAP值、梯度分析等工具，并讨论了对抗性攻击对控制系统的潜在影响。 第二部分：基于深度学习的系统辨识 (约 200 页) 这是本书的基石之一，专注于如何利用深度网络来精确地从观测数据中学习系统的内部动力学。 第4章：非线性状态空间模型的深度学习实现： 介绍了如何使用深层自编码器（DAE）和变分自编码器（VAE）来学习系统的低维、内在的“有效状态”，克服高维观测空间的挑战。 第5章：物理信息神经网络（PINN）的系统辨识： 深入讲解了如何将已知的偏微分方程（PDEs）或常微分方程（ODEs）的残差项纳入损失函数，实现既符合数据又满足物理定律的辨识模型。 第6章：时序模型的动态辨识： 聚焦于使用神经ODE (Neural ODEs) 和 Hyper-networks 来建模具有连续时间动态的系统，特别是在传感器采样率不一致情况下的处理方法。 第7章：图神经网络（GNN）在互连系统中的应用： 探讨了如何将复杂的、大规模的互连系统（如电网拓扑、交通网络）表示为图结构，并利用GCNs或GATs进行全局状态的有效预测。 第三部分：强化学习在优化控制中的前沿应用 (约 300 页) 本部分是本书的重点，详细阐述了如何利用深度强化学习（DRL）解决复杂的、序列决策问题，特别是那些目标函数难以解析的场景。 第8章：DRL基础与系统控制的映射： 重新审视Actor-Critic、Q-Learning（DQN）的原理，并讨论如何将系统控制信号定义为“动作”，将系统性能指标定义为“奖励”。 第9章：基于模型的强化学习（MBRL）策略： 强调了在数据稀疏或高风险的工程环境中，先通过深度学习辨识出系统模型（见第二部分），然后在这个学习到的模型上进行规划和策略优化的重要性。 第10章：连续动作空间与确定性策略梯度： 详述 DDPG、TD3 和 SAC 算法，并展示它们在连续控制任务（如机械臂路径规划、流体动力学调控）中的实际案例。 第11章：层次化强化学习（HRL）与多尺度决策： 针对具有不同时间尺度行为的系统（例如，短期操作与长期资源规划），介绍如何分解问题并使用分层代理进行优化。 第12章：安全与约束处理： 关键章节，讨论如何整合约束满足优化（CSO）的理念到DRL框架中，确保学习到的策略在执行过程中严格遵守物理或安全限制。 第四部分：深度学习在特定工程领域的优化实践 (约 150 页) 本部分通过具体领域案例，展示前述理论的落地过程。 第13章：大规模物流与资源调度优化： 应用图神经网络和变分推理技术解决动态路径优化和车辆分配问题。 第14章：能源系统优化： 聚焦于可再生能源并网的波动性管理，使用预测控制与DRL相结合的方法实现电网的实时平衡。 第15章：材料科学中的高通量筛选与逆向设计： 展示如何使用生成模型（如GANs）和代理模型加速新材料的结构-性能预测，指导实验设计。 第五部分：前沿主题与未来展望 (约 100 页) 本部分探索了当前研究的边界和未来可能的发展方向。 第16章：因果推断与深度学习的结合： 讨论如何从相关性转向因果性，以更好地理解系统中的驱动因素，而非仅仅是预测结果。 第17章：联邦学习在分布式系统中的隐私保护优化： 探讨在数据分散且敏感的工业物联网（IIoT）环境中，如何实现跨域协作优化。 第18章：小样本学习与迁移学习在系统工程中的潜力： 解决在缺乏大量标记数据的新系统部署时的挑战。 --- 本书的特色与价值 1. 跨学科的严谨性： 本书的编写者不仅是深度学习专家，更拥有深厚的控制理论和系统工程背景，确保了技术介绍的深度和工程应用的合理性。 2. 代码与理论并重： 提供了大量伪代码和基于Python（PyTorch/TensorFlow）的框架示例，指导读者复现关键算法。 3. 面向高阶读者： 假定读者具备扎实的线性代数、概率论和基础控制系统知识，直接切入复杂问题的解决方案。 本书旨在成为下一代智能系统设计者和研究人员的必备工具书，推动复杂系统管理和决策进入一个由数据驱动的全新纪元。

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