The Management of Maintenance and Engineering Systems in the Hospitality Industry pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

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

出品人:

頁數:680

译者:

出版時間:1997-8

價格:875.00元

裝幀:

isbn號碼:9780471141051

叢書系列:

圖書標籤:

• 酒店管理
• 維護管理
• 工程係統
• 設施管理
• 資産管理
• 運營管理
• 維修保養
• 成本控製
• 可持續性
• 行業實踐

好的，以下是根據您的要求，提供的一本虛構圖書的詳細簡介，該書內容不涉及酒店業的維護與工程係統管理： 《深度學習在復雜係統優化中的應用：理論、算法與前沿實踐》 作者： [虛構作者姓名，例如：張宏偉, 李明] 齣版社： [虛構齣版社名稱，例如：普林斯頓計算科學齣版社] 頁數： 約 950 頁 齣版日期： [虛構日期，例如：2024年鞦季] 叢書信息 本書是“智能決策與高級控製理論”叢書的第五捲，專注於將現代深度學習範式應用於傳統上難以處理的、具有高維度、非綫性和時變特性的復雜工程與科學係統中。 內容概述 在當今快速發展的技術環境中，無論是金融建模、氣候預測、材料科學發現，還是大規模物流調度，我們都麵臨著處理海量、高噪聲和高度耦閤數據的挑戰。傳統的優化方法和基於物理模型的仿真技術，在麵對這些“黑箱”式的復雜係統時，往往顯得力不從心。 《深度學習在復雜係統優化中的應用》正是在這一背景下應運而生的一部權威著作。本書係統性地構建瞭一座橋梁，連接瞭前沿的深度學習理論（特彆是基於圖神經網絡、循環神經網絡和強化學習的最新進展）與實際的係統工程優化難題。 本書的核心目標在於：教會讀者如何將傳統係統科學（如控製論、運籌學、係統辨識）的深刻洞察與深度神經網絡強大的特徵提取和非綫性映射能力相結閤，從而設計齣更魯棒、更高效的決策與控製策略。全書結構嚴謹，理論深度與工程實用性兼顧，為高級研究人員、資深工程師和對前沿交叉學科感興趣的博士生提供瞭一份不可或缺的參考指南。 --- 詳細章節結構與核心內容 本書共分為六大部分，二十二個章節，內容從基礎理論延伸至尖端應用。 第一部分：復雜係統建模的範式轉變 (約 150 頁) 本部分奠定瞭全書的理論基礎，對比瞭傳統係統建模（狀態空間模型、傳遞函數）與數據驅動建模的優劣。 第1章：復雜係統的特徵與挑戰： 定義瞭高維時變、隨機擾動和湧現行為等關鍵概念，並概述瞭傳統建模方法的局限性。 第2章：深度學習基礎迴顧（針對係統科學視角）： 重點迴顧瞭捲積層、遞歸單元（LSTM/GRU）和Transformer架構在處理序列和空間依賴數據中的優勢，強調瞭其作為通用函數逼近器的潛力。 第3章：可解釋性與魯棒性： 探討瞭深度學習模型在工程領域應用時必須麵對的“黑箱”問題，介紹如SHAP值、梯度分析等工具，並討論瞭對抗性攻擊對控製係統的潛在影響。 第二部分：基於深度學習的係統辨識 (約 200 頁) 這是本書的基石之一，專注於如何利用深度網絡來精確地從觀測數據中學習係統的內部動力學。 第4章：非綫性狀態空間模型的深度學習實現： 介紹瞭如何使用深層自編碼器（DAE）和變分自編碼器（VAE）來學習係統的低維、內在的“有效狀態”，剋服高維觀測空間的挑戰。 第5章：物理信息神經網絡（PINN）的係統辨識： 深入講解瞭如何將已知的偏微分方程（PDEs）或常微分方程（ODEs）的殘差項納入損失函數，實現既符閤數據又滿足物理定律的辨識模型。 第6章：時序模型的動態辨識： 聚焦於使用神經ODE (Neural ODEs) 和 Hyper-networks 來建模具有連續時間動態的係統，特彆是在傳感器采樣率不一緻情況下的處理方法。 第7章：圖神經網絡（GNN）在互連係統中的應用： 探討瞭如何將復雜的、大規模的互連係統（如電網拓撲、交通網絡）錶示為圖結構，並利用GCNs或GATs進行全局狀態的有效預測。 第三部分：強化學習在優化控製中的前沿應用 (約 300 頁) 本部分是本書的重點，詳細闡述瞭如何利用深度強化學習（DRL）解決復雜的、序列決策問題，特彆是那些目標函數難以解析的場景。 第8章：DRL基礎與係統控製的映射： 重新審視Actor-Critic、Q-Learning（DQN）的原理，並討論如何將係統控製信號定義為“動作”，將係統性能指標定義為“奬勵”。 第9章：基於模型的強化學習（MBRL）策略： 強調瞭在數據稀疏或高風險的工程環境中，先通過深度學習辨識齣係統模型（見第二部分），然後在這個學習到的模型上進行規劃和策略優化的重要性。 第10章：連續動作空間與確定性策略梯度： 詳述 DDPG、TD3 和 SAC 算法，並展示它們在連續控製任務（如機械臂路徑規劃、流體動力學調控）中的實際案例。 第11章：層次化強化學習（HRL）與多尺度決策： 針對具有不同時間尺度行為的係統（例如，短期操作與長期資源規劃），介紹如何分解問題並使用分層代理進行優化。 第12章：安全與約束處理： 關鍵章節，討論如何整閤約束滿足優化（CSO）的理念到DRL框架中，確保學習到的策略在執行過程中嚴格遵守物理或安全限製。 第四部分：深度學習在特定工程領域的優化實踐 (約 150 頁) 本部分通過具體領域案例，展示前述理論的落地過程。 第13章：大規模物流與資源調度優化： 應用圖神經網絡和變分推理技術解決動態路徑優化和車輛分配問題。 第14章：能源係統優化： 聚焦於可再生能源並網的波動性管理，使用預測控製與DRL相結閤的方法實現電網的實時平衡。 第15章：材料科學中的高通量篩選與逆嚮設計： 展示如何使用生成模型（如GANs）和代理模型加速新材料的結構-性能預測，指導實驗設計。 第五部分：前沿主題與未來展望 (約 100 頁) 本部分探索瞭當前研究的邊界和未來可能的發展方嚮。 第16章：因果推斷與深度學習的結閤： 討論如何從相關性轉嚮因果性，以更好地理解係統中的驅動因素，而非僅僅是預測結果。 第17章：聯邦學習在分布式係統中的隱私保護優化： 探討在數據分散且敏感的工業物聯網（IIoT）環境中，如何實現跨域協作優化。 第18章：小樣本學習與遷移學習在係統工程中的潛力： 解決在缺乏大量標記數據的新係統部署時的挑戰。 --- 本書的特色與價值 1. 跨學科的嚴謹性： 本書的編寫者不僅是深度學習專傢，更擁有深厚的控製理論和係統工程背景，確保瞭技術介紹的深度和工程應用的閤理性。 2. 代碼與理論並重： 提供瞭大量僞代碼和基於Python（PyTorch/TensorFlow）的框架示例，指導讀者復現關鍵算法。 3. 麵嚮高階讀者： 假定讀者具備紮實的綫性代數、概率論和基礎控製係統知識，直接切入復雜問題的解決方案。 本書旨在成為下一代智能係統設計者和研究人員的必備工具書，推動復雜係統管理和決策進入一個由數據驅動的全新紀元。

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