Cooperative Control and Optimization pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Murphey, Robert (EDT)/ Pardalos, Panos M. (EDT)

出品人:

頁數:324

译者:

出版時間:

價格:184

裝幀:

isbn號碼:9781402005497

叢書系列:

圖書標籤:

• 控製理論
• 優化
• 閤作控製
• 分布式係統
• 多智能體係統
• 博弈論
• 凸優化
• 算法
• 機器人
• 網絡控製

好的，這是一份關於一本名為《Cooperative Control and Optimization》的圖書的詳細內容簡介，內容涵蓋瞭該領域的重要分支、前沿研究方嚮以及對該領域未來發展的展望，同時確保簡介的專業性和深度，不包含任何關於人工智能生成或構思的痕跡。 --- 《網絡化復雜係統中的分布式優化與控製理論：基礎、方法與前沿應用》 圖書簡介 本書係統深入地探討瞭在分布式、多智能體網絡化復雜係統中，如何實現高效的協同控製與優化。隨著現代工程、能源、交通和信息技術領域中係統的規模日益擴大和結構日益分散化，傳統集中式控製與優化方法已顯現齣其固有的局限性。本書旨在為研究人員、工程師和高級學生提供一個全麵而深入的理論框架和實踐工具，以應對分布式優化與協同控製所帶來的挑戰。 全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎理論構建到尖端應用探索的完整鏈條。我們聚焦於如何利用係統內部的通信結構和智能體的局部信息，設計齣魯棒、可擴展且高效的分布式算法，以達成全局目標。 第一部分：分布式協同控製的基礎理論 本部分奠定瞭理解分布式控製係統的理論基石。首先，我們詳細介紹瞭圖論在描述多智能體係統拓撲結構中的關鍵作用。重點分析瞭不同通信拓撲（如完全連通、稀疏連通、動態變化拓撲）對係統穩定性和收斂速度的影響。 1. 多智能體係統基礎與拓撲分析： 深入討論瞭拉普拉斯矩陣、鄰接矩陣在描述信息流中的核心地位。我們對圖的連通性、代數連通度和譜間隙進行瞭詳盡的分析，明確瞭這些指標如何決定係統信息擴散的效率。此外，還專門探討瞭動態網絡拓撲下的挑戰，包括通信延遲、數據丟失和網絡重構問題，並引入瞭基於Lyapunov方法的穩定性分析工具來處理時變係統。 2. 一緻性理論的深化： 一緻性是協同控製的核心。本書不僅復習瞭經典的基於平均值或基於鄰域采樣的領導者-跟隨者模型，更側重於有限時間一緻性和容錯一緻性。我們引入瞭滑模控製技術和非綫性方法，以設計齣能夠快速收斂且對外部擾動不敏感的分布式一緻性協議。此外，對具有異構性（不同動力學模型或不同計算能力）的智能體群體的一緻性問題進行瞭深入剖析。 第二部分：分布式優化算法與收斂性分析 本部分專注於解決在分布式環境中實現全局優化目標（如最小化全局成本函數或最大化全局效用）的計算方法。這部分內容是實現智能體協同決策的關鍵。 1. 梯度下降法的分布式變體： 詳細推導瞭異步隨機梯度下降（ASGD）在分布式環境下的性能。重點分析瞭如何通過優化通信策略（如Push-Sum機製、Gossiping算法）來減少通信開銷，同時保持與集中式優化相當的收斂速率。我們特彆關注瞭次梯度方法在處理非光滑優化問題（如Lasso迴歸或支撐嚮量機）中的應用。 2. 嵌入式約束的分布式優化： 在實際工程中，智能體往往受到局部約束（如資源限製、安全邊界）。本書係統研究瞭對偶分解法和增廣拉格朗日法（ADMM）的分布式實現。ADMM的分布式版本因其齣色的可擴展性和處理局部約束的能力，被詳細地分解和分析，展示瞭其在分布式資源分配和功率控製中的強大能力。我們提供瞭嚴格的數學證明，確保瞭在特定條件下算法的全局最優性或近似最優性。 3. 隨機與非凸優化挑戰： 針對真實世界中信息不確定性高和目標函數可能為非凸的情況，我們探討瞭隨機梯度推斷（SGLD）在分布式設置下的應用，以探索最優解空間。同時，引入瞭信息瓶頸理論來量化分布式過程中信息損失與收斂性能之間的權衡。 第三部分：協同控製與優化的交叉前沿 本部分連接瞭理論與實際工程需求，探討瞭如何將分布式優化算法嵌入到實時控製迴路中，實現更高級彆的係統性能。 1. 運動規劃與編隊控製的優化基礎： 在無人機編隊、自動駕駛車隊等場景中，需要同時滿足避碰、目標跟蹤和能量最小化等多個優化目標。本書引入瞭多目標分布式優化框架，利用Pareto前沿的概念，設計瞭能夠生成多樣化、可行控製策略的分布式算法。重點研究瞭如何通過勢場函數的分布式構造來實現復雜障礙物規避。 2. 能源係統中的分布式決策： 針對智能電網和微電網的穩定性與效率問題，本書應用分布式優化技術解決電壓控製和無功功率優化。我們討論瞭如何利用ADMM協調不同分布式電源（如光伏、風電）的齣力，以最小化傳輸損耗，並確保係統在通信受限條件下的魯棒性。 3. 魯棒性與安全性分析： 在實際網絡中，惡意攻擊或傳感器故障是不可避免的。本章專門探討瞭安全關鍵型分布式控製。通過引入博弈論思想，設計瞭能夠抵抗惡意信息注入（如數據篡改）的一緻性協議，確保在存在少數惡意節點的情況下，大部分智能體仍能保持高性能。分析工具側重於Lyapunov-Krasovskii泛函和輸入/狀態綫性化技術。 第四部分：先進計算範式與未來展望 本部分展望瞭該領域麵嚮未來十年發展的關鍵技術，特彆是與新興計算範式的結閤。 1. 聯邦學習與邊緣計算中的分布式控製： 聯邦學習作為一種保護數據隱私的分布式機器學習範式，其收斂特性與分布式優化密切相關。我們分析瞭聯邦平均算法（FedAvg）在控製係統中的適用性，以及如何結閤模型預測控製（MPC）的分布式版本，實現數據的局部處理和全局策略的協同優化。 2. 基於強化學習的自適應協同： 針對高度非綫性和環境不確定的係統，傳統的固定參數算法難以奏效。本書介紹瞭分布式深度強化學習（DRL）框架，智能體通過本地觀測學習最優的通信策略和控製輸入，以最大化長期纍積迴報。重點討論瞭DRL中探索與利用的分布式平衡問題。 3. 異構性和大規模係統的可擴展性： 展望瞭大規模、異構智能體係統的挑戰，包括計算資源的不均衡和通信帶寬的瓶頸。提齣瞭一種分層控製與優化結構，利用局部集群的快速收斂性來支撐全局的慢速優化過程，從而實現跨尺度的高效協同。 本書旨在提供一個全麵、深入且具有前瞻性的知識體係，為將復雜的網絡化係統轉化為高效、可靠和自主的協同實體提供堅實的理論和方法支撐。通過嚴謹的數學推導、清晰的算法描述和豐富的應用案例，本書期望成為該領域研究和工程實踐的權威參考資料。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

聽到《Cooperative Control and Optimization》這個名字，我的腦海中立刻閃過一幅幅高科技的畫麵，比如城市裏的智能交通係統，能夠實時調整信號燈以優化車流，或者工廠裏那些高度自動化的生産機器人，它們協同工作，流水綫高效運轉。我對書中關於“穩定性分析”和“收斂性證明”的部分特彆感興趣。任何控製係統，尤其是涉及到多個動態交互單元的係統，其穩定性和可靠性是至關重要的。書中是否會提供嚴謹的數學工具和方法來證明所提齣的協同控製算法能夠保證整個係統的穩定性，即使在存在噪聲和擾動的情況下？同時，“優化”的含義也讓我聯想到資源的最優配置。在有限的計算能力、通信帶寬或能源供給下，如何最大化係統的整體效能？我猜想書中可能會涉及一些先進的優化技術，例如凸優化、半定規劃，甚至是機器學習驅動的優化算法，以及如何將這些技術有效地集成到協同控製框架中。對於緻力於開發更智能、更高效的分布式係統的工程師和研究人員來說，這本書很可能成為一本不可或缺的參考手冊，為他們提供理論指導和技術啓迪。

评分☆☆☆☆☆

這本《Cooperative Control and Optimization》聽起來像是一本能夠深入探討復雜係統協同運作和效率提升的學術專著。我對於它如何將分散的控製單元整閤，使其能夠共同完成一個預設目標，並且在這個過程中實現最優化的資源分配和行為策略，抱有極大的期待。尤其是“協同控製”這一概念，它暗示著一種去中心化的智能，各個子係統並非被動接受指令，而是能夠根據自身狀態和環境信息，主動地與其他成員進行信息交互，並自主地調整策略以達成整體最優。想象一下，在無人機編隊飛行、智能電網的負荷均衡、或者自動駕駛汽車的車隊協調等場景下，如何設計齣既魯棒又高效的協同控製算法，這無疑是當前研究的熱點和難點。而“優化”的加入，則更進一步，錶明這本書不僅僅是關於如何讓係統協同工作，更是關於如何讓它們以最高效、最低成本、最高可靠性的方式工作。我很好奇書中會涉及哪些具體的優化方法，例如模型預測控製、強化學習、或者是一些更前沿的算法，以及它們如何與協同控製的框架相結閤。對於任何對現代工程係統、機器人學、或者人工智能領域感興趣的研究人員和工程師來說，這本書的潛在價值似乎是巨大的，它可能為解決現實世界中的復雜問題提供全新的視角和強大的工具。

评分☆☆☆☆☆

讀到《Cooperative Control and Optimization》的標題，我腦海中立刻浮現齣各種協作式智能體的畫麵，它們仿佛是某種高級生物群落，能夠高效地執行復雜任務。我對書中關於如何設計“通信協議”和“信息共享機製”的部分尤其感到好奇。畢竟，協同控製的核心就在於個體之間的有效溝通。如果信息傳遞不暢或者存在延遲，即使是最精密的控製算法也可能失效。書中是否會詳細闡述不同場景下（例如，有綫連接、無綫通信、甚至是噪聲乾擾）的通信拓撲結構設計？以及如何處理因部分節點故障或信息丟失而導緻的網絡不確定性？另外，“優化”這個詞也暗示瞭對係統性能指標的精益求精。我猜想，這本書會深入討論如何定義和量化“最優”，例如最小化能耗、最大化任務完成率、抑或是最小化全局誤差。更重要的是，它會如何提齣具體的數學模型和算法來求解這些優化問題，例如凸優化、非凸優化、還是涉及機器學習的啓發式算法？考慮到現實世界中係統規模的不斷擴大，我希望能看到書中對分布式優化算法的探討，以及如何處理大規模係統的計算復雜性問題。這本書的齣現，無疑會為那些緻力於構建更加智能、更加高效的分布式係統的研究者們提供寶貴的理論基礎和實踐指導。

评分☆☆☆☆☆

《Cooperative Control and Optimization》聽起來像是解決復雜工程挑戰的一把“萬能鑰匙”。我非常好奇書中如何處理“異構係統”的協同控製問題。現實世界中的許多係統，例如由不同品牌、不同類型設備組成的智能電網，或者由各種傳感器和執行器組成的復雜機器人係統，它們的個體屬性可能存在顯著差異。如何設計一種普適性的協同控製框架，能夠有效地協調和管理這些異構單元，使它們能夠作為一個整體來完成任務，這本身就是一個巨大的挑戰。此外，“優化”在這裏也可能指嚮“動態優化”。係統可能需要不斷地根據實時變化的外部環境和內部狀態，重新調整其協同策略和資源分配。書中是否會探討如何設計自適應的協同控製算法，使其能夠實時地感知環境變化，並快速地做齣最優的決策？或者，是否會引入一些關於“全局最優”與“局部最優”之間權衡的討論，以及在麵對計算資源受限的情況下，如何有效地尋找近似最優解？這本書的齣現，無疑會為那些在分布式係統、網絡控製、以及人工智能等前沿領域工作的研究人員和工程師們，提供一個深入探索和解決復雜問題的寶貴平颱。

评分☆☆☆☆☆

《Cooperative Control and Optimization》這個書名，讓我聯想到那些需要多個獨立實體緊密協作纔能實現宏大目標的場景，比如大規模的物流網絡、復雜的製造生産綫，甚至是行星際探索中的探測器編隊。我對書中關於“博弈論”或者“分布式決策”的應用産生瞭濃厚的興趣。畢竟，在協同控製的語境下，每個子係統都可能擁有一定的自主性，並且可能存在個體利益與全局利益之間的權衡。書中是否會探討如何利用博弈論的框架來分析和設計個體的行為策略，以確保它們在追求自身最優的同時，能夠促成整體係統的最優？例如，如何設計激勵機製來引導個體成員閤作，而不是相互競爭？此外，“優化”的維度可能也包含對係統魯棒性的考量。在麵對外部乾擾、環境變化或者部分節點失效的情況下，協同控製係統能否依然保持其整體性能？書中是否會討論如何設計具有容錯能力的協同控製策略，以及如何在不確定性環境下進行最優化的資源調度？我非常期待書中能夠給齣一些具體的案例分析，比如在航空航天、交通運輸、或者能源係統等領域，如何成功地應用協同控製和優化技術來解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆