Computational Economic Analysis for Engineering and Industry pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Badiru, Adedeji Bodunde/ Omitaomu, Olufemi Abayomi

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 106.16

装帧:

isbn号码:9780849374777

丛书系列:

图书标签:

• 专业课
• 计算经济学
• 工程经济学
• 产业经济学
• 经济分析
• 数值分析
• 优化
• 建模
• 仿真
• 决策分析
• 工业工程

好的，这是一本不包含《Computational Economic Analysis for Engineering and Industry》内容的图书简介。 --- 《现代工业仿真与优化：基于数据驱动决策的新范式》 图书简介 在当今高度互联、快速迭代的工业和工程领域，面对复杂系统、不确定性数据和日益激烈的市场竞争，传统的线性规划和经验驱动的决策方法已难以为继。本书旨在系统性地探讨如何利用前沿的计算智能、大数据分析与先进的仿真技术，构建面向未来、高鲁棒性的工业系统优化与决策框架。我们不再仅仅关注于“如何计算”既定的经济模型，而是深入剖析“如何构建”能够适应动态环境并提供实时洞察的综合分析平台。 本书的理论基础建立在对非线性动力学、随机过程建模以及现代控制理论的深刻理解之上，并将其无缝集成到工程实践的具体场景中。全书结构清晰，从基础概念的梳理到复杂案例的深度剖析，层层递进，为工程师、数据科学家、运营管理者和高级研究人员提供了一套完整的工具箱和思维模型。 第一部分：复杂工业系统的建模与表征 本部分聚焦于如何准确地描述和抽象现实世界的工业流程。我们首先回顾了经典的系统工程方法，并着重强调了在数据爆炸时代下，如何利用高维张量和图论来表示复杂的互相关联网络。 第1章：从经典控制到认知系统：建模范式的演进 本章探讨了从经典的拉普拉斯变换域分析到现代基于状态空间的建模转变。重点介绍了多尺度建模的概念，即如何在微观的材料行为、中观的设备运行周期和宏观的供应链协同之间建立有效的数学桥梁。我们引入了因果推断的概念，区分了相关性与系统驱动力，为后续的预测性维护和流程优化奠定基础。 第2章：面向工业物联网（IIoT）的数据预处理与特征工程 现代工业系统产生海量、异构的时序数据。本章详细阐述了处理高频传感器数据、处理传感器漂移和缺失值的鲁棒性方法。我们深入探讨了深度特征学习在工业信号处理中的应用，例如如何使用卷积神经网络（CNN）自动提取振动分析中的故障特征，以及如何利用循环神经网络（RNN/LSTM）对长期依赖性强的生产序列进行建模。重点强调了数据质量保障在后续优化决策中的决定性作用。 第3章：不确定性量化与鲁棒性分析 现实世界的参数（如环境温度、原材料批次差异、设备寿命）充满不确定性。本章专注于不确定性量化（UQ）技术，包括蒙特卡洛方法、概率分布函数匹配以及高阶矩分析。我们介绍了可靠性设计准则，特别是如何计算在给定的性能指标下系统失效的概率，并展示了如何通过参数摄动分析来增强设计对外部干扰的鲁棒性。 第二部分：仿真驱动的系统评估与性能分析 构建了精确的模型之后，关键在于如何有效地探索其行为空间。本部分强调了仿真技术在评估复杂决策策略和系统设计方案中的核心作用。 第4章：离散事件仿真（DES）的高级应用 本书超越了基础的DES框架，聚焦于在资源受限和调度冲突场景下的高级应用。详细解析了如何构建具有实时反馈机制的混合仿真模型，该模型能够集成连续物理过程（如化学反应速率）与离散的事件流（如工件的传输和加工）。我们展示了如何使用定制化的事件调度算法来显著提高大规模生产线仿真的效率和精度。 第5章：基于代理人的多主体系统（ABM）在供应链中的应用 面对分散决策的供应链网络，ABM提供了一个强大的工具。本章详细介绍了如何为供应链中的不同参与者（供应商、制造商、物流商）定义具有学习能力的代理人。重点讨论了自组织现象的模拟，例如在需求波动下，代理人间的价格博弈和库存分配策略如何影响整体网络的韧性。 第6章：数字孪生（Digital Twin）的架构与实施路径 本章将模型、数据与实时物理实体相结合，构建高保真度的数字孪生。我们探讨了数字孪生从数据采集层、模型层到应用层的完整技术栈。特别关注模型校准与在线更新机制，确保数字孪生体能够随着物理资产的老化和环境的变化而保持持续的准确性。 第三部分：优化决策与智能控制 最终目标是将分析洞察转化为可执行的、最优的行动方案。本部分侧重于将先进的优化算法与实时数据反馈相结合。 第7章：随机规划与强化学习的交叉融合 对于具有多阶段决策性质的问题（如长期产能规划、库存调配），随机规划是必要的理论支撑。本章引入了情景树建模和两阶段随机规划。随后，我们探讨了如何利用深度强化学习（DRL）来解决传统规划方法难以处理的、状态空间极其庞大的动态优化问题，特别是那些需要探索性策略学习的场景。 第8章：大规模非线性优化求解器与并行计算 在现代工程优化中，往往涉及数百万个变量和约束。本章详细介绍了内点法、序列二次规划（SQP）等非线性优化算法的最新进展。重点展示了如何利用GPU加速和分布式计算框架（如MPI/OpenMP）来实现对超大规模优化问题的快速求解，从而支持近实时优化调度的需求。 第9章：自适应预测控制（MPC）在流程工业中的部署 预测控制是连接系统仿真和实时控制的关键技术。本章深入分析了模型预测控制（MPC）的原理，特别是针对具有大量输入输出耦合和约束集动态变化的化工或冶金过程。我们重点介绍了如何将在线估计器（如卡尔曼滤波）集成到MPC框架中，以补偿模型误差和未建模动态，实现对复杂过程变量的精确跟踪和优化。 结语：迈向自主决策的工业智能体 本书的最终愿景是培养读者构建能够自我学习、自我修正和自主优化的工业决策智能体。通过整合精确的系统认知、高保真的环境模拟和强大的优化求解能力，现代工业将不再是反应式的，而是真正实现预测性和前瞻性的运营管理。 本书适合于从事高级工程设计、生产系统规划、供应链优化、制造运营管理的高级技术人员和研究生。掌握本书内容，将使读者能够驾驭最前沿的计算工具，解决当前工业界面临的最具挑战性的复杂优化难题。

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