下一代光网络IP层的智能与光层技术的融合 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:托姆苏(Tomsu Peter)

出品人:

页数:220

译者:龚倩

出版时间:2003-3

价格:28.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115108265

丛书系列:

图书标签:

• Ip与光通信
• 光网络
• IP网络
• 融合
• 智能网络
• 光层技术
• 下一代网络
• 网络协议
• 网络架构
• 网络优化
• 通信技术

好的，这是一份关于另一本图书的详细简介，内容与您提供的书名《下一代光网络IP层的智能与光层技术的融合》无关： --- 探秘深度学习在复杂系统优化中的应用：算法、模型与前沿实践 （本书并非关于光网络或IP层技术的书籍） 导言：从数据洪流到智能决策 在信息爆炸的时代，我们正面临着前所未有的复杂系统优化挑战。从金融市场的波动预测、大规模物流网络的路径规划，到生物医学信号的处理，这些领域的数据维度不断攀升，系统内部的非线性和不确定性日益增强。传统的优化方法在面对海量、高维、动态变化的复杂数据结构时，往往显得力不从心。 本书《探秘深度学习在复杂系统优化中的应用：算法、模型与前沿实践》旨在深入探讨如何利用深度学习的强大表征能力和自适应学习机制，来解决那些传统数学优化工具难以攻克的难题。我们不再仅仅依赖于精确的数学建模，而是转向利用数据驱动的智能算法，构建能够自主学习、高效决策的优化系统。 全书结构清晰，从深度学习理论基础出发，逐步深入到在特定复杂系统中的具体应用，旨在为研究人员、工程师以及决策者提供一套完整的理论框架和实践指南。 --- 第一部分：深度学习优化理论基石 本部分为后续高级应用打下坚实的理论基础，侧重于理解深度学习模型如何被塑造成高效的优化求解器。 第一章：复杂系统建模回顾与局限性分析 详细回顾经典优化理论（如线性规划、非线性规划、随机规划）在处理大规模、高复杂度问题时的瓶颈。重点分析维度灾难、局部最优陷阱以及实时动态适应性的缺失。 第二章：深度神经网络的表示学习能力 深入探讨深度学习网络（如CNN、RNN/LSTM、Transformer）如何从原始数据中自动提取高层次、低冗余的特征表示。阐述表示学习（Representation Learning）在简化优化搜索空间中的核心作用。 第三章：基于梯度的优化与反向传播机制的重新审视 分析标准反向传播算法（Backpropagation）作为优化工具的优势与劣势。引入先进的优化器，如AdamW、Lookahead等，并探讨它们在处理复杂损失函数曲面时的行为差异。特别关注如何设计损失函数以融入优化目标和约束条件。 第四章：图神经网络（GNN）在结构化数据优化中的潜力 聚焦于如何利用GNN处理具有明确拓扑结构的问题，例如社交网络分析、分子结构预测以及网络流优化。讲解消息传递机制（Message Passing）如何有效聚合邻域信息，构建更具鲁棒性的系统状态表示。 --- 第二部分：前沿优化算法与深度集成 本部分是本书的核心，详细介绍了将深度学习模型与传统或新兴优化范式深度融合的创新方法。 第五章：强化学习（RL）在序列决策优化中的框架构建 详细解析深度Q网络（DQN）、策略梯度（Policy Gradient，如REINFORCE, A2C, PPO）如何在动态、非平稳的环境中进行最优策略学习。重点讨论如何设计奖励函数（Reward Shaping）来引导智能体（Agent）收敛至全局优化目标。 第六章：神经组合优化器（Neural Combinatorial Solvers） 针对NP-hard问题（如旅行商问题TSP、背包问题），介绍如何训练深度网络直接输出问题的解（Permutation/Sequence）。探讨指针网络（Pointer Networks）和Attention机制在生成组合解路径上的创新应用。 第七章：可微分规划（Differentiable Programming）与内嵌优化 介绍如何将传统的数学规划求解器（如LPSolver）的某些部分“微分化”，从而允许整个系统通过梯度下降进行端到端训练。重点分析其在模型预测控制（MPC）中的应用，实现实时约束满足。 第八章：元学习（Meta-Learning）在快速适应新问题实例上的研究 探讨“学会学习”的元学习范式如何应用于优化领域。讲解如何训练模型，使其能够在极少量的训练样本下，快速调整其优化策略，以适应新的系统参数或约束变化。 --- 第三部分：复杂系统优化前沿实践案例 本部分通过具体的、高难度的实际案例，展示了深度学习优化方法的落地效果和工程挑战。 第九章：金融市场高频交易中的风险预算与组合优化 探讨如何使用深度RL模型来动态调整投资组合权重，以最大化夏普比率，同时严格控制回撤风险。分析模型在处理高频、高噪声数据流时的鲁棒性构建。 第十章：智能电网与能源调度中的负荷预测与资源分配 聚焦于可再生能源接入带来的不确定性。如何利用深度时间序列模型（如Temporal Fusion Transformer）进行精准负荷预测，并结合强化学习进行实时发电和储能调度，实现系统经济性和稳定性的平衡。 第十一章：大规模物流与供应链的动态路径规划 详细解析在交通拥堵、临时订单变化等动态约束下，如何使用图神经网络和强化学习结合的方法，实现配送车辆的实时路径重规划，显著降低运输时间和成本。 第十二章：生物信息学中的蛋白质结构预测与分子对接优化 介绍深度学习如何协助解决蛋白质折叠这一复杂问题。重点分析如何将物理学约束（如能量最小化）集成到神经网络的训练目标中，以提高预测的物理合理性。 --- 结论：未来展望与挑战 本书最后总结了深度学习在复杂系统优化领域取得的突破，并指出了未来的研究方向，包括可解释性优化（Explainable Optimization）、联邦学习在分布式优化中的应用，以及如何应对大规模优化问题的算力需求。 本书适合具有扎实概率论、线性代数和基础机器学习背景的读者，是深入理解和应用现代智能优化技术的权威参考资料。

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作为一名长期关注电信基础设施演进的工程师，我非常关注“融合”这个关键词所暗示的深度整合能力。过去，IP层和光层往往是泾渭分明的两个系统，IP层关注业务和路由，光层关注物理传输和带宽保障。这种割裂导致了资源利用率不高，故障排查复杂。因此，这本书若能详细阐述如何在上层智能控制下，实现对下层光纤资源的透明化、可编程化管理，对我来说就具有极强的吸引力。我特别希望能看到关于“光电融合”的深入讨论，比如如何利用更先进的光电集成技术来降低延迟和功耗，同时确保IP层能够无缝访问这些底层能力。如果书中能够清晰地描绘出未来网络架构的蓝图，比如一个完全基于意图驱动（Intent-Driven）的网络，其中所有的配置和策略都能自动向下层光网络传递并得到精确执行，那就太棒了。这种自上而下的控制范式，是实现真正意义上弹性网络的基石。

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这本书的标题触及了一个核心痛点：如何让“智能”真正渗透到通信基础设施的最深处。我们都知道AI和机器学习是当前的热点，但如何将这些工具有效地“嫁接”到光网络这样一个对实时性和稳定性要求极高的物理层面上，是一个巨大的挑战。我期望看到书中能提供详实的算法介绍，特别是那些针对光信号处理、波长分配、以及故障自愈机制的创新算法。例如，是否探讨了利用强化学习来优化动态波长交叉连接（DWXC）的策略，以最大化网络容量利用率？更重要的是，这种“智能”不应是孤立的优化，它必须与IP层的流量工程紧密耦合。如果作者能展示一个统一的、基于数据驱动的控制平面，能够同时理解并优化IP包流的特征和光纤的物理容量限制，那么这本书的价值将无可估量。它应当是连接“数据科学”与“光通信工程”的桥梁。

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这本书的书名听起来就充满了前沿感，似乎直指未来通信网络的脉络。我期待着它能深入探讨当前光网络技术在IP层所面临的挑战以及如何通过智能化手段来优化和革新。例如，在流量日益激增的今天，如何实现更精细化的资源调度、如何利用AI技术对网络拥塞进行预测性管理，这些都是技术人员迫切想了解的。一本好的技术专著，应该不仅仅是罗列现有的标准和协议，更重要的是能剖析底层逻辑，展示出不同技术栈——比如SDN/NFV与光层硬件的协同工作机制。我希望看到作者能够提供实际的案例分析，展示如何打破传统的烟囱式架构，构建一个真正意义上灵活、自愈、高效的“智慧光网络”。如果书中能够详述如何将机器学习模型嵌入到网络控制平面，从而实现对光纤链路状态的实时感知和路径优化，那将是非常有价值的。总而言之，我对那种能够提供系统性解决方案和未来发展蓝图的著作抱有极高的期待。

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从一个网络架构师的角度来看，这本书如果能提供清晰的演进路径和技术路线图，无疑会受到市场的热烈欢迎。当前的趋势是软件定义一切，但光层作为基础承载层，其灵活性和可编程性一直相对滞后。我非常希望看到书中对“光层抽象化”的探讨，即如何将复杂的模拟和数字光信号处理过程，封装成IP层友好的、标准化的服务接口。这样，上层应用开发者就无需深入了解复杂的调制格式或色散补偿技术，只需通过API调用即可获得所需的光资源。此外，在安全方面，如何利用光层的独有特性（如物理层安全）来增强IP层的加密和认证机制，也是一个值得深入挖掘的方向。总而言之，这本书如果能够描绘出一个高度自动化、极度灵活且安全可靠的未来网络视图，并提供实现该视图的技术细节，它将成为该领域不可或缺的参考手册。

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读完书名，我立刻联想到当前业界对于“确定性网络”的追求。光纤本身是目前提供带宽和低延迟的理想载体，但一旦数据包经过复杂的IP路由、复杂的协议栈处理，其端到端的性能就很难得到保证。这本书如果能着重阐述如何通过对光层特性的深度挖掘和智能算法的引入，来弥补IP层在服务质量（QoS）保证上的不足，那将是极大的贡献。比如，针对5G回传、工业互联网等对时延敏感的应用场景，如何利用AI预测光纤的物理特性变化（如温度、振动对信号的影响），并提前调整光层的传输参数，确保IP层的数据传输满足严格的时延要求。我关注的不仅仅是理论模型，更重要的是实际部署中可能遇到的工程难题和对应的创新解决方案。期待看到一些关于跨域、跨厂商互操作性的经验总结，毕竟光网络和IP网络的设备生态往往是复杂的异构环境。

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