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出版者:华中科技大学出版社

作者:李万平 编

出品人:

页数:203

译者:

出版时间:2004-1

价格:21.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560932149

丛书系列:

图书标签:

• 计算力学5
• 计算流体力学
• CFD
• 流体动力学
• 数值分析
• 传热学
• 计算方法
• 工程流体力学
• 有限体积法
• 有限元法
• 湍流模型
• 科学计算

智能体运动控制与决策系统 图书简介 本书深入探讨了智能体（Agent）在复杂、动态环境下的运动控制、行为决策与环境交互机制。作为一本面向高级研究者和资深工程师的专业著作，它系统地梳理了当前理论前沿与工程实践的交叉点，旨在提供一套完整的、可落地的智能体系统构建框架。全书内容围绕“感知-决策-执行”的核心闭环展开，强调在信息不完全、约束多变条件下的鲁棒性和最优性。 第一部分：智能体基础理论与环境建模 本部分奠定了智能体系统的数学基础与环境描述框架。首先，详细阐述了经典与现代控制理论在多体系统动力学建模中的应用，包括拉格朗日方程、牛顿-欧拉方法在复杂机械结构（如仿人机器人、多足移动平台）上的具体推导与参数辨识。重点解析了智能体运动学与动力学模型在离散时间系统中的精确表示，并讨论了模型不确定性对控制性能的影响及补偿策略。 随后，环境建模被提升到关键地位。本书不局限于静态或已知环境，而是着重于随机、非合作、高维度的环境描述。引入了马尔可夫决策过程（MDP）及其扩展——部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）作为标准的决策框架。在此基础上，详细分析了环境状态的概率分布估计技术，包括卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）在处理非线性、多模态观测噪声时的适用性与性能比较。此外，还探讨了基于图论（如RRT、PRM）和拓扑数据分析（TDA）的环境语义分割与可通行区域识别方法，为路径规划提供高层次的语义信息。 第二部分：运动规划与轨迹优化 运动规划是智能体执行任务的基础。本部分聚焦于在满足动力学约束和避障需求下的最优轨迹生成。 2.1 几何路径规划 涵盖了从经典的基于搜索的算法（A、Dijkstra）到基于优化的方法（如势场法、人工势场法）的演变。特别强调了在约束空间（Configuration Space, C-Space）中的高效搜索策略，包括采样算法（如PRM、RRT）在高维空间中的效率改进，以及如何引入约束满足问题（CSP）来处理复杂的碰撞检测与几何限制。 2.2 动力学约束下的轨迹优化 这是本书的核心挑战之一。详细介绍了基于连续优化和离散优化的方法。在连续域，深入讲解了直接配点法（Direct Collocation）和伪谱法（Pseudo-spectral Methods）在处理大规模非线性动力学约束优化问题上的优势。对于离散时间系统，重点阐述了基于有限差分的梯度计算方法与内点法（Interior Point Methods）的工程实现。讨论了如何通过修改目标函数（如加入惩罚项或松弛变量）来处理非光滑的碰撞约束，实现平滑且可执行的轨迹。 2.3 鲁棒性与实时性考量 轨迹优化往往依赖于精确的模型和环境信息。本部分专门讨论了如何提升轨迹的鲁棒性。引入了模型预测控制（MPC）的原理与高级应用，阐述了如何利用滚动时域优化实时修正先前计划的轨迹以应对未建模的动态或外部扰动。同时，对不同优化算法的计算复杂度进行了严格分析，并提出了针对嵌入式系统的实时求解器设计策略，例如利用快速迭代求解器和近似优化技术，确保在硬件限制下仍能保持高频率的决策更新。 第三部分：智能体决策与行为生成 本部分关注智能体如何基于感知到的信息和规划出的路径，做出合理的、面向目标的决策。 3.1 基于强化学习的决策框架 本书将深度强化学习（DRL）视为现代智能体决策的主流范式。详细剖析了从Q-Learning到Actor-Critic架构（如A2C, A3C, PPO）的演进。重点分析了在复杂连续动作空间中，如何应用深度确定性策略梯度（DDPG）和软演员评论家（SAC）算法来保证探索效率和收敛稳定性。针对机器人控制中数据效率低下的问题，本书还探讨了模仿学习（Imitation Learning, IL）与离线强化学习（Offline RL）的结合，利用预先收集的专家数据来加速初始策略的学习。 3.2 多智能体系统交互与博弈论 在多智能体环境中，智能体的行为不再独立。本章深入讲解了如何利用博弈论原理来建模智能体间的竞争与合作。详细分析了纳什均衡（Nash Equilibrium）在多智能体路径规划中的应用，特别是如何通过求解变分不等式来找到纳什均衡解。对于动态交互场景，引入了Stackelberg博弈和基于信念的博弈（Belief Games），用以描述具有先知或层次结构的智能体群体行为。同时，探讨了去中心化协同策略的形成机制，例如基于潜在博弈（Potential Games）的协调机制设计。 3.3 行为选择与高层逻辑 在完成底层运动控制后，智能体需要进行高层行为选择。本部分介绍了基于有限状态机（FSM）、分层任务网络（HTN）以及行为树（Behavior Trees）的结构化方法，用以将复杂任务分解为可管理的子目标序列。重点讨论了如何将强化学习的输出作为行为树的评估节点，从而实现从数据驱动的低层控制到符号化、可解释的高层任务规划的无缝衔接。 第四部分：系统集成、验证与安全 系统的最终价值体现在其可靠的集成与部署能力上。 4.1 仿真与硬件在环测试 详细介绍了用于智能体系统开发的标准仿真环境（如Gazebo, MuJoCo）的接口与建模标准。强调了从仿真到实体的“Sim-to-Real”迁移问题，包括如何量化并补偿仿真与现实世界的模型误差（Model Discrepancy），特别是通过数据驱动的领域随机化（Domain Randomization）来提高策略的泛化能力。同时，介绍了硬件在环（HIL）测试平台的搭建与验证流程，确保控制算法在目标硬件平台上的实时性能和稳定性。 4.2 可解释性与安全性验证 随着智能体决策复杂性的增加，其可解释性（Explainability）和安全性（Safety）成为工程部署的先决条件。本书探讨了用于验证深度策略安全性的形式化方法，例如基于Lyapunov函数的稳定性验证框架以及基于区域动力学分析的安全边界推导。对于基于学习的决策，介绍了事后解释技术（Post-hoc Explanation）和内在可解释模型的设计，旨在提供对智能体决策意图的透明洞察，确保其在关键应用场景下的可信赖性。 本书的读者对象是研究生、博士后研究人员、机器人与自动化领域的工程师，以及希望深入理解复杂智能体系统底层数学原理和前沿工程实践的专业人士。通过本书的学习，读者将能够构建和部署具备高级感知、鲁棒规划和智能决策能力的复杂自主系统。

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老实说，我是在一个偶然的机会下了解到这本书的。当时我正在寻找一些关于物理学发展史的资料，无意中翻到了一篇介绍“计算流体力学”在航空航天领域应用的科普文章。文章里提到这个学科是如何帮助工程师们设计出更高效、更安全的飞机和火箭，甚至模拟太空探测器的运行轨迹，这让我非常震惊。我意识到，原来我们习以为常的科技进步背后，隐藏着如此深奥的学问。我非常想知道，这本书是否会涉及这个领域的发展历程，从早期的理论萌芽，到数值方法的不断革新，再到如今高性能计算的赋能。我希望它能告诉我，那些伟大的科学家和工程师们是如何一步步攻克计算难题，将抽象的数学方程转化为实际应用。我尤其感兴趣的是，它会不会分享一些具体的案例研究，比如某个著名飞机的设计过程，或者一次成功的太空任务的模拟计算。我希望这本书能带我进入一个充满智慧和创新的世界，让我感受到人类探索未知、改造自然的强大能力。

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这本书的封面设计就很有意思，那种抽象的流体运动的图案，再加上硬朗的字体，瞬间就抓住了我的眼球。拿到手里，厚度适中，纸张的质感也挺不错，阅读起来感觉很舒服。我平时对一些物理现象的原理总是充满好奇，尤其是那些肉眼看不见但又实实在在影响着我们生活的，比如风的形成、水的流动等等。而“计算流体力学”这个书名，听起来就有一种揭示这些奥秘的力量。我一直在想，我们看到的那些震撼的飞机起飞场面，或者海洋中波涛汹涌的壮丽景象，背后究竟有着怎样的数学模型和计算方法在支撑？这本书是不是就能解答我这些困惑呢？我很好奇它是否会从最基础的概念讲起，比如牛顿流体和非牛顿流体，然后逐步深入到更复杂的湍流理论。我尤其关心它会不会用很多图示来辅助说明，因为对于我这种非专业人士来说，直观的图像往往比枯燥的公式更容易理解。我希望它能是一本既有深度又不失趣味的书，能够让我领略到科学的魅力，而不是被一堆晦涩难懂的术语淹没。

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我对这本书的兴趣，很大程度上源于我对“计算”这个词的联想。在我的认知里，任何看似复杂的物理现象，如果能够被精确地计算和预测，那才是真正掌握了它的核心。流体力学，听起来就是研究流体运动规律的学科，而“计算”二字，则暗示了它可能采用了现代的计算工具和方法来解决这些问题。我脑海中浮现出的是计算机屏幕上那些色彩斑斓的模拟图，它们展示着风洞中的气流，或者水下推进器的漩涡。这本书是否会带我走进这个数字模拟的世界？它会不会解释，我们是如何通过编写程序，将物理定律转化为计算机可以执行的指令？我尤其希望，它能让我明白，为什么传统的解析方法在很多情况下难以奏效，而数值计算却能提供有效的解决方案。如果书中能涉及一些高性能计算在流体力学中的应用，那就更让我兴奋了，比如利用GPU进行大规模并行计算，或者采用一些先进的算法来提高计算效率。

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拿到这本《计算流体力学》，我首先被它沉甸甸的分量和封面上那种神秘而引人入胜的图案所吸引。我一直觉得，那些肉眼看不见的科学原理，才是最能激发我探索欲的。流体，这种我们日常生活中无处不在的存在，它的运动方式究竟遵循着怎样的规律？而“计算”这个词，又给我一种现代科技的震撼感。我很好奇，这本书是否会从一个历史的角度，带我回顾流体力学是如何一步步发展的，从那些伟大的理论奠基者，到如今蓬勃发展的计算模拟技术。我希望它能解释，为什么理解和预测流体运动如此重要，从天气预报到航空设计，再到生物体的血液循环。我尤其想知道，这本书是如何将复杂的数学方程和抽象的物理概念，通过计算的方式变得可视化和可理解的。如果书中能有一些关于前沿研究方向的介绍，比如湍流建模的最新进展，或者人工智能在CFD中的应用，那就更让我期待了。

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我一直对科学的“计算”部分很着迷，特别是当这些计算能够解释我们周围的宏观世界时。风吹动树叶，河流蜿蜒流淌，甚至我们呼吸时空气的进出，这些看似简单的现象，背后都隐藏着复杂的流体动力学原理。而“计算流体力学”这个书名，让我觉得这本书可能就是那个连接抽象数学模型和真实物理世界的桥梁。我很好奇，它是否会从基本的守恒定律开始，比如质量守恒、动量守恒和能量守恒，然后一步步构建出描述流体运动的方程组。我特别想知道，这本书会不会介绍一些经典的数值方法，比如有限差分法、有限体积法或者有限元法，以及它们各自的优缺点和适用范围。我希望它能用一种清晰易懂的方式解释这些方法是如何将连续的流体域离散化，然后通过迭代计算来逼近真实解的。如果书中能够包含一些实际问题的求解示例，那就更好了，比如如何计算一个翼型的升力，或者模拟一个管道内的流体流动。

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傅德熏那本已经买不到了，安德森那本有点浅，不过入门还是可以

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我们老师的书，蛮基础的，不错，推荐！

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