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出版者:复旦大学

作者:项保华

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2005-12

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787309048131

丛书系列:

图书标签:

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《复杂系统动力学与现代工程优化》 导言：范式之变与理性边界的拓展 在二十世纪末与二十一世纪初，人类社会与自然界展现出的复杂性已达到前所未有的高度。从全球气候模型的演变，到城市交通网络的实时拥堵，再到生物分子网络的精确调控，传统的线性、还原论方法在面对系统内部的非线性反馈、涌现现象和不确定性时，显得力不从心。本书《复杂系统动力学与现代工程优化》正是在此背景下应运而生，旨在为工程师、决策者和研究人员提供一套系统性的理论框架和实用工具，以理解、模拟和有效干预那些由大量相互作用的组件构成的动态系统。 本书的核心论点在于：现代工程挑战的根源在于系统内部的结构性复杂性和动态不确定性。简单地优化单个组件的性能，往往无法保证整体系统的健壮性与效率。真正的突破需要我们从“部件思维”转向“系统思维”，将重点放在相互作用的模式和演化轨迹上。 第一部分：复杂系统动力学的基石 本部分将深入探讨复杂系统的基本数学和概念工具，为后续的优化方法奠定坚实的理论基础。 第一章：从简到繁：系统建模的范式转换 本章首先回顾了经典控制论与运筹学在处理线性、平稳系统中的成功与局限性。随后，引入了复杂系统的核心特征：非线性、反馈回路、时间滞后和多尺度性。我们将详细分析如何运用因果回路图（Causal Loop Diagrams, CLDs）和存量-流量图（Stock and Flow Diagrams, SFDs）来直观地捕捉系统的结构和动态行为。特别强调了“结构决定行为”的理念，并展示了如何通过调整系统结构而非仅仅调整参数来达到根本性的行为改变。 第二章：非线性动力学与分岔理论 线性假设在现实世界中常常失效。本章聚焦于非线性系统的行为，包括奇点、极限环和混沌现象。我们将介绍洛伦兹吸引子、Logistic映射等经典案例，解释系统在参数微小变化下如何经历分岔（Bifurcation），从而导致系统行为的质变。理解分岔点至关重要，因为在工程实践中，许多系统故障或性能崩溃恰恰发生在这些临界区域。同时，引入了李雅普诺夫指数作为衡量系统对初始条件敏感性的量化指标。 第三章：随机过程与不确定性下的动力学 现实世界的系统充满了随机扰动。本章系统阐述了描述随机现象的数学工具，包括马尔可夫链（Markov Chains）、泊松过程和布朗运动。重点讨论了随机微分方程（Stochastic Differential Equations, SDEs）在模拟金融市场波动、噪声对传感器数据的影响以及环境随机荷载下的系统响应中的应用。通过引入Fokker-Planck方程，我们将随机性融入到系统的演化描述之中。 第二部分：复杂系统的分析与仿真技术 掌握了基本理论后，本部分转向具体的分析方法，以应对高维、非线性和随机性的系统。 第四章：网络科学：结构、中心性和鲁棒性 现代复杂系统往往可以抽象为网络结构。本章系统介绍网络科学（Network Science）的基本概念，如节点、边、密度和聚类系数。深入探讨了不同拓扑结构（如无标度网络、小世界网络）对信息流、疾病传播和级联失效的影响。关键在于识别高中心性节点（Hubs），并评估系统在节点或边移除后的鲁棒性（Robustness）和脆弱性（Vulnerability）。这对于设计抗毁坏的电力系统或通信网络具有直接指导意义。 第五章：基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM） 当系统中的个体行为具有异质性，并且全局模式是局部交互的涌现结果时，ABM成为首选工具。本章详细讲解了如何构建具有明确规则和状态的“主体”（Agents），并通过模拟它们之间的空间和信息交互来观察宏观现象。我们通过交通流、人群疏散和市场交易等实例，展示ABM在捕获涌现（Emergence）和自组织（Self-organization）方面的优势，特别是其在处理社会经济和生态系统中的不可替代性。 第六章：高维系统降维与特征提取 面对由数千个变量构成的仿真模型，传统的穷举法难以奏效。本章介绍先进的降维技术。重点讲解主成分分析（PCA）在高维数据中提取主要方差方向的能力，以及非线性降维方法（如t-SNE, UMAP）在保留关键流形结构上的优势。此外，引入高维动态模态分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD），它能从观测数据中直接提取出描述系统主要动态模式的本征频率和空间结构，为实时监控提供高效工具。 第三部分：复杂系统的优化与控制 本部分将理论与工程实践紧密结合，探讨如何在复杂和不确定的约束条件下寻找最优的控制策略和设计方案。 第七章：多目标优化与帕累托前沿探索 现代工程设计几乎总是涉及相互冲突的目标（如成本、性能、能耗和风险）。本章系统介绍多目标优化（Multi-Objective Optimization）的原理，强调帕累托最优性的概念。我们将对比遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和NSGA-II等进化算法在复杂、非凸搜索空间中寻找最优解集的能力，并展示如何利用这些工具在系统设计阶段进行权衡分析。 第八章：鲁棒优化与不确定性下的决策 与传统的最小化期望损失的随机优化不同，鲁棒优化（Robust Optimization）关注在最坏情况下的性能保证。本章侧重于如何将系统的不确定性集（Uncertainty Set）显式地纳入优化问题，并求解能够抵抗这种不确定性波动的解。讨论了针对参数不确定性、模型误差以及约束不确定的鲁棒优化框架，这对于设计对环境变化或输入误差不敏感的控制系统至关重要。 第九章：自适应控制与智能系统交互 面对系统参数随时间漂移（如设备老化、环境变化）或模型误差的存在，固定参数的控制器将失效。本章深入研究自适应控制（Adaptive Control）和基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的扩展形式。重点介绍强化学习（Reinforcement Learning, RL）在复杂、高维动态环境中的应用，特别是如何利用RL代理在模拟环境中“学习”最优控制策略，以实现对非线性、时变系统的实时、最优干预。 结论：迈向韧性与涌现的工程未来 本书的最终目标是培养读者对系统动态演化的深刻洞察力，并装备他们应对下一代工程挑战的工具箱。我们认识到，对复杂系统的管理不是追求完美的确定性控制，而是追求韧性（Resilience）和快速恢复能力。通过结合动力学洞察、网络结构分析和先进的优化算法，工程师可以设计出不仅高效，而且能在不可避免的冲击下生存和演化的系统。本书提供了一条从观察、建模到干预的完整路径，引导读者驾驭复杂性，塑造更可靠、更智能的工程未来。

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读完方知教参，怪不得秉承国人的写作套路，有些形式化的文字免不了……内容很浅（看过别作正常的傻瓜就别看这本了），那些作者反观生活的只言片语还是可部分吸纳的。

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读完方知教参，怪不得秉承国人的写作套路，有些形式化的文字免不了……内容很浅（看过别作正常的傻瓜就别看这本了），那些作者反观生活的只言片语还是可部分吸纳的。

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