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出版者:中国劳动出版社

作者:肖天贵 编

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:2005-1

价格:27.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787504550217

丛书系列:

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深度学习与强化学习在复杂系统优化中的应用：理论前沿与工程实践 图书信息： 书名： 深度学习与强化学习在复杂系统优化中的应用：理论前沿与工程实践 作者群： 资深算法工程师、计算数学家、系统控制领域专家 预计页数： 约 850 页 目标读者： 高级数据科学家、人工智能研究人员、系统工程师、需要处理大规模非线性优化问题的行业专家（金融、能源、交通、生物医疗等）。 --- 内容梗概 本书旨在全面、深入地探讨现代人工智能的两大核心技术——深度学习（Deep Learning, DL）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）——如何被整合与创新，用于解决当前工程和科学领域中最具挑战性的复杂系统优化问题。本书不仅关注算法的数学原理，更侧重于这些理论如何转化为高效、可解释且可扩展的工程解决方案。 全书结构分为五个宏大篇章，层层递进，从基础理论的巩固到前沿技术的探索，最终落脚于实际工业级应用的案例分析。 --- 第一篇：复杂系统建模与优化理论基础重塑（约 180 页） 本篇为后续高级章节奠定坚实的理论基石，重点在于如何将传统优化问题转化为适合 DL/RL 框架处理的数学形式。 第一章：复杂系统的定义、特征与挑战： 详细阐述了什么是“复杂系统”——高维度、非线性和时变性、涌现行为、多尺度耦合。对比传统运筹学方法（如线性规划、混合整数规划）在处理高维连续状态空间和不确定性下的局限性。 第二章：概率图模型与神经网络的融合基础： 回顾马尔可夫决策过程（MDP）和部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的严谨定义。深入剖析变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）在数据驱动模型构建中的作用，特别是如何利用流模型（Normalizing Flows）对高维复杂系统的潜在流形进行精确表征。 第三章：优化理论的现代视角： 重点讲解凸优化与非凸优化的边界。引入随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性分析，特别关注自适应学习率方法（如 AdamW, RAdam）在稀疏梯度环境下的性能调优策略。探讨拉格朗日对偶理论在约束优化问题（Constrained Optimization）中的深度学习框架重构。 --- 第二篇：深度学习在系统状态表征与预测中的前沿技术（约 220 页） 本篇聚焦于如何利用深度神经网络高效、准确地从海量、噪声数据中提取系统状态信息，并预测其未来演化轨迹。 第四章：图神经网络（GNN）在网络化系统中的应用： 详细介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）以及空间-时间图网络（STGNN）。通过具体的交通流预测、电力系统拓扑分析等案例，展示 GNN 如何有效处理非欧几里得结构数据，捕获系统的依赖关系和动态传播机制。 第五章：时间序列预测与因果推断： 超越传统的 RNN/LSTM/GRU，深入探讨 Transformer 架构（如 Informer, Autoformer）在长时序依赖建模上的突破。引入因果发现算法（如 Granger Causality Testing 的神经元实现），用于区分相关性与系统中的真实驱动力。 第六章：可解释性与不确定性量化（XAI & UQ）： 在安全关键系统中，模型的可解释性至关重要。本章讲解 LIME、SHAP 等局部解释方法，以及如何利用贝叶斯神经网络（BNN）或集成方法来量化模型预测的不确定性区间，从而指导后续的决策制定。 --- 第三篇：强化学习范式在动态决策中的深化（约 250 页） 本篇是本书的核心部分，专注于将系统优化转化为序列决策问题，并介绍最先进的 RL 算法。 第七章：基于价值函数与策略梯度的核心算法精讲： 细致剖析 DQN 家族（Double DQN, Dueling DQN）在离散动作空间中的性能提升策略。深入推导 Policy Gradient 方法（如 REINFORCE）及其方差降低技术。重点讲解 Actor-Critic 结构（A2C, A3C）的并行化实现。 第八章：近端策略优化（PPO）与信任域方法（TRPO）的工程实现： PPO 作为当前工业界最稳健的算法之一，本章提供从理论到实际代码优化的完整流程。讨论裁剪（Clipping）机制背后的数学意义，以及如何调整超参数以平衡探索与利用。 第九章：模型基强化学习（Model-Based RL）的复兴： 对比 Model-Free 和 Model-Based RL 的优劣。详细介绍如 PlaNet, Dreamer V3 等利用深度学习准确拟合系统动态模型的方法。探讨规划（Planning）与学习的有效结合，例如蒙特卡洛树搜索（MCTS）在决策中的嵌入。 第十章：多智能体系统（MARL）的协调与博弈论视角： 处理分布式控制系统，如多无人机编队、资源调度。介绍集中训练分散执行（CTDE）架构，如 MADDPG 和 QMIX，并从纳什均衡和演化博弈的角度分析系统的稳定性和最优性。 --- 第四篇：离线学习、模仿学习与安全强化学习（约 150 页） 本篇关注在数据有限或环境交互成本极高的场景下，如何进行有效的策略学习。 第十一章：离线强化学习（Offline RL）的挑战与解决方案： 讨论数据分布偏移（Distribution Shift）问题。深入讲解 Conservative Q-Learning (CQL) 等算法，如何确保学习到的策略不会过度依赖于训练数据集中未曾出现的、可能导致灾难性后果的动作。 第十二章：模仿学习（Imitation Learning）与行为克隆的高级形式： 超越简单的行为克隆（Behavioral Cloning），探讨生成对抗模仿学习（GAIL）和概率密度匹配方法，用于从专家数据中高效学习复杂行为。 第十三章：安全约束与鲁棒性保证： 在自动驾驶、化学过程控制中，必须保证安全约束不被违反。本章介绍基于拉格朗日乘子的安全 RL（Safe RL），如 CPO 和 L2O 框架，确保优化过程在预设的风险边界内进行。 --- 第五篇：前沿案例研究与工业级部署（约 150 页） 本书的最后部分通过实际案例展示 DL/RL 组合方法在解决真实世界复杂问题中的巨大潜力。 第十四章：能源系统：智能电网的动态电压控制与负荷预测： 案例分析：如何利用 GNN 预测区域电网的动态拓扑变化，并使用模型基 RL 进行最优的无功功率调度，以最小化传输损耗。 第十五章：金融工程：高频交易中的最优执行与风险敞口管理： 案例分析：利用深度 RL 优化大宗订单的拆分与执行路径，以最小化市场冲击成本，并结合 VAE 建立波动率的潜在因子模型。 第十六章：供应链与物流优化：动态路径规划与库存管理： 案例分析：结合大规模并行 RL 解决城市配送网络的实时路径重规划问题，并集成不确定性量化以应对突发事件（如交通堵塞或需求激增）。 --- 总结与展望 本书的最终目标是培养读者从系统工程的角度出发，识别出哪些复杂问题适合被深度学习重构，哪些需要强化学习进行动态决策，以及如何有效地将两者结合，构建出超越传统方法的、面向未来的优化解决方案。全书代码示例将基于 PyTorch/TensorFlow 和稳定版本 RL 库（如 Stable Baselines3），确保理论与实践的无缝衔接。

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这本书简直是打开了新世界的大门！我原以为自己对多媒体制作已经有了相当的了解，但读了这本书之后才发现自己之前的认知有多么狭隘。作者的讲解深入浅出，把那些原本看起来高深莫测的技术，通过生动的案例和详尽的步骤，变得触手可及。特别是关于叙事结构和视觉语言的探讨，让我对如何讲好一个故事有了全新的理解。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本艺术创作的心法秘籍。我尝试按照书中的方法去构思我的下一个项目，那种清晰的逻辑和创意的涌现，是我以前从未有过的体验。这本书的价值远超其定价，绝对是每一个想在多媒体领域深耕的人必备的案头书。如果你还在为如何将脑海中的奇思妙想转化为震撼人心的作品而苦恼，这本书绝对能给你指引方向。

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我对这本书的评价可能要稍微“苛刻”一些，因为它提出的标准实在太高了。当我读到关于跨平台兼容性和用户体验优化的章节时，我深刻体会到了作者在行业前沿摸爬滚打多年积累的经验。它不像市面上许多教材那样只停留在基础功能介绍，而是直接切入了商业化和受众反馈的核心问题。例如，书中对于不同设备屏幕色彩还原的差异处理，以及如何预判观众在不同场景下的注意力分布，这些都是需要实战积累才能领悟的“内功”。虽然有些部分需要结合我自己的项目经验反复咀嚼，但正是这种挑战性，让我感觉每一次阅读都是一次对自我能力的升级。这已经不是入门读物，而是中高级人才的“进阶考试题”。

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我购买了市面上几乎所有关于多媒体制作的权威书籍，但大多读完后都束之高阁，只有这一本，我时不时会带着咖啡，坐下来静心研读。它没有空泛的口号，每一页都充满了真金白银的干货。我尤其欣赏它对未来趋势的预判，特别是关于沉浸式体验和互动叙事的章节，简直像是一份未来行业的路线图。作者的文风老道而又不失热情，读起来让人感觉像是在听一位经验丰富的导师在与你进行一对一的交流。对于那些希望不仅仅是“完成”一个项目，而是想“创造”出具有持久影响力的作品的制作者而言，这本书提供了一种超越当前技术限制的思考维度。强烈推荐给所有追求卓越的创作者们。

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这本书最妙的地方在于，它成功地将“技术实现”和“情感传达”这两条看似平行的轨道完美地融合在了一起。很多多媒体书籍要么只谈炫酷的特效，要么只谈理论美学，但很少有能把两者平衡得如此和谐的。作者似乎有一种魔力，能让你在学习如何使用复杂的后期软件时，同时思考这部作品想要带给观众的最终情绪是什么。我记得有一段描述如何通过音效的细微变化来暗示角色内心的挣扎，读完后我立刻去修改了我正在制作的一个短片中的背景音乐，效果立竿见影，那种代入感瞬间增强了不止一个层级。它真正教会了我如何用技术去“服务”内容，而不是被技术“奴役”。

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说实话，这本书的排版和设计风格非常具有现代感，翻阅起来本身就是一种享受。我特别欣赏作者在技术细节上的严谨，每一个参数的调整、每一个软件操作的细节都被梳理得井井有条。但最让我惊喜的是，它没有陷入那种纯粹的技术堆砌，而是非常注重“为什么”——为什么选择这种色彩搭配，为什么使用这种转场效果。这种对底层设计理念的剖析，让我在面对复杂创作任务时，不再是盲目地套用模板，而是能够基于原理做出最优决策。我将它放在工作台最显眼的位置，时不时地会翻开某一章节进行回顾和校准自己的工作流程。对于那些追求极致效果的专业人士来说，这本书提供了一种提升工作效率和作品质感的有效途径。

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