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本书是作者10多弃采在水利工程可靠度及风险分析方面研究工作的总结，特别是汇聚了国家自然科学基金重大项目“洪水特性与减灾方法研究”。国家自然科学基金重点项目“复杂务件下高拱坝的失效破坏机理和安全评估 ”和水利部重大创新项目“跨流域长距离引调水工程系统风险分祈和安全保障关键技术研究。”的研究崴果。书中论述了风险分析的基本理论和在我国水利工程中的应用情况，包括在工程系统、防洪工程、调水工程和水工建筑物中的应用。
复杂系统建模与决策优化：面向新兴产业的理论与实践 图书简介 本书深入探讨了复杂系统在现代新兴产业，如高新技术制造、新能源开发、智能交通网络以及生物医药研发等前沿领域中面临的决策挑战与管理难题。全书以系统科学、控制论和运筹学为理论基石，聚焦于如何构建高保真度的数学模型来刻画系统内部的非线性、时变性及不确定性，并以此为基础，发展和应用先进的优化算法，以实现资源配置的最优化和风险最小化。 第一部分：复杂系统的理论基础与建模范式 本部分首先对复杂系统的基本特征进行了界定，包括涌现性、鲁棒性、自组织性和多尺度耦合性。区别于传统的线性系统理论，本书强调在信息不完全和环境动态变化下的建模方法。 第一章 复杂性科学概述与新兴产业背景 本章梳理了复杂性科学的哲学基础，特别是耗散结构理论和自适应性理论在描述新兴技术生态系统中的应用价值。重点分析了当前新兴产业所共有的复杂性维度：技术迭代速度快、市场需求波动性高、跨学科知识整合度深。引入了“复杂性度量指标”，用于量化不同产业系统的内在复杂程度，为后续模型的选择提供依据。 第二章 动态非线性系统的数学描述 本章着重于如何将实际工程问题转化为数学模型。详细介绍了随机微分方程（SDEs）和偏微分方程（PDEs）在描述系统演化过程中的适用场景。特别关注了时滞效应在研发周期和供应链管理中的建模方法，并提出了基于切换系统（Switched Systems）来描述产业政策或技术标准突变对系统行为的剧烈影响。内容涵盖了系统的能控性、能观测性在复杂环境下的重新定义。 第三章 基于数据的建模与系统辨识 在许多新兴产业中，精确的物理机制往往难以完全解析。本章转向数据驱动的建模范式。系统地介绍了高维时间序列分析技术，包括主成分分析（PCA）和非线性降维技术（如流形学习）在处理海量传感器数据和市场反馈数据中的应用。详细阐述了卡尔曼滤波及其扩展形式（如无迹卡尔曼滤波UKF和粒子滤波PF）在复杂系统状态估计中的精确性提升策略。强调了模型验证中的交叉验证和稳健性检验方法。 第二部分：不确定性下的决策科学与优化算法 复杂系统必然伴随着多源不确定性，包括参数不确定性、模型结构不确定性和环境随机扰动。本部分聚焦于如何在这些不确定性条件下，制定出鲁棒且高效的决策策略。 第四章 概率论基础与不确定性量化 本书从工程实践角度出发，复习了概率论和数理统计的核心概念，但重点放在贝叶斯推断在工程决策中的应用。详细介绍了蒙特卡洛模拟（MCS）和拉丁超立方抽样（LHS）在量化不确定性对系统性能影响中的实施细节。此外，引入了模糊集合理论（Fuzzy Set Theory）来处理难以量化的定性不确定性描述，如“技术可行性高低”等。 第五章 鲁棒优化与随机规划 本章是决策制定的核心。系统介绍了鲁棒优化（Robust Optimization, RO）的框架，如何通过设定不确定性集合来保证解在所有可能情景下均满足约束。对比分析了随机规划（Stochastic Programming）的两阶段和多阶段模型，特别是在能源存储调度和大规模制造排程中的应用实例。重点讨论了多目标鲁棒优化，用以平衡新兴产业中常见的成本、性能和风险之间的冲突。 第六章 动态规划与强化学习在序列决策中的应用 针对系统需要在多个时间点进行连续决策的场景，本章深入探讨了动态规划（Dynamic Programming, DP）的原理，特别是贝尔曼方程的构建。随后，将理论扩展至近似动态规划（ADP）和强化学习（RL）。详细剖析了Q-Learning和深度确定性策略梯度（DDPG）等算法如何应用于高维状态空间下的资源动态分配问题，例如自动驾驶车队的路径规划与协作调度。 第三部分：前沿领域的系统应用案例分析 本部分通过具体的工程实例，展示前述理论和方法如何解决新兴产业中的实际问题。 第七章 新能源电网的鲁棒性分析与优化调度 针对风能、太阳能等间歇性电源并网带来的系统不稳定性，本章运用随机最优潮流（SOPT）模型，结合分层优化结构，对区域微电网的储能充放电策略进行实时优化。案例展示了如何使用场景生成技术来模拟极端天气对电力系统稳定性的冲击，并评估不同容量储备下的风险敞口。 第八章 智能制造中的柔性产线规划与故障容忍 在工业4.0背景下，生产线必须具备快速重构能力。本章采用混合整数线性规划（MILP）模型，结合离散事件仿真（DES），来优化产线布局和任务分配。重点研究了故障容忍机制的设计，通过引入冗余和动态任务转移策略，确保在关键设备突发故障时，整体生产目标仍能以高概率达成。 第九章 生物医药研发流程中的时间-成本-风险权衡 新药研发是一个典型的长周期、高失败率的复杂过程。本章将研发管线视为一个复杂的马尔可夫决策过程（MDP）。应用实时期权定价理论来评估在不同临床试验阶段投入额外资源的价值。通过构建风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）指标，指导管理层在研发投入的“沉没成本”与“未来潜在回报”之间做出最优的“继续/终止”决策。 总结与展望 本书的最终目标是为复杂系统工程师、高级管理者和研究人员提供一套系统的分析工具箱。未来的研究方向将侧重于因果推断在系统模型中的引入，以及开发能实时适应系统结构变化的自适应控制与优化方法，以应对愈发快速的技术变革浪潮。本书的理论深度和工程广度，旨在促进复杂系统决策科学在推动下一代产业升级中的核心作用。
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