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页数:803

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出版时间:2006-9

价格:971.80元

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isbn号码:9783540372776

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 生物信息学
• 机器学习
• 数据挖掘
• 人工智能
• 算法
• 生物医学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 计算生物学

深入探索：现代工程与前沿科学的交汇点 书名： 现代工程优化设计与复杂系统建模 作者： [此处可虚构作者姓名，例如：张伟强, 李明华] 出版社： [此处可虚构出版社名称，例如：科技前沿出版社] --- 内容概要： 本书旨在为工程技术人员、研究人员以及高年级本科生和研究生提供一套全面、深入且高度实用的知识体系，专注于现代工程优化设计原理、复杂系统建模方法论以及面向实际应用的数值求解技术。在当今快速发展的工业和科研领域，面对资源有限、性能指标多重约束以及系统固有的非线性和不确定性，传统的线性或经验驱动的设计方法已逐渐暴露出其局限性。本书系统地构建了一个从理论基础到前沿应用的桥梁，强调如何利用先进的数学工具和计算科学方法来解决现实世界中最棘手的工程问题。 全书结构严谨，内容涵盖了优化理论的核心基石、系统动力学描述的精髓，以及如何将这些理论应用于机械、电子、航空航天、能源等多个关键工程领域。 --- 第一部分：工程优化设计的基础与进阶 本部分首先确立了现代工程设计所依赖的数学框架和优化思想。 第一章：工程问题的数学表述与优化基础 本章深入探讨了如何将一个实际的工程挑战（如结构轻量化、过程效率提升、成本最小化）准确地转化为数学模型。内容涵盖了目标函数、约束条件的严谨定义，包括等式约束、不等式约束以及对设计变量的边界限制。我们详细阐述了凸优化和非凸优化问题的区别与联系，并引入了线性规划（LP）、二次规划（QP）和非线性规划（NLP）的经典解法，例如单纯形法、KKT条件的基础应用。特别关注在工程实践中常见的“病态”问题（ill-conditioned problems）的处理策略。 第二章：局部搜索与全局搜索策略 优化算法的选择是工程求解效率的关键。本章区分了基于梯度的局部搜索方法和旨在逃离局部最优的全局搜索方法。 局部搜索精讲： 详述牛顿法、拟牛顿法（BFGS、DFP）的迭代机制，并重点分析其收敛速度和局部敏感性。针对工程应用中的噪声数据，引入了线搜索与信赖域方法的结合策略。 全局搜索方法论： 详细介绍了启发式和元启发式优化算法在工程设计中的应用。这包括模拟退火（Simulated Annealing, SA）的物理退火机制、粒子群优化（PSO）的群体协同行为模型，以及遗传算法（GA）的交叉与变异操作在离散和连续优化问题中的应用。我们对比了这些方法的计算成本与搜索效率。 第三章：多目标优化与鲁棒性设计 现代工程目标往往是冲突的（例如，提高性能的同时降低成本和重量）。本章聚焦于多目标优化（Multi-Objective Optimization, MOO）技术。 帕累托最优性： 引入帕累托前沿（Pareto Front）的概念，解释如何量化和识别一组非支配解。讨论了常见的MOO方法，如加权求和法、ε-约束法和进化多目标优化算法（如NSGA-II）。 鲁棒性与可靠性驱动设计（Robust and Reliability-Based Design Optimization, RDO）： 强调在不确定性（参数波动、制造误差）背景下的设计。介绍不确定性传播模型，以及如何通过最小化性能方差或满足特定可靠性指标来增强设计的鲁棒性。 --- 第二部分：复杂系统的建模与分析 本部分将视角从纯粹的优化算法转向如何准确地描述和模拟那些行为复杂的物理、信息或生物系统。 第四章：系统动力学与状态空间表示 本章回归到工程建模的根基——描述系统行为的数学语言。 经典建模方法： 回顾了基于微分方程（ODE/PDE）的建模范式，重点介绍拉格朗日方程在机械系统建模中的应用，以及如何建立系统的能量关系。 状态空间理论： 详细阐述了系统状态变量的选择、状态空间矩阵的构建（A, B, C, D矩阵）。分析了系统的能控性（Controllability）和能观测性（Observability），这对于设计有效反馈控制器至关重要。 离散时间系统： 讨论了如何将连续系统转化为离散时间模型，为数字控制和仿真奠定基础。 第五章：非线性系统分析与反馈控制基础 现实世界中的绝大多数工程系统都是非线性的。本章提供了分析和控制这类系统的工具。 非线性分析： 介绍平衡点分析、相平面法（对于二阶系统）、以及李雅普诺夫稳定性理论的基础。分析了极限环振荡等非线性特有的现象。 经典反馈控制： 详细解析了PID（比例-积分-微分）控制器的设计与整定方法（如Ziegler-Nichols法），并讨论了其在实际工程中的局限性。 现代控制方法入门： 简要介绍LQR（线性二次型调节器）的设计思想，以及极点配置（Pole Placement）在系统性能调控中的作用。 第六章：基于数据的建模与系统辨识 在许多情况下，建立精确的物理模型非常困难或成本过高。本章关注如何从实验或仿真数据中提取系统的动态特性。 系统辨识理论： 阐述了输入/输出数据的采集、预处理和模型结构的选择（如ARX, ARMAX模型）。 参数估计方法： 重点介绍最小二乘法（LS）及其改进，例如迭代最小二乘法，用于估计模型参数。讨论了模型验证（如残差分析）的关键指标。 模型降阶（Model Order Reduction）： 针对高维复杂模型，介绍平衡截断（Balanced Truncation）等方法，以获得计算效率更高、但保留主要动态特性的低阶近似模型，这在实时控制和大规模仿真中具有巨大价值。 --- 第三部分：计算实现与前沿交叉应用 本部分着重于将前述理论转化为可执行的计算方案，并展示其在特定高技术领域的应用潜力。 第七章：数值方法的稳定性和效率 优化和仿真在本质上都是大规模的数值计算。本章关注计算的可靠性。 大规模方程组求解： 探讨直接法（如LU分解）和迭代法（如共轭梯度法、GMRES）在线性系统求解中的适用性，特别关注稀疏矩阵的处理技术。 常微分方程（ODE）的数值积分： 详细分析欧拉法、龙格-库塔法（RK4）的原理与误差分析。针对刚性系统（Stiff Systems），介绍隐式方法的优势，如向后欧拉法。 优化算法的并行化： 讨论如何将全局优化算法分解，利用多核处理器或分布式系统加速收敛过程。 第八章：案例研究：复杂工程系统的集成设计 本章通过综合性案例，展示优化、建模和控制如何协同工作。 航空飞行器性能优化案例： 结合气动外形优化与燃料消耗模型，展示如何使用多目标优化技术寻找最佳升阻比。 能源系统调度与控制： 建立包含非线性负荷需求和可再生能源不确定性的电网模型，应用鲁棒优化方法设计最优运行策略。 智能制造中的柔性装配线优化： 结合离散事件系统（DES）建模方法，优化机器人路径规划和节拍时间，以最大化吞吐量。 本书的最终目标是培养读者将抽象的数学原理与具体的工程约束相结合的能力，从而在面对前沿科技挑战时，能够构建出高性能、高可靠性、可解释性的复杂系统解决方案。全书辅以大量的工程实例和计算推导，力求做到理论的深度与实践的可操作性并重。

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我不得不指出，这本书在引用和案例研究的选择上，表现出了一种明显的地域和时间上的局限性。在讨论到应用领域时，书中引用的文献大多集中在十年前的欧洲和北美的一些特定研究机构，对于近五年内，特别是在亚洲地区发展起来的、基于大规模并行计算和特定领域数据（如高通量测序数据处理）的创新性工作，几乎没有提及。这使得整本书给人的感觉有些“过时”。比如，当我们讨论到“优化”时，重点仍然停留在传统的遗传算法和粒子群优化上，而对近年来在图神经网络（GNNs）和对比学习框架中出现的、更适应生物分子结构数据的优化策略的探讨则付之阙如。这种对最新研究进展的疏漏，使得本书在作为一本“计算智能”的参考书时，其前沿性和指导意义大打折扣。它更像是一个对特定历史时期内某些计算思想的详尽总结，而非对当前研究图景的全面描绘。

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这本书的语言风格，坦白说，是相当学术化和晦涩的。它充满了专业术语和复杂的数学符号，而且很多定义和定理的引入显得非常突兀，缺乏必要的背景铺垫。我感觉自己像是在阅读一篇经过层层审阅、试图塞进所有可能知识点的博士论文，而不是一本面向更广泛读者的专著。比如，在阐述启发式搜索算法时，作者直接引用了某个特定拓扑空间下的不动点定理来论证其最优性，而没有首先用直观的例子去解释这个定理的实际意义。这种“先抛出结论，再等待读者自行挖掘论证过程”的方式，极大地增加了阅读的门槛。对于我这种有一定工程背景但非纯理论出身的读者来说，很多关键部分的理解需要反复查阅外部资料来补充缺失的数学链条。我希望看到的是，作者能够用更具教学性的方式，通过大量的插图、流程图或逐步推导来可视化这些复杂的计算过程，而不是仅仅依赖密集的公式堆砌。这本书的深度毋庸置疑，但它的可及性（Accessibility）确实是一个巨大的挑战。

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这本书在图表的使用上，缺乏一致性和清晰度，这严重影响了对某些关键概念的把握。举例来说，在描述一个多模态数据融合的框架时，书中提供了一个极其复杂的、由三个不同层级构成的流程图，但图例标注含糊不清，箭头指向的逻辑关系也难以通过肉眼快速分辨。更要命的是，这个图的解释性文字只用了寥寥数语概括，完全没有达到辅助理解的目的。对比之下，在讨论到系统建模的仿真部分时，作者又非常详尽地展示了单个时间步长的数值计算表格，但这些表格的参数设置标准并未在正文中清晰说明。这种在图表深度和解释力度上的巨大反差，使得读者在试图建立一个完整的、可复现的认知模型时感到非常吃力。一本好的技术书籍应该让图表成为理解复杂系统的捷径，而不是增加理解障碍的绊脚石。本书在这方面，显然没有达到令人满意的标准。

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我对这本书的结构安排感到有些困惑，特别是它在组织材料的逻辑性上。前三分之一的内容几乎完全聚焦在经典控制理论和模糊逻辑系统上，这部分内容虽然详尽，但感觉像是从一本上世纪八九十年代的经典控制工程教材中直接抽离出来的，与后半部分提及的现代机器学习框架显得有些脱节。这种割裂感使得阅读体验并不流畅。我期待的“计算智能”是一个统一的范畴，能够涵盖从经典专家系统到最新的Transformer架构的演变脉络，但这本书似乎更像是一本将两个不同时代的计算范式强行拼凑在一起的合集。例如，在讨论到神经网络的反向传播算法时，作者对激活函数选择的探讨极其简略，几乎没有提及当前主流的ReLU族及其变体的影响，反而花了大量篇幅去解释如何用彼得里网络（Petri Net）来建模数据流。这让我不禁怀疑，作者对当前计算智能研究的前沿热点是否保持了足够的敏感度。如果能更均衡地分配篇幅，或者用更清晰的桥梁章节来连接这些不同的计算哲学，整体效果会好很多。

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这本书，说实话，拿到手的时候我还在期待着一些关于深度学习模型在生物信息学中应用的具体案例，或者至少是一些关于基因序列分析的新颖算法介绍。但是，翻开目录，我发现内容似乎更偏向于宏观的理论构建，而不是我预期的那种“硬核”技术细节。整本书的叙事方式，像是在搭建一个非常宏大的理论框架，每一个章节都在为下一个更抽象的概念做铺垫。我花了大量时间去理解作者试图阐述的“智能涌现”与“生命系统复杂性”之间的哲学联系，这无疑是非常深刻的，但对于一个急需解决实际问题（比如如何优化一个蛋白质折叠预测的神经网络结构）的读者来说，这样的深度略显“形而上”。我更希望看到的是，当作者讨论到进化算法时，能够深入剖析一下其在处理高维生物数据时的收敛性和鲁棒性问题，而不是仅仅停留在“这是一个有效的全局优化工具”这样的表层描述上。这本书给人的感觉更像是一部跨学科的哲学思考录，而非一本实操手册。如果你的目标是深入理解计算智能的数学基础和计算复杂性理论，它或许能提供一些启发性的视角，但若指望从中找到即插即用的代码片段或最新的基准测试结果，恐怕要大失所望了。它的价值在于开阔思路，而非提供即时答案。

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