Applied Dynamic Programming for Optimization of Dynamical Systems (Advances in Design and Control) ( pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society for Industrial and Applied Mathematic

作者:Rush D. Robinett III

出品人:

页数:278

译者:

出版时间:2005-07

价格:USD 70.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780898715866

丛书系列:

图书标签:

• Dynamic Programming
• Optimization
• Dynamical Systems
• Control Theory
• Design Engineering
• Mathematical Optimization
• Systems Engineering
• Applied Mathematics
• Control
• Engineering

精通复杂系统的动态决策：一套面向实践的优化方法 在当今世界，对复杂动态系统的深刻理解和有效控制比以往任何时候都更加重要。从机器人技术的精密操控到能源网络的智能调度，从金融市场的风险管理到生物系统的精密调控，这些系统无一不展现出其内在的动态性和随时间演变的特性。而如何在这种动态性中做出最优的决策，以达到期望的目标，正是我们面临的核心挑战。 本书，《动态规划与动态系统优化进展》，正是为应对这一挑战而生。它并非仅仅是一本理论著作，而是旨在为工程师、研究人员和高级学生提供一套全面、系统且极具实践价值的工具和方法，以应对现实世界中各种复杂动态系统的优化问题。本书着重于动态规划这一强大而经典的优化框架，并将其与现代控制理论的最新进展相结合，为读者打开一扇通往智能决策和高效系统运作的大门。 核心思想与价值： 本书的核心在于揭示动态规划在解决具有复杂状态和控制输入的动态系统优化问题中的强大能力。它将引导读者深入理解动态规划的基本原理，包括贝尔曼最优性原理，并教会读者如何将其应用于各种实际场景。本书不仅仅是理论的阐述，更侧重于方法论的传授，强调如何将抽象的数学模型转化为可行的算法，并通过编程实现，最终应用于具体的工程实践。 选择本书的读者将能够： 掌握动态规划的精髓： 从最基本的原理出发，逐步深入到更复杂的动态规划算法，理解其背后的数学逻辑和算法结构。 构建精确的系统模型： 学会如何将现实世界中的动态系统转化为数学模型，这是应用任何优化方法的前提。 设计高效的优化算法： 掌握不同类型的动态规划算法，如值迭代、策略迭代，以及如何根据具体问题选择和调整算法。 应对多重约束与不确定性： 了解如何将系统的状态和控制约束融入动态规划框架，以及如何处理系统中的不确定性，例如随机动态规划。 拥抱现代控制理论的最新进展： 将动态规划的思想与现代控制理论相结合，例如模型预测控制（MPC）的理念，以及如何利用先进的计算工具和技术来解决大规模或高维度问题。 获得丰富的实践经验： 通过大量的案例分析和实例演示，读者将能够看到动态规划如何在机器人、自动驾驶、能源系统、金融建模等领域发挥关键作用，从而激发自身的创新灵感。 内容深度与广度： 本书的内容涵盖了从基础理论到高级应用，力求为读者提供一个循序渐进的学习路径。 理论基础铺垫： 首先，本书将详细介绍动态规划的核心概念，包括贝尔曼方程、最优值函数和最优控制策略。读者将学习如何将一个优化问题分解为一系列相互关联的子问题，并通过迭代求解来找到全局最优解。 离散时间动态规划： 重点讲解离散时间系统中的动态规划算法，包括值迭代和策略迭代。读者将学习如何构建状态空间、控制空间，并理解不同算法在求解效率和收敛性方面的优劣。 连续时间动态规划： 进一步探讨连续时间系统的动态规划，包括哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程。虽然HJB方程的解析解往往难以获得，但本书将介绍其数值求解方法，为处理连续时间系统提供理论指导。 随机动态规划： 针对现实世界中普遍存在的随机性，本书将深入介绍随机动态规划。读者将学习如何处理系统模型中的噪声和不确定性，以及如何设计在不确定环境中依然鲁棒的最优控制策略。 约束优化： 许多实际系统都存在各种状态和控制约束。本书将详细阐述如何在动态规划框架中有效地处理这些约束，包括使用投影、惩罚函数以及特殊的算法技巧。 近似动态规划与强化学习： 随着系统维度的增加，精确求解动态规划的计算复杂度会急剧上升。本书将介绍近似动态规划（ADP）和强化学习（RL）的方法，这些方法能够利用函数逼近技术来处理高维问题，从而在实际应用中取得突破。 数值方法与实现： 理论的学习离不开实践的检验。本书将重点介绍各种数值计算方法，以及如何利用现代编程语言和工具（如Python、MATLAB）来实现动态规划算法。通过代码示例和调试技巧，读者可以快速将所学知识应用于实际问题。 应用案例解析： 为了巩固理论知识并激发读者解决实际问题的能力，本书将深入剖析多个领域的应用案例。这些案例将涵盖但不限于： 机器人控制： 如何利用动态规划实现机器人路径规划、轨迹跟踪以及姿态控制。 能源系统优化： 如何优化电力调度、储能系统的充放电策略，以提高能源利用效率和稳定性。 自动驾驶： 如何设计车辆的轨迹规划和控制算法，实现安全高效的自动驾驶。 金融工程： 如何利用动态规划进行投资组合优化、风险对冲和期权定价。 生产调度与供应链管理： 如何优化生产流程、库存管理和物流配送，提高运营效率。 生物医学工程： 如何模拟和优化生物过程，例如药物输送和疾病治疗。 适用读者： 本书适合以下人群： 自动化与控制工程师： 希望掌握先进的系统优化技术，以设计更智能、更高效的控制系统。 机器人工程师： 寻求改进机器人规划、导航和控制算法的解决方案。 机器学习与人工智能研究人员： 对强化学习的数学基础和实际应用感兴趣，希望深入理解其背后原理。 运筹学与优化领域的学者： 拓展在动态系统优化方面的知识和技能。 对复杂系统建模与优化感兴趣的高年级本科生和研究生： 希望在学术研究或未来职业生涯中打下坚实的基础。 结语： 在当今这个高度互联和快速变化的时代，对动态系统的驾驭能力将成为关键的竞争力。《动态规划与动态系统优化进展》 为您提供了一套严谨而实用的工具，帮助您深刻理解系统的动态行为，做出最优决策，并最终实现您所期望的目标。无论您是希望解决眼前的工程难题，还是探索未来的前沿技术，本书都将是您不可或缺的智囊和助手。通过系统学习本书，您将能够自信地驾驭复杂的动态系统，开启智能优化新篇章。

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说实话，这本书的阅读体验有点像攀登一座陡峭的山峰，需要耐心和毅力，但一旦登上顶端，视野则无比开阔。它的数学严谨性是毋庸置疑的，几乎每一句话后面都藏着深厚的数学功底。对于初学者来说，可能需要在配合其他更基础的教材辅助下才能完全消化其内容，因为作者默认读者已经具备扎实的线性代数和概率论基础。然而，正是这种高标准的专业要求，使得这本书在同类著作中脱颖而出。我个人认为，书中关于**非线性**系统动态规划处理的章节是全书的精华所在。它没有简单地套用线性二次调节器（LQR）的思路，而是深入探讨了如何利用李雅普诺夫稳定性理论与动态规划相结合，设计出更具鲁棒性的控制律。我对书中提出的那种多阶段决策模型的构建流程进行了模仿，尝试应用在一个复杂的机器人路径规划问题上，结果发现其性能明显优于我之前采用的启发式算法。这本书不是一本用来快速查阅公式的工具书，它更像一本需要反复研读、边做边学的“武功秘籍”。

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这本书的排版和图示设计也值得称赞，这对于一本高度依赖视觉辅助理解的控制理论书籍来说至关重要。清晰的图表是连接抽象数学和实际物理系统的桥梁。例如，书中关于不同迭代算法收敛速度的对比图，寥寥数笔就将不同方法的优劣展现得淋漓尽致，比起冗长的文字描述效率高出百倍。我特别关注了书中对于**约束处理**的讨论，这在实际的工业控制中是绕不开的话题。作者详细比较了惩罚函数法、投影法和内点法在动态规划框架下的适用性和局限性，这让我对如何选择合适的约束处理策略有了更清晰的认识。而且，书中提供的案例代码片段（虽然不是完整的软件实现，但足够指导方向）对于验证理论的有效性非常有帮助。我尝试用其中一个算法结构去优化一个化工过程的批次控制策略，发现它能有效地避免系统进入危险状态，同时将能耗控制在一个较低的水平。这本书的价值在于，它提供的是一种**思维方式**，而不是一套固定的公式集。

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这本书的封面设计得相当有品味，那种沉稳的蓝色调配上清晰的字体，一下子就让人感觉这是一本干货十足的专业书籍。我第一次翻开它的时候，就被那种深入浅出的讲解方式吸引了。作者显然对这个领域有着极其深刻的理解，他没有像很多教材那样堆砌复杂的公式，而是非常注重从物理直觉和实际应用场景出发来构建理论框架。特别是关于离散时间系统和连续时间系统如何无缝衔接到动态规划框架下的讨论，简直是教科书级别的范例。我记得书中花了大量篇幅来阐述贝尔曼方程在不同约束条件下的推导和求解技巧，对于我这个长期在控制领域摸爬滚打的人来说，很多之前感觉模糊的地方豁然开朗。例如，书中对随机噪声环境下的最优控制策略的描述，就比我之前读过的任何资料都要细致和实用。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总会先用一个非常贴近工程实际的小例子来铺垫，这样读者在面对后面更抽象的数学描述时，心理负担就小了很多。这本书的深度和广度兼备，非常适合那些希望从“会用”动态规划提升到“精通”动态规划的工程师和研究人员。

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这本书的结构编排简直是一次精妙的数学之旅。它不像某些著作那样，章节之间衔接生硬，而是像一条精心铺设的轨道，引导读者逐步深入。开篇对基础最优控制理论的回顾虽然简短，但切中要害，迅速将我们带入了动态规划的核心地带。我特别喜欢它对价值函数迭代过程的几何解释，那种通过一系列优化切片来逼近全局最优解的画面感，让人印象深刻。书中对庞大计算复杂度的处理也给出了非常务实的视角，没有回避这个现实难题，而是详细分析了近似动态规划（ADP）和强化学习（RL）方法是如何从理论上“偷懒”但又能在实践中取得不错效果的。对于那些希望将理论模型应用于资源受限的真实硬件平台的研究者来说，这部分内容简直是雪中送炭。我花了大量时间研究其中关于状态空间离散化误差的敏感性分析，作者的分析非常严谨，指出了在哪些工程条件下必须采取高分辨率的离散化，以及何时可以适当放宽要求以换取计算效率。这种平衡艺术，是真正衡量一本控制类书籍是否成熟的重要标志。

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我花了几个月的时间才算大致“消化”了这本书，这期间我多次在深夜里因为它书中提出的某个巧妙观点而感到兴奋。这本书的宏大叙事结构在于，它将几十年的最优控制研究成果，以一种高度统一且逻辑自洽的方式呈现出来。我发现它在处理**多智能体系统**和**分布式控制**方面的内容尤其具有前瞻性。作者并未将重点放在传统的集中式求解器上，而是着重探讨了如何在去中心化的框架下利用近似动态规划的思想进行局部优化和信息交换。这无疑为当前炙手可热的群体机器人和智能电网等交叉学科研究提供了坚实的理论基石。这本书的语言风格虽然学术，但其背后蕴含的对“优化”二字的执着探索，是能感染读者的。它教会了我，面对一个复杂的动态系统，第一步不是急于套用已有的解法，而是要先精准地构建出正确的价值函数和转移概率模型。总而言之，这是一部值得在书架上占据核心位置的经典之作，它的价值会随着时间的推移和读者的成长而愈发凸显。

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