最优控制理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李国勇

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:2008-10

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787118058949

丛书系列:

图书标签:

• 最优控制
• 控制理论
• 应用数学
• 系统工程
• 自动化
• 优化算法
• 动态规划
• 现代控制
• 工程数学
• 数学模型

《智能决策与系统优化：算法、模型与实践》 在当今复杂多变的时代，无论是宏观经济的调控，还是微观企业的运营，抑或是科学研究的探索，都离不开对决策的优化和系统的精细化管理。本书旨在深入探讨一套强大的决策理论框架和一系列高效的系统优化方法，为读者提供一套系统性的工具箱，以应对各种现实世界中的挑战。《智能决策与系统优化：算法、模型与实践》不侧重于特定领域的具体应用，而是着眼于支撑这些应用的普适性原理、先进的算法设计以及模型构建的严谨性。 第一部分：决策的数学基础与理论框架 本部分将奠定理解智能决策所需的数学基石，并介绍当前主流的决策理论。我们将从凸优化理论讲起，详细阐述其核心概念，包括凸集、凸函数、对偶理论、KKT条件等。理解凸优化的性质对于分析问题的可行域、寻找全局最优解至关重要。在此基础上，本书将引入动态规划的思想，剖析其“最优性原理”在序列决策问题中的应用，并通过典型的例子（如背包问题、最短路径问题）展示其求解策略。 接着，我们将聚焦于概率模型与不确定性下的决策。贝叶斯统计、马尔可夫决策过程（MDP）将是本部分的核心内容。我们将详细介绍如何利用贝叶斯推理处理不确定信息，以及如何通过MDP来建模和求解一系列有状态转移和奖励信号的序贯决策问题。这部分将为理解许多实际应用中的随机性和动态性提供理论支撑。 第二部分：核心优化算法与模型构建 本部分将深入介绍实现智能决策和系统优化的关键算法。我们将从经典的线性规划（LP）和整数规划（IP）入手，讲解其标准形式、单纯形法、内点法等求解算法，并讨论如何将现实问题转化为LP/IP模型。 随后，本书将转向非线性规划（NLP），介绍梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等无约束优化算法，以及序列二次规划（SQP）、增广拉格朗日法等有约束优化算法。重点在于理解不同算法的收敛性质、计算效率以及适用场景。 针对大规模和复杂系统，我们将介绍启发式算法与元启发式算法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。这些算法在解决NP-hard问题时展现出强大的潜力，能够有效地在巨大的解空间中寻找近似最优解。 在模型构建方面，本书将强调建模的艺术与科学。我们将讨论如何准确地识别问题中的关键要素，如何选择合适的数学工具来描述这些要素及其相互关系，以及如何平衡模型的精度与计算复杂度。案例分析将贯穿始终，帮助读者将抽象的理论转化为解决实际问题的具体模型。 第三部分：先进优化技术与交叉领域应用 本部分将进一步拓展优化技术的边界，并探讨其在现代科学技术中的广泛应用。我们将详细介绍大规模优化的技术，包括分布式优化、随机优化以及针对特定结构的优化方法（如稀疏优化）。 机器学习与优化的交叉融合是本书的一大亮点。我们将探讨如何利用优化算法训练机器学习模型（如支持向量机、神经网络），以及如何将机器学习技术应用于优化问题（如强化学习中的策略优化、基于学习的启发式搜索）。 此外，本书还将涉及多目标优化，介绍帕累托最优、权重法、ε-约束法等概念，并讨论如何在多个相互冲突的目标之间进行权衡。鲁棒优化和随机优化的理论和方法也将被深入讲解，为处理实际系统中的不确定性和扰动提供解决方案。 第四部分：系统仿真与实践指导 理论知识的掌握最终需要通过实践来检验和巩固。本部分将指导读者如何利用仿真工具（如MATLAB/Simulink, Python的SciPy/NumPy库等）实现和测试所介绍的算法。我们将提供一系列精心设计的实践案例，涵盖从资源分配、生产调度到交通流量控制、金融投资组合优化等多个领域，但不会深入到特定领域的专业技术细节，而是侧重于如何运用优化技术来解决共性问题。 本书的最终目标是赋予读者独立分析和解决复杂决策问题、设计和优化各类系统的能力。通过学习本书，读者将能够： 深刻理解决策优化的数学原理和理论基础。 掌握多种核心优化算法的原理、实现和应用。 学会构建和求解不同类型的数学模型。 了解前沿的优化技术及其在交叉领域的应用。 获得将理论知识转化为实际问题的实践经验。 《智能决策与系统优化：算法、模型与实践》不仅适合计算机科学、数学、工程学等相关专业的学生，也同样适用于从事数据分析、算法研究、系统设计以及需要进行复杂决策的各行业专业人士。本书旨在成为一本兼具理论深度和实践指导意义的参考书。

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这本书的排版和装帧设计确实让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色调配合着烫金的书名，拿在手里就有一种学术的厚重感。不过，当我翻开内页时，发现虽然字体清晰易读，但图表的绘制质量似乎还有提升空间。有些复杂的系统框图在小字号下显得有些模糊不清，这对于理解抽象的数学模型来说是个不小的障碍。特别是涉及到状态空间表示和拉格朗日乘子法的推导过程，那些用手写体模拟的希腊字母和向量符号，在某些低分辨率的打印下，分辨起来颇费心思。我期待的是一种能让人沉浸其中的视觉体验，能够清晰地引导我穿越那些复杂的数学迷宫，而不是在试图辨认一个上标或下标上耗费过多精力。也许在再版时，可以考虑优化一下图形的处理精度，让阅读过程更加顺畅和专业。作为一本专业领域的书籍，细节决定了它能否真正成为案头的常备工具书，而不是束之高阁的摆设。

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质量控制方面，这本书的勘误情况似乎比较严重。我翻阅的这个版本中，至少发现了三处明显的符号混淆和一处关于边界条件的描述矛盾。这些小错误虽然不至于颠覆整个理论框架，但在学习复杂理论时，任何一个微小的符号错误都可能导致读者在后续的推导中走入死胡同，浪费大量时间去反复验证。对于一本面向高等教育和专业研究领域的书籍来说，出版社和作者团队的校对工作显得不够细致。这不仅影响了阅读体验，更重要的是，它损害了书籍作为权威参考资料的可信度。我希望未来的印刷版本能够有更严格的同行评审和多轮次的校对流程，确保交付给读者的每一页都是准确无误的知识结晶。

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这本书的行文风格，坦白地说，略显陈旧和生硬。作者的语言非常严谨，每一个句子都力求精确无误，但这导致了阅读过程中的“干涩感”。在描述概念时，常常是直接采用数学语言的直译，缺乏对概念背后物理直觉的引导。例如，在解释什么是“可控性”和“可观测性”时，如果能用更生动、更贴近物理现实的比喻来辅助说明，比如将系统比作一个被操作的机器，读者会更容易建立起感性认识。目前这种高度形式化的语言，虽然保证了学术的纯粹性，却牺牲了与广大工程师读者的亲和力。学术书籍不应该只是知识的搬运工，更应该是知识的引路人，需要一种能够激发读者好奇心和求知欲的叙事节奏。

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这本书的内容深度和广度让人感到既兴奋又略微有些望而却步。它似乎试图涵盖从基础的变分法到前沿的非线性控制，信息量无疑是巨大的。然而，这种“大而全”的策略在某些章节的深度上显得有些不足。比如在探讨庞特里亚金最大值原理的推导时，作者的处理方式显得过于跳跃，很多关键性的条件假设和不等式变换没有给出详尽的证明或直观的物理意义解释，直接抛出了结论。对于初学者来说，这就像是被要求直接攀登一座没有明确路径标记的高峰，只能靠自己去摸索那些隐藏的台阶。我更倾向于那种结构清晰、循序渐进的讲解方式，每一个定理的建立都建立在坚实的基础之上，而不是仅仅罗列公式。如果能在关键的理论点上增加一些精细的数学推导和背景介绍，这本书的价值会大幅提升，真正成为指导研究的利器。

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从实际应用的角度来看，这本书的案例分析部分明显力度不够。理论知识的构建固然重要，但如何将这些抽象的数学工具映射到具体的工程问题上，才是检验理论实用性的试金石。书中涉及的实例大多停留在非常理想化的模型层面，例如简单的二阶系统或经典的悬链线问题。我希望能看到更多涉及现代工程挑战的案例，比如在复杂动态环境下的机器人轨迹规划、高维系统的鲁棒性设计，甚至是与机器学习结合的自适应控制实例。如果能加入一些用主流软件（比如MATLAB或Python）实现的仿真代码片段，并展示出理论解与仿真结果的对比，那将极大地增强读者的实践能力。目前这些应用层面的缺失，使得这本书更像是一本纯理论的教材，而不是一本能指导工程师解决实际难题的“应用”手册。

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