自动控制原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西南交通大学出版社

作者:

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2008-8

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787811048520

丛书系列:

图书标签:

• 自动控制
• 控制原理
• 自动控制系统
• 反馈控制
• 系统分析
• 建模
• 仿真
• MATLAB
• 工程控制
• 控制工程

《智能体系统导论：协同、学习与决策》 内容概述 本书系统地介绍了智能体系统的基本概念、理论模型、关键技术及其在各个领域的广泛应用。智能体系统是由一组相互作用的自主实体（智能体）组成的复杂系统，它们能够在分布式环境中进行感知、推理、决策和行动，以达成个体或集体的目标。本书深入探讨了智能体系统的核心组成部分，包括智能体的设计原则、通信机制、协作策略、学习能力以及群体行为的涌现。 核心主题与章节要点 第一部分：智能体系统基础 第一章：智能体与智能体系统导论 智能体的定义与特性： 本章首先界定“智能体”这一核心概念，强调其自主性、反应性、能动性、社会性等关键属性。通过对比传统程序与智能体的区别，阐明其在处理不确定性、动态性环境中的优势。 智能体系统的构成与分类： 深入分析智能体系统由哪些基本元素构成，包括智能体个体、环境、通信协议、协调机制等。对单智能体系统、多智能体系统（MAS）进行分类，并介绍按架构（如集中式、分布式、混合式）和按智能体类型（如反应式、分层式、认知式）的划分。 智能体系统研究的意义与挑战： 阐述为何智能体系统在当前计算科学、人工智能、机器人学等领域扮演着越来越重要的角色，其在解决复杂问题、模拟现实世界行为、实现大规模协作方面的潜力。同时，指出智能体系统研究面临的内在挑战，如可扩展性、鲁棒性、安全性和可解释性等。 第二章：智能体的形式化模型 基于状态的智能体模型： 介绍如何利用有限状态机（FSM）、Petri网等经典模型来描述智能体的内部状态和行为转换。探讨这些模型的优缺点，以及它们在简单智能体设计中的应用。 基于逻辑的智能体模型（如BDI）： 详细阐述信念（Belief）、愿望（Desire）、意图（Intention）等认知成分如何构建智能体的决策过程。解释BDI模型如何支持智能体进行规划、推理和目标驱动的行为，并分析其在复杂决策场景下的适用性。 基于效用的智能体模型： 引入效用函数（utility function）的概念，说明智能体如何通过最大化其预期效用来进行决策。讨论如何设计和学习效用函数，以及它在资源分配、博弈论等问题中的应用。 其他模型： 简要介绍基于规则的系统、概率模型（如马尔可夫决策过程MDP）等，展示智能体建模的多样性。 第二部分：智能体的感知、通信与学习 第三章：智能体的感知与环境交互 感知机制： 探讨智能体如何通过传感器获取环境信息。介绍不同类型的传感器（如视觉、触觉、听觉）及其数据处理方法。 环境建模： 描述智能体如何构建和维护其对外部环境的认知模型。讨论静态环境、动态环境、确定性环境、不确定性环境的建模方法。 行动选择与执行： 讲解智能体如何根据其内部状态和环境感知来选择并执行行动。介绍规划算法、搜索算法以及执行监控机制。 与环境的交互范式： 区分完全可观测环境（Fully Observable Environments, FOE）和部分可观测环境（Partially Observable Environments, POE），以及封闭式环境（Closed Environments）和开放式环境（Open Environments）等概念。 第四章：智能体间的通信与协商 通信协议与语言： 介绍智能体通信的标准，如Agent Communication Language (ACL)。详细讲解ACL的组成部分，包括消息内容、通信语境、通信协议（如FIPA ACL）。 信息交换模式： 讨论同步通信、异步通信、广播、点对点通信等不同的信息交换方式。 协商与谈判： 深入研究智能体如何通过协商来达成一致，解决冲突，并共同做出决策。介绍拍卖机制、投票机制、契约网（Contract Net）等协商模型。 知识共享与融合： 探讨智能体如何共享和融合彼此的知识，以提高整体系统的效率和决策质量。 第五章：智能体的学习能力 机器学习在智能体中的应用： 概述监督学习、无监督学习、强化学习等常用机器学习方法如何应用于智能体。 强化学习（RL）与多智能体强化学习（MARL）： 重点介绍RL的核心概念，包括状态、动作、奖励、策略、价值函数。详细阐述MARL的挑战，如状态空间爆炸、非平稳性、信用分配问题。介绍Q-learning、SARSA、深度Q网络（DQN）、Actor-Critic等MARL算法。 模仿学习与迁移学习： 探讨智能体如何通过观察专家行为进行学习，以及如何将在一个任务中获得的知识应用到新任务中。 在线学习与自适应： 强调智能体在动态环境中进行持续学习和自适应的重要性。 第三部分：智能体系统的复杂行为与应用 第六章：智能体协同与群体行为 协同的类型与模型： 区分合作（Cooperation）、协调（Coordination）和协作（Collaboration）。介绍集中式协调、分布式协调、基于规则的协同、基于目标的协同等模型。 群体行为的涌现： 探讨简单智能体的局部交互如何导致复杂的群体行为，如群体觅食、路径规避、协同搜索等。 智能体群的组织与控制： 研究如何设计有效的策略来组织和控制大型智能体群体，以完成复杂的集体任务。 领导者-追随者模型： 介绍智能体群体中领导者和追随者角色的分配与交互。 第七章：智能体系统在机器人学中的应用 多机器人协同： 介绍多机器人系统在自主导航、目标搜索、编队飞行、协同搬运等方面的应用。 人机交互与协作： 探讨智能体系统如何与人类用户进行自然、高效的交互，实现人机协同完成任务。 自主系统： 讲解智能体系统在无人驾驶车辆、服务机器人、探索机器人等自主系统中的实现。 仿真与测试： 讨论如何利用仿真平台来设计、测试和优化多机器人系统。 第八章：智能体系统在其他领域的应用 智能交通系统： 介绍智能体系统在交通流优化、信号控制、自动驾驶车辆协同、出行服务中的应用。 金融建模与交易： 探讨智能体系统在量化交易、风险管理、市场模拟、智能投顾等方面的应用。 供应链管理与物流： 讲解智能体系统如何优化库存、调度、运输，实现智能供应链。 能源管理： 应用智能体系统实现智能电网、分布式能源管理、用户侧能效优化。 社交网络与信息过滤： 智能体在个性化推荐、信息挖掘、社交行为模拟中的作用。 复杂系统建模与仿真： 智能体系统作为一种强大的工具，用于模拟和分析如流行病传播、生态系统演化、社会经济现象等复杂系统。 第九章：智能体系统的未来展望与挑战 可信赖的智能体系统： 讨论如何确保智能体系统的安全性、隐私性、公平性和鲁棒性，使其在关键应用领域得到广泛信任。 通用智能体系统： 探索构建能够适应广泛环境和任务的通用智能体系统的可能性。 人与智能体系统的融合： 展望未来人与智能体系统更加紧密的结合，以及由此带来的社会变革。 伦理与法律问题： 探讨智能体系统发展带来的伦理困境和法律挑战，以及相应的应对策略。 前沿研究方向： 梳理智能体系统领域当前的研究热点，如联邦学习在MARL中的应用、可解释的MARL、具身智能体等。 本书特色 本书内容涵盖了从理论基础到实际应用的完整脉络，理论讲解深入浅出，同时穿插丰富的案例分析和实际应用场景，力求使读者能够全面、深刻地理解智能体系统的原理和方法。本书强调理论与实践相结合，旨在培养读者独立设计、开发和应用智能体系统的能力。 目标读者 本书适合计算机科学、人工智能、机器人学、自动化、软件工程等相关专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究和开发的工程师、科研人员。对于对智能体系统感兴趣的跨学科研究者和技术爱好者，本书也将提供有价值的参考。

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这本书的排版和插图设计，说实话，有点跟不上现代的审美了，显得有些陈旧和密密麻麻。不过，一旦你沉下心来阅读，你会发现这种朴实反而带来了一种专注感。它最大的亮点在于其对非线性控制的介绍，这一点很多同类书籍往往一带而过，但本书却花费了相当大的篇幅。对于像滞后、死区这些在实际设备中常见的问题，作者没有回避，而是用相平面法和描述函数法进行了细致的剖析。我特别喜欢它对相平面分析的讲解，那种几何直觉感，一下子让复杂的非线性系统变得具象化了。虽然这些高级主题的数学推导依然让人感到吃力，但书中提供的大量图示，极大地降低了理解难度。它引导读者去思考，当系统不再是理想的线性模型时，我们原有的工具会失效在哪里，以及如何扩展我们的思维工具箱去应对真实世界的复杂性。这本书的价值在于，它勇敢地触及了控制理论中最具挑战性的部分，并提供了清晰的路径图。

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我个人认为，这本书的特色在于其对控制系统仿真和实验验证的重视。虽然它主要是一本理论专著，但每一章的末尾，都会给出一些关于如何通过数值方法或实际案例来验证理论结论的讨论。它没有仅仅停留在纸面上的分析，而是始终将理论与工程实践紧密结合。例如，在讨论离散化系统时，作者不仅推导了Z变换的公式，还细致地讨论了采样周期的选择对控制性能的实际影响，这对于我们进行数字控制器开发至关重要。这本书的价值在于它提供了一个完整的知识闭环：从数学建模开始，经过经典与现代理论分析，最终落脚于实际的工程实现考量。读完这本书，我感觉自己对“控制”这个词的理解从单纯的“调节”上升到了“系统设计”的高度。它就像一位经验丰富的导师，用最严谨的方式，告诉你如何驾驭和塑造复杂的动态过程。

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说实话，我当初买这本书，是冲着它“应用”两个字去的，结果发现它在理论上的铺垫实在太扎实了，扎实到让人几乎要忘记了它承诺的应用部分。不过，一旦进入到设计与校正的章节，那种厚重的理论价值就立刻体现出来了。书里对根轨迹法的阐述，简直可以拿来做专题讲座。它不仅告诉我们“怎么画”，更深入地解释了“为什么会这样变化”，这才是控制工程的精髓所在。我尤其欣赏作者在处理超调、响应速度这些矛盾时所展现出的权衡艺术。书中提供的PID控制器的设计方法，不是简单地给出三个参数的经验公式，而是结合了早期的Ziegler-Nichols方法到更现代的优化设计思路，展现了一个完整的设计演进史。对于我这种正在进行实际项目的人来说，这本书提供的不仅仅是工具，更是一种解决实际问题时的思维框架，让我明白在特定约束下，哪种控制策略是最优解。它让我明白了，真正的应用是建立在对系统本质深刻理解之上的，而不是盲目的套用公式。

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这本关于“自动控制原理及应用”的书，内容之深厚，简直让我这个初学者望而生畏，又忍不住想要一探究竟。首先，它在基础理论部分的讲解，简直是教科书级别的严谨，每一个公式的推导都像是艺术品一样精雕细琢。我记得最清楚的是关于传递函数和系统框图的部分，作者没有丝毫含糊，把看似抽象的概念，用非常具体的工程实例串联起来，让人能清晰地感受到控制理论的脉络。特别是对线性定常系统的分析，从时域到频域的转换，那些伯德图、奈奎斯特图的解读，讲得丝丝入扣。我花了好几天才啃完这一章，感觉自己像是从一个模糊的直觉世界，一下子进入了精确的数学王国。书中的例题设计得非常巧妙，往往一个简单的例子，就能涵盖多个重要的分析方法，迫使你必须动脑筋去思考不同方法之间的联系和适用范围。对于想要打下坚实基础的人来说，这无疑是一本不可多得的宝藏，只是阅读过程需要极大的耐心和时间投入，绝不是那种可以轻松翻阅的读物。那种面对复杂数学模型却能抽丝剥茧的感觉，是其他很多入门书籍无法给予的深度。

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这本书的语言风格非常学术化，带着浓厚的工程研究院所的味道，阅读起来需要不断地查阅前置的数学知识。它似乎是写给未来的工程师们看的，而不是写给初次接触这门学科的学生。我注意到，书中对于现代控制理论（如状态空间法）的引入非常谨慎和渐进，先用经典控制的强大作为基础支撑，然后再逐步过渡到状态向量的描述。这种循序渐进的教学设计，确保了读者在面对更抽象的向量和矩阵运算时，不会因为基础不牢而感到迷失。书中对“鲁棒性”和“最优控制”的初步探讨，虽然只是点到为止，但已经足够激发读者的探索欲。它没有把所有答案都喂给你，而是提出了更高层次的问题，引导我们去思考如何设计出在各种不确定性下依然能稳定工作的系统。它更像是一本“内功心法秘籍”，需要反复研读，才能体会到其中蕴含的深层功力。

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