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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Anyong Qing

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2009-09-15

价格:USD 150.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470823927

丛书系列:

图书标签:

• 优化算法
• 进化计算
• 差分进化
• 全局优化
• 数值优化
• 智能算法
• 机器学习
• 工程优化
• 元启发式算法
• 算法

动态系统控制与优化：先进方法与应用 书籍简介 本书深入探讨了现代控制理论与优化领域的前沿技术，聚焦于复杂动态系统的建模、分析、控制设计以及性能优化。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到尖端应用的广泛范围，旨在为研究人员、工程师和高阶学生提供一套系统且实用的工具箱。 第一部分：非线性动力学与系统辨识 第1章：非线性系统的基础建模与分析 本章首先回顾了经典线性控制系统的局限性，随后引入非线性动力学的基本概念，如相平面分析、李雅普诺夫稳定性理论（包括间接法和直接法）、极限环的存在性与稳定性分析。重点讨论了高维非线性系统的结构特性，包括奇点的分类和分岔现象。详细阐述了如何利用泰勒级数展开和几何方法（如庞加莱截面）来描述系统的局部动态行为。同时，引入了基于能量函数的李雅普诺夫函数构造方法，为后续的稳定性证明奠定理论基础。 第2章：数据驱动的系统辨识 在无法获得精确数学模型的情况下，系统辨识成为关键。本章侧重于参数化模型（如ARX、ARMAX、BJ模型）的辨识方法。详细介绍了最小二乘法（LS）、加权最小二乘法（WLS）以及递归最小二乘法（RLS）在时变系统辨识中的应用。对于非线性和高维系统，本章深入探讨了基于核方法的辨识技术，特别是高斯过程回归（GPR）在处理不确定性建模上的优势。此外，还涵盖了模型结构选择的标准（如AIC、BIC）以及模型验证的交叉验证技术。 第3章：时滞系统的建模与稳定性 时间延迟在工程系统中普遍存在，例如通讯网络、化学反应器等。本章专门研究具有延迟环节的系统。从数学上建立了具有延迟的微分方程模型（DDEs）。重点分析了时滞对系统稳定性的影响，并介绍了基于特征方程分析和李雅普诺夫-延时依赖（LDD）泛函的稳定性判据。针对延迟环节的不确定性，提出了鲁棒稳定性的设计准则。 第二部分：先进控制策略 第4章：滑模控制（SMC）的最新进展 滑模控制因其对模型不确定性和外部扰动的高度鲁棒性而备受青睐。本章从基本的一阶和二阶滑模面设计出发，详细推导了到达律的设计。重点在于克服传统SMC的“抖振”现象。引入了高阶滑模（HOSM），特别是利用超级扭矩（Super-Twisting）算法和三阶算法，实现了趋近速度和轨迹平滑性的优化平衡。讨论了滑模观测器在状态估计中的应用，以解决完全状态不可测的问题。 第5章：模型预测控制（MPC） MPC作为一种前瞻性控制方法，在约束优化和多变量控制中占据核心地位。本章详细解析了MPC的实现框架，包括滚动优化、实时求解凸优化问题（QP/QCQP）。重点区分了线性MPC（LMPC）和非线性MPC（NMPC）。对于NMPC，详细阐述了基于梯度下降、牛顿法和内点法的求解器选择及其计算效率的权衡。此外，引入了基于场景的随机MPC（SMPC）以处理系统中的随机性。 第6章：自适应控制理论 当系统参数未知或发生变化时，自适应控制是必要的手段。本章全面介绍了基于模型的自适应控制（如MRAC，模型参考自适应控制）和基于参数估计的自适应控制（如自整定调节器）。详细讲解了误差模型、重构器设计和适应律（如基于梯度下降和李雅普诺夫的适应律）。特别关注了具有饱和执行器和限制输出的系统中的鲁棒自适应设计。 第三部分：优化与学习在控制中的集成 第7章：最优控制与动态规划 本章建立在变分法和泛函分析的基础上，探讨了如何寻找最优控制输入以最小化特定的性能指标（成本函数）。详细介绍了庞特里亚金最大值原理（Pontryagin’s Maximum Principle）在求解开环最优控制问题中的应用。对于离散时间系统和有限维状态空间，重点阐述了动态规划（DP）的基本原理及其在求解哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程中的作用。讨论了HJB方程的计算难度和近似求解方法（如扩展线性二次调节器, LQR）。 第8章：强化学习在控制中的应用基础 随着计算能力的提升，基于采样的强化学习（RL）正成为复杂控制问题的新范式。本章将RL框架与经典控制目标相结合。介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的建立，以及Q-学习、SARSA等基于价值函数的方法。随后，重点转向深度强化学习（DRL）中的策略梯度方法，如Policy Gradients和Actor-Critic架构（A2C, A3C）。讨论了如何设计奖励函数以反映物理系统的性能指标，以及如何保证学习过程的稳定性和安全边界。 第9章：鲁棒性分析与设计 鲁棒性是现代工程系统的生命线。本章从频域和时域两个角度审视鲁棒性。在频域，引入了$mathcal{H}_infty$控制理论，详细推导了保证闭环系统鲁棒性的$mathcal{H}_infty$范数最小化问题。在时域，讨论了鲁棒的李雅普诺夫函数设计，特别是利用线性矩阵不等式（LMI）工具箱来求解鲁棒控制器（如鲁棒LQR）。最后，探讨了结构不确定性和参数不确定性对系统稳定性的影响，并介绍了$K$-范数分析法。 结论与展望 本书的最后总结了当前控制与优化交叉领域面临的挑战，如大规模系统的分布式控制、网络化系统的安全与隐私保护，以及如何将高阶优化算法更有效地集成到实时控制平台中。强调了跨学科研究，特别是结合人工智能、大数据分析和先进计算能力，是未来动态系统控制发展的必然趋势。 目标读者 本书适合具有扎实线性系统和微积分基础的研究生、在工业界从事复杂过程控制、机器人、航空航天或汽车电子领域的高级工程师。它既可作为高级控制理论课程的教材，也可作为相关领域研究人员的重要参考资料。

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这本书的封面设计简直令人惊艳，色彩搭配既有现代感又不失沉稳，让人一眼就能感受到它在算法领域的专业深度。我第一次翻开它，就被那种严谨又不失亲和力的文字风格所吸引。作者在介绍背景知识时，总是能用最精炼的语言勾勒出核心概念的脉络，仿佛站在一个高处，俯瞰整个优化问题的全景图。特别是关于全局搜索策略的论述部分，逻辑推演层层递进，即便是初次接触这类优化方法的读者，也能构建起清晰的认知框架。我印象特别深的是，书中穿插的一些历史典故和先驱者的洞察，为枯燥的数学公式增添了人文色彩，让整个阅读过程充满了探索的乐趣。它不像某些技术书籍那样堆砌晦涩难懂的术语，而是更注重引导读者理解“为什么”这样做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。这种深度的思考引导，对于希望将理论应用于实际工程问题的研究人员来说，无疑是宝贵的财富。全书的排版也极为考究，图表的清晰度和标注的准确性，都体现了出版方对学术质量的极致追求。

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阅读体验上，这本书给我的感觉是沉静而深刻的，它迫使你放慢脚步，去咀嚼每一个定义和定理。作者的叙事节奏把握得非常好，总是在你需要一个深入解释的时候出现，而不是用大段的文字进行不必要的灌输。尤其欣赏它在处理收敛性证明时的严谨性，虽然证明过程略显繁复，但作者总能巧妙地在关键步骤后插入一句精辟的总结，点明这个数学步骤在算法哲学上的意义。这种对理论基石的尊重，使得读者在应用算法时，心中有数，不至于沦为机械的调用者。我个人认为，对于那些有志于进行算法改进或创新的研究生来说，这本书的理论深度提供了坚实的弹药库。它不仅仅是介绍现有技术，更是在暗示未来可能的发展方向，比如如何与深度学习框架中的梯度信息进行更优雅的结合，这些前沿的思考在书中的边缘地带若隐若现，需要细心捕捉。

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这本书的实操性强到令人难以置信，它简直就是一本“算法实现葵花宝典”。不同于那些只停留在理论推导上的教材，它实实在在地给出了不同变体在各种复杂场景下的细致表现分析。我特别关注了书中关于参数敏感性测试的章节，作者不仅指出了关键参数对收敛速度和解质量的影响，还给出了一个非常实用的经验法则列表，这对于快速部署和调试算法原型至关重要。书中涉及的算例代码示例，虽然没有直接展示全部源码，但其伪代码和流程描述的精准度，足以让人快速将其转化为任何主流编程语言的实现。更值得称赞的是，它对“局部最优陷阱”的处理策略进行了多角度的剖析，从扰动机制到自适应调整策略，提供了多套工具箱供读者选择和组合。读完这部分内容，我感觉自己对如何驯服一个看似野蛮的启发式算法有了更深刻的理解，不再是盲目地试错，而是有了理论指导下的精准操作。这种从宏观理论到底层实践的无缝对接，是这本书最核心的价值所在。

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这本书的章节组织结构体现了极高的逻辑层次感，仿佛是为学习者量身定制的知识地图。它没有一开始就抛出最复杂的版本，而是从最简洁、最易于理解的框架入手，逐步引入复杂性，比如引入了多样性保持机制、约束处理方法等模块化组件。这种循序渐进的讲解方式极大地降低了初学者的心理门槛。我特别喜欢它在对比分析不同优化工具时的客观和公正，没有偏袒任何一家，而是清晰地列出每种方法的优势域和局限性，这对于一个项目决策者来说极其重要。它教会我们如何根据问题的特性（比如解空间维度、目标函数的连续性等）来选择最合适的算法武器。书中还包含了一些关于工业界应用案例的简要描述，虽然篇幅不长，但足以证明该方法在真实世界中是“行之有效”而非“纸上谈兵”，这极大地提升了阅读的信心和动力。

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我发现这本书在处理复杂多目标优化问题时，展示出了超越预期的全面性。作者并未将此视为一个附带的小节，而是给予了专门的、详尽的章节来讨论帕累托最优集的构建与维护。在这一部分，它不仅仅介绍了标准的支配性概念，还深入探讨了如何量化不同目标之间的冲突程度，并提供了数种有效的解集排序和剪枝策略，以应对高维目标空间带来的“组合爆炸”问题。对于那些正在处理资源分配、工程设计优化等实际多目标问题的工程师而言，这本书提供的不仅仅是算法，更是一种解决复杂权衡问题的思维框架。书本对计算复杂度的分析也十分到位，能够帮助读者预估在给定规模问题下所需付出的计算代价，从而做出更明智的资源规划。总的来说，这本书是一部百科全书式的指南，能够陪伴读者从入门到精通，并持续作为案头参考手册。

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