Cooperative Control and Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Murphey, Robert (EDT)/ Pardalos, Panos M. (EDT)

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:

价格:184

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isbn号码:9781402005497

丛书系列:

图书标签:

• 控制理论
• 优化
• 合作控制
• 分布式系统
• 多智能体系统
• 博弈论
• 凸优化
• 算法
• 机器人
• 网络控制

好的，这是一份关于一本名为《Cooperative Control and Optimization》的图书的详细内容简介，内容涵盖了该领域的重要分支、前沿研究方向以及对该领域未来发展的展望，同时确保简介的专业性和深度，不包含任何关于人工智能生成或构思的痕迹。 --- 《网络化复杂系统中的分布式优化与控制理论：基础、方法与前沿应用》 图书简介 本书系统深入地探讨了在分布式、多智能体网络化复杂系统中，如何实现高效的协同控制与优化。随着现代工程、能源、交通和信息技术领域中系统的规模日益扩大和结构日益分散化，传统集中式控制与优化方法已显现出其固有的局限性。本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的理论框架和实践工具，以应对分布式优化与协同控制所带来的挑战。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论构建到尖端应用探索的完整链条。我们聚焦于如何利用系统内部的通信结构和智能体的局部信息，设计出鲁棒、可扩展且高效的分布式算法，以达成全局目标。 第一部分：分布式协同控制的基础理论 本部分奠定了理解分布式控制系统的理论基石。首先，我们详细介绍了图论在描述多智能体系统拓扑结构中的关键作用。重点分析了不同通信拓扑（如完全连通、稀疏连通、动态变化拓扑）对系统稳定性和收敛速度的影响。 1. 多智能体系统基础与拓扑分析： 深入讨论了拉普拉斯矩阵、邻接矩阵在描述信息流中的核心地位。我们对图的连通性、代数连通度和谱间隙进行了详尽的分析，明确了这些指标如何决定系统信息扩散的效率。此外，还专门探讨了动态网络拓扑下的挑战，包括通信延迟、数据丢失和网络重构问题，并引入了基于Lyapunov方法的稳定性分析工具来处理时变系统。 2. 一致性理论的深化： 一致性是协同控制的核心。本书不仅复习了经典的基于平均值或基于邻域采样的领导者-跟随者模型，更侧重于有限时间一致性和容错一致性。我们引入了滑模控制技术和非线性方法，以设计出能够快速收敛且对外部扰动不敏感的分布式一致性协议。此外，对具有异构性（不同动力学模型或不同计算能力）的智能体群体的一致性问题进行了深入剖析。 第二部分：分布式优化算法与收敛性分析 本部分专注于解决在分布式环境中实现全局优化目标（如最小化全局成本函数或最大化全局效用）的计算方法。这部分内容是实现智能体协同决策的关键。 1. 梯度下降法的分布式变体： 详细推导了异步随机梯度下降（ASGD）在分布式环境下的性能。重点分析了如何通过优化通信策略（如Push-Sum机制、Gossiping算法）来减少通信开销，同时保持与集中式优化相当的收敛速率。我们特别关注了次梯度方法在处理非光滑优化问题（如Lasso回归或支撑向量机）中的应用。 2. 嵌入式约束的分布式优化： 在实际工程中，智能体往往受到局部约束（如资源限制、安全边界）。本书系统研究了对偶分解法和增广拉格朗日法（ADMM）的分布式实现。ADMM的分布式版本因其出色的可扩展性和处理局部约束的能力，被详细地分解和分析，展示了其在分布式资源分配和功率控制中的强大能力。我们提供了严格的数学证明，确保了在特定条件下算法的全局最优性或近似最优性。 3. 随机与非凸优化挑战： 针对真实世界中信息不确定性高和目标函数可能为非凸的情况，我们探讨了随机梯度推断（SGLD）在分布式设置下的应用，以探索最优解空间。同时，引入了信息瓶颈理论来量化分布式过程中信息损失与收敛性能之间的权衡。 第三部分：协同控制与优化的交叉前沿 本部分连接了理论与实际工程需求，探讨了如何将分布式优化算法嵌入到实时控制回路中，实现更高级别的系统性能。 1. 运动规划与编队控制的优化基础： 在无人机编队、自动驾驶车队等场景中，需要同时满足避碰、目标跟踪和能量最小化等多个优化目标。本书引入了多目标分布式优化框架，利用Pareto前沿的概念，设计了能够生成多样化、可行控制策略的分布式算法。重点研究了如何通过势场函数的分布式构造来实现复杂障碍物规避。 2. 能源系统中的分布式决策： 针对智能电网和微电网的稳定性与效率问题，本书应用分布式优化技术解决电压控制和无功功率优化。我们讨论了如何利用ADMM协调不同分布式电源（如光伏、风电）的出力，以最小化传输损耗，并确保系统在通信受限条件下的鲁棒性。 3. 鲁棒性与安全性分析： 在实际网络中，恶意攻击或传感器故障是不可避免的。本章专门探讨了安全关键型分布式控制。通过引入博弈论思想，设计了能够抵抗恶意信息注入（如数据篡改）的一致性协议，确保在存在少数恶意节点的情况下，大部分智能体仍能保持高性能。分析工具侧重于Lyapunov-Krasovskii泛函和输入/状态线性化技术。 第四部分：先进计算范式与未来展望 本部分展望了该领域面向未来十年发展的关键技术，特别是与新兴计算范式的结合。 1. 联邦学习与边缘计算中的分布式控制： 联邦学习作为一种保护数据隐私的分布式机器学习范式，其收敛特性与分布式优化密切相关。我们分析了联邦平均算法（FedAvg）在控制系统中的适用性，以及如何结合模型预测控制（MPC）的分布式版本，实现数据的局部处理和全局策略的协同优化。 2. 基于强化学习的自适应协同： 针对高度非线性和环境不确定的系统，传统的固定参数算法难以奏效。本书介绍了分布式深度强化学习（DRL）框架，智能体通过本地观测学习最优的通信策略和控制输入，以最大化长期累积回报。重点讨论了DRL中探索与利用的分布式平衡问题。 3. 异构性和大规模系统的可扩展性： 展望了大规模、异构智能体系统的挑战，包括计算资源的不均衡和通信带宽的瓶颈。提出了一种分层控制与优化结构，利用局部集群的快速收敛性来支撑全局的慢速优化过程，从而实现跨尺度的高效协同。 本书旨在提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系，为将复杂的网络化系统转化为高效、可靠和自主的协同实体提供坚实的理论和方法支撑。通过严谨的数学推导、清晰的算法描述和丰富的应用案例，本书期望成为该领域研究和工程实践的权威参考资料。

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听到《Cooperative Control and Optimization》这个名字，我的脑海中立刻闪过一幅幅高科技的画面，比如城市里的智能交通系统，能够实时调整信号灯以优化车流，或者工厂里那些高度自动化的生产机器人，它们协同工作，流水线高效运转。我对书中关于“稳定性分析”和“收敛性证明”的部分特别感兴趣。任何控制系统，尤其是涉及到多个动态交互单元的系统，其稳定性和可靠性是至关重要的。书中是否会提供严谨的数学工具和方法来证明所提出的协同控制算法能够保证整个系统的稳定性，即使在存在噪声和扰动的情况下？同时，“优化”的含义也让我联想到资源的最优配置。在有限的计算能力、通信带宽或能源供给下，如何最大化系统的整体效能？我猜想书中可能会涉及一些先进的优化技术，例如凸优化、半定规划，甚至是机器学习驱动的优化算法，以及如何将这些技术有效地集成到协同控制框架中。对于致力于开发更智能、更高效的分布式系统的工程师和研究人员来说，这本书很可能成为一本不可或缺的参考手册，为他们提供理论指导和技术启迪。

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《Cooperative Control and Optimization》听起来像是解决复杂工程挑战的一把“万能钥匙”。我非常好奇书中如何处理“异构系统”的协同控制问题。现实世界中的许多系统，例如由不同品牌、不同类型设备组成的智能电网，或者由各种传感器和执行器组成的复杂机器人系统，它们的个体属性可能存在显著差异。如何设计一种普适性的协同控制框架，能够有效地协调和管理这些异构单元，使它们能够作为一个整体来完成任务，这本身就是一个巨大的挑战。此外，“优化”在这里也可能指向“动态优化”。系统可能需要不断地根据实时变化的外部环境和内部状态，重新调整其协同策略和资源分配。书中是否会探讨如何设计自适应的协同控制算法，使其能够实时地感知环境变化，并快速地做出最优的决策？或者，是否会引入一些关于“全局最优”与“局部最优”之间权衡的讨论，以及在面对计算资源受限的情况下，如何有效地寻找近似最优解？这本书的出现，无疑会为那些在分布式系统、网络控制、以及人工智能等前沿领域工作的研究人员和工程师们，提供一个深入探索和解决复杂问题的宝贵平台。

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这本《Cooperative Control and Optimization》听起来像是一本能够深入探讨复杂系统协同运作和效率提升的学术专著。我对于它如何将分散的控制单元整合，使其能够共同完成一个预设目标，并且在这个过程中实现最优化的资源分配和行为策略，抱有极大的期待。尤其是“协同控制”这一概念，它暗示着一种去中心化的智能，各个子系统并非被动接受指令，而是能够根据自身状态和环境信息，主动地与其他成员进行信息交互，并自主地调整策略以达成整体最优。想象一下，在无人机编队飞行、智能电网的负荷均衡、或者自动驾驶汽车的车队协调等场景下，如何设计出既鲁棒又高效的协同控制算法，这无疑是当前研究的热点和难点。而“优化”的加入，则更进一步，表明这本书不仅仅是关于如何让系统协同工作，更是关于如何让它们以最高效、最低成本、最高可靠性的方式工作。我很好奇书中会涉及哪些具体的优化方法，例如模型预测控制、强化学习、或者是一些更前沿的算法，以及它们如何与协同控制的框架相结合。对于任何对现代工程系统、机器人学、或者人工智能领域感兴趣的研究人员和工程师来说，这本书的潜在价值似乎是巨大的，它可能为解决现实世界中的复杂问题提供全新的视角和强大的工具。

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《Cooperative Control and Optimization》这个书名，让我联想到那些需要多个独立实体紧密协作才能实现宏大目标的场景，比如大规模的物流网络、复杂的制造生产线，甚至是行星际探索中的探测器编队。我对书中关于“博弈论”或者“分布式决策”的应用产生了浓厚的兴趣。毕竟，在协同控制的语境下，每个子系统都可能拥有一定的自主性，并且可能存在个体利益与全局利益之间的权衡。书中是否会探讨如何利用博弈论的框架来分析和设计个体的行为策略，以确保它们在追求自身最优的同时，能够促成整体系统的最优？例如，如何设计激励机制来引导个体成员合作，而不是相互竞争？此外，“优化”的维度可能也包含对系统鲁棒性的考量。在面对外部干扰、环境变化或者部分节点失效的情况下，协同控制系统能否依然保持其整体性能？书中是否会讨论如何设计具有容错能力的协同控制策略，以及如何在不确定性环境下进行最优化的资源调度？我非常期待书中能够给出一些具体的案例分析，比如在航空航天、交通运输、或者能源系统等领域，如何成功地应用协同控制和优化技术来解决实际问题。

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读到《Cooperative Control and Optimization》的标题，我脑海中立刻浮现出各种协作式智能体的画面，它们仿佛是某种高级生物群落，能够高效地执行复杂任务。我对书中关于如何设计“通信协议”和“信息共享机制”的部分尤其感到好奇。毕竟，协同控制的核心就在于个体之间的有效沟通。如果信息传递不畅或者存在延迟，即使是最精密的控制算法也可能失效。书中是否会详细阐述不同场景下（例如，有线连接、无线通信、甚至是噪声干扰）的通信拓扑结构设计？以及如何处理因部分节点故障或信息丢失而导致的网络不确定性？另外，“优化”这个词也暗示了对系统性能指标的精益求精。我猜想，这本书会深入讨论如何定义和量化“最优”，例如最小化能耗、最大化任务完成率、抑或是最小化全局误差。更重要的是，它会如何提出具体的数学模型和算法来求解这些优化问题，例如凸优化、非凸优化、还是涉及机器学习的启发式算法？考虑到现实世界中系统规模的不断扩大，我希望能看到书中对分布式优化算法的探讨，以及如何处理大规模系统的计算复杂性问题。这本书的出现，无疑会为那些致力于构建更加智能、更加高效的分布式系统的研究者们提供宝贵的理论基础和实践指导。

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