具体描述
好的，以下是一份关于一本名为《不含《多目标决策》内容的图书的详细简介，着重于其他相关领域，并力求内容详实、自然： --- 《复杂系统动力学与优化控制：面向不确定性环境的鲁棒性设计》 图书简介 作者： [此处填写虚构的专家姓名，例如：张宏伟 教授 / 约翰·史密斯 博士] 出版社： [此处填写虚构的出版社名称，例如：科学前沿出版社 / 环球技术出版集团] 出版年份： [此处填写虚构的年份，例如：2024年] --- 第一部分：绪论与复杂系统建模的范式转变 本书深入探讨了现代工程、经济和社会科学领域中，面对日益增长的复杂性、非线性和不确定性所催生的核心挑战。它摒弃了传统线性规划和静态优化的局限性，专注于开发和应用动态系统分析和鲁棒控制理论，以解决那些目标冲突、参数依赖于时间演化且环境信息存在噪声的实际问题。 第一章：复杂系统的边界与特征 本章首先界定了“复杂系统”的内涵，区分了简单系统、复杂适应系统（CAS）与大规模工程系统的异同。重点分析了复杂系统普遍存在的涌现现象（Emergence）、自组织（Self-organization）以及路径依赖性（Path Dependency）。通过案例分析，如全球供应链网络、生态系统稳定性或大规模电网的韧性，说明了为什么传统的单目标优化方法在描述和控制这些系统时必然失效。本章确立了本书后续章节的基础论点：任何有意义的复杂系统管理都必须内建对多方面约束和不确定性的容忍度。 第二章：非线性动力学与状态空间重构 本书超越了基于宏观统计数据的建模方法，转向微观机制的刻画。第二章详细介绍了使用李雅普诺夫函数（Lyapunov Functions）、庞加莱映射（Poincaré Maps）和迟滞微分方程（Delay Differential Equations）来捕捉系统中的非线性反馈回路和时间滞后效应。着重讲解了降维方法（如慢流形理论）在处理高维系统时，如何有效识别决定系统长期行为的关键模态，并为后续的控制设计提供一个可操作的状态空间表示。 第二部分：不确定性处理与信息融合 在现实世界中，对系统参数、外部扰动以及测量数据的精确掌握是几乎不可能的。本部分的核心在于如何量化、传播和应对这种不确定性。 第三章：概率与非概率不确定性的量化 本章系统地比较了处理不确定性的主要框架。它不仅复习了随机过程（如维纳过程、马尔可夫链）在描述随机噪声方面的应用，更深入探讨了模糊集理论（Fuzzy Sets）、可信度理论（Dempster-Shafer Theory）以及区间算术（Interval Arithmetic）在处理信息不完整、模糊或知识缺失场景下的优势。通过实例说明，何时应采用基于概率的风险评估，何时更适合使用基于集合论的不确定性边界描述。 第四章：鲁棒估计与状态观测 针对传感器噪声和模型不精确性，本章介绍了先进的状态观测器设计。重点讨论了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理强非线性系统中的误差估计与状态重构。此外，引入了鲁棒观测器（Robust Observers）的概念，这类观测器确保即使存在参数摄动或外部有界干扰（$L_{infty}$ 范数意义下），估计误差仍能保持在预定的边界内。 第三部分：面向鲁棒性的控制策略设计 本部分是全书的实践核心，聚焦于开发能够在多种约束条件下保持性能和稳定性的控制律。 第五章：$H_{infty}$ 控制理论的深度应用 本章将读者从基础的反馈线性化理论引导至现代鲁棒控制的基石——$H_{infty}$ 控制。详细阐述了如何构造加权矩阵（Weighting Functions）以在不同频率范围内对性能指标（如跟踪误差）和不确定性抑制进行权衡。书中提供了求解三角不等式（Riccati Inequalities）的数值算法，并展示了如何使用此方法设计一个对模型不确定性免疫的控制器，特别是在控制带宽和抑制高频噪声之间的平衡。 第六章：滑模控制与适应性重构 针对系统状态可能发生突变或外部扰动强度未知的情况，本章详细介绍了滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）。强调了如何利用SMC的快速动态响应和对参数变化的内在鲁棒性。然而，针对传统SMC的抖振问题，本章提出了改进方案，包括高阶滑模（Higher-Order SMC, HOSM）以及结合边界层技术的控制设计，以保证系统在维持高鲁棒性的同时，实现平滑的控制输入。 第七章：基于模型的预测控制（MPC）的扩展 虽然MPC常用于处理约束优化，但本书将其框架扩展到鲁棒性场景。本章探讨了鲁棒模型预测控制（Robust MPC, RMPC）的设计，它通过在每个时间步迭代地求解一个包含不确定集（如多面体或椭圆体）的优化问题，来确保未来一段时间内的所有可能系统轨迹都能满足稳定性约束。重点分析了RMPC在计算复杂性与控制性能之间的权衡，并介绍了半定规划（SDP）松弛法在简化求解过程中的应用。 第四部分：复杂系统中的优化与决策支持 本部分侧重于当系统状态演化与资源分配、策略选择紧密耦合时，如何进行有效的决策支持。 第八章：随机最优控制与动态规划的挑战 本章探讨了在随机环境下寻找最优控制序列的理论基础。深入分析了随机最优控制的贝尔曼方程（Bellman Equations），并指出了在无限维度状态空间或连续时间域中，解析求解的难度。随后，介绍了动态规划（Dynamic Programming）的局限性（维度灾难），并转向求解近似解的现代方法，如基于采样的强化学习方法在复杂离散系统中的应用潜力。 第九章：多主体交互与博弈论基础 在涉及多个决策实体的系统中，系统的整体行为不再由单一实体决定。本章引入非合作博弈论和合作博弈论的基本概念。重点分析了纳什均衡（Nash Equilibrium）在稳定系统状态中的作用，以及如何设计激励机制（如契约理论），引导系统中具有自私行为的子系统达到对整体最优或次优的状态。 第十章：面向决策的性能度量与韧性分析 本章回归到对复杂系统实际表现的评估。它提出了超越传统稳定性和稳态误差的评估指标，包括系统韧性（Resilience）——系统从干扰中恢复的速度和能力，以及风险价值（Value-at-Risk, VaR）在极端事件下的应用。最后，本章总结了如何将前述的鲁棒控制设计转化为可量化、可解释的决策支持工具，以供高级管理层在资源有限的情况下制定前瞻性的策略。 --- 目标读者： 本书面向从事自动控制、系统工程、运筹学、金融工程以及复杂系统建模的研究人员、高级工程师和研究生。阅读本书需要具备控制论、线性代数和概率论的坚实基础。本书旨在提供一套完整的工具箱，用于设计在最坏情况下依然可靠运行的复杂控制系统。
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