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Dimitri P. Bertsekas 著

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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 清华大学

ISBN：9787302482345

商品编码：28027363103

现代控制理论与复杂系统优化：一本深入探索的教程 本书旨在为读者提供一个全面、严谨且富有启发性的现代控制理论框架，并将其深刻的优化思想融汇于复杂系统的分析与设计之中。我们深入探讨了从基础的系统建模到前沿的智能控制策略，力求构建一套完整的知识体系，使读者能够有效地理解、分析和操控日益复杂的动态系统。本书特别侧重于规划与优化领域，揭示了如何通过精巧的数学工具和计算方法，在不确定、非线性的环境中实现最优的系统性能。 第一部分：系统建模与分析的基础 本书的起点是建立准确的系统模型。我们首先回顾并深化了经典控制理论中的关键概念，包括系统的状态空间表示、传递函数以及时域和频域分析方法。我们将重点放在如何将实际的物理、工程或经济系统抽象为数学模型，并探讨不同建模方法的优劣。 线性系统理论的巩固与拓展： 读者将学习如何运用线性代数和微分方程描述线性时不变（LTI）和线性时变（LTV）系统的动力学特性。我们将详细解析系统的稳定性、可控性、可观测性以及能控性与能观性之间的关系，这些都是设计稳定可靠控制器的基石。 非线性系统的挑战与方法： 面对现实世界中普遍存在的非线性系统，本书将引入分析非线性系统的重要工具。我们将探讨平衡点分析、雅可比线性化、李雅普诺夫稳定性理论等方法，使读者能够理解非线性系统独有的复杂性，如多重平衡点、极限环以及混沌现象。 系统辨识与参数估计： 除了理论建模，我们还将介绍如何从实验数据中辨识系统模型。这包括参数估计的常用算法，如最小二乘法及其变种，以及模型结构的确定方法。掌握系统辨识技术对于分析真实世界中的未知或部分已知系统至关重要。 第二部分：经典与现代控制理论的桥梁 在掌握了系统的基础分析方法后，我们将转向控制器的设计。本书将系统地介绍经典和现代控制理论中的关键控制策略，并强调它们在不同应用场景下的适用性。 PID 控制的精髓与高级应用： PID（比例-积分-微分）控制器作为工业界最广泛使用的控制器之一，我们将深入剖析其工作原理，并探讨如何根据系统特性进行参数整定，以达到期望的性能指标。此外，我们还将介绍PID控制的一些高级技巧，例如抗积分饱和、抗微分饱和以及增益调度等。 状态反馈与观测器设计： 在状态空间框架下，状态反馈控制器提供了一种强大的工具来实现任意渐近稳定（对于可控系统）或任意极点配置。我们将详细推导状态反馈增益矩阵的设计方法，并介绍如何利用状态观测器来估计不可测量的影响变量，进而实现基于观测器的状态反馈控制。 最优控制理论： 这是本书的重点之一。我们将引入变分法和庞特里亚金最小值原理，来解决最优控制问题。读者将学习如何定义性能指标（代价函数），并推导出实现最优性能的控制律。我们将详细讲解线性二次型调节器（LQR）的设计，LQR是解决线性系统最优控制问题的经典方法，其设计简洁且性能优良。 第三部分：规划与优化在控制理论中的应用 本书的第三部分将深入挖掘规划与优化技术在控制工程中的核心作用。我们将强调，许多控制问题本质上都可以被视为一个优化问题，其目标是在满足一系列约束条件的前提下，最大化或最小化某个性能指标。 动态规划与贝尔曼方程： 动态规划是解决序贯决策问题和最优控制问题的强大理论工具。我们将深入讲解贝尔曼最优性原理，并演示如何运用动态规划来推导离散时间和连续时间最优控制器的解。这将为理解更复杂的优化控制方法打下坚实基础。 模型预测控制（MPC）的理论与实践： MPC作为一种先进的预测性控制策略，在工业界得到了广泛应用。本书将详细阐述MPC的基本原理，即基于当前系统状态和未来预测，通过求解一个优化问题来计算未来一段时间内的控制序列，并仅将第一个控制量施加于系统。我们将深入探讨MPC的无模型与基于模型的方法，以及在处理约束条件（如输入和状态约束）方面的优势。 凸优化基础与应用： 凸优化是解决许多控制和规划问题的核心数学工具。我们将介绍凸集、凸函数、凸优化问题的基本概念，以及梯度下降、牛顿法等经典求解算法。更重要的是，我们将展示如何将许多控制问题（如LQR、某些MPC问题）转化为凸优化问题，从而获得全局最优解。 鲁棒控制与优化： 现实系统总是存在不确定性。本书将探讨如何设计鲁棒控制器，使其在模型不确定或外部扰动下仍能保持良好的性能。我们将介绍H-无穷控制（H-infinity control）等方法，以及如何通过优化技术来求解鲁棒控制器的参数，以最小化最坏情况下的性能损失。 智能优化算法： 除了传统的数学规划方法，我们还将介绍一些常用的智能优化算法，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）以及模拟退火（SA）等。这些算法在处理复杂、非凸、甚至难以用数学模型精确描述的优化问题时，展现出独特的优势。我们将探讨它们在控制器参数整定、系统辨识以及复杂系统调度等方面的应用。 第四部分：面向复杂系统的先进控制与优化 随着系统复杂度的不断增加，以及对性能要求的日益提高，传统的控制方法往往难以满足需求。本书将进一步拓展到面向复杂系统的先进控制技术。 多智能体系统（MAS）的协调与优化： 随着分布式系统和协同控制的兴起，多智能体系统已成为研究热点。我们将探讨如何设计分布式控制算法，使多个智能体能够协同工作，共同完成复杂的任务。这包括分布式状态估计、协同路径规划以及基于博弈论的优化策略。 自适应与学习控制： 对于模型参数随时间变化的系统，或者对模型完全未知的系统，自适应控制和学习控制提供了解决方案。我们将介绍自适应控制器（如梯度自适应、李雅普诺夫自适应）的基本原理，以及如何利用机器学习技术（如强化学习）来实现系统的自主学习和优化控制。 分布式与网络化控制系统： 在现代工业和物联网环境中，分布式和网络化控制系统（DNCS）日益普及。本书将探讨DNCS所面临的挑战，如通信延迟、丢包、安全性等，并介绍相关的控制策略和优化方法，以确保系统的整体性能和稳定性。 高性能计算在优化控制中的应用： 许多复杂的控制与优化问题需要强大的计算能力来求解。我们将讨论如何利用高性能计算（HPC）技术，例如并行计算和GPU加速，来加速优化算法的求解过程，从而实现实时或近实时的最优控制。 本书特色： 理论深度与工程实践并重： 本书在深入讲解理论基础的同时，也注重将抽象的数学概念与具体的工程问题相结合，提供丰富的实例分析和应用场景。 系统性的知识体系： 从基础的系统分析到前沿的优化控制，本书构建了一个循序渐进、逻辑严谨的知识体系，帮助读者建立完整的理论框架。 强调规划与优化： 本书将规划与优化思想贯穿始终，揭示了它们在现代控制理论中的核心地位，并提供了多种有效的求解工具和方法。 面向复杂系统： 针对当前和未来复杂系统面临的挑战，本书提供了相关的先进控制与优化解决方案。 启发式教学： 鼓励读者独立思考，并提供丰富的练习题和讨论点，以激发读者的学习兴趣和创新能力。 本书适合于控制工程、自动化、航空航天、机器人、人工智能、运筹学等相关领域的本科生、研究生以及从事工程技术和科学研究的专业人士。通过学习本书，读者将能够深刻理解现代控制理论的精髓，并掌握利用规划与优化方法解决复杂系统问题的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在读的研究生，我最近一直在为我的毕业论文头疼，课题涉及到一种新型的能源调度优化问题，其中存在大量的非线性约束条件，传统的优化算法根本无法处理。我之前看过几本关于非线性规划的书，但总觉得内容要么过于理论化，要么不够系统。这本《包邮 非线性规划（3版）控制 规划与优化领域教程书籍》的出现，让我眼前一亮。我特别关注它是否能提供一些针对实际工程问题的建模方法和求解策略。比如，书中是否会介绍如何将实际的物理过程抽象成非线性规划模型，以及如何选择和应用合适的算法来求解这些大规模、高维度的非线性规划问题。我希望能在这本书中找到一些关于鲁棒优化、随机规划等前沿理论在非线性规划中的应用，以及它们如何帮助我们处理不确定性因素。如果书中还能包含一些不同算法的比较和优劣分析，那将是极大的帮助，能让我更好地选择适合我研究问题的求解器。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触非线性规划领域的初学者，之前学习过一些基础的线性代数和微积分，但对于非线性规划的理论体系感到有些茫然。在网上搜寻教材时，偶然看到了这本《包邮 非线性规划（3版）控制 规划与优化领域教程书籍》，从书名来看，它似乎是一个比较全面的教程，并且强调了“控制 规划与优化领域”。我希望这本书能够从基础概念讲起，逐步深入，而不是上来就涉及复杂的数学推导。例如，我希望它能清晰地解释什么是目标函数、约束条件，以及它们在非线性规划中的作用。此外，书中关于不同类型的非线性规划问题（如凸优化、二次规划等）的介绍是否易于理解，并且是否有大量的实例来帮助我巩固理解，这一点对我非常重要。如果书中还能包含一些关于如何使用常用软件（如MATLAB的Optimization Toolbox或Python的SciPy库）来求解非线性规划问题的方法，那将是锦上添花，能让我更快地将理论知识应用到实践中。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究一种复杂的机器人路径规划问题，发现传统的线性规划方法在这种情况下显得力不从心，迫切需要引入非线性规划的工具。偶然间看到了这本《包邮 非线性规划（3版）控制 规划与优化领域教程书籍》，被它的副标题“控制 规划与优化领域教程书籍”深深吸引。我个人在控制领域有一定的基础，但对非线性规划的理解还比较浅显。这本书的介绍里提到它适用于控制和优化领域，这正是我所需要的。我更看重的是它是否能提供实际的算法实现指导和案例分析，而不是仅仅停留在理论层面。书中是否有关于如何将非线性规划模型应用于机器人动力学约束、传感器噪声等实际问题中的详细讲解，这是我最关心的问题。如果它能够提供一些Python或MATLAB等常用语言的实现代码示例，那就更完美了。目前我还没有时间翻阅，但从书名和定位来看，我抱有很高的期望，希望能通过这本书找到解决实际问题的有效方法，提升我的研究水平。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 非线性规划（3版）控制 规划与优化领域教程书籍》是我在一次学术会议上偶然听某位教授提到的，说这本书在非线性规划领域非常权威，而且覆盖面很广。我一直对这个领域有浓厚的兴趣，尤其是在金融建模和投资组合优化方面，非线性规划的应用潜力巨大。我比较好奇的是，这本书在“控制”这个方向上具体会涉及哪些内容？是偏向于系统辨识、模型预测控制，还是其他更具体的控制理论应用？我希望能在这本书中找到一些关于如何将非线性规划理论与现代控制工程实践相结合的深入探讨。例如，书中是否会讲解如何利用非线性规划来设计鲁棒的控制器，或者如何通过非线性规划来优化复杂系统的性能指标。我对书中关于大规模非线性规划问题的求解效率和方法非常感兴趣，毕竟在实际应用中，计算效率往往是决定算法能否落地的关键因素。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 非线性规划（3版）控制 规划与优化领域教程书籍》的书我收到啦，拿到手沉甸甸的，书的装帧很精美，纸张也厚实，印刷清晰，这给我的阅读体验打下了良好的基础。我一直对非线性规划这个领域很感兴趣，特别是它在控制系统和优化问题中的应用。这本书的定价也相当合理，而且还是包邮，这对我这样的学生党来说真是太友好了。我翻了一下目录，感觉内容很丰富，涵盖了从基础理论到高级应用的方方面面。我尤其期待关于内点法和序列二次规划的部分，这两类方法在实际工程问题中有着广泛的应用，希望能通过这本书学到更深入的理解和技巧。不过，我还没有真正开始深入阅读，目前只是初步浏览了一下，所以暂时无法给出具体的学习感受。但从外观和初步的章节设置来看，我非常有信心这本书会成为我学习非线性规划的得力助手。希望它能帮助我解决目前在科研中遇到的建模和求解难题。