經濟智能控製係統研究及其應用 吳斌,塗序彥,吳亞東 9787030248404 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳斌，塗序彥，吳亞東 著

圖書標籤:

• 經濟學
• 控製科學
• 智能控製
• 係統工程
• 自動化
• 優化算法
• 建模仿真
• 電力係統
• 能源經濟
• 應用研究

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030248404

商品編碼：29519936095

包裝：平裝

齣版時間：2009-06-01

基本信息

書名:經濟智能控製係統研究及其應用

定價：45.00元

售價：36.9元,便宜8.1元,摺扣82

作者:吳斌,塗序彥,吳亞東

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-06-01

ISBN：9787030248404

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

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編輯推薦

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內容提要

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本書在經濟控製、低成本自動化和智能控製已有成果的基礎上，提齣和研究開發瞭經濟智能控製係統的概念、設計方法和實現技術。經濟智能控製研究發展瞭經濟控製理論及其應用，將麵嚮常規控製係統的經濟控製推廣到基於計算機網絡的智能控製係統中，同時在智能控製係統的設計中引入經濟控製的思想，實現經濟控製與智能控製的結閤，為智能控製的研究和應用進行新的探索，為低成本自動化係統設計提供新的理論方法。
本書可作為從事大型控製、管理與信息係統研究開發與工程設計人員的參考用書，也可供從事智能控製與智能係統研究、設計和應用工作的科技工作者參考。

目錄

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《智能科學技術著作叢書》序
前言
章 緒論
1.1 引言
1.2 主要研究內容
1.3 本書的結構
第2章 經濟控製理論與低成本自動化
2.1 經濟控製問題的提齣
2.1.1 一般提法
2.1.2 經濟結構綜閤
2.2 經濟結構綜閤方法
2.2.1 可控分型法和可觀分型法
2.2.2 利用係統的極點及某些矩陣的秩求解
2.2.3 利用Jordan標準形的滿秩相似變換陣尋找綜閤解的代數方法
2.2.4 有嚮圖解算法
2.2.5 用結構經濟控製求經濟控製陣
2.2.6 經濟結構綜閤解的適定性
2.3 分散控製係統的經濟控製
2.4 閉環控製係統的經濟控製
2.4.1 靜態的狀態反饋和輸齣反饋的經濟結構綜閤
2.4.2 鎮定係統和配置係統極點的經濟信息結構綜閤
2.5 廣義係統的經濟控製結構綜閤
2.5.1 經濟控製陣B*和經濟觀測陣C*的存在性
2.5.2 B*1的結構與性質
2.5.3 B*1的結構與性質
2.5.4 經濟控製陣B*的結構與性質
2.6 經濟結構綜閤的應用研究
2.6.1 不需要改進生産設備的綜閤
2.6.2 指定經濟結構的綜閤
2.7 經濟控製問題在管理係統中的拓展
2.7.1 定義的拓展
2.7.2 對象與模型的拓展
2.7.3 求解思路與方法的拓展
2.8 低成本自動化
2.8.1 低成本自動化概述
2.8.2 低成本自動化內容
2.8.3 低成本自動化實現
參考文獻
第3章 智能控製研究與應用
3.1 智能控製的發展
3.2 智能控製係統研究
3.2.1 智能控製係統的研究對象
3.2.2 智能控製係統的定義
3.2.3 智能控製係統的特點
3.2.4 智能控製係統研究的數學工具
3.3 智能控製的類型
3.3.1 學習控製係統
3.3.2 分級遞階智能控製係統
3.3.3 專傢控製係統
3.3.4 神經控製
3.3.5 模糊控製
3.3.6 基於多Agent的智能控製
3.3.7 組閤智能控製
3.4 智能控製的模型研究
3.4.1 廣義模型
3.4.2 八元組結構模型
3.4.3 特徵模型
3.5 智能控製係統的性能研究
3.6 智能控製待研究的問題
3.7 粗糙集理論在控製係統中的應用
3.7.1 粗糙集理論的相關基本概念
3.7.2 基於粗糙集理論的吊車擺控製係統設計
3.7.3 基於粗糙集規則編碼的神經網絡控製器設計
3.7.4 粗糙控製器的幾種實現形式
3.8 基於遺傳算法的PID控製器設計
3.8.1 引入模擬退火機製的遺傳算法
3.8.2 基於遺傳算法的PID控製器設計
參考文獻
第4章 經濟智能控製係統的結構方案
4.1 控製係統的發展
4.2 集散控製係統
4.2.1 DCS概述
4.2.2 DCS組成
4.2.3 DCS實例
4.2.4 DCS的技術特點與優點
4.3 現場總綫技術
4.3.1 現場總綫技術概述
4.3.2 FCS組成
4.3.3 FCS實例
4.3.4 現場總綫的技術特點與優點
4.4 基於網絡的控製係統
4.4.1 NCS概述
4.4.2 NCS的研究內容
4.5 基於現場總綫技術的MEICS
參考文獻
第5章 經濟智能控製係統的經濟性分析
5.1 MEICS的經濟目標函數構成
5.2 MEICS的硬件投入分析
5.3 MEICS的開發和維護費用分析
5.4 MEICS的經濟效益分析
參考文獻
第6章 經濟智能控製係統的優化方法——廣義自適應遺傳算法
6.1 進化的基本理論
6.1.1 達爾文生物進化論
6.1.2 孟德爾自然遺傳學說
6.1.3 遺傳算法的生物學基礎
6.1.4 遺傳算法的特點
6.1.5 遺傳算法的應用
6.2 遺傳算法研究
6.2.1 常規優化方法與遺傳算法的比較
6.2.2 遺傳算法的基本原理
6.2.3 遺傳算法的實現
6.2.4 遺傳算法的改進
6.2.5 免疫遺傳算法
6.2.6 量子遺傳算法
6.3 廣義自適應遺傳算法
6.3.1 初始種群的産生
6.3.2 適應度函數廠
6.3.3 復製算子
6.3.4 “高品質”移民
6.3.5 自適應交換算子
6.3.6 自適應變異算子
6.3.7 停止條件
6.4 廣義自適應遺傳算法的仿真檢驗
6.4.1 實際問題
6.4.2 算法實現
6.4.3 結果分析
6.4.4 結論
參考文獻
第7章 經濟智能控製係統的信息結構能通性分析與優化研究
7.1 MEICS的信息結構模型
7.1.1 信息結構能通性的概念
7.1.2 MEICS的信息結構模型
7.1.3 信息結構陣的邏輯運算
7.2 MEICS的信息結構能通性分析
7.2.1 MEICS信息結構陣的分解
7.2.2 MEICS信息結構能通性判據
7.2.3 MEICS信息結構能通性分析
7.3 MEICS的信息結構可靠性與經濟性分析
7.3.1 信息通道結構可靠性指標
7.3.2 MEICS信息通道結構可靠性分析
7.3.3 MEICS信息通道結構經濟性分析
7.4 MEICS信息結構的優化研究
7.4.1 GSAGA編碼的確定
7.4.2 適應度函數選擇
7.4.3 約束條件及其處理
參考文獻
第8章 經濟智能控製係統的參數優化
8.1 MEICS參數的優化目標函數
8.1.1 控製係統描述
8.1.2 優化目標函數J的選擇
8.1.3 優化目標函數J的計算
8.2 MEICS控製參數優化的實現
8.2.1 PID控製器參數範圍的選擇
8.2.2 廣義自適應遺傳算法參數的選擇
8.2.3 優化結果分析
參考文獻
第9章 MR-100/150M3混凝土攪拌設備經濟智能控製係統
9.1 係統控製對象概述
9.1.1 部件簡介
9.1.2 工藝流程過程概述
9.2 MEICS設計
9.2.1 控製係統硬件設計
9.2.2 控製係統軟件設計
9.2.3 控製係統控製參數的設計
9.3 MR-100/150M3混凝土攪拌設備MEICS的信息通道結構分析
9.3.1 係統信息通道結構模型
9.3.2 係統信息通道結構可靠性分析
9.4 MR-100/150M3混凝土攪拌設備MEICS的經濟性分析
9.4.1 設備投資
9.4.2 開發周期與係統性能
9.4.3 經濟效益
0章 展望

作者介紹

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文摘

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序言

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《經濟智能控製係統研究及其應用》 作者： 吳斌, 塗序彥, 吳亞東 齣版社： 科學齣版社 ISBN： 9787030248404 圖書簡介 本書深入探討瞭經濟智能控製係統的理論研究及其在實際應用中的諸多方麵。隨著全球經濟一體化和信息技術的飛速發展，傳統的經濟調控手段在應對日益復雜多變的經濟現象時顯得力不從心。智能控製技術，作為人工智能領域的重要分支，以其強大的學習、自適應、優化和決策能力，為破解經濟運行中的難題提供瞭全新的視角和有效的工具。本書旨在係統性地梳理和闡述經濟智能控製係統的核心思想、關鍵技術、模型構建以及具體應用，為研究人員、政策製定者和行業從業者提供一本具有理論深度和實踐指導意義的參考著作。 第一章 緒論 本章首先迴顧瞭經濟發展與控製技術相結閤的曆史進程，闡述瞭在當前經濟環境下引入智能控製技術的必然性和重要性。經濟係統具有非綫性、時變性、不確定性以及高維度的特點，傳統的綫性控製理論和方法往往難以有效應對。智能控製技術，特彆是模糊邏輯控製、神經網絡控製、專傢係統以及遺傳算法等，因其能夠處理不確定性信息、逼近復雜非綫性函數、並具有學習和自適應能力，在經濟領域的應用前景廣闊。本章還界定瞭經濟智能控製係統的概念，明確瞭其研究的範疇和目標，並簡要介紹瞭本書的組織結構和各章節的主要內容，為讀者搭建起對整個研究框架的初步認知。 第二章 經濟係統的建模與分析 在應用智能控製技術之前，深入理解和準確建模經濟係統是前提。本章重點介紹瞭經濟係統的特性，包括其內在的復雜性、反饋迴路、滯後效應以及宏觀與微觀經濟主體之間的相互作用。在此基礎上，本書詳細闡述瞭多種經濟係統的建模方法。傳統的計量經濟學模型，如時間序列模型（ARIMA、VAR等）、聯立方程模型，雖然在描述經濟變量之間的靜態和動態關係方麵發揮瞭重要作用，但在處理非綫性、不確定性以及學習進化方麵存在局限。因此，本章著重介紹瞭如何將現代數學工具與經濟學理論相結閤，構建能夠捕捉經濟係統復雜動態的數學模型。這包括動態隨機一般均衡（DSGE）模型在考慮經濟主體理性預期和最優決策方麵的應用，以及復雜適應性係統（CAS）理論在描述經濟係統湧現現象和自組織演化方麵的視角。同時，本章也強調瞭數據在經濟建模中的核心地位，介紹瞭如何利用統計學和計量經濟學方法對經濟數據進行預處理、識彆和驗證模型。 第三章 模糊邏輯控製在經濟調控中的應用 模糊邏輯控製是一種基於模糊集閤論和模糊規則的控製方法，其核心優勢在於能夠直接處理人類的模糊經驗知識和語言描述。經濟調控過程中，許多決策往往基於模糊的概念，例如“通貨膨脹嚴重”、“經濟過熱”、“市場信心不足”等。本章詳細介紹瞭模糊邏輯控製的基本原理，包括模糊化、模糊推理和解模糊化等過程。在此基礎上，本書探討瞭如何將模糊邏輯控製應用於具體的經濟調控問題。例如，在貨幣政策製定中，可以利用模糊邏輯控製器來綜閤分析通貨膨脹率、失業率、經濟增長率等多個經濟指標，並根據模糊規則生成更加靈活和人性化的貨幣政策指令（如調整利率、存款準備金率等）。在財政政策方麵，模糊邏輯控製也可以用於優化稅收和支齣決策，以實現經濟增長、穩定物價和充分就業等多重目標。本章通過具體案例分析，展示瞭模糊邏輯控製在提高經濟調控的適應性和魯棒性方麵的潛力。 第四章 神經網絡在經濟預測與決策中的應用 神經網絡，特彆是深度學習模型，在處理海量數據和挖掘隱藏模式方麵錶現齣卓越的能力，這使其在經濟預測和決策領域具有巨大的應用價值。本章首先介紹瞭神經網絡的基本結構和工作原理，包括前饋神經網絡、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及捲積神經網絡（CNN）等。接著，本書深入探討瞭神經網絡在經濟預測中的應用。例如，利用LSTM模型可以對股票價格、匯率、商品價格等金融時間序列數據進行高精度預測，其強大的記憶能力能夠捕捉長期依賴關係。在宏觀經濟預測方麵，神經網絡可以整閤多種經濟指標、新聞輿情、甚至社交媒體數據，構建更全麵的預測模型，從而輔助宏觀經濟政策的製定。此外，本章還討論瞭神經網絡在風險評估、信用評分、欺詐檢測以及個性化金融産品推薦等方麵的應用。通過對大量經濟數據的學習，神經網絡能夠發現人類難以察覺的模式，從而做齣更優的決策。 第五章 專傢係統與知識工程在經濟管理中的作用 專傢係統是一種模擬人類專傢解決特定領域問題的智能係統，它通過知識庫和推理機來獲取和應用領域知識。在經濟管理中，許多決策過程需要依賴於專傢的經驗和判斷。本章介紹瞭專傢係統的構建方法，包括知識的獲取、錶示和推理機製。例如，在投資決策領域，可以構建一個投資專傢係統，將金融分析師的經驗、市場分析理論以及各類金融工具的特性編碼到知識庫中。當用戶輸入相關的市場信息和投資目標時，推理機能夠根據知識庫生成相應的投資建議。在企業管理方麵，專傢係統可以用於輔助庫存管理、生産調度、質量控製以及市場營銷策略的製定。本章還探討瞭知識工程在提升專傢係統性能中的作用，包括知識的更新、校驗和維護，以及如何將專傢係統與其他智能控製技術相結閤，形成更強大的混閤智能係統。 第六章 遺傳算法與進化計算在經濟優化中的應用 遺傳算法（GA）是一種受生物進化啓發的優化算法，它通過模擬自然選擇、交叉和變異等過程來搜索最優解。經濟係統中的許多問題都可以轉化為優化問題，例如資源配置、投資組閤優化、生産計劃製定等。本章詳細介紹瞭遺傳算法的基本原理，包括染色體錶示、適應度函數設計、選擇、交叉和變異等算子。在此基礎上，本書闡述瞭遺傳算法在經濟優化中的應用。例如，在投資組閤優化中，遺傳算法可以用來尋找能夠最大化預期收益並最小化風險的資産組閤。在供應鏈管理中，遺傳算法可以用於優化物流路徑、庫存水平和生産計劃，從而降低成本並提高效率。本章還介紹瞭其他進化計算方法，如粒子群優化（PSO）和差分進化（DE），並對比瞭它們在解決不同經濟優化問題時的優劣。通過實際案例，展示瞭遺傳算法在處理復雜、多目標、非綫性優化問題時的強大能力。 第七章 混閤智能控製係統在經濟領域的集成應用 鑒於不同智能控製技術各自的優缺點，將多種技術有機地結閤起來，構建混閤智能控製係統，能夠充分發揮各自優勢，從而應對更復雜的經濟挑戰。本章著重探討瞭混閤智能控製係統的設計理念和實現方法。例如，可以將模糊邏輯與神經網絡相結閤，構建模糊神經網絡（FNN），它既能保留模糊邏輯的易解釋性，又能利用神經網絡的學習能力。這種係統可以用於金融風險預警，同時解釋風險産生的原因。又如，可以將專傢係統與遺傳算法結閤，構建專傢知識指導的遺傳算法（EKGA），在遺傳算法的搜索過程中引入專傢知識，提高搜索效率和解的質量。本書通過多個集成應用的實例，例如將模糊邏輯控製器用於指導神經網絡的訓練，或將遺傳算法用於優化專傢係統的規則庫，展示瞭混閤智能控製係統在提升經濟調控的精度、魯棒性和適應性方麵的巨大潛力。 第八章 經濟智能控製係統的實際案例分析 本章通過一係列具體的經濟應用案例，進一步印證瞭經濟智能控製係統的有效性和可行性。案例涵蓋瞭宏觀經濟調控、金融市場分析、企業經營管理等多個層麵。例如，本章可能詳細介紹如何利用智能控製技術構建一個宏觀經濟預測與政策模擬係統，該係統能夠整閤多種數據源，預測經濟走勢，並模擬不同政策乾預的效果，從而為政府決策提供科學依據。在金融領域，可能會介紹如何利用神經網絡和遺傳算法構建一個高頻交易策略，或者利用模糊邏輯係統進行信貸風險評估。在企業層麵，可能會探討如何利用專傢係統優化生産流程，或利用混閤智能控製係統進行供應鏈的智能化管理。每個案例都將詳細描述問題的背景、采用的智能控製技術、模型的構建過程、實驗結果以及實際應用效果，力求做到詳實和具體。 第九章 挑戰與未來展望 盡管經濟智能控製係統展現齣瞭巨大的潛力，但在實際應用中仍麵臨諸多挑戰。本章對這些挑戰進行瞭深入分析，包括數據的質量和可獲得性、模型的解釋性問題、係統的穩定性和安全性、以及跨學科人纔的培養等。同時，本章也對經濟智能控製係統的未來發展方嚮進行瞭展望。這包括大數據和人工智能技術的進一步融閤，如深度學習在經濟預測和決策中的更廣泛應用；可解釋性人工智能（XAI）在經濟領域的探索，以增強決策的透明度和可信度；以及將強化學習等技術引入經濟係統，實現更高級彆的自主決策和優化。此外，本章還強調瞭倫理和監管方麵的重要性，以及如何在推動技術創新的同時，確保經濟係統的公平、穩定和可持續發展。 結論 本書係統性地闡述瞭經濟智能控製係統的理論基礎、關鍵技術、構建方法以及在各個領域的應用。通過深入的研究和豐富的案例分析，本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，認識到智能控製技術在解決現代經濟運行中的復雜問題上所扮演的越來越重要的角色。隨著技術的不斷進步和社會經濟的持續發展，經濟智能控製係統必將在未來的經濟管理和決策中發揮更加關鍵的作用。

評分☆☆☆☆☆

我個人對技術書籍的評價標準，很大程度上取決於它在理論深度和實際操作之間的平衡把握。這本書在這方麵展現齣瞭驚人的功力。它沒有滿足於停留在高屋建瓴的宏觀理論描述，而是深入到瞭每一個控製迴路和算法細節的底層邏輯中。讀到關於模型預測控製（MPC）的部分時，我能清晰地感受到作者們在描述其數學基礎時那種嚴謹與耐心，他們似乎預判瞭每一個讀者可能齣現的理解盲點，並提前布設瞭解釋的階梯。更難得的是，在闡述完復雜的理論框架後，緊接著便提供瞭具體的工程實現案例分析。這種“理論—實踐”的無縫切換，極大地增強瞭內容的可操作性，讓原本感覺遙不可及的“智能控製”概念，變得觸手可及。我嘗試對照書中的流程圖搭建瞭一個小型仿真環境，發現其指導性極強，幾乎沒有齣現概念模糊導緻執行受阻的情況。對於一個希望將前沿研究成果快速應用於工業界或者自身項目中的工程師來說，這本書簡直就是一本量身定製的“操作手冊”，而不是一本束之高閣的“概念辭典”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版實在是太讓人眼前一亮瞭。拿到手的時候，那種沉甸甸的質感，配閤著米白色的紙張，瞬間就讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。要知道，現在很多學術著作為瞭追求效率，往往在這些細節上有所妥協，但這本書顯然在這方麵下瞭不少功夫。內頁的字體選擇和行距的把握都極其考究，即便是麵對復雜的公式和圖錶，閱讀起來也絲毫沒有感到吃力或混亂。尤其是那些涉及到係統架構和算法流程的插圖，綫條清晰，邏輯分明，即使用肉眼去追蹤信息的流嚮，也能輕易地跟上作者的思路。這種對閱讀體驗的尊重，是很多優秀書籍的標誌，它體現瞭齣版方對知識傳播質量的極緻追求。很多時候，我們都會忽略掉物理載體對知識吸收效率的影響，但這本書恰恰證明瞭，好的物理呈現本身就是一種無聲的引導，它能讓讀者更願意沉浸其中，去探索那些深層次的理論構建。可以說，光是這份對細節的打磨，就足以讓它在眾多同類齣版物中脫穎而齣，成為案頭必備的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者群體背景似乎非常強大，從他們的論述風格中，我能嗅到一種跨學科協作的痕跡。這絕非一個單一研究方嚮的閉門造車之作。比如，在探討係統魯棒性設計時，其中穿插瞭大量關於不確定性量化和概率統計的論述，這部分內容的處理角度非常新穎，遠遠超齣瞭傳統自動化領域的常見套路。更讓我印象深刻的是，他們處理復雜係統非綫性和高維動態時的視角。他們似乎並不畏懼傳統PID或LQR方法的局限性，而是大膽地引入瞭更具適應性的學習機製作為補充，這種融閤瞭不同控製哲學思想的嘗試，使得整本書的視野非常開闊。讀起來的感覺就像是在聽三位不同領域的專傢進行一場高質量的學術對話，彼此間的觀點碰撞和互相補充，使得最終的理論體係顯得無比堅固和全麵。它不僅僅是在解決“如何控製”的問題，更是在探討“在復雜多變的環境下，最優的控製範式應該是什麼樣”的哲學命題。

評分☆☆☆☆☆

我是一位剛剛從傳統控製理論轉嚮深度學習在控製領域應用的研究生。坦白說，麵對這個新興交叉領域，我一開始感到非常迷茫，網絡上碎片化的資料更是讓人抓耳撓腮。這本書的齣現，對我而言無異於在迷霧中找到瞭一座燈塔。作者們在介紹那些新興的強化學習（RL）算法時，並沒有直接跳到代碼實現，而是非常細緻地梳理瞭RL與經典最優控製理論之間的理論淵源和邏輯銜接點。這種“溯源”式的講解，讓我明白瞭新算法並非空中樓閣，而是建立在堅實的數學基礎之上的。例如，他們對價值函數和策略迭代的解釋，清晰地展示瞭其與經典動態規劃思想的內在聯係。這種由淺入深、循序漸進的構建方式，極大地緩解瞭我對“黑箱算法”的恐懼，讓我能夠帶著批判性的眼光去審視和應用這些前沿工具。對於我這樣的“轉型者”來說，這本書的價值在於搭建瞭一個完整的知識地圖，標明瞭傳統理論的邊界以及新方法的切入點。

評分☆☆☆☆☆

從一個純粹的讀者角度齣發，這本書在敘事節奏的把握上是相當高明的。很多技術著作的通病是前幾章平鋪直敘，中間部分信息量爆炸，最後又草草收場。但這本書的結構設計似乎經過瞭精心的規劃。它首先用簡潔有力的開篇確立瞭“經濟智能”這一核心目標，將目標函數的優化與資源配置效率緊密掛鈎，這立刻抓住瞭一個關心實際效益的讀者的注意力。接著，它用一個恰到好處的篇幅去介紹必要的數學基礎，避免瞭冗長枯燥的數學推導，而是專注於展示工具的“有效性”。進入核心章節後，作者的筆鋒變得更加有力且富有穿透力，針對特定場景的復雜性，提齣瞭多層次的解決方案。最讓我感到滿意的是結尾部分對未來展望的論述，它沒有落入空泛的口號，而是基於書中已實現的成果，提齣瞭未來五年內可能遇到的瓶頸和新的研究方嚮，這種前瞻性讓整本書的價值得以延伸，激勵著讀者在閤上書本後，還能繼續思考下去。