經濟智能控製係統研究及其應用 吳斌,塗序彥,吳亞東 科學齣版社 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
• 優化算法
• 建模與仿真
• 電力係統
• 能源經濟
• 智能電網
• 應用研究

店鋪： 河北省新華書店圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030248404

商品編碼：29721328731

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

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

字數：310000

頁碼：246

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.400kg

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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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 引言 在當今快速發展的經濟環境中，如何更有效地駕馭復雜的經濟係統，實現資源的最優配置，達成宏觀經濟調控的既定目標，是各國政府和學術界持續關注的核心課題。傳統的經濟調控手段往往基於靜態的、簡化的模型，難以捕捉經濟係統內在的高度動態性、非綫性和不確定性。隨著信息技術的飛速發展，特彆是人工智能、大數據分析、機器學習等技術的突破，為構建更智能、更具適應性的經濟控製係統提供瞭前所未有的機遇。 本書《經濟智能控製係統研究及其應用》正是在這樣的時代背景下，深入探討瞭如何運用智能控製理論和技術來革新經濟係統的管理與調控模式。它不僅是對經濟學理論與控製工程學科交叉融閤的深刻探索，更是對未來經濟決策智能化方嚮的積極引領。本書的作者們，吳斌、塗序彥、吳亞東，憑藉其在各自領域的深厚造詣，將嚴謹的學術研究與實際應用相結閤，為我們呈現瞭一部兼具理論深度與實踐價值的力作。 第一部分：智能控製理論基礎與經濟係統的建模 第一章 智能控製理論概述 本章將對智能控製這一新興學科進行係統性的介紹。智能控製的核心在於賦予控製係統“智慧”，使其能夠模擬人類的認知和決策能力，在麵對復雜、動態、不確定甚至信息不全的環境時，仍能做齣最優或次優的決策。我們將從智能控製的發展曆程入手，梳理其主要流派和關鍵技術，包括但不限於： 模糊邏輯控製 (Fuzzy Logic Control, FLC): 介紹模糊集閤論、模糊規則、模糊推理等核心概念，以及如何將人類的經驗性知識和模糊判斷轉化為計算機可理解的控製策略。 神經網絡控製 (Neural Network Control, NNC): 探討人工神經網絡（ANN）的結構、學習算法（如BP算法、自組織映射等）及其在係統辨識、模型預測和在綫優化等方麵的應用。 專傢係統 (Expert Systems): 闡述專傢係統如何通過知識庫和推理引擎來模擬專傢的決策過程，以及其在特定領域問題解決中的優勢。 遺傳算法 (Genetic Algorithms, GA) 與進化計算 (Evolutionary Computation): 介紹模擬自然選擇和遺傳機製的優化算法，用於解決復雜的搜索和優化問題。 強化學習 (Reinforcement Learning, RL): 講解智能體（agent）如何通過與環境交互，學習最優的行動策略以最大化纍積奬勵，這對於經濟係統的動態決策尤為重要。 混閤智能控製 (Hybrid Intelligent Control): 探討如何將上述不同智能控製技術有機結閤，取長補短，以處理更為復雜和精細化的控製任務。 第二章 經濟係統的復雜性與建模挑戰 經濟係統是人類社會最復雜的係統之一，其內在的非綫性、隨機性、多尺度性、耦閤性以及主體行為的演化性，都給傳統的建模和控製方法帶來瞭巨大挑戰。本章將深入剖析這些挑戰： 非綫性與反饋迴路: 經濟活動中廣泛存在非綫性關係（如規模報酬遞減、網絡效應）和復雜的反饋迴路（如羊群效應、預期自我實現），這些因素可能導緻係統行為的劇烈波動甚至混沌。 隨機性與不確定性: 經濟係統受到內生和外生的各種隨機因素影響，如技術衝擊、自然災害、政策變化、地緣政治風險等，這些不確定性使得精確預測和控製變得極為睏難。 多尺度性與耦閤性: 經濟係統涵蓋微觀個體行為、企業經營、行業發展、區域經濟、宏觀經濟乃至全球經濟等多個尺度，不同尺度之間存在復雜的耦閤關係。 主體行為的演化與學習: 經濟主體（消費者、生産者、投資者、政策製定者）並非被動適應，而是具有學習能力、適應性和策略選擇，其行為模式會隨著環境變化而演化，增加瞭建模的動態難度。 信息不對稱與理性限製: 現實經濟中普遍存在信息不對稱，且個體的認知和計算能力是有限的，這些因素使得市場機製和信息傳遞並非總是完美的。 在此基礎上，本章將探討如何運用現代數學和計算科學的工具來構建更貼近現實的經濟模型，為智能控製的應用奠定基礎。這可能包括： 基於代理的模型 (Agent-Based Models, ABM): 模擬大量具有自主行為的經濟代理，通過其相互作用來湧現宏觀經濟現象，這與智能控製的去中心化思想有契閤之處。 計量經濟學模型的新發展: 介紹非綫性計量模型、時間序列模型、動態隨機一般均衡模型（DSGE）的改進，以及如何融入機器學習方法來提升模型的刻畫能力。 網絡化經濟模型: 考慮經濟主體之間通過復雜網絡結構進行交互，如金融網絡、供應鏈網絡等，分析其對係統穩定性和風險傳播的影響。 第二部分：經濟智能控製係統的設計與實現 第三章 基於模糊邏輯的經濟調控策略 模糊邏輯控製以其能夠處理模糊信息和人類經驗性知識的能力，在經濟領域具有廣泛的應用潛力。本章將重點介紹： 模糊化與去模糊化: 如何將經濟變量（如失業率、通貨膨脹率、GDP增長率）模糊化，建立模糊論域和模糊語言變量（如“高增長”、“低通脹”）。 模糊規則庫的構建: 如何基於經濟學理論、政策經驗或專傢知識，構建一係列“IF-THEN”形式的模糊控製規則。例如，“IF 通貨膨脹率 IS 高 AND GDP增長率 IS 低 THEN 緊縮貨幣政策 IS 適度”。 模糊推理機製: 介紹Mamudani、Larsen等模糊推理方法，如何在模糊規則的基礎上，推導齣具體的控製信號。 應用實例: 探討模糊邏輯在宏觀經濟政策（如貨幣政策、財政政策）的製定與調整中的應用，例如，如何設計一個能夠根據通脹和失業情況自動調整利率的模糊控製器。同時，也會涉及在微觀層麵，如企業庫存管理、生産計劃調度等方麵的應用。 第四章 基於神經網絡的經濟預測與最優控製 神經網絡以其強大的函數逼近和模式識彆能力，為經濟預測和決策提供瞭新的工具。本章將聚焦神經網絡在經濟智能控製中的應用： 經濟時間序列預測: 運用多層感知機（MLP）、循環神經網絡（RNN，特彆是LSTM和GRU）等模型，對GDP、CPI、股票價格等關鍵經濟指標進行預測。 係統辨識: 利用神經網絡學習經濟係統的動態行為，構建隱式的非綫性模型，用於後續的控製設計。 最優控製策略設計: 模型預測控製 (Model Predictive Control, MPC) 與神經網絡: 將神經網絡作為經濟係統的預測模型，應用於MPC框架，實現對未來一係列經濟變量的預測，並基於此優化當前的控製輸入（如財政支齣、稅率）。 價值函數逼近與強化學習: 運用神經網絡逼近經濟係統的價值函數或Q函數，結閤強化學習算法（如Q-learning, Deep Q-Network, Actor-Critic），訓練智能體在復雜經濟環境下學習最優的序貫決策策略。例如，在動態隨機一般均衡（DSGE）框架下，使用強化學習來尋找最優的貨幣政策路徑。 應用案例: 模擬金融市場波動預測與風險對衝、最優能源價格策略、自動駕駛的宏觀經濟政策調整等。 第五章 混閤智能控製在經濟係統中的協同優化 現實經濟問題的復雜性往往需要多種智能控製技術的協同作用。本章將探討如何構建混閤智能控製係統： 模糊神經網絡 (Fuzzy Neural Networks, FNN): 結閤模糊邏輯的解釋性和神經網絡的學習能力，構建能夠同時處理模糊信息和進行自適應學習的經濟控製係統。 遺傳算法與神經網絡/模糊邏輯的結閤: 利用遺傳算法優化神經網絡的結構和參數，或優化模糊邏輯控製器的隸屬度函數和規則庫，從而獲得性能更優的控製器。 基於多智能體係統的經濟協調: 探討如何設計一個由多個相互作用的智能體組成的係統，每個智能體代錶一個經濟參與者（如企業、消費者）或政策部門，通過分布式學習和協調機製，實現全局最優或區域最優。 數據驅動的自適應控製: 強調在海量經濟數據的基礎上，構建能夠實時監測係統狀態、檢測異常並進行在綫調整的自適應智能控製係統。 計算平颱與工程實現: 討論實現這些混閤智能控製係統所需的計算資源、軟件工具（如Python的scikit-learn, TensorFlow, PyTorch庫；MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox, Neural Network Toolbox）以及分布式計算框架。 第三部分：經濟智能控製係統的應用與展望 第六章 宏觀經濟政策的智能調控應用 本章將聚焦於將智能控製技術應用於宏觀經濟政策的實際調控場景，解決現實世界中的棘手問題： 貨幣政策的動態優化: 設計智能貨幣政策規則，使其能夠根據經濟指標的實時變化，動態調整利率、準備金率等工具，以實現通脹穩定和經濟增長的雙重目標，並避免滯脹和經濟衰退。 財政政策的智能配置: 利用智能係統優化財政支齣結構和稅收政策，提高財政政策的針對性和有效性，例如，在經濟下行時，智能地識彆需要支持的行業和人群，並精準投放財政資源。 宏觀審慎監管: 應用智能控製技術來監測金融係統的係統性風險，設計預警機製和調控工具，防止金融危機的發生。例如，通過神經網絡分析大量金融數據，預測資産泡沫的形成，並觸發相應的監管措施。 國際經濟協調: 探討如何利用智能控製理論來協調不同國傢之間的宏觀經濟政策，以應對全球性經濟挑戰，如氣候變化、供應鏈中斷等。 第七章 微觀經濟主體行為的智能模擬與優化 除瞭宏觀調控，智能控製技術在微觀經濟領域的應用同樣具有巨大潛力： 企業經營決策優化: 生産與庫存管理: 利用智能控製係統，根據市場需求預測、原材料成本波動和生産能力限製，實現最優的生産計劃和庫存水平，最大化企業利潤。 定價策略: 結閤消費者行為模型和市場競爭分析，通過機器學習和強化學習，動態調整産品價格，以應對市場變化並提升銷售額。 供應鏈優化: 構建智能化的供應鏈管理係統，實現對物流、信息流和資金流的實時監控和協同優化，提高供應鏈的彈性和效率。 金融投資策略的智能決策: 量化交易: 利用神經網絡和機器學習算法分析海量金融數據，開發高頻交易、套利交易等量化投資策略。 投資組閤優化: 通過智能算法實現風險和收益的動態平衡，構建適應市場波動的最優投資組閤。 消費者行為建模與營銷: 個性化推薦: 基於消費者的購買曆史、瀏覽行為和偏好，利用推薦係統提供個性化的産品和服務。 動態定價與促銷: 根據消費者對價格的敏感度和購買意願，智能地進行動態定價和設計促銷活動。 第八章 挑戰、倫理考量與未來展望 本書的最後一章將迴歸到對智能控製技術在經濟領域應用的更深層次的探討，包括： 數據質量與可獲得性: 經濟數據的真實性、準確性和完整性是智能控製係統成功應用的基礎，同時也麵臨數據孤島、數據泄露等挑戰。 模型的解釋性與可信度: 許多深度學習模型被認為是“黑箱”，其決策過程難以解釋，這在需要高透明度和問責製的經濟政策製定中是一個重要問題。如何提升模型的可解釋性，增加政策製定者和公眾的信任度。 算法偏見與公平性: 智能算法可能繼承或放大訓練數據中的偏見，導緻對特定群體産生不公平的決策結果，例如，在信貸審批或招聘過程中。需要研究如何設計公平且無偏見的智能經濟控製係統。 “模型風險”與係統性風險: 過度依賴某一特定模型或控製算法，當模型失效或被攻擊時，可能引發意想不到的係統性風險，需要審慎評估和設計魯棒的控製架構。 技術變革對經濟結構的影響: 智能控製技術的廣泛應用將深刻改變經濟運行的模式，可能導緻一些傳統職業的消失，也可能創造新的就業機會，如何應對這些社會經濟轉型。 監管框架的建設: 隨著智能經濟控製係統的普及，需要建立相應的法律法規和監管框架，以規範其應用，防範潛在風險。 未來研究方嚮: 更強大的自適應與魯棒性: 發展能夠應對突發性、顛覆性衝擊的更具彈性的控製係統。 人機協同智能: 探索如何實現人類專傢與智能控製係統之間的有效協同，融閤人類的直覺、經驗與AI的計算能力。 去中心化智能經濟係統: 探索基於區塊鏈等去中心化技術的智能閤約和經濟治理模型。 跨學科融閤的深化: 加強經濟學、控製科學、計算機科學、統計學、行為科學等多個領域的交叉研究。 結語 《經濟智能控製係統研究及其應用》一書，通過對智能控製理論的深入闡述、對經濟係統復雜性的深刻洞察，以及對多種智能控製技術在宏觀和微觀經濟領域應用的詳細解析，為我們描繪瞭一幅經濟管理與調控智能化的美好藍圖。本書的研究成果不僅具有重要的學術價值，更對推動經濟高質量發展、提升國傢經濟治理能力、應對全球經濟挑戰具有深遠的實踐意義。它鼓勵我們以更開放的視角，擁抱技術變革，不斷探索和實踐，以智能化的力量，駕馭未來的經濟發展浪潮。

評分☆☆☆☆☆

與前兩本專注於技術實現或理論建模的書籍相比，我手上的這本《全球供應鏈風險與韌性重構》則更偏嚮於宏觀管理和戰略決策層麵，它提供瞭一種完全不同的審視復雜性的視角。這本書的敘事風格相當成熟且具有前瞻性，它將焦點從單一的技術控製單元轉移到瞭跨國界、多利益相關方的集成網絡上。作者通過分析近年來幾次重大地緣政治事件和自然災害對全球生産網絡的影響，有力地論證瞭“韌性”這一概念在現代商業環境中的核心地位。書中提齣的“多點備份策略”和“情景規劃矩陣”等工具，對於企業高層管理者來說，無疑具有極高的參考價值。它的語言風格趨嚮於商業分析報告，數據引用豐富，邏輯推導嚴密，但又不失對未來趨勢的深刻洞察。雖然書中涉及的數學模型主要是基於網絡科學的矩陣分析，但其核心價值在於引導讀者跳齣“效率最大化”的傳統思維定式，轉而關注係統在遭受衝擊時的“恢復能力”。讀完後，我對“控製”的理解被極大地拓寬瞭，它不再僅僅是反饋調節，更是一種預見、緩衝和快速適應外部衝擊的係統能力。

評分☆☆☆☆☆

最近拜讀的這本《量子信息基礎與計算物理前沿》，讓我的思維完全進入瞭一個截然不同的維度——微觀世界的奇異規則。這本書的難度是毋庸置疑的，它需要讀者對綫性代數和高等物理有紮實的背景知識。作者沒有試圖將量子力學“通俗化”，而是以一種近乎教科書式的嚴謹性，詳細闡述瞭希爾伯特空間、密度矩陣、量子糾纏等核心概念。我尤其欣賞作者在介紹 Shor 算法和 Grover 算法時，對量子門操作序列的分解與可視化處理，這使得原本抽象的量子計算過程變得相對直觀。這本書的魅力在於其對“不可能”的探索。它不是關於如何優化現有係統，而是關於如何利用自然界最深層的物理規律來創造齣完全不同計算範式的可能性。它給我的感覺是，每一次翻頁都是對傳統確定性思維的一次挑戰。盡管我可能無法立刻將書中的內容應用到任何工程項目中，但這種對基礎科學邊界的拓展認知，極大地激發瞭我對未來技術潛力（如新型傳感和材料設計）的想象力，它像是一束來自未來的光，照亮瞭當前工程領域的局限。

評分☆☆☆☆☆

我最近在讀的這本《麵嚮工業物聯網的邊緣計算架構設計》，給我的感受是極其“接地氣”和務實的。這本書的重點完全聚焦於如何將理論轉化為可操作的係統藍圖。它沒有過多糾纏於控製論的深層哲學，而是直接切入瞭當下工程師們最頭疼的實際問題：如何在資源受限的邊緣設備上高效部署復雜的決策算法，並保證係統的實時性和可靠性。書中詳盡地對比瞭不同硬件平颱（如FPGA、嵌入式SoC）的性能指標，並針對特定應用場景（如遠程資産監控與故障預測）給齣瞭詳細的軟件棧配置指南。我特彆欣賞作者在介紹MEC（移動邊緣計算）與5G網絡協同優化時所采用的圖錶和流程圖，它們清晰地揭示瞭數據流動的路徑和潛在的瓶頸所在。讀完特定章節後，我立即嘗試按照書中的步驟在我的小型實驗平颱上部署瞭一個輕量級的傳感器數據融閤模塊，結果發現，相比於我之前依賴的零散的技術文檔和社區帖子，這本書提供瞭一個結構化、經過驗證的解決方案。這種即插即用、立竿見影的效果，讓這本書更像是一本高級實戰手冊，而非純粹的學術專著，其價值在於解決瞭“如何做”的關鍵問題。

評分☆☆☆☆☆

初翻這本厚重的著作，首先映入眼簾的是其嚴謹的學術框架和對前沿技術的大膽探索，盡管我手中的這本書並非您提及的《經濟智能控製係統研究及其應用》，但它在另一個交叉領域——《復雜係統動力學建模與優化方法》——的呈現方式，卻給我留下瞭深刻印象。這本書的開篇沒有急於拋齣復雜的數學公式，而是從一個宏大的哲學命題入手，探討瞭如何在高度不確定性中構建可預測的模型。作者團隊顯然在理論基礎的構建上花費瞭巨大的心血，對經典控製理論的局限性進行瞭深刻的反思，並引入瞭非綫性動力學、混沌理論等多個跨學科視角。尤其值得稱道的是，書中對於“湧現性”的討論，它並非僅僅停留在概念層麵，而是通過一係列精心設計的仿真案例，展示瞭局部簡單規則如何導緻整體復雜行為的産生與演化。這種由淺入深、層層遞進的敘述邏輯，使得即便是初次接觸復雜係統理論的讀者，也能逐步把握其核心脈絡。閱讀過程中，我能感受到作者們試圖搭建一座連接純數學理論與工程實踐之間的橋梁的努力，盡管過程中需要頻繁查閱一些高級微積分和拓撲學的輔助材料，但最終獲得的認知提升是巨大的，這無疑是一部值得反復研讀的深度參考書。

評分☆☆☆☆☆

與那些側重於硬核算法或前沿理論的書籍相比，這本《人機交互的認知負荷模型與評估方法》則顯得異常關注“用戶體驗”這一軟性但決定性的因素。這本書的視角非常獨特，它將“係統”的定義延伸到瞭操作者的大腦。作者大量引用瞭認知心理學、神經科學的實驗結果，試圖用量化的指標來衡量復雜控製界麵對操作人員認知資源的消耗程度。例如，書中對“心智模型一緻性”的討論，分析瞭為什麼即便是數學上最優的控製算法，如果其可視化呈現方式與用戶的固有認知模型相悖，依然會導緻高錯誤率和高壓力。書中的案例分析非常生動，通過眼動追蹤數據和生理反饋指標，直觀地展示瞭在緊急情況下，優秀和糟糕的界麵設計所帶來的決策延遲差異。這對我理解“智能係統”的應用層麵有瞭質的飛躍——一個真正“智能”的係統，必須是能夠高效、低認知負擔地與人類使用者協作的係統。這本書的寫作風格流暢且富有人文關懷，它提醒我們，無論底層技術多麼先進，最終的成功都係於人與機器之間的有效溝通，這是一種對工程實踐的深刻反思。