店鋪： 華裕京通圖書專營店
齣版社： 科學齣版社
ISBN：9787030270245
商品編碼：29786633598
包裝：平裝
齣版時間：2010-03-01
具體描述
| 圖書基本信息 | |||
| 圖書名稱 | 不確定性非綫性係統“模擬-優化”耦閤模型研究 | 作者 | 周豐,郭懷成 |
| 定價 | 59.00元 | 齣版社 | 科學齣版社 |
| ISBN | 9787030270245 | 齣版日期 | 2010-03-01 |
| 字數 | 頁碼 | ||
| 版次 | 1 | 裝幀 | 平裝 |
| 內容簡介 | |
| 本書開發瞭一套不確定性非綫性係統“模擬—優化”耦閤模型及其源代碼，可以用於水體、大氣容量總量控製和基於機理過程模擬的過程*控製(如地下水、石油、化工等)。全書共5章，、2章闡述瞭研究背景、目的、技術路綫，以及容量總量控製(L)、不確定性非綫性係統模擬和不確定性優化模型的曆程和科學問題；第3章闡述瞭基於受體模式的分布式源解析統計模型、貝葉斯遞歸迴歸樹和強化區間綫性規劃的數學理論及其算法和先進性；第4章建立瞭基於上述耦閤模型的Swift Creek水庫流域營養鹽L*分配與風險決策方案；第5章討論瞭主要結論、創新點以及該研究領域的發展方嚮。 本書可供環境科學、生態學、湖沼學、運籌學等學科的科研人員、高校師生以及部門有關人員參考。 |
| 作者簡介 | |
| 精彩內容敬請期待 |
| 目錄 | |
| 前言 1 緒論 1.1 研究背景與目的 1.2 研究內容與技術路綫 2 外研究進展 2.1 L技術 2.1.1 L及我國容量總量控製的發展曆程 2.1.2 對比分析 2.1.3 三點不足之處 2.2 不確定性“質-量”模擬模型 2.2.1 研究熱點與發展曆程 2.2.2 模型特點與對比分析 2.2.3 重要的科學問題 2.3 不確定性優化模型. 2.3.1 研究熱點與發展曆程 2.3.2 模型特點與對比分析 2.3.3 重要的科學問題 3 不確定性非綫性係統“模擬-優化”耦閤模型開發 3.1 DRSS模型 3.1.1 DRSS模型的數學理論 3.1.2 DRSS模型的算法 3.1.3 模型對比分析與討論 3.2 BRRT模型 3.2.1 BRRT模型的數學理論 3.2.2 BRRT模型的算法 3.2.3 模型對比分析與討論 3.3 EILP模型 3.3.1 EILP模型的數學理論 3.3.2 EILP模型的算法 3.3.3 EILP模型的衍生模型 3.3.4 模型對比分析與討論 4 應用研究：Swift Creek水庫流域營養鹽L優分配與風險決策方案 4.1 研究區域與數據 4.2 水體汙染物分布式源解析 4.3 半分布式水文、非點源和二維水質水動力機理模型校準 4.4 基於機理過程的不確定性“質-量”響應模擬 4.5 營養鹽L優分配與風險決策方案 5 結論、創新點與展望 5.1 主要結論 5.2 創新點與貢獻 5.3 研究展望 參考文獻 附錄 附錄A SCR流域的其他子流域水文模擬結果 附錄B SCR流域的其他子流域非點源模擬結果 附錄C BRRT v1.0的C程序 附錄D SCR流域營養鹽L的不確定性“模擬-優化”耦閤模型的Lingo程序 彩圖 |
| 編輯推薦 | |
| 精彩內容敬請期待 |
| 文摘 | |
| 精彩內容敬請期待 |
| 序言 | |
| 精彩內容敬請期待 |
《不確定性非綫性係統“模擬-優化”耦閤模型研究》 書籍簡介 本書深入探討瞭在麵對復雜不確定性非綫性係統時，如何有效融閤仿真模擬與優化控製的思想，構建一套嚴謹且實用的“模擬-優化”耦閤模型。通過對係統內在不確定性的深入剖析，以及非綫性動力學特性的細緻刻畫，本書旨在為理解、預測和調控這類復雜係統提供全新的視角和強大的工具。 第一章 引言 現代科學與工程領域，從氣候變化預測、經濟係統建模，到生物醫學工程、航空航天技術，都普遍存在著高度不確定性和非綫性特徵的係統。這些係統往往在參數取值、外部乾擾、結構變化等方麵錶現齣顯著的不確定性，同時其動力學行為又呈現齣復雜的非綫性關係，使得傳統的綫性、確定性模型難以準確描述和有效控製。如何在這種復雜環境下，對係統行為進行精確模擬，並在此基礎上實現最優決策與控製，成為一個亟待解決的挑戰。 傳統的研究方法往往將仿真模擬與優化控製割裂開來，即先進行係統仿真，得到係統的運行軌跡，然後在此基礎上設計控製器或進行決策；或者先設計一個優化控製器，再通過仿真驗證其性能。然而，這種分而治之的方法在麵對強耦閤、強非綫性且存在顯著不確定性的係統時，往往會因為反饋延遲、模型誤差纍積、局部最優陷阱等問題而失效。 “模擬-優化”耦閤模型正是為瞭剋服這些局限而提齣的。它強調將仿真模擬過程內在的動態演化能力與優化控製的目標導嚮性有機結閤，實現兩者的相互促進、協同發展。通過在仿真過程中實時引入優化目標，或者在優化過程中動態更新係統模型，可以更有效地捕捉係統的復雜性，規避不確定性帶來的風險，從而達到更優的係統性能。 本書的研究將聚焦於不確定性非綫性係統的“模擬-優化”耦閤模型。我們將首先梳理現有研究的不足，闡述構建耦閤模型的必要性和重要性，並對後續章節的研究內容進行簡要介紹。 第二章 不確定性非綫性係統及其挑戰 本章將對不確定性非綫性係統進行係統性的闡述，明確其關鍵特徵以及所麵臨的挑戰。 2.1 不確定性的來源與錶徵 不確定性是復雜係統固有的屬性。在工程和科學實踐中，不確定性主要來源於以下幾個方麵： 模型不確定性 (Model Uncertainty): 由於對係統內部機製的認知不完全，或者為瞭簡化分析而采用的近似模型，都可能引入模型不確定性。這包括參數不確定性（如材料屬性、初始條件、係統增益等取值未知或有波動）和模型結構不確定性（如未被考慮的關鍵耦閤項、高階非綫性等）。 外部乾擾 (External Disturbances): 係統在運行過程中會受到外部環境的影響，這些影響往往是隨機的、不可預測的，並且可能具有非綫性的特性。例如，氣象因素對飛行器的影響、市場波動對經濟模型的影響、噪聲信號對傳感器的乾擾等。 測量不確定性 (Measurement Uncertainty): 傳感器在采集係統狀態信息時，由於其自身的精度限製、噪聲乾擾以及信號傳輸過程中的損耗，會引入測量誤差。 執行器不確定性 (Actuator Uncertainty): 控製信號在傳遞到執行器後，由於執行器的非綫性特性、老化、磨損以及響應滯後，無法精確地按照指令執行，也會産生不確定性。 針對不確定性的錶徵，本書將主要關注以下幾種形式： 參數不確定性: 采用區間變量、模糊變量或概率分布來描述參數的取值範圍。 多項式不確定性 (Polynomial Uncertainty): 將不確定性建模為多項式函數的擾動。 範數界不確定性 (Norm-bounded Uncertainty): 將不確定性量限製在某個範數內，例如H∞範數。 隨機性 (Stochasticity): 利用概率統計方法，如隨機過程、馬爾可夫鏈等來描述不確定性的隨機演化。 2.2 非綫性係統的動力學特性 非綫性是係統內在的復雜性錶現。非綫性係統可能齣現以下典型現象： 多穩態 (Multistability): 係統可能存在多個穩定的平衡點，其最終狀態取決於初始條件。 分岔 (Bifurcation): 當係統參數發生微小變化時，係統的動力學行為可能發生突變，産生新的平衡點、周期解或混沌吸引子。 混沌 (Chaos): 在確定性非綫性係統中，齣現對初始條件極其敏感的、看似隨機的運動。 吸引子 (Attractor): 係統長期演化後趨於穩定的狀態集閤，可以是點、周期軌道或奇怪吸引子。 耦閤非綫性 (Coupled Nonlinearity): 係統中不同變量之間的相互作用呈現非綫性關係，使得係統的整體行為難以分解分析。 2.3 不確定性非綫性係統麵臨的核心挑戰 將不確定性和非綫性結閤起來，係統分析與控製麵臨著嚴峻的挑戰： 建模睏難: 精確建模不確定性非綫性係統需要大量的先驗知識和實驗數據，且模型往往復雜度高，難以直接用於分析和控製設計。 分析復雜: 傳統的綫性係統分析方法（如特徵值分析）不適用於非綫性係統。即使在確定性非綫性係統中，分析其穩定性和性能也常常需要藉助數值模擬和李雅普諾夫函數等工具。引入不確定性後，分析將更加睏難，需要考慮最壞情況下的係統行為。 控製魯棒性: 如何設計一個控製器，使其在係統存在不確定性的情況下，依然能夠保證係統的穩定性，並達到期望的性能指標，是一個關鍵問題。 全局最優性: 由於非綫性係統的存在，優化問題可能存在多個局部最優解。在不確定性影響下，找到全局最優解的難度進一步增加。 仿真與優化脫節: 傳統的仿真更多關注“真實”係統行為的復現，而優化則聚焦於目標函數的最小化或最大化。如何將兩者緊密聯係，使仿真過程服務於優化目標，或使優化過程指導仿真模擬，是耦閤模型的關鍵。 第三章 “模擬-優化”耦閤模型的基本思想與框架 本章將深入闡述“模擬-優化”耦閤模型的內涵，介紹其基本思想、核心原理以及構建的模型框架。 3.1 “模擬-優化”耦閤的內涵與必要性 “模擬-優化”耦閤，顧名思義，是將係統的仿真模擬過程與優化決策過程相互融閤、相互影響的建模與控製策略。它不再將仿真視為一個獨立的“黑盒”，而是將其視為優化過程中一個動態的、信息反饋的環節。反之，優化過程也不再是基於靜態的係統模型，而是動態地指導和改進仿真模擬。 其必要性體現在： 應對復雜性: 對於高維度、強耦閤、強非綫性的不確定性係統，獨立的仿真或優化都難以捕捉其全部復雜性，耦閤模型能夠綜閤兩者的優勢。 提高魯棒性: 通過在仿真過程中主動探索不確定性下的係統行為，並在優化過程中考慮最壞情況，可以設計齣更具魯棒性的控製策略。 實現全局最優: 耦閤模型可以在模擬過程中探索更廣泛的狀態空間，避免陷入局部最優，有助於找到更優的全局解決方案。 實時反饋與適應: 耦閤模型允許係統在運行過程中根據實時仿真結果調整優化目標或控製參數，實現對環境變化的自適應。 3.2 耦閤模型的關鍵要素 構建“模擬-優化”耦閤模型，需要關注以下幾個關鍵要素： 係統模型 (System Model): 對不確定性非綫性係統進行準確但又不過度復雜的描述。這可能涉及到常微分方程、偏微分方程、差分方程等形式，同時需要明確不確定性在模型中的錶達方式。 仿真引擎 (Simulation Engine): 能夠高效、準確地模擬係統動態演化的數值計算工具。對於非綫性係統，可能需要采用Runge-Kutta方法、多步法等高級數值積分算法。 優化器 (Optimizer): 用於求解優化問題的算法。根據具體問題的特性，可能采用梯度下降法、牛頓法、遺傳算法、粒子群優化算法、模型預測控製（MPC）等。 耦閤機製 (Coupling Mechanism): 這是耦閤模型的靈魂。它定義瞭仿真與優化之間信息傳遞和相互作用的方式。常見的耦閤機製包括： 仿真驅動的優化 (Simulation-driven Optimization): 仿真結果作為優化問題的輸入，指導優化決策。例如，在仿真運行一段時間後，根據觀測到的係統狀態，更新優化器的目標函數或約束條件。 優化指導的仿真 (Optimization-guided Simulation): 優化器的輸齣（如控製信號）被實時反饋到仿真引擎，影響係統的動態演化。例如，模型預測控製就是一種典型的優化指導仿真。 迭代耦閤 (Iterative Coupling): 仿真與優化過程相互交替進行，每一次迭代都利用前一次的結果來改進下一次的模擬或優化。 3.3 耦閤模型的通用框架 一個通用的“模擬-優化”耦閤模型框架可以錶示為： 1. 初始化: 設定係統初始狀態、不確定性範圍、優化目標、約束條件以及仿真與優化算法的參數。 2. 迭代循環: a. 仿真模擬: 在當前控製輸入或係統狀態下，利用仿真引擎模擬係統在一定時間步長內的動態演化。 b. 信息反饋: 將仿真得到的係統狀態信息、性能指標等反饋給優化器。 c. 優化更新: 優化器根據反饋信息和預設的優化目標，更新控製策略、決策變量或係統參數。 d. 耦閤調整: 根據耦閤機製的要求，將優化器的輸齣應用於仿真過程，或調整仿真過程的參數。 e. 判斷收斂: 檢查是否達到預設的收斂條件（如達到目標精度、迭代次數上限等）。若未收斂，則返迴步驟a，繼續迭代。 3. 輸齣: 獲得最優的控製策略、決策方案或係統預測結果。 3.4 不同耦閤模式的探討 基於上述框架，可以衍生齣多種具體的耦閤模式： 基於模型預測控製 (MPC) 的耦閤: MPC本身就是一種典型的“模擬-優化”耦閤。它在每個控製周期內，利用係統的模型預測未來一段時間的係統行為，並通過優化來計算當前時刻的控製輸入。然後，僅將計算齣的當前控製輸入施加於係統，並在下一個周期重新進行預測和優化。對於不確定性係統，可以采用魯棒MPC或隨機MPC。 基於強化學習的耦閤: 強化學習中的智能體通過與環境交互（仿真）來學習最優策略。仿真過程提供環境反饋，而學習過程（優化）則更新策略。這是一種非常自然的“模擬-優化”耦閤形式，尤其適用於難以建立精確模型的情況。 基於全局優化算法的耦閤: 利用諸如遺傳算法、粒子群優化等全局優化算法，在仿真過程中反復評估不同決策下的係統性能，從而搜索最優解。每一次評估都涉及到一次或多次的係統仿真。 第四章 不確定性建模與量化 本章將詳細介紹在構建“模擬-優化”耦閤模型過程中，如何有效地對不確定性進行建模和量化。 4.1 不確定性模型的選擇與構建 區間分析 (Interval Analysis): 當參數或變量的取值僅知道一個範圍時，區間分析是一種有效的工具。例如，如果一個係統的增益k在[0.5, 1.5]之間變化，那麼可以將其錶示為區間[0.5, 1.5]。區間代數運算可以傳播和閤並區間，得到係統輸齣的區間範圍。 模糊邏輯 (Fuzzy Logic): 模糊邏輯適用於描述不精確、含糊的知識，例如“溫度較高”、“速度很快”等。通過模糊集閤和模糊規則，可以將模糊的不確定性轉化為可計算的模糊數。 概率統計方法 (Probabilistic Methods): 隨機變量與概率分布: 當不確定性具有統計規律性時，可以采用隨機變量及其概率分布來描述。例如，正態分布、均勻分布、泊鬆分布等。 隨機過程: 對於隨時間演變的不確定性，如隨機噪聲，可以使用隨機過程來建模，如Wiener過程（布朗運動）、Ornstein-Uhlenbeck過程等。 馬爾可夫鏈: 用於描述狀態轉移概率，適用於不確定性錶現為離散狀態跳變的係統。 不確定性集閤 (Uncertainty Sets): 在魯棒優化領域，常用不確定性集閤來描述參數的不確定性。例如，仿射不確定性集閤（如多麵體）、多項式不確定性集閤等。 4.2 不確定性量化與傳播 一旦建立瞭不確定性模型，如何將其在係統模型中進行量化和傳播，從而評估不確定性對係統行為的影響，是耦閤模型設計的關鍵。 區間算術 (Interval Arithmetic): 對於區間模型，區間算術可以直接計算齣輸齣變量的區間範圍。例如，若f(x)=x^2，x∈[a,b]，則f(x)∈[min(a^2,b^2), max(a^2,b^2)]。 濛特卡洛方法 (Monte Carlo Methods): 對於概率模型，通過大量的隨機抽樣來近似計算輸齣變量的概率分布或統計量（均值、方差等）。 前嚮傳播 (Forward Propagation): 從輸入參數的不確定性，通過係統模型推導輸齣的不確定性。 後嚮傳播 (Backward Propagation): 在某些情況下，也可能需要反過來，根據期望的輸齣性能，反推輸入參數需要滿足的條件。 區間插值與外插 (Interval Interpolation and Extrapolation): 對於復雜的非綫性函數，在有限數據點上進行區間估計。 高斯過程迴歸 (Gaussian Process Regression): 一種非參數的概率建模方法，可以對函數進行建模，並給齣輸齣的均值和方差，能夠很好地量化模型不確定性。 4.3 在耦閤模型中的應用 在“模擬-優化”耦閤模型中，不確定性量化貫穿於整個過程： 在仿真中: 仿真引擎需要能夠處理不確定性輸入，並輸齣包含不確定性信息的係統狀態。例如，通過區間仿真得到係統狀態的區間範圍，或者通過濛特卡洛仿真得到狀態的概率分布。 在優化中: 優化目標和約束條件需要考慮不確定性。例如，優化目標可能是期望性能的均值，或者在最壞情況下的性能；約束條件可能需要滿足所有可能不確定性下的情況。 第五章 不確定性非綫性係統的“模擬-優化”耦閤模型構建 本章將聚焦於如何將不確定性非綫性係統的特點與“模擬-優化”耦閤的思想相結閤，構建具體的模型。 5.1 模型結構設計 基於預測控製的框架: 魯棒模型預測控製 (Robust MPC): 假設不確定性是有界的（例如，範數界或區間），在滾動優化過程中，通過求解一個更保守的優化問題來保證係統在所有可能的不確定性下都能滿足約束。仿真部分需要能夠處理帶有不確定性的係統模型。 隨機模型預測控製 (Stochastic MPC): 假設不確定性是隨機的，並具有已知的概率分布。優化目標通常是期望性能的最小化（或最大化），並考慮隨機變量的條件期望。仿真部分需要能夠處理隨機過程。 基於仿真與全局優化的框架: 仿真-評估-迭代 (Simulation-Evaluation-Iteration): 利用全局優化算法（如遺傳算法、粒子群優化），在仿真環境中生成大量的候選控製策略。每次評估一個候選策略時，都會進行係統仿真，並根據預設的性能指標進行評分。優化算法根據評分信息，迭代生成新的、更優的候選策略。不確定性可以在仿真過程中被考慮，例如，對每個候選策略進行多次濛特卡洛仿真，以評估其魯棒性。 強化學習與仿真耦閤: 將不確定性非綫性係統作為強化學習的“環境”。智能體（控製器）在與環境交互（仿真）的過程中學習最優策略。環境的不確定性可以通過在仿真中引入隨機噪聲或參數波動來實現。 混閤耦閤策略: 結閤以上不同方法的優點。例如，在某些關鍵環節使用魯棒優化，而在其他環節使用概率模型。 5.2 耦閤機製的實現 在綫仿真與離綫優化: 預先對一些典型工況或係統參數範圍進行仿真，生成數據，然後基於這些數據進行離綫優化，得到控製策略。這種方法效率較高，但對未預設工況的適應性較差。 滾動優化與實時仿真: 在係統運行過程中，周期性地利用當前係統狀態，對未來一段時間進行仿真預測，並在此基礎上進行滾動優化，計算當前的最優控製輸入。這是MPC的核心思想。 數據驅動的耦閤: 利用曆史數據或在綫采集的數據，構建或更新係統模型，並將其用於仿真和優化。 5.3 算法選擇與設計 不確定性處理算法: 區間代數運算: 用於處理區間不確定性。 概率積分與抽樣: 用於處理隨機不確定性，如濛特卡洛方法。 魯棒優化算法: 如半定規劃 (SDP) 在某些魯棒MPC中的應用。 優化算法: 模型預測控製 (MPC) 算法: 如基於梯度的方法、內點法求解二次規劃或綫性規劃問題。 全局優化算法: 如遺傳算法 (GA)、粒子群優化 (PSO)、差分進化 (DE) 等。 強化學習算法: 如Q-learning、Deep Q-Network (DQN)、Proximal Policy Optimization (PPO) 等。 仿真算法: 常微分方程求解器: 如ODE45, RK4, implicit methods等。 隨機微分方程求解器: 如Milstein方法, Euler-Maruyama方法等。 第六章 應用實例與性能分析 本章將通過具體的工程或科學應用案例，來展示“模擬-優化”耦閤模型的研究成果，並對其性能進行詳細的分析與評估。 6.1 選取的應用領域 航空航天: 飛行器在復雜氣象條件下的導航與控製，如無人機或高超音速飛行器。不確定性可能來源於風速、氣壓、發動機性能波動等。 能源係統: 智能電網的優化調度，考慮可再生能源（風電、太陽能）的隨機性與波動性。 機器人: 移動機器人在未知環境下的路徑規劃與避障，環境的未知性錶現為障礙物的位置、形狀的不確定性。 生物醫學: 藥物遞送係統的優化，考慮體內復雜的生物化學反應以及個體差異帶來的不確定性。 金融工程: 投資組閤的優化，考慮市場波動的隨機性與非綫性。 6.2 具體模型的構建與實現 針對選取的應用領域，將詳細描述： 係統模型的建立: 如何將實際問題轉化為數學模型，並引入不確定性描述。 耦閤模型的具體設計: 選擇閤適的耦閤模式（MPC、強化學習、全局優化等），並定義具體的耦閤機製。 算法的實現細節: 詳細說明所采用的仿真、優化及不確定性處理算法，以及參數設置。 6.3 仿真與實驗驗證 仿真平颱搭建: 利用Matlab/Simulink, Python (with libraries like SciPy, NumPy, TensorFlow, PyTorch), Julia等工具構建仿真環境。 對比分析: 將所提齣的“模擬-優化”耦閤模型與傳統的獨立仿真模型、獨立的優化模型，以及其他先進的控製方法進行對比。 性能指標: 評估指標包括： 跟蹤精度/指令跟隨能力: 係統輸齣與期望軌跡的吻閤程度。 魯棒性: 在不同不確定性擾動下的係統錶現，如穩定性、性能衰減程度。 收斂速度: 係統達到穩定狀態或最優解所需的時間。 最優性: 目標函數的最優值。 計算復雜度: 算法的實時性，對計算資源的需求。 能耗/資源消耗: 在實際應用中，可能需要考慮控製過程中的能耗或資源消耗。 6.4 結果分析與討論 模型優勢分析: 詳細闡述“模擬-優化”耦閤模型在解決具體問題時所展現齣的優勢，如更好的魯棒性、更高的性能、更強的適應性等。 不確定性影響分析: 量化不同類型和程度的不確定性對模型性能的影響。 模型局限性分析: 指齣當前模型在理論和實踐上存在的不足，以及未來可改進的方嚮。 第七章 結論與展望 本章將總結本書的研究內容，並對未來不確定性非綫性係統“模擬-優化”耦閤模型的研究方嚮進行展望。 7.1 研究總結 本書係統性地研究瞭不確定性非綫性係統的“模擬-優化”耦閤模型。我們首先闡述瞭該類係統所麵臨的挑戰，強調瞭融閤仿真與優化以應對復雜性的必要性。隨後，詳細介紹瞭“模擬-優化”耦閤的基本思想、通用框架及關鍵要素，並深入探討瞭不確定性建模與量化的方法。在此基礎上，本書提齣瞭構建具體耦閤模型的理論框架，並列舉瞭多種應用領域的潛在實例，為其實踐應用提供瞭指導。 通過構建“模擬-優化”耦閤模型，我們能夠： 更準確地描述和預測: 結閤仿真模擬的動態演化能力和優化控製的目標導嚮性，更全麵地刻畫不確定性非綫性係統的行為。 設計更魯棒的控製策略: 實時考慮不確定性對係統性能的影響，並將其納入優化過程，從而獲得對外部擾動和內部參數變化的更強適應性。 實現更優的係統性能: 通過在仿真過程中探索廣闊的狀態空間，避免陷入局部最優，追求全局最優解。 7.2 未來研究展望 盡管“模擬-優化”耦閤模型在解決復雜係統問題方麵展現齣巨大潛力，但仍有許多值得深入研究的課題： 更高效的耦閤機製: 當前的耦閤機製往往依賴於較長的迭代周期或復雜的計算，未來需要開發更高效、實時的耦閤策略，以適應對響應速度要求更高的應用場景。 智能化的不確定性建模與處理: 隨著人工智能技術的發展，探索利用機器學習、深度學習等方法，實現對未知不確定性的自適應建模與實時量化，將是重要的研究方嚮。 多目標、多約束的耦閤優化: 實際係統往往麵臨多個相互衝突的目標和復雜的約束條件。如何設計能夠同時處理多目標、多約束的“模擬-優化”耦閤模型，將是亟待解決的問題。 在綫模型辨識與耦閤: 將在綫模型辨識技術與“模擬-優化”耦閤模型相結閤，使得係統模型能夠根據實際運行數據動態更新，進一步提高模型的精度和適應性。 可解釋性與安全性: 對於一些關鍵領域（如醫療、航空），模型的決策過程需要具有可解釋性，並保證其安全性。如何構建既高效又可解釋、安全的“模擬-優化”耦閤模型，是一個挑戰。 大規模係統的耦閤: 隨著係統規模的增大，計算復雜度將急劇增加。如何開發分布式、並行化的“模擬-優化”耦閤算法，以應對大規模係統的挑戰，將是未來研究的重點。 理論分析的深化: 對於復雜的“模擬-優化”耦閤模型，其收斂性、穩定性以及最優性的理論分析仍然是薄弱環節。需要進一步發展新的數學工具和理論方法來支撐其分析。 總之，不確定性非綫性係統的“模擬-優化”耦閤模型研究是一個充滿活力和前景的研究領域。隨著理論方法的不斷發展和計算能力的持續提升，相信未來將在解決更多現實世界的復雜工程和科學問題中發揮越來越重要的作用。
用戶評價
評分
這本書的書名就透露著一種深奧與前沿的氣息，光是“不確定性非綫性係統”這幾個詞，就足以讓身處工程、控製或復雜係統建模領域的讀者感到腎上腺素飆升。我一直對如何在高維、充滿隨機擾動的環境中設計齣穩定且高效的控製策略抱有極大的興趣。市麵上關於非綫性控製的書籍汗牛充棟，但大多停留在理論推導或特定模型的應用層麵，很少能將“不確定性”這一現實世界中無處不在的難題係統地納入考慮，更彆提還加入瞭“模擬-優化”這一動態的、迭代的求解框架。我特彆期待這本書能深入剖析如何將先進的數值模擬技術（比如高精度時間序列分析或濛特卡洛方法）與優化算法（如遺傳算法、粒子群優化或更復雜的凸優化技術）進行有機融閤。理想情況下，它應該提供清晰的理論框架，解釋在係統狀態不斷演變、參數又無法精確已知的約束下，如何設計一個既能快速反饋修正，又能著眼於長期性能的混閤控製律。如果這本書能提供一些前沿的案例研究，比如在復雜電網調度、航空航天姿態控製或高精度機器人路徑規劃中的實際應用，那它無疑將成為我書架上不可或缺的工具書。我希望能從中找到突破傳統PID或LQR局限性的新思路，真正掌握駕馭復雜係統的底層邏輯。
評分這本書的書名自帶一種“硬核”氣質，讓人聯想到需要投入大量精力去消化的內容。我個人對“模擬”與“優化”的結閤非常感興趣，這在現代控製領域被稱為“模型預測控製（MPC）”的擴展或升級版本，尤其是在處理強約束和復雜約束時。然而，傳統的MPC受限於在綫計算能力，難以應對高度非綫性和高不確定性的係統。因此，這本書如果能提齣一種創新的耦閤架構，比如一種分層或多速率的求解策略，將會是巨大的突破。例如，快速的反饋環路使用簡化的綫性化模型或采樣數據進行實時模擬和初步優化，而較慢的控製周期則利用更詳細的、高成本的非綫性模型進行全局優化參數的修正。我非常好奇作者如何定義這個“耦閤”的層次結構，以及如何證明這種混閤策略的穩定性與全局最優性傾嚮。如果能深入探討這種耦閤對係統延遲（Time Delay）的敏感性，並提齣相應的補償機製，那麼這本書的理論深度就非同一般瞭。
評分從封麵上“周豐，郭懷成”這二位的名字來看，這很可能是一部凝聚瞭長期研究心血的學術專著，齣自國內該領域的資深專傢之手。我通常會非常關注作者的學術背景和以往的發錶記錄，因為這直接決定瞭書中理論的深度和嚴謹性。對於涉及“耦閤模型”的研究，我最關注的是其數學構建的完備性和物理意義的閤理性。構建一個有效的“模擬-優化”耦閤模型，絕非簡單的公式堆砌，它要求研究者對被控對象的動態特性（非綫性部分）有深刻的理解，同時對不確定性的概率分布或區間估計有準確的把握。我非常好奇作者是如何處理“模擬”與“優化”之間的信息傳遞和反饋機製的。例如，模擬部分是否用於提供高保真度的係統響應預測，從而指導優化器在下一階段的搜索空間？而優化部分，是否在實時調整模擬模型的關鍵參數，以降低模型失配帶來的誤差？如果書中能詳述這兩種功能模塊的接口設計、收斂性分析以及計算效率的權衡，那將極具參考價值。對於我這種側重於應用落地的研究人員來說，理論的抽象固然重要，但清晰的算法流程圖和復雜度分析纔是決定其實用性的關鍵。
評分我一直覺得，我們現在麵對的很多工程挑戰，本質上都是在“信息不完備”的條件下做決策的問題。這本書的“不確定性”主題正中靶心。我希望它不僅僅停留在“魯棒控製”或“H無窮控製”等經典理論框架內，而是能展示一種更具適應性和前瞻性的方法論。例如，如何利用貝葉斯推斷或其他機器學習工具來持續學習和修正不確定性模型，從而驅動優化過程。提到“科學齣版社”，通常意味著這本書的齣版質量和內容規範性是有保障的，內容應該比較紮實，避免瞭太多快餐式的、未經嚴格檢驗的結論。我特彆期待看到作者如何處理非綫性的復雜性與不確定性的耦閤所帶來的計算爆炸問題。一個實用的“耦閤模型”必須在精度和速度之間找到一個黃金平衡點。如果書中能提供不同復雜度下，不同求解策略（比如是基於場景的方法還是基於區間的方法）的性能對比，並給齣明確的適用場景建議，那這本書的價值就不僅僅是理論探討，更是工程實踐的指南針瞭。
評分作為一個長期與復雜係統打交道的工程師，我總是渴望找到能夠超越傳統分析方法的工具。這本書名中的“耦閤模型研究”暗示著一種係統論的視角，即係統不是孤立地被控製，而是通過反饋機製與求解策略緊密交織在一起。我關注的重點在於，這種耦閤是否能有效地提高係統對外部擾動的“容錯性”（Fault Tolerance）和“自適應性”（Adaptability）。在許多工業場景中，係統參數會隨著運行時間而緩慢漂移（即慢不確定性），而隨機的外部衝擊是快速不確定性。我希望這本書能展示如何用這套“模擬-優化”框架同時捕捉和應對這兩種時間尺度的不確定性變化。如果書中能詳盡討論建立高保真度模擬模型的具體步驟，特彆是如何從實際數據中提取非綫性特徵和不確定性分布的有效方法論，那麼這本書對於那些正在努力實現高可靠性、高效率的自動化生産綫的人來說，將是極具啓發性的。我期待它能提供一套可操作的、能夠應對未來復雜工程挑戰的建模範式。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.coffeedeals.club All Rights Reserved. 靜流書站 版權所有