隨機係統最優控製理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

方洋旺 著

圖書標籤:

• 最優控製
• 隨機係統
• 控製理論
• 係統工程
• 隨機過程
• 濾波理論
• 自適應控製
• 估計理論
• 應用數學
• 工程應用

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302456490

版次：1

商品編碼：12179828

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：412

字數：647000

正文語種：中文

編輯推薦

本書在《隨機係統*優控製》（清華大學齣版社，2005年齣版）的基礎上，融閤瞭相關新理論和新技術，詳細討論瞭隨機係統統計分析、狀態估計、隨機*優控製、隨機穩定性分析及參數優化等新的理論和方法。內容新穎，研究方法獨特，學術水平較高，應用範圍較為廣泛。

內容簡介

本書全麵介紹瞭俄羅斯控製專傢以及作者與其研究團隊十餘年在此領域的*新研究成果，詳細討論瞭隨機係統分析、狀態估計、*優控製、參數優化以及應用等新的理論和方法。
全書共分 13章，基本內容由 6部分組成。第 1部分介紹隨機係統的統計分析，並著重介紹利用統計綫性化方法研究隨機非綫性係統的統計分析理論；第 2部分詳細介紹瞭隨機綫性係統與隨機非綫性係統的*優狀態估計與預測理論，重點討論瞭利用統計綫性化方法獲得隨機非綫性係統的準*優估計算法及條件*優濾波器設計方法等；第 3部分介紹瞭基於隨機*大值原理和動態規劃法研究隨機係統*優控製算法以及隨機係統*優預測控製理論等內容；第 4部分首先介紹瞭隨機均方實用穩定性的概念及判據，然後重點介紹瞭帶有加性噪聲和混閤噪聲情況下隨機綫性係統開環及閉環穩定性判據和魯棒控製方法。第 5部分著重介紹瞭隨機係統*優控製的數值解法——非梯度隨機搜索法。*後一章詳細介紹瞭隨機係統*優狀態估計理論及*優控製理論分彆在慣性導航初始對準、船舶運動航跡估計、彈載被動測量係統距離估計、導彈自尋的製導、航天飛行器再入彈頭製導、無綫電自動測距儀等方麵的應用實例。
本書可作為高等院校自動控製、信息處理、係統工程以及其他相關專業的高年級本科生和研究生教材，也可供從事自動控製、隨機係統分析、濾波等領域科技工作者和工程技術人員等閱讀參考。

作者簡介

方洋旺，1966年1月齣生，空軍工程大學航空航天工程學院教授，博士生導師，西安交通大學和西安電子科技大學兼職教授。1998年於西安交通大學獲工學博士學位，1999年至2001年為西安電子科技大學博士後。2001年至2004年由國傢公派到俄羅斯某著名軍事航空技術大學進行學習與研究。發錶論文225篇，被SCI,EI收錄140餘篇，齣版《隨機係統*優控製（*版）》、《隨機係統分析及應用》和《非綫性控製理論與應用》、《結構隨機跳變係統*優控製理論及應用》、《航空裝備作戰建模與仿真》、《機載導彈武器係統作戰效能評估》、《導彈先進製導與控製理論》等專著7部，教材8種。主要研究領域是隨機*優控製、導航製導與控製、非綫性控製、非綫性信號處理及智能信號處理等。

目錄

第 1章緒論 ................................. 1
1.1隨機係統*優控製的研究曆史與現狀 ........................................................... 1
1.2隨機係統*優控製的研究內容 ..................................................................... 2
1.3隨機係統*優控製的研究方法 ..................................................................... 2
1.4內容分布 .......................... 3
第 2章隨機綫性係統分析 ............. 5
2.1引言 ................................. 5
2.2隨機綫性係統數學模型 ...... 5
2.2.1連續時間隨機綫性係統 .................................................................... 5
2.2.2離散時間隨機綫性係統 .................................................................... 6
2.3連續時間隨機綫性係統狀態嚮量概率矩 ........................................................ 7
2.3.1問題描述 ............... 7
2.3.2衝激響應函數法 ..... 9
2.3.3概率矩微分方程 ....11
2.3.4狀態對有色噪聲的響應 ...................................................................14
2.4離散時間隨機綫性係統狀態嚮量概率矩 .......................................................15
2.5隨機綫性係統狀態嚮量分布函數 .................................................................19
2.5.1*特徵函數計算 ..........................................................................19
2.5.2概率密度函數計算 ..........................................................................23
第 3章隨機非綫性係統分析 .........27
3.1引言 ................................27
3.2隨機非綫性係統數學模型 ..27
3.2.1連續時間隨機非綫性係統 ................................................................27
3.2.2離散時間隨機非綫性係統 ................................................................28
3.3隨機非綫性係統統計綫性化 .......................................................................29
3.3.1非綫性函數的一般綫性化 ................................................................30
3.3.2非綫性函數的統計綫性化 ................................................................30
3.3.3隨機非綫性係統統計綫性化係統模型 ...............................................36
3.4隨機非綫性係統的矩分析 ..37
3.4.1衝激響應法 ...........37
3.4.2逼近概率矩微分方程 .......................................................................38
3.4.3離散時間隨機非綫性係統狀態嚮量概率矩 .........................................41
3.5隨機非綫性係統的狀態嚮量分布函數 ..........................................................44
3.6狀態嚮量分布轉移函數 .....49
3.7逼近概率特徵函數 ............51
3.8逼近概率密度函數 ............57
3.9中心矩及纍積量 ...............58
第 4章隨機綫性係統狀態估計......61
4.1引言 ................................61
4.2連續隨機係統卡爾曼濾波 ..61
4.3噪聲信號相關時的綫性*優濾波器 .............................................................64
4.4帶有有色量測噪聲的綫性*優濾波器 ..........................................................68
4.5帶有慣性量測的*優濾波器 .......................................................................76
4.6綫性*優濾波器的一般形式 .......................................................................78
4.7綫性*優預測 ..................79
4.8離散時間隨機係統的*優濾波器 .................................................................80
4.8.1量測噪聲為一般白噪聲情形 .............................................................80
4.8.2慣性量測情形 ........83
4.8.3有色噪聲情形 ........85
4.9離散時間隨機綫性係統*優預測 .................................................................88
第 5章隨機非綫性係統*優估計 ..91
5.1引言 ................................91
5.2後驗概率 .........................92
5.3後驗概率密度函數方程 .....97
5.4非綫性濾波的逼近算法 ... 104
5.5高斯逼近法 .................... 106
5.6條件*優濾波器 ............. 109
5.7逼近條件*優濾波器 ...... 111
5.8準*優非綫性濾波器 ...... 113
5.8.1直接綫性化法 ...... 113
5.8.2統計綫性化法 ...... 115
5.9帶有不完全確定參數的準*優非綫性濾波器 .............................................. 116
5.9.1直接綫性化法 ...... 116
5.9.2統計綫性化法 ...... 118
5.10非綫性無跡濾波 ........... 119
5.10.1無跡變換 ......... 119
5.10.2算法描述 ......... 120
5.11非綫性粒子濾波 ........... 122
5.11.1標準粒子濾波算法 ..................................................................... 122
5.11.2標準粒子濾波的缺點 ................................................................. 124
5.12非綫性高斯和濾波 ........ 126
5.13結構隨機跳變係統濾波 .......................................................................... 128
5.13.1帶有混閤噪聲的結構隨機跳變係統濾波 ....................................... 128
5.13.2僅帶有加性噪聲的結構隨機跳變係統濾波 ................................... 130
5.13.3基於結構隨機跳變係統濾波和交互多模型 (IMM)濾波算法比較 ... 130
第 6章隨機係統*優控製的一般理論................................................................... 133
6.1引言 .............................. 133
6.1.1問題描述 ............ 133
6.1.2*優準則 (*優代價函數)............................................................... 134
6.1.3*優控製方法 ...... 137
6.2隨機*大值原理 ............. 140
6.2.1隨機係統*優控製算法 ................................................................. 140
6.2.2*短時間控製 ...... 142
6.2.3終值控製問題 ...... 146
6.2.4*小能量控製問題 ........................................................................ 151
6.3隨機*大值原理證明 ...... 154
6.3.1必要性條件證明 .. 154
6.3.2充分條件的證明 .. 158
6.4隨機係統局部*優控製 ... 160
6.5離散隨機係統的*大值原理 ..................................................................... 163
6.6離散隨機係統動態規劃法 ......................................................................... 166
6.6.1完全狀態信息情形 ........................................................................ 167
6.6.2不完全信息情況 .. 172
6.7連續時間隨機係統的動態規劃 .................................................................. 178
6.7.1固定終時情形 ...... 178
6.7.2不固定終時情形 .. 183
第 7章隨機綫性係統*優控製.... 186
7.1引言 .............................. 186
7.2無控製約束情形 ............. 186
7.2.1問題描述 ............ 186
7.2.2解析綜閤控製算法 ........................................................................ 187
7.3控製受約束情形 ............. 192
7.3.1問題描述 ............ 192
7.3.2逼近解析綜閤控製算法 ................................................................. 192
7.4連續隨機綫性係統*優控製的動態規劃法 ................................................. 198
7.5離散時間隨機係統*優控製的動態規劃法 ................................................. 199
7.5.1完全狀態信息情況 ........................................................................ 199
7.5.2不完全狀態信息情況 ..................................................................... 204
7.6局部*優控製 ................ 209
7.6.1控製不受約束情形 ........................................................................ 209
7.6.2控製受約束情形 .. 212
第 8章隨機非綫性係統*優控製 ......................................................................... 214
8.1引言 .............................. 214
8.2*大值原理 .................... 214
8.2.1問題提齣 ............ 214
8.2.2準*優控製的解析結構 ................................................................. 215
8.3動態規劃法 .................... 219
8.4局部*優控製 ................ 222
8.4.1控製不受約束情形 ........................................................................ 222
8.4.2控製受約束情形 .. 224
第 9章基於擴展二次型代價函數的*優控製解析綜閤 ........................................... 225
9.1擴展二次型代價函數 ...... 225
9.2固定終時的隨機綫性係統*優控製 ........................................................... 226
9.3不固定終時隨機綫性係統*優控製 ........................................................... 232
9.4非綫性隨機係統的準*優控製 .................................................................. 237
9.4.1固定終時情形 ...... 237
9.4.2不固定終時情形 .. 239
9.5有控製約束條件的隨機係統*優控製 ........................................................ 240
9.5.1隨機綫性係統*優控製 ................................................................. 240
9.5.2隨機非綫性係統*優控製 .............................................................. 245
第 10章隨機係統*優預測控製.. 247

前言/序言

　　本書全麵介紹瞭俄羅斯控製專傢以及作者和其指導的博士、碩士研究生十餘年在此領域的*新成果，詳細討論瞭隨機係統統計分析、狀態估計、*優控製及參數優化等新的理論和方法。它的特點在於：
　　(1)
　　研究方法獨特，例如，使用統計綫性化方法求解隨機非綫性係統的*優控製問題；同時，側重於使用*大值原理，而不像歐美作者僅側重於使用動態規劃法來研究*優控製問題。
　　(2)
　　內容新穎，本書許多內容都是近十年來的*新研究成果，如隨機係統*優預測控製、隨機係統穩定性等。
　　(3)
　　實用性強，如隨機係統*優參數估計就是討論如何在實際工程應用中獲得控製律的*優參數等。
　　全書共分 13章，基本內容由 6部分組成。第 2、3章介紹隨機係統的統計分析，並著重介紹利用統計綫性化方法研究隨機非綫性係統的統計分析理論。第 4、5章詳細介紹瞭隨機綫性係統與隨機非綫性係統的*優狀態估計與預測理論，重點討論瞭利用統計綫性化方法獲得隨機非綫性係統的準*優估計算法及條件*優濾波器設計方法等。第 6～10章介紹瞭本書的核心內容 ——隨機係統*優控製算法，首先基於隨機*大值原理和動態規劃法討論瞭隨機綫性係統與隨機非綫性係統*優控製的一般算法；然後，在此基礎上更深入地研究瞭上述兩類隨機係統的*優控製的解析結構，為避免求解復雜的微分方程兩點邊值問題，在第 9章討論瞭基於擴展二次型代價函數的隨機係統*優控製算法；在第 10章討論瞭隨機係統*優控製的一個新分支 ——隨機係統*優預測控製，此方法不但能預測被控對象的運動軌跡，提高控製效果，同時，既可能避免求解復雜的微分方程的兩點邊值問題，又能獲得*優控製律的解析式。第 11章介紹瞭隨機係統*優控製的開、閉環穩定性理論，給齣瞭一係列隨機穩定性判據。第 12章主要介紹瞭隨機係統*優控製的數值方法 ——非梯度隨機搜索法，利用前麵的方法獲得*優控製律的結構時，可利用非梯度隨機搜索法快速有效地獲得*優參數，從而滿足實際工程應用中的實時性要求。第 13章介紹瞭隨機係統*優控製在航空與航天飛行器控製、慣導初始對準、船舶狀態估計、紅外被動測距係統、無綫電測距儀等多領域的應用實例。本書作者從 1995年在西安交通大學攻讀博士學位開始就進行非綫性係統控製理論、控製等方麵的研究，並與他人閤作撰寫瞭《非綫性係統理論及應用》，在博士後期間還從事非綫性係統辨識與濾波器設計等研究，特彆是 2001年至 2004年在俄羅斯留學期間，在隨機係統分析與隨機*優控製方麵進行瞭深入細緻的研究。深入研究瞭蘇聯六七位院士和多位博士在隨機係統*優控製方麵的成果，並結閤本人多年研究工作，於 2005年撰寫瞭《隨機係統*優控製》。但時間已過去十多年，隨機係統*優控製理論與技術有瞭很大的發展，從事隨機係統*優控製理論與應用研究的科技工作者越來越多，湧現瞭大量有關隨機係統*優控製理論與應用的*新研究成果。本書作者及其團隊近十多年先後主持瞭國傢自然科學基金項目《隨機跳變係統*優控製理論及其應用基礎研究》（編號：60674031）、《近空間飛行器的結構隨機跳變*優控製理論研究》（編號： 60874040）以及國防預研重點基金項目“具有強對抗能力的 XX製導與控製技術”等，取得瞭一係列有關隨機係統非綫性狀態估計、隨機係統穩定性理論、隨機係統*優預測控製及相關應用等*新研究成果，本書正是在《隨機係統*優控製》一書的基礎上進行擴充和修訂而成的。
　　首先本書從《隨機係統*優控製》的 12章內容擴充成 13章內容，增加瞭“隨機係統穩定性”章節，並將原書中一些俄文書籍中的通用符號改為適閤我國控製領域中的通用符號。其次，對大部分章節進行瞭擴充，增加瞭很多*新的研究成果，具體如下：第 2章“隨機綫性係統分析”增加瞭狀態對有色噪聲的響應章節；第 3章“隨機非綫性係統分析”增加瞭單輸入非綫性隨機輸入函數統計綫性化函數列錶；第 5章“隨機非綫性係統*優估計”增加瞭“非綫性無跡濾波”“非綫性粒子濾波”“非綫性高斯和濾波”“結構隨機跳變係統濾波”等章節；第 7章“隨機綫性係統*優控製”增加分離定理相關內容；第 10章“隨機係統*優預測控製”增加瞭基於流動狀態反饋的隨機綫性係統和隨機非綫性係統的預測控製內容；第 11章“隨機係統穩定性”是原書沒有的，是新增加的內容；第 12章“隨機控製係統的*優參數估計”為原書的第 11章，並充實瞭應用實例；第 13章“隨機控製係統應用實例”為原書的第 12章，增加瞭“慣性導航係統初始狀態對準”“船舶運動航跡估計”“彈載被動測量係統距離估計”“航天器再入彈頭*優製導律” 4個方麵的應用實例。由於隨機係統*優控製理論內容豐富，應用廣泛，而且本身還在不斷的發展中，因此，本書不可能對隨機係統*優控製理論進行全麵的介紹。鑒於篇幅限製，本書對隨機分布參數係統尚未涉及，隻是基於*基本的隨機係統模型討論其*優控製理論。本書矢量和矩陣統一用白體字錶示。
　　緻謝
　　本書在撰寫齣版過程中，得到瞭清華大學張賢達教授、西安交通大學韓崇昭教授和西安電子科技大學焦李成教授的支持和幫助，還得到瞭空軍工程大學於雷教授、李學仁教授、魏賢誌教授、肖明清教授等的關心和幫助。作者在此嚮他們錶示衷心的感謝。
　　在撰寫本書的過程中，作者的研究團隊及博士、碩士生們對隨機係統*優控製理論及應用研究做齣瞭積極的貢獻，他們還在書稿準備和完成過程中做瞭大量事務性工作，在此對他們的辛勤工作錶示誠摯的謝意。
　　本書引用瞭一些作者的論著及其研究成果，在此，嚮他們錶示深深的謝意。作者感謝空軍工程大學及其航空航天工程學院領導、同仁和清華大學齣版社編輯，正是由於他們的大力支持，纔能保證本著作按期高質量地齣版。作者*後還要感謝國傢自然科學基金、國防預研重點項目基金、軍隊 “2110”重點學科實驗室建設項目以及空軍工程大學航空航天工程學院優勢學科基金的資助。由於本書涉及許多新的內容，且作者水平有限，不妥之處在所難免，請讀者批評指正。
　　方洋旺
　　2016年 7月 30日於空軍工程大學航空航天工程學院

《動態決策與適應性策略：從理論到實踐的深度解析》 概述： 本書深入探討瞭在不確定和動態環境中，如何製定最優的決策策略，以實現特定目標的最大化或最小化。不同於對靜態或完全可預測係統的分析，本書聚焦於那些要素隨時間演變、其未來狀態受到概率性因素影響的復雜係統。從基礎的數學建模到前沿的算法設計，再到實際應用中的挑戰與解決方案，本書構建瞭一個從理論基石到工程實踐的完整知識體係。讀者將在此書中找到理解和駕馭隨機性、優化動態過程的強大工具和深刻洞察，為應對現實世界中普遍存在的復雜性和不確定性提供堅實的基礎。 第一部分：隨機係統的基礎理論 本部分旨在為讀者建立理解動態隨機決策的必要數學框架。我們將從概率論和隨機過程的基石開始，逐步深入到更復雜的概念。 概率論的精髓迴顧： 本章將復習核心的概率論概念，包括隨機變量、概率分布（離散與連續）、期望、方差、矩母函數等。我們將側重於那些在描述係統不確定性時尤為關鍵的概念，例如條件概率、獨立性以及貝葉斯定理在信息更新中的作用。目標是確保讀者對隨機現象的量化描述有紮實的理解。 馬爾可夫鏈與馬爾可夫過程： 作為描述時間演變隨機係統的核心模型，馬爾可夫鏈和馬爾可夫過程將得到詳盡的闡述。我們將介紹其基本定義、狀態空間、轉移概率矩陣，並深入探討離散時間馬爾可夫鏈（DTMC）和連續時間馬爾可夫過程（CTMC）的性質，如平穩分布、遍曆性、吸收態等。這些模型是理解許多動態係統的基礎，從排隊論到化學反應動力學，均有廣泛應用。 泊鬆過程與指數分布： 泊鬆過程是描述單位時間內事件發生次數的經典模型，其背後的指數分布則描述瞭事件發生的時間間隔。本章將深入分析泊鬆過程的特性，包括增量獨立性和平穩性，以及它在模擬隨機到達或發生事件的係統（如通信網絡中的數據包到達、設備故障的發生）中的重要作用。 布朗運動與維納過程： 作為描述連續時間隨機過程的重要模型，布朗運動（維納過程）在金融數學、物理學和工程學中扮演著關鍵角色。本章將介紹布朗運動的定義、性質（如獨立增量、平穩增量、二次變差）以及其與擴散過程的關係。我們將探討如何利用布朗運動來建模股票價格的波動、粒子在流體中的隨機運動等。 隨機微分方程（SDE）簡介： SDE是描述受隨機擾動影響的動態係統的數學語言。本章將引入SDE的基本概念，包括伊藤積分和伊藤引理，它們是理解和求解SDE的關鍵工具。我們將通過一些簡單的例子，展示SDE如何用於描述物理、化學、生物和經濟學中受噪聲影響的係統演化。 第二部分：動態決策的理論框架 本部分將重點介紹如何在一個動態且不確定的環境中，製定齣能夠最大化長期收益或最小化長期成本的決策。 動態規劃（DP）原理： 動態規劃是解決一係列序貫決策問題的強大方法。本章將詳細闡述貝爾曼方程和最優性原理，這是動態規劃的核心。我們將通過離散時間、有限階段和有限狀態空間的問題，展示如何利用DP來尋找最優策略。重點將放在理解“最優子結構”和“重疊子問題”這兩個DP的關鍵特性。 馬爾可夫決策過程（MDP）： MDP是動態規劃在隨機環境下的具體應用。本章將全麵介紹MDP的組成要素：狀態空間、動作空間、轉移概率、奬勵函數，以及如何定義一個策略。我們將深入探討幾種求解MDP的方法，包括策略迭代、值迭代，並分析這些算法的收斂性。 強化學習（RL）基礎： 強化學習是機器學習領域的一個重要分支，它與MDP緊密相關。本章將介紹強化學習的基本思想，即智能體通過與環境交互來學習最優策略，以最大化纍積奬勵。我們將區分無模型強化學習和基於模型強化學習，並初步介紹Q-learning、SARSA等經典算法。 部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP）： 現實世界中的許多問題並非所有狀態都能被直接觀測到。POMDP模型處理這種情況，其中智能體隻能通過觀測來推斷當前狀態。本章將介紹POMDP的狀態錶示（信念狀態）、觀測模型，以及求解POMDP的挑戰和一些近似方法。 隨機控製理論的數學工具： 本章將深入介紹在處理連續時間隨機係統時所需的數學工具，例如隨機微分方程的數值解法、最優停止問題、以及一些與偏微分方程（PDE）相關的分析方法。我們將關注如何利用這些工具來分析和設計連續時間隨機係統的最優控製律。 第三部分：最優控製策略的設計與分析 本部分將從理論模型齣發，轉嚮具體策略的設計，並分析這些策略的性能和魯棒性。 綫性二次型高斯（LQG）控製： LQG問題是隨機控製領域中最具代錶性的問題之一，它結閤瞭綫性係統、二次型成本函數和高斯噪聲。本章將詳細推導LQG控製器的形式（卡爾曼濾波器與LQR控製器的結閤），並分析其最優性。我們將探討LQG模型在許多實際係統中的應用，例如飛行器姿態控製、過程控製等。 模型預測控製（MPC）在隨機環境下的應用： MPC是一種滾動優化方法，它在每個時間步都根據當前狀態預測未來的係統行為，並計算一個控製序列，然後隻執行第一個控製動作，並在下一個時間步重復此過程。本章將重點介紹如何將MPC應用於隨機係統，包括如何處理預測模型中的不確定性，以及如何設計魯棒的MPC策略。 魯棒控製與不確定性下的優化： 現實係統中的不確定性往往超齣簡單的概率模型。本章將探討魯棒控製的思想，即設計一種控製策略，即使在最壞的模型擾動下也能保證係統的性能。我們將介紹一些魯棒優化技術，如min-max優化，以及如何將其應用於隨機係統。 基於模型與無模型方法的策略學習： 本章將對基於模型和無模型方法進行更深入的對比和分析。對於基於模型的方法，我們將探討模型辨識技術以及如何利用精確的模型來設計最優策略。對於無模型方法，我們將深入講解更復雜的強化學習算法，如深度Q網絡（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE、A2C、A3C）以及Actor-Critic方法，並分析它們的優勢和局限性。 最優停止問題： 最優停止問題關注的是在什麼時機停止一個隨機過程以獲得最大（或最小）期望收益。本章將介紹解決最優停止問題的基本思想和方法，例如利用“貼現因子”和“停止規則”。我們將通過一些經典的例子，如求職選擇、投資決策等，來闡釋最優停止問題的實際意義。 第四部分：應用領域與前沿研究 本部分將把抽象的理論和方法應用於具體的領域，並展望未來的研究方嚮。 金融工程中的隨機決策： 金融市場充斥著不確定性和動態變化。本章將展示如何利用隨機過程模型（如Black-Scholes模型、跳擴散模型）和最優控製理論來解決期權定價、投資組閤優化、風險管理等問題。我們將重點關注如動態對衝、最優執行等策略的設計。 機器人與自動化係統中的智能控製： 在機器人和自動化領域，決策和控製是核心問題。本章將探討如何將MDP、強化學習等方法應用於機器人導航、路徑規劃、抓取任務以及工業生産綫的優化調度。我們將關注如何處理傳感器噪聲、執行器誤差以及環境變化等問題。 通信與網絡係統中的資源管理： 通信網絡中的流量、用戶需求和網絡狀態都是隨機變化的。本章將介紹如何利用隨機控製理論來優化網絡資源分配，如帶寬分配、隊列管理、擁塞控製等，以提高係統吞吐量和降低延遲。 生物與環境係統中的建模與優化： 生物和環境係統往往錶現齣復雜的非綫性動力學和隨機擾動。本章將探討如何利用隨機過程和最優控製方法來建模和優化生態係統恢復、疾病傳播控製、以及氣候變化適應策略等問題。 麵嚮未來的研究方嚮與挑戰： 本章將對當前隨機係統最優控製領域的研究前沿進行梳理，包括深度強化學習在更復雜環境中的應用、大規模係統的協調控製、多主體隨機決策、以及可解釋性和安全性問題。我們將探討這些領域麵臨的挑戰，並為未來的研究提供一些思考方嚮。 本書特色： 本書力求在理論的嚴謹性與應用的實用性之間取得平衡。我們不僅提供瞭紮實的數學基礎和清晰的理論推導，還通過豐富的實例和算法講解，幫助讀者掌握將理論應用於解決實際問題的能力。每個章節都包含瞭相關的數學背景介紹，以及對概念的直觀解釋，旨在降低學習門檻。同時，本書對當前該領域的熱點問題和前沿進展進行瞭介紹，以激發讀者的研究興趣。 目標讀者： 本書適閤於高等院校的在讀研究生、博士生，以及從事相關領域（如控製工程、運籌學、金融工程、人工智能、機器人學、通信工程等）的科研人員和工程師。具備概率論、綫性代數、微積分以及基礎控製理論知識的讀者將更容易理解本書內容。

評分☆☆☆☆☆

本書在“非綫性隨機係統最優控製”這一部分，讓我領略到瞭理論的深度和復雜性。作者在此並沒有迴避非綫性係統固有的挑戰，而是係統地介紹瞭處理這類問題的方法。他從非綫性係統的辨識和建模入手，闡述瞭如何用泰勒展開、多項式逼近等方法來處理非綫性項，以及如何在這種情況下應用隨機性理論。我特彆欣賞作者對Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程的詳細講解，並將其與非綫性最優控製聯係起來。雖然HJB方程本身就非常復雜，但作者通過循序漸進的推導和清晰的解釋，讓我能夠初步理解其核心思想。書中還介紹瞭諸如“微分動態規劃（DDP）”和“趨近最優控製”等數值求解方法，這些方法為解決復雜的非綫性問題提供瞭有效的工具。我注意到，作者在這一章節中，花瞭大量篇幅來討論“穩定性”和“魯棒性”，這對於理解非綫性係統的可靠性至關重要。他解釋瞭如何利用Lyapunov穩定性理論來分析非綫性隨機係統的穩定性，以及如何設計能夠抵抗外部擾動的魯棒控製器。我感到非常興奮的是，書中還簡要提到瞭“基於神經網絡的非綫性最優控製”，這錶明瞭該領域前沿研究的方嚮。雖然這部分內容可能對初學者來說挑戰較大，但它為我打開瞭一個新的研究方嚮，讓我看到瞭理論發展的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“多智能體隨機最優控製”這一章節的探討，讓我看到瞭控製理論在分布式係統和群體協作領域的巨大潛力。作者從多智能體係統的基本概念入手，闡述瞭在一個由多個相互作用的智能體組成的係統中，如何設計最優的控製策略。他區分瞭集中式控製、分布式控製和分層控製等不同的協調方式，並詳細分析瞭它們各自的優缺點。我尤其欣賞作者對“博弈論”在多智能體控製中的應用的介紹。他解釋瞭如何將智能體之間的相互影響建模為博弈，並利用博弈論的原理來求解最優的策略，例如納什均衡。書中還詳細討論瞭在存在通信延遲、信息不對稱、以及環境不確定性等挑戰下，如何實現多智能體係統的協調和優化。我注意到，作者在這一章節中，引入瞭諸如“信念傳播”、“一緻性算法”等概念，這些都是實現分布式最優控製的關鍵技術。我感到非常興奮的是，書中還探討瞭多智能體係統在諸如無人機編隊、交通信號控製、以及網絡資源分配等領域的實際應用。這些案例分析，讓我能夠直觀地感受到多智能體協同控製的強大能力，以及它在解決復雜社會和工程問題中的重要作用。總的來說，這一章節的內容非常具有前瞻性，它不僅拓展瞭我對控製理論的認識，也為我今後研究分布式係統和人工智能的應用提供瞭重要的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

讀到關於“隨機最優控製的數值方法”這一章節，我仿佛打開瞭一扇通往實際工程應用的大門。作者並沒有僅僅停留在理論的推導，而是深入探討瞭如何在計算機上實現這些復雜而精妙的算法。他詳細介紹瞭諸如濛特卡洛方法、有限差分法、以及基於優化的數值求解技術等。我尤其對濛特卡洛方法在求解高維隨機控製問題中的應用印象深刻，作者通過清晰的邏輯和生動的例子，解釋瞭如何利用隨機采樣來近似計算期望值和優化目標函數。在有限差分法的部分，作者不僅介紹瞭其基本原理，還討論瞭如何處理網格分辨率、收斂性等關鍵問題。我感覺到，作者在這一章節中，非常注重實際操作中的細節，例如如何進行算法的離散化、如何選擇閤適的迭代次數，以及如何評估數值解的精度。此外，書中還提到瞭如何利用現有的數值計算庫（如MATLAB的Optimization Toolbox，或者Python的SciPy庫）來求解最優控製問題，這對於我們這些已經在使用這些工具進行研究的讀者來說，非常有幫助。我注意到，作者在這一章節的末尾，還簡要介紹瞭深度強化學習在隨機最優控製領域的最新進展，雖然這部分內容可能比較前沿，但足以激發我的好奇心，並指引我進一步探索相關文獻。總而言之，這一章節內容非常務實，它將抽象的理論轉化為瞭可操作的數值算法，為我們將所學知識應用於實際問題提供瞭堅實的技術支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度是我之前沒有預料到的，尤其是關於馬爾可夫決策過程（MDP）和動態規劃（DP）的章節。作者將這兩個概念講解得相當透徹，從其基本定義、核心思想，到各種變種和擴展，都進行瞭詳細的闡述。我尤其對動態規劃的貝爾曼方程推導印象深刻，作者通過一步步的遞推，清晰地展示瞭如何從局部最優解構建全局最優解，這一過程既嚴謹又充滿智慧。書中還引入瞭諸如價值函數、策略函數等關鍵概念，並解釋瞭它們在決策過程中的作用。我嘗試著跟著作者的推導，自己動手畫瞭一些狀態轉移圖，計算瞭一些簡單的MDP問題，感覺對MDP和DP的理解又上瞭一個颱階。對於那些對強化學習有一定瞭解的讀者來說，書中對MDP和DP的深入講解，無疑能夠提供更堅實的理論基礎。我注意到作者在講解過程中，並沒有迴避數學細節，而是用一種恰到好處的方式呈現瞭必要的數學推導，並輔以解釋，使得讀者既能理解數學的嚴謹性，又不至於被過多的符號淹沒。然而，作為一個讀者，我有時會覺得，如果能增加一些更復雜的MDP例子，或者一些實際工程中經常遇到的、具有特定結構特點的MDP模型，那就更好瞭。例如，如何處理具有連續狀態或動作空間的MDP，或者如何結閤采樣數據來估計MDP的參數。當然，這可能已經超齣瞭本書的基礎理論範疇，但對於希望將這些理論應用於更復雜實際問題的人來說，這些內容將非常有價值。總的來說，這部分內容是我學習過程中遇到的一個難點，但通過這本書的講解，我感覺自己已經能夠初步掌握其精髓。

評分☆☆☆☆☆

我被書中關於“卡爾曼濾波”的章節深深吸引住瞭。作者對卡爾曼濾波的講解，可以說是非常係統和清晰的。從最初的綫性高斯模型齣發，逐步引入瞭非綫性係統下的擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）。他不僅詳細闡述瞭這些算法的數學原理和推導過程，還花瞭相當多的篇幅來解釋這些算法的幾何意義和物理直覺。我特彆喜歡作者在講解卡爾曼濾波的“預測-更新”循環時，所使用的圖示和比喻。他通過一個追蹤移動目標的例子，生動地展示瞭濾波器的預測能力和更新過程，讓原本抽象的數學概念變得形象易懂。書中還討論瞭卡爾曼濾波在各種實際應用中的挑戰，比如參數不確定性、傳感器噪聲的非高斯性等，並提齣瞭一些應對策略。這一點非常實用，因為它提醒我們，理論模型在實際應用中往往需要進行調整和優化。此外，作者還對其他一些重要的狀態估計方法，如粒子濾波，進行瞭簡要的介紹和對比，這為讀者提供瞭一個更廣闊的視角。我感到非常高興的是，書中提供瞭一些MATLAB或Python的僞代碼示例，雖然不是完整的可運行代碼，但足以讓我理解算法的實現流程。我計劃在學完這一章後，嘗試自己實現一個簡單的卡爾曼濾波器，來加深理解。這本書在卡爾曼濾波部分的講解，不僅能夠幫助我理解理論，更能為我未來的實踐打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《隨機係統最優控製理論及應用》的第一部分，我不得不說，作者在概念的引入上非常謹慎而細緻。他並沒有急於拋齣復雜的數學模型，而是花費瞭大量篇幅來闡述“隨機性”在現實世界控製係統中的普遍存在性，以及為什麼我們需要研究“最優控製”。這一點對於初學者來說至關重要，它幫助我們建立瞭一個正確的認知框架，理解瞭為什麼需要這門學科，而不是僅僅把它當作一堆枯燥的公式。書中對噪聲模型、不確定性來源的分類和描述，以及它們對係統性能可能造成的影響，都講得相當到位。例如，作者用一個簡化的例子，形象地說明瞭環境擾動如何導緻一個原本可以精確控製的係統産生偏差，從而影響其最終的輸齣。這讓我一下子就感受到瞭隨機性帶來的挑戰。在最優控製的部分，作者也從“性能指標”的定義入手，解釋瞭“最優”並非絕對，而是相對於某個預設的評價標準而言。他討論瞭常見的性能指標，如均方誤差、成本函數等，並解釋瞭如何根據實際問題的需求來選擇和構建這些指標。這一點非常重要，因為在實際工程中，我們往往需要在不同的性能目標之間進行權衡。我個人特彆喜歡作者在這一章節中，穿插瞭一些曆史性的迴顧，簡要介紹瞭最優控製理論的發展曆程，以及一些關鍵人物的貢獻。這不僅增加瞭閱讀的趣味性，也讓我們對這門學科有瞭更宏觀的認識。雖然理論部分已經讓我受益匪淺，但我更期待後續章節能夠展現這些理論在具體應用場景中的落地，例如如何將這些數學模型轉化為可執行的控製算法，以及在實際工程中會遇到哪些具體的挑戰和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“自適應控製”方麵的論述，讓我大開眼界。我一直認為，一旦係統模型被確定，控製器的設計也就相對固定瞭。然而，作者在這裏引入瞭“自適應”的概念，即控製器能夠根據係統參數的變化而自動調整自身參數，從而在不確定或時變的環境下依然保持良好的性能。我特彆欣賞作者對自適應控製基本原理的闡述，他從“參數估計”和“控製器設計”兩個核心環節入手，詳細解釋瞭如何在綫估計係統的未知參數，並利用這些估計值來更新控製器的參數。書中介紹瞭多種自適應控製方法，如梯度下降法、基於Lyapunov函數的間接自適應控製，以及基於模型參考自適應控製（MRAC）等。我尤其對MRAC的原理印象深刻，作者通過引入一個“參考模型”，將原係統的跟蹤問題轉化為一個模型匹配問題，這使得設計思路更加清晰。書中還討論瞭自適應控製在實際應用中可能遇到的挑戰，比如參數估計的收斂性、噪聲的影響、以及係統的穩定性問題，並提供瞭一些解決方案。這一點非常重要，因為在實際工程中，我們往往無法保證完美的模型或無噪聲的數據。我注意到，作者在這一章節中，穿插瞭一些關於航空發動機、機器人控製等領域的實際應用案例，這些案例讓我能夠更直觀地理解自適應控製的優勢和應用範圍。總的來說，這一章節的內容讓我認識到，控製係統並非一成不變，而是能夠像生物一樣，在變化的環境中不斷“學習”和“適應”，這極大地拓展瞭我的視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“模型預測控製（MPC）”這一章節的闡述，給我留下瞭深刻的印象，也讓我對實際控製係統的設計有瞭全新的認識。作者從MPC的核心思想——“滾動優化”入手，詳細解釋瞭MPC如何通過預測未來一段時間的係統行為，並在每個時間步長內重新計算最優控製輸入，從而剋服係統的不確定性和擾動。我尤其欣賞作者對“預測模型”和“優化問題”的清晰劃分。他解釋瞭如何根據係統的特點，選擇閤適的預測模型（例如，綫性模型、非綫性模型、甚至機器學習模型），以及如何構建相應的目標函數和約束條件。書中對約束條件的處理，如輸入約束、狀態約束，也講得非常具體，並且給齣瞭多種求解方法，如二次規劃（QP）、非綫性規劃（NLP）等。我注意到作者在講解MPC時，大量運用瞭案例分析，例如在過程控製、航空航天、甚至是自動駕駛等領域，MPC是如何被應用的。這些案例分析，讓我能夠直觀地感受到MPC的強大之處，以及它在應對復雜係統時的靈活性。我特彆喜歡作者討論MPC的“魯棒性”和“容錯性”的部分，這對於理解MPC在實際工程中的可靠性至關重要。雖然MPC理論看起來相當復雜，需要較強的數學功底，但作者通過由淺入深的講解，以及豐富的圖示和實例，使得這一章節的內容變得易於理解和掌握。我感覺這本書在MPC的講解上，達到瞭理論與實踐的良好結閤，為我今後的工程應用提供瞭寶貴的指導。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的最後一章，我感覺自己對隨機係統最優控製理論及其應用有瞭更全麵、更深入的理解。作者在本章中，將前麵章節所學的理論知識進行瞭係統的總結和升華，並著重討論瞭該領域未來可能的發展方嚮。他強調瞭“模型不確定性”和“計算復雜度”是當前研究麵臨的兩大挑戰，並提齣瞭諸如“機器學習與最優控製的融閤”、“強化學習在解決大規模最優控製問題中的應用”、“以及麵嚮不確定性的魯棒最優控製”等前沿研究方嚮。我特彆欣賞作者在這一章節中，對於“智能化”和“自主化”控製係統的展望。他認為，未來的控製係統將不再僅僅是執行預設指令，而是能夠通過學習和推理，自主地做齣最優決策，甚至能夠實現自我修復和自我優化。書中還討論瞭，如何在實際工程中，將這些復雜的理論轉化為可靠、高效的係統，並強調瞭“係統驗證”和“安全性評估”的重要性。我注意到，作者在這一章的結尾，還提供瞭一些關於如何進行進一步學習和研究的建議，例如推薦瞭一些重要的學術期刊和會議。這對於我來說，是非常寶貴的指導。總的來說，這一章節並沒有提供新的理論內容，但它像一座燈塔，為我的後續學習和研究指明瞭方嚮，讓我對隨機係統最優控製的未來充滿瞭期待和信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股子沉穩和厚重感，封麵上的書名“隨機係統最優控製理論及應用”幾個字，在低調的藍色背景下顯得格外醒目，仿佛暗示著這是一本需要靜下心來仔細品味的學術專著。我拿到這本書的時候，就被它那略顯樸素但工藝精良的裝幀吸引瞭，書頁的紙質也相當不錯，翻閱時沒有廉價的沙沙聲，而是帶著一種醇厚的質感。作為一名剛接觸控製理論不久的研究生，我對“隨機係統”這個概念一直感到有些模糊，總覺得它比確定性係統要復雜得多，需要掌握的數學工具也更加高深。而“最優控製”更是聽起來就充滿瞭挑戰，似乎是在茫茫的控製策略中尋找那條最經濟、最有效、最安全的路徑。這本書的齣現，恰好填補瞭我知識結構中的這一塊空白。我期望它能用一種循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的理論推導和實際應用，讓我能夠真正理解隨機性在控製係統中的作用，以及如何設計齣最優的控製策略來應對這些不確定性。我特彆關注書中是否能提供一些直觀的例子，來幫助我理解那些抽象的數學公式和定理。畢竟，理論的最終目的還是服務於實際，如果能看到這些理論是如何在諸如機器人導航、金融建模、或者甚至是一些更貼近生活的場景中得到應用的，那將極大地激發我的學習興趣。這本書的篇幅看起來不小，這讓我既有些期待，又有些擔心。期待是因為它可能包含瞭我想要的一切，擔心則是擔心它是否會過於艱深，讓我難以消化。我希望作者能夠用清晰的語言，準確的術語，以及恰當的圖錶來輔助說明，讓這本書不僅僅是一本理論的堆砌，而是一本能夠引導讀者真正掌握這門技術、並能將其應用於解決實際問題的寶典。我迫不及待地想翻開它，開始我的學習之旅，希望能從中獲得係統的知識和深刻的見解。

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

一般吧