最优控制

出版者:重庆大学出版社

作者:巨永锋

页数:202

出版时间:2005-10

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787562434801

具体描述

本书以介绍确定性最优控制理论、应用和工程设计为主，其中包括：变分法及连续最优控制；极小值原理；最短时间的最优控制；最少燃料的最优控制；线性二次型的最优控制；动态规划，Hamilton-Jacobi方程；最优控制的工程设计方法及MATLAB实现。

　　本书注重基本原理和基本概念，着眼于工程应用，可作为高等工科院校自动化类高年级本科生或硕士研究生的教材，也可作为从事控制系统分析、设计的工程技术人员及其他有关专业的师生学习最优控制理论的参考书。

用户评价

这本书《最优控制》，让我深刻认识到，在追求“最佳”的过程中，我们不仅仅需要强大的数学工具，更需要清晰的逻辑思维和严谨的分析方法。我一直对“能量最小化”和“成本最小化”等概念在工程中的应用感到好奇，而这本书则将这些概念提升到了一个全新的理论高度。书中对“最优轨迹”的分析，让我看到，每一个系统的运行，都有一条“最优”的路径，而最优控制的目的，就是找到并引导系统沿着这条路径前进。我尤其欣赏书中对“正则化”方法的探讨。在求解最优控制问题时，我们经常会遇到病态问题，即微小的模型误差或测量噪声，可能导致控制策略发生剧烈变化。正则化方法，如L2范数惩罚，可以帮助我们获得更加鲁棒和光滑的控制解。我对书中是否会进一步探讨其他类型的正则化技术，以及它们在不同最优控制问题中的应用，感到十分期待。而且，我也想知道，在实际工程应用中，如何平衡最优控制带来的性能提升与计算复杂度之间的关系，这往往是决定一个最优控制方案能否成功落地的关键因素。

这本书《最优控制》所带来的冲击，远超出了我的预期。我原以为这是一本偏向于纯理论的书籍，但它展现出的工程应用潜力，让我感到非常惊喜。我一直对“反馈控制”的原理感到好奇，而书中对最优反馈控制的深入探讨，让我茅塞顿开。我理解了，最优控制不仅仅是设计一个一次性的最优策略，更重要的是，它能够根据系统的实时状态，动态地调整控制输入，以始终保持最优。书中对“卡尔曼滤波”等状态估计技术的引入，也让我看到了最优控制与状态估计的紧密联系。精确的状态估计是实现最优控制的基础，而最优控制的引入，又能反过来指导状态估计的设计。这种相互促进的关系，让我看到了一个更加强大和完整的控制系统。我对书中关于“鲁棒最优控制”的章节特别期待。在现实世界中，系统往往会受到各种不确定因素的干扰，比如传感器噪声、执行器误差，甚至是模型本身的误差。如何设计出在这些不确定性下依然能够保持最优性能的控制策略，是我一直非常关心的问题。这本书是否能为我提供解决这些鲁棒性问题的思路和方法？

从《最优控制》这本书中，我学到了很多关于系统如何“高效运行”的宝贵经验。我一直觉得，很多工业生产流程、交通运输系统，甚至是我们日常使用的电器，都存在着巨大的优化空间，而“最优控制”似乎就是那个能够解锁这些潜力的钥匙。书中对“边界值问题”的处理方式，让我印象深刻。我原以为控制问题都是从一个明确的初始状态出发，然后一路向前，但书中揭示了，很多时候，我们不仅要考虑初始状态，还要考虑最终状态的约束，甚至是最终状态不是一个固定点，而是一个区域，这使得问题变得更加复杂，但也更加贴近现实。书中对于“状态轨迹”的描绘，就像是在勾勒系统运行的生命线，而最优控制的目标，就是在这无数可能的生命线中，找到那一条最符合我们期望的曲线。我对书中关于“数值方法”的介绍也十分关注。我明白，很多最优控制问题，尤其是当系统是非线性或高维的时候，解析解可能非常难以获得，甚至是不存在的。这时候，就需要依赖强大的数值计算方法来逼近最优解。书中是否会详细介绍一些常用的数值算法，比如梯度下降法、共轭梯度法，以及它们在最优控制中的具体应用？我希望书中能提供一些代码示例，或者至少是算法流程的清晰描述，这样我才能真正地将这些理论付诸实践。

《最优控制》这本书，对我而言，是一次关于“平衡”的深度探索。我一直觉得，在很多系统中，都存在着各种各样的矛盾和权衡，比如速度与精度，成本与性能，效率与安全性。而最优控制，似乎就是那个能够找到最佳平衡点的艺术。书中对“微分博弈”的介绍，让我感到十分新奇。我之前只了解过单目标的最优控制，而微分博弈则将最优控制的概念扩展到了多参与者、多目标的场景，这在很多实际问题中都非常普遍，比如交通流量的协调、市场竞争的建模等。书中是否会详细介绍如何在一个多参与者的环境中，设计出既能满足个体最优，又能实现整体最优的控制策略？我非常期待书中能够提供一些关于“合作博弈”和“非合作博弈”在最优控制中的应用案例。此外，我对书中关于“模型简化”的讨论也很有兴趣。在实际工程中，建立一个精确描述系统所有细节的模型往往是不可能的，或者计算量过大。如何根据问题的需求，对模型进行适当的简化，同时又不影响最优控制的性能，是一个非常重要的课题。

读完《最优控制》这本书，我的脑海里仿佛被打开了一扇通往全新领域的大门。我原本以为“最优”只是一个模糊的概念，但这本书让我看到了它是多么具体、多么可量化，并且是如何通过一系列精妙的数学工具来实现的。书中对拉格朗日乘子法和庞特里亚金最小（大）值原理的讲解，给我留下了极其深刻的印象。我一直对如何寻找一个函数的极值感到好奇，而最优控制理论则将这个概念提升到了一个全新的高度，不仅仅是寻找静态的极值，更是要寻找在时间演变过程中，如何通过一系列控制输入，使得某个目标函数达到最优。书中通过对哈密顿函数的研究，引导我们一步步逼近最优解，这个过程既充满了挑战，也充满了发现的乐趣。我尤其喜欢书中关于边界条件和横截条件的讨论，这让我意识到，最优控制问题的求解并不仅仅是“从A到B”的简单过程，还需要考虑初始状态和最终状态的各种约束，以及在边界处如何做出最优决策。书中还详细阐述了动态规划的思想，这让我理解了“子问题最优性原理”在控制系统设计中的巨大威力。通过将一个复杂的大问题分解成一系列相互关联的小问题，并逐一求解，最终找到全局的最优策略。这种“由小见大”的智慧，在最优控制领域得到了淋漓尽致的体现。我一直在思考，在面对一些看似无解的复杂系统时，是否可以通过这种动态规划的思路，找到突破口。这本书不仅提升了我的理论认知，更给了我一种解决复杂问题的思维方式。

《最优控制》这本书，真的让我对“系统”这个概念有了全新的理解。我之前总觉得系统就是一系列固定的规则和组件，但这本书让我看到，系统是可以通过“智慧”来管理的。我尤其对书中关于“最优性准则”的讨论感到着迷。不同的应用场景，对“最优”的定义可能截然不同。比如，在航天领域，我们可能追求的是燃料消耗最少、飞行时间最短；而在生物医学领域，我们可能更关心的是药物的有效性和患者的舒适度。书中是否会针对不同的应用场景，给出不同的性能指标设计思路？我非常期待书中能够提供一些跨学科的应用案例，比如如何将最优控制的思想应用于金融市场的风险管理，或者如何优化能源分配网络，以实现最高的效率和最低的碳排放。我对书中关于“可控性”和“可观测性”的讲解也十分感兴趣。一个系统是否能够被最优控制，前提是它是否可控，并且我们是否能够准确地观测到它的状态。书中对这两个概念的数学表述和意义的解释，应该能帮助我更好地理解一个系统是否适合进行最优控制的设计。

《最优控制》这本书，对我来说，就像是一本关于“智慧决策”的百科全书。我一直对“决策”这个词充满兴趣，因为生活中的方方面面都离不开决策，而“最优决策”更是我们一直在追求的目标。这本书则从数学和工程的严谨角度，为我们揭示了如何实现最优决策。我特别欣赏书中对“性能指标”的定义和设计。原来，要实现最优，首先要明确“最优”的标准是什么。是时间最短？能量消耗最低？成本最小？还是收益最大？书中对这些性能指标的设计和数学表述，让我深刻理解了如何将模糊的“好”转化为清晰的“数值”，从而为后续的数学优化打下基础。书中对“状态变量”和“控制变量”的区分，也让我更加清晰地认识到，在控制系统中，哪些是我们能够影响的，哪些是我们被动的，以及如何通过调整我们能控制的变量，来影响被动的状态变量，从而达到我们想要的最优目标。我对书中关于“李雅普诺夫稳定性理论”的引入感到十分惊喜，因为我一直认为，最优控制不仅仅是要找到一个好的控制策略，更重要的是这个策略是否稳定，是否能够在扰动下依然保持良好的性能。这本书将稳定性分析与最优控制紧密结合，让我看到了一个更加完善和可靠的控制理论体系。我还在思考，书中对于“模型预测控制”（MPC）的介绍，是否能让我将理论知识应用到实际的实时控制系统中。

《最优控制》这本书，让我看到了“智慧”如何在复杂的系统中发挥作用。我一直对“智能化”的概念很感兴趣，而最优控制无疑是实现系统智能化的重要途径之一。书中对“人工神经网络”和“强化学习”在最优控制中的应用，让我看到了理论与前沿技术的结合。我一直觉得，传统的最优控制方法，在面对高度非线性、高维度、以及模型不确定的问题时，可能会显得力不从心。而引入机器学习的方法，或许能为我们打开新的局面。书中是否会介绍如何利用神经网络来近似最优控制的解，或者如何通过强化学习的机制，让系统通过试错来学习最优的控制策略？我非常期待书中能提供一些具体的算法框架和实现细节，以便我能够将这些新技术应用到我的实际项目中。而且，我也想知道，在将机器学习方法引入最优控制时，如何保证控制的稳定性和安全性，这始终是我最为关心的问题。

这本书的书名叫做《最优控制》，从书名就能感受到它所蕴含的严谨和力量，仿佛是科学探索的利器，又像是工程实践的指南。拿到这本书的那一刻，我的内心涌起了强烈的好奇。我一直在思考，在现实世界的各种复杂系统中，我们如何才能做出“最优”的选择？无论是优化一个复杂的工业流程，让生产效率最大化，同时消耗最小的能源；还是设计一个航空器，在满足安全性、经济性的前提下，实现最快的速度或最远的航程；亦或是研究生物系统，如何让生物体在特定的环境下生存得更好，繁殖得更多，甚至是在医学领域，如何设计出最有效的治疗方案，将药物的副作用降到最低，同时最大化疗效。这些问题都指向一个核心——“最优”。我特别好奇书中是如何将抽象的数学理论与这些具体的应用场景联系起来的。这本书会不会从最基础的控制理论讲起，比如经典的PID控制器，然后逐步深入到更高级的理论，例如动态规划、变分法，甚至是现代的机器学习在控制领域的应用？我期待书中能够提供清晰的数学推导，并且用直观的例子来解释复杂的概念。毕竟，对于我这样的读者来说，理论的深度固然重要，但能否理解和应用才是关键。书中是否会涉及到不同类型的控制问题，比如连续时间最优控制、离散时间最优控制，又或者是随机最优控制？不同的系统特性，如线性、非线性、时变、时不变，又会对最优控制的设计产生怎样的影响？我希望书中能对这些方面进行细致的阐述。而且，我也想知道书中是否会提供一些实际的案例分析，比如在机器人控制、自动驾驶、经济建模，甚至是金融市场预测等领域，是如何成功应用最优控制的。这些具体的例子，将有助于我更深刻地理解理论的价值和实用性。我对这本书的期望很高，希望它能成为我解决实际问题的强大工具，也能拓宽我对控制科学的认知边界。

这本书《最优控制》的阅读体验，可以说是一次智识上的“冒险”。我一直对“动态系统”的演化过程充满好奇，而这本书则为我提供了一个强大的工具，来理解和引导这些动态系统的演化。书中对“庞特里亚金最小（大）值原理”的推导，让我看到了数学的优雅和力量。通过引入辅助变量（协态变量），将一个变分问题转化为一个边界值问题，这个思路堪称精妙。我尤其喜欢书中在解释这些复杂原理时，所使用的直观类比和图示，这大大降低了理解门槛。我一直希望了解，在一些复杂的、非线性的动态系统中，我们是如何才能找到一个全局的最优解，而不是陷入局部最优的陷阱。这本书是否会提供一些关于如何避免局部最优的策略，或者如何通过迭代算法来逐步逼近全局最优？我对书中关于“自适应最优控制”的介绍也十分关注。在一些系统中，系统的参数可能会随着时间发生变化，或者我们对系统的模型不够了解。在这种情况下，如何设计出能够实时调整控制策略，以适应系统变化的“自适应”最优控制，将是至关重要的。

有一些错误，看完基本知道最优控制是怎么回 事了，做题也会了，但原理不甚明晰。毕竟最优控制问题的数学推导实在太复杂，以我的能力也没办法搞明白，会用就已经很勉强了。

有一些错误，看完基本知道最优控制是怎么回 事了，做题也会了，但原理不甚明晰。毕竟最优控制问题的数学推导实在太复杂，以我的能力也没办法搞明白，会用就已经很勉强了。

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