数学建模竞赛（第2卷） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:韩中庚编

出品人:

页数:437

译者:

出版时间:2013-1

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787030358974

丛书系列:数学建模竞赛：获奖论文精选与点评

图书标签:

数学建模
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具体描述

《数学建模竞赛:获奖论文精选与点评(第2卷)》是解放军信息工程大学信息工程学院参加全国大学生数学建模竞赛获奖论文的第二卷，主要是从该院2006～2011年获全国一等奖的论文中精选出的18篇优秀论文编辑整理而成，同时收录了《数学建模竞赛:获奖论文精选与点评(第2卷)》主编作为命题人撰写的两篇评述文章，即共收录20篇论文。截至2011年解放军信息工程大学信息工程学院在全国大学生数学建模竞赛中获得一等奖40多项，二等奖50多项。其中第一卷收录19篇，本卷收录的论文都是从近6年中获奖论文中精选出来的有创造性和代表性的优秀论文。每篇论文都按照竞赛论文的写作要求，包含论文的摘要、问题的重述、问题的分析、模型的假设与符号说明、模型的建立与求解、模型的分析与检验、模型的评价与改进方向等内容，基本保持了参赛论文的原貌。在每篇论文后面编者都给出了简要的点评。最后，在附录中给出了2006～2011年全国大学生数学建模竞赛题（本科组）的原题，供读者参考之用。《数学建模竞赛:获奖论文精选与点评(第2卷)》对于参加全国大学生数学建模竞赛培训活动的教师和学生有一定的参考价值，也可供从事数学建模教学和应用研究工作的教师及相关学科的教学和研究工作的技术人员参考。

《复杂系统动力学与优化控制：面向实际问题的建模与求解方法》内容简介本书聚焦于现代工程、科学与社会经济领域中普遍存在的复杂系统建模、分析与优化控制难题。它旨在为读者提供一套系统、深入且极具实践指导意义的理论框架与计算工具集，以应对那些涉及多变量、非线性、不确定性以及时间演化特性的复杂问题。本书的叙事结构围绕“理解复杂性—选择合适的数学工具—构建可求解的模型—实施鲁棒的优化与控制策略”这一逻辑链条展开。全书共分为六个主要部分，涵盖了从基础的动力学系统理论到前沿的智能优化算法及其在复杂系统中的应用。 --- 第一部分：复杂系统的数学基础与描述本部分奠定全书的理论基石，重点在于如何将现实世界中的复杂现象转化为精确的数学语言。第一章：非线性动力学系统基础本章深入探讨了普通微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述物理、生物、经济系统中的应用。特别关注了相空间分析、奇点理论、极限环与混沌现象的识别。详细阐述了系统的稳定性和可预测性的边界，并引入了描述具有延迟和时滞效应的微分方程模型。第二章：随机过程与不确定性量化现代复杂系统无一例外地受到噪声和随机扰动的影响。本章系统介绍了马尔可夫过程、维纳过程（布朗运动）及其在金融工程、信号处理中的应用。重点讲解了随机微分方程（SDE）的建立、解法（如伊藤积分），以及如何使用蒙特卡洛模拟技术对模型输出的不确定性进行有效量化。第三章：复杂网络的拓扑结构与演化复杂系统往往表现为相互连接的网络结构。本章从图论的角度出发，分析了无标度网络、小世界网络等关键拓扑特性。深入探讨了网络上的动力学传播模型（如 SIR 流行病模型、信息扩散模型）以及网络同步的理论，为理解大规模互联系统的集体行为提供了数学工具。 --- 第二部分：系统建模的进阶技术本部分着重介绍在传统方法难以奏效时所采用的高级建模范式。第四章：多尺度建模与降阶技术在描述跨越不同时间或空间尺度的系统时，直接求解全尺度模型计算代价高昂。本章介绍了如何运用平均场理论（Mean-Field Theory）、奇异摄动法以及模态分解技术（如 Proper Orthogonal Decomposition, POD）对高维复杂模型进行有效的降阶处理，同时保持其关键动力学特征。第五章：数据驱动的系统辨识与建模面对无法完全解析的物理过程，数据驱动方法成为关键。本章详述了系统辨识的理论，包括输入-输出模型的建立。重点介绍了基于核方法的系统辨识（如核主成分分析 KPCA）以及稀疏系统辨识（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）算法，用于从观测数据中自动提取潜在的控制方程。第六章：混合系统与事件驱动建模许多现实系统（如机器人、化学生产过程）包含连续动态与离散事件（如开关、故障切换）。本章专门讨论了混合动力系统（Hybrid Systems）的建模框架，包括切换系统理论和事件触发控制机制，这对于设计可靠的、适应突变环境的控制策略至关重要。 --- 第三部分：优化理论与算法在复杂系统中的应用本部分将焦点转向“如何找到最优解”的问题，这是复杂系统工程应用的核心。第七章：凸优化与大规模线性规划作为优化问题的基石，本章复习了线性规划、二次规划以及内点法等高效求解技术。特别强调了如何将高维、大规模的系统约束和目标函数转化为标准凸优化形式，并讨论了其在资源分配和网络流优化中的应用。第八章：非凸优化与全局搜索策略复杂系统目标函数往往是非凸的，存在多重局部最优。本章深入介绍了几种用于跳出局部最优的全局优化技术，包括模拟退火（Simulated Annealing）、粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）。详细分析了这些算法的收敛性、参数选择与应用陷阱。第九章：基于梯度的优化与大规模训练针对依赖于大量计算资源和迭代逼近的系统（如神经网络控制器的训练），本章详细阐述了随机梯度下降（SGD）及其变体（如 Adam, RMSProp）的机制。讨论了如何设计有效的学习率调度策略和正则化方法，以确保在大规模数据上快速收敛到高质量的解。 --- 第四部分：鲁棒与自适应控制理论本部分将优化结果应用于系统的实时运行与控制，确保系统在不确定性和外部干扰下的性能。第十章：经典控制到现代控制的过渡从传递函数到状态空间模型的转换是现代控制的基础。本章复习了能控性、能观测性分析，并讲解了极点配置技术和 LQR（线性二次型调节器）的设计原理，为非线性系统的控制打下基础。第十一章：非线性控制设计核心方法本章聚焦于处理非线性的主要技术。详细介绍了反步法（Backstepping）的设计流程，用于构造具有全局稳定性的控制器。同时，对滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）的鲁棒性机理和抖振问题进行了深入剖析与改进。第十二章：鲁棒性和模型预测控制（MPC）在存在参数不确定性和外部扰动时，鲁棒性是关键要求。本章讲解了 $H_{infty}$ 控制理论的基本思想，用于抑制最坏情况下的干扰。随后，系统阐述了模型预测控制（MPC）的原理，展示了如何利用在线优化来处理系统约束并预测未来行为，使其成为应对复杂工业过程控制的首选方法。 --- 第五部分：智能优化与强化学习在控制中的前沿应用本部分探讨了机器学习范式如何与传统优化控制深度融合，解决更深层次的决策问题。第十三章：强化学习（RL）的基础框架本章介绍了强化学习解决序列决策问题的基本结构（马尔可夫决策过程 MDP）。详细解释了基于价值的方法（如 Q-Learning, SARSA）和基于策略的方法（如 REINFORCE）的核心算法。第十四章：深度强化学习与连续控制针对高维状态和动作空间的复杂系统，本章重点介绍了深度强化学习（DRL）的突破性进展。深入分析了连续动作空间控制的关键算法，如深度确定性策略梯度（DDPG）、近端策略优化（PPO）和软演员-评论家（SAC）算法，并探讨了它们在自动驾驶和复杂机械臂控制中的实际挑战。第十五章：多智能体系统与协同优化当系统由多个相互作用的决策主体构成时，问题复杂度呈指数级增长。本章讨论了多智能体系统（MAS）的协同控制问题，包括去中心化控制策略、分布式优化算法，以及如何通过博弈论的框架来分析和设计智能体间的互动规则。 --- 第六部分：案例分析与工程实践本部分通过具体、复杂的工程案例，展示前述理论和方法的集成应用。案例一：电网频率与电压的动态优化：利用SDE和MPC技术对可再生能源并网引起的系统不确定性进行建模与实时控制。案例二：生物制药过程的批次优化：应用非凸全局优化算法结合系统辨识技术，实现高价值药物生产过程中的产量最大化。案例三：复杂交通流的自适应信号控制：结合图论分析和深度强化学习，设计能够应对突发拥堵事件的动态交通信号配时策略。本书的每一章都配有详细的数学推导和算法实现的关键步骤描述，并提供了大量可复现的计算示例，旨在确保读者不仅理解理论的精髓，更能熟练地将这些工具应用于解决他们自身领域内的复杂工程与科学挑战。本书适合于控制科学、运筹学、应用数学、计算机科学以及相关工程领域的高年级本科生、研究生以及致力于系统优化与控制的专业研究人员和工程师。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计也着实下了不少功夫。那种恰到好处的图表和清晰的步骤分解，极大地降低了阅读的门槛。我记得有几处关于非线性规划的描述，如果换做一本设计不佳的书，可能光是理解那些符号和公式就能把我劝退，但这里的图示和文字配合得天衣无缝，使得原本枯燥的数学推导过程变得可视化、可触摸。翻阅这本书时，我能清晰地感受到编辑团队在优化用户体验上所做的努力。它不是那种堆砌大量晦涩文字的“学者读物”，而更像是一本面向实践者的工具书，让你在需要的时候能快速定位到关键信息，然后一目了然地掌握解题思路。对于那些希望通过大量练习来巩固知识的读者来说，这本书提供了非常坚实的理论支撑，让你在做题时心里有底气。

评分☆☆☆☆☆

这本书在深度与广度之间找到了一个绝妙的平衡点。它既没有为追求全面而变得泛泛而谈，也没有为了深入而陷入偏执的细节泥潭。对于我这种已经有一定数学基础，但希望系统性提升建模应用能力的人来说，它提供了一个完美的阶梯。特别是对于那些在竞赛中遇到瓶颈，总感觉自己缺少“临门一脚”的选手，这本书里的那些“高级技巧”——比如如何巧妙地进行变量转换，或者如何利用某些不太常见的定理来简化复杂系统——绝对是能让人茅塞顿开的宝藏。每读完一个章节，我都会有一种“原来如此”的豁然开朗感，这正是好教材的标志：它不仅告诉你答案，更重要的是教会你发现答案的方法论。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我这本书是推荐给所有对建模抱有热情的新手看的。它的叙事风格非常平易近人，没有那种高高在上的学术腔调。作者似乎非常理解初学者的困惑点，总能在关键时刻加入一些“过来人”的经验之谈，比如在选择模型时应该优先考虑哪些因素，或者在结果分析时容易出现哪些陷阱。这种融入了实战智慧的讲解方式，让整个学习过程充满了启发性。我特别喜欢它在介绍不同数学分支如何交叉应用时的处理方式，那种融会贯通的感觉，让人明白建模的魅力就在于它的跨学科综合性。读完之后，我感觉自己看待日常问题的角度都发生了一些微妙的变化，总忍不住想用数学的框架去审视一下。

评分☆☆☆☆☆

从装帧质量上看，这本书的纸张厚实，油墨清晰，即使是经常翻阅和做笔记，也不会出现墨迹晕染或者纸张变薄的问题。这对于一本需要反复研读的专业书籍来说，是非常重要的细节。更重要的是，这本书的逻辑链条构建得极其严密，没有出现任何断裂感。从基础的概念引入，到复杂模型的构建，再到最终的敏感性分析和结果评估，每一步都衔接得无比自然，就像在看一部精心编排的电影，节奏张弛有度。我个人认为，任何一个严肃对待数学建模，并期望在相关领域有所建树的人，都应该将它纳入书架的C位。它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心的导师，随时在你需要的时候提供指导和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，我就被它扎实的理论基础和清晰的逻辑结构深深吸引了。作者在处理复杂问题时，那种层层递进的分析思路，简直就像是在剥洋葱，把最核心的数学思想一点点地展现出来。比如在讲解某些优化模型时，并非简单地给出公式，而是会深入剖析为什么选择这种方法，这种方法的优势和局限性又在哪里。读起来感觉非常充实，不像有些教材那样只是罗列知识点，这本书更像是请了一位经验丰富的建模专家在手把手地教你如何思考。尤其是对一些经典案例的深入剖析，让我对如何将抽象的数学语言转化为解决实际问题的工具有了更深刻的理解。对我来说，它更像是一本武功秘籍，不仅教我招式，更告诉我如何内化招式，形成自己的战斗体系。

评分☆☆☆☆☆

论文集，重要参考书，没什么好说的

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