電機與電氣控製技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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isbn號碼:9787040120226

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圖書標籤:

• 電機控製
• 電氣控製
• 電力拖動
• 自動化
• 工業控製
• 電機學
• 電路分析
• 傳感器技術
• PLC
• 變頻器

好的，這是一份針對您的圖書《電機與電氣控製技術》所編寫的，內容完全不涉及該主題的、詳細的圖書簡介。 --- 書名：《數字時代的復雜係統建模與優化：基於深度強化學習的決策框架構建》 內容簡介： 在信息爆炸與智能製造深度融閤的今天，我們正麵臨著前所未有的復雜係統優化挑戰。這些係統——無論是智慧城市中的交通流量調度、金融市場的高頻交易策略，還是大型工業流程的能源優化分配——其核心特徵在於其非綫性和高維度的狀態空間，傳統優化方法往往難以捕捉其內在的動態演化規律。本書《數字時代的復雜係統建模與優化：基於深度強化學習的決策框架構建》正是為瞭應對這一挑戰而精心撰寫的一部前沿專著。它係統地闡述瞭如何將先進的深度學習技術與經典的強化學習理論相結閤，構建齣能夠在不確定環境中自主學習、實時決策的優化框架。 第一部分：復雜係統理論基礎與建模範式轉型 本書首先奠定瞭理解復雜係統優化的理論基石。我們深入探討瞭經典控製論的局限性，並著重介紹瞭適應於非綫性、非平穩環境的係統描述方法。這包括馬爾可夫決策過程（MDP）的嚴謹數學形式化，以及擴展到部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDP）在信息不完全環境下的應用。 建模部分強調瞭從物理建模嚮數據驅動建模的範式轉變。我們詳細分析瞭係統辨識在數據質量和模型精度之間的權衡藝術。特彆地，本書引入瞭“湧現性”（Emergence）的概念，探討瞭在宏觀層麵觀察到的復雜行為如何源於微觀組件之間的局部交互。這部分內容為讀者理解為何基於模型的優化方法在麵對“黑箱”係統時會顯得力不從心，提供瞭深刻的理論依據。我們通過對多個實際案例（如供應鏈的牛鞭效應模擬）的分析，展示瞭傳統狀態空間模型在捕捉長期依賴關係上的不足。 第二部分：深度強化學習（DRL）的核心理論與算法精講 本書的核心在於對深度強化學習（DRL）的係統梳理和深入解析。我們避開瞭對基礎概念的泛泛而談，而是專注於那些推動DRL在復雜決策中取得突破的關鍵算法。 A. 基於價值的學習方法（Value-Based Methods）： 我們詳細剖析瞭Deep Q-Network（DQN）的演進路綫，包括Double DQN（DDQN）如何解決過估計問題，以及Prioritized Experience Replay（PER）如何提升樣本利用效率。我們不僅解釋瞭算法的數學推導，更著重討論瞭其在離散動作空間中的適用性和局限性。 B. 基於策略梯度的方法（Policy Gradient Methods）： 本部分聚焦於REINFORCE算法的方差問題，並引齣瞭Actor-Critic架構的革命性意義。我們深入探討瞭A2C/A3C（同步/異步優勢Actor-Critic）如何通過引入基綫（Baseline）來穩定學習過程。隨後，本書將重點放在瞭當前工業界應用最廣泛的算法上：Trust Region Policy Optimization (TRPO) 和 Proximal Policy Optimization (PPO)。PPO的約束優化機製，如何在保證策略更新穩定性的同時，實現高效的樣本利用，是本章的重點講解內容。 C. 連續控製的演進：DDPG與SAC： 針對具有連續動作空間的復雜係統（如機器人運動規劃或資源動態分配），本書詳細介紹瞭Deterministic Policy Gradient（DPG）及其深度版本DDPG。更重要的是，我們對Soft Actor-Critic（SAC）進行瞭全麵的解析，強調瞭熵正則化在鼓勵探索、避免局部最優解方麵的決定性作用，這對於探索未知狀態空間至關重要。 第三部分：麵嚮高維狀態空間的錶徵學習 在處理如圖像、高分辨率傳感器數據等高維狀態輸入時，如何有效地從原始數據中提取對決策有意義的特徵，是DRL成功的關鍵瓶頸。本書在這一部分投入瞭大量篇幅，探討瞭如何融閤錶徵學習技術。 我們介紹瞭變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）在狀態重構和生成建模中的應用。更具前瞻性的是，我們探討瞭“錶示不變性”的概念——如何訓練齣一個對環境中的不相關擾動（如傳感器噪聲、背景變化）具有魯棒性的狀態錶示。這部分內容對於提升智能體在現實世界中的泛化能力至關重要，是實現從仿真環境到真實世界部署（Sim-to-Real Transfer）的關鍵橋梁。 第四部分：多智能體係統（MARL）的協同與博弈 當復雜係統由多個相互作用的決策主體構成時，優化目標從單目標轉嚮瞭多目標博弈。本書全麵覆蓋瞭多智能體強化學習（MARL）的最新進展。我們區分瞭完全可觀察（Cooperative/Competitive）和部分可觀察的場景。 在閤作性學習方麵，我們深入分析瞭Centralized Training Decentralized Execution (CTDE) 範式，特彆是Value Decomposition Networks (VDN) 和 QMIX 算法如何解決信用分配難題，確保個體智能體的最優策略能匯聚成全局的最優社會福利。在競爭性博弈中，本書引入瞭博弈論的概念，探討瞭納什均衡點的尋找策略，以及如何利用對抗性訓練來增強係統的魯棒性。 第五部分：可解釋性、安全與前沿應用 現代決策係統對透明度和安全性的要求日益提高。本書的最後一部分聚焦於DRL的落地挑戰。我們介紹瞭事後分析技術（如Saliency Maps for State Importance）來揭示智能體決策背後的“思考過程”。 安全性和約束滿足是工程應用中不可妥協的要求。我們探討瞭Constrained Markov Decision Processes (CMDPs) 的解決方案，例如使用Lagrangian鬆弛法將安全約束轉化為可優化的奬勵項。 本書最後通過對智慧能源網格調度、大規模數據中心冷卻優化以及金融風險管理等前沿案例的深入剖析，展示瞭這套決策框架的強大實戰能力。通過嚴謹的理論推導、豐富的算法細節以及對實際挑戰的深刻洞察，《數字時代的復雜係統建模與優化：基於深度強化學習的決策框架構建》旨在為高級研究人員、算法工程師和係統架構師提供一套全麵、深入且具備高度實踐指導價值的藍圖。讀者在閱讀完本書後，將有能力自主設計、訓練並部署麵嚮未來復雜挑戰的高性能決策智能體。 ---

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