Dynamic Optimization and Differential Games

Dynamic Optimization and Differential Games pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer
作者:Terry L. Friesz
出品人:
页数:499
译者:
出版时间:2010-9-22
价格:GBP 188.50
装帧:Hardcover
isbn号码:9780387727776
丛书系列:
图书标签:
  • 经济学
  • 数学
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  • 优化
  • 动态规划
  • 博弈论
  • 最优控制
  • 微分方程
  • 数学建模
  • 运筹学
  • 控制理论
  • 系统分析
  • 经济模型
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具体描述

This book has been written to address the increasing number of Operations Research and Management Science problems (that is, applications) that involve the explicit consideration of time and of gaming among multiple agents. It is a book that will be used both as a textbook and as a reference and guide by those whose work involves the theoretical aspects of dynamic optimization and differential games.

《动态优化与微分对策》 本书深入探讨了动态优化与微分对策这两个密切相关且在现代科学和工程领域扮演着至关重要角色的数学分支。它们共同为理解和解决涉及时间演变、资源分配以及多主体相互作用的复杂问题提供了强大的理论框架和实用工具。 第一部分:动态优化 动态优化关注的是在给定的一系列决策变量下,如何使得某个目标函数(如成本最小化或收益最大化)在一段时间内最优。这涉及到对系统状态随时间变化的描述,以及在不同时间点上进行的决策。 基本概念与模型: 我们将从最基础的动态规划原理入手,介绍贝尔曼方程,这是动态优化的核心。我们将详细阐述状态变量、控制变量、目标函数和约束条件等基本要素,并介绍不同类型的动态优化问题,例如最优控制问题。 解析方法与数值方法: 对于一些特定形式的动态优化问题,我们可以利用解析方法求解,例如变分法和庞特里亚金最大值原理。这些方法能够提供问题的最优解的结构特性。然而,在更多情况下,尤其是在问题维度较高或约束条件复杂时,解析方法难以应用。此时,我们将转向介绍各种强大的数值求解技术,包括: 动态规划的离散化方法: 讨论如何将连续时间或连续状态空间的问题转化为离散的网格,然后应用动态规划求解。 直接法: 介绍将最优控制问题转化为大规模非线性规划问题,并利用现有的非线性规划求解器进行求解的方法。 间接法: 讲解如何利用最优性条件(如庞特里亚金最大值原理)推导出边值问题,然后利用数值方法求解边值问题。 模型预测控制(MPC): 详细阐述MPC的工作原理,它如何利用滚动优化和反馈来处理不确定性和扰动,使其在实际控制应用中尤为重要。 约束处理: 实际问题往往伴随着各种约束,例如状态约束、控制约束和路径约束。我们将探讨如何有效地将这些约束纳入动态优化框架,包括罚函数法、乘子法以及内点法等。 不确定性下的动态优化: 现实世界充满不确定性。本书将介绍如何处理随机动态优化问题,包括随机最优控制和动态规划在不确定性下的应用。我们将涉及马尔可夫决策过程(MDP)作为处理离散时间、离散状态下随机决策问题的基本框架,并探讨其在强化学习等领域的广泛应用。 第二部分:微分对策 微分对策则是在动态优化的框架下,引入了多个理性决策主体(玩家),每个玩家都试图在其他玩家的策略影响下,最大化自己的目标。这些玩家之间的相互作用构成了对策的本质。 基本概念与纳什均衡: 我们将定义微分对策中的玩家、策略、效用函数以及动态系统。核心概念是纳什均衡,在这种均衡下,没有一个玩家可以通过单方面改变其策略来获得更好的结果,假设其他玩家的策略保持不变。我们将介绍不同类型的纳什均衡,如纯策略纳什均衡和混合策略纳什均衡。 零和对策与非零和对策: 区分零和对策(一个玩家的收益等于另一个玩家的损失)和非零和对策(玩家之间的收益和损失关系更为复杂)。我们将分析零和对策在某些特定场景下的简化处理方式。 微分对策的求解方法: 与动态优化类似,微分对策的求解也依赖于解析和数值方法。 解析方法: 介绍如何利用 Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程族来求解微分对策中的均衡策略。对于线性系统和二次型目标函数(LQG对策),HJB方程族具有解析解。 数值方法: 随着多主体系统复杂度的增加,数值方法变得不可或缺。我们将介绍: 迭代方法: 讨论如何通过迭代更新玩家的策略来逼近纳什均衡。 基于优化的方法: 将微分对策问题转化为一系列的优化问题,并利用优化技术进行求解。 蒙特卡洛模拟与强化学习方法: 介绍如何利用模拟和强化学习技术来近似求解复杂的微分对策问题,特别是在信息不完全或系统模型未知的情况下。 合作对策与非合作对策: 探讨合作对策(玩家之间可以进行协调和信息共享)和非合作对策(玩家各自独立决策)的区别,以及它们在不同情境下的适用性。 特定类型的微分对策: 信息对策: 考虑玩家之间信息不对称的情况,以及信息在对策中的作用。 动态博弈: 结合了序贯决策和信息不对称的博弈模型。 鲁棒对策: 关注在不确定性下,玩家如何制定能够抵御最坏情况的策略。 应用领域 本书的理论框架和求解方法在广泛的领域有着重要的应用,包括但不限于: 经济学: 产业组织、资源管理、宏观经济政策制定。 工程学: 机器人控制、自动驾驶、飞行器导航、通信系统资源分配。 金融学: 投资组合优化、风险管理、套利策略。 环境科学: 资源枯竭的动态管理、污染控制策略。 军事科学: 战略规划、武器系统优化。 通过对动态优化和微分对策的系统性阐述,本书旨在为读者提供一套严谨的数学工具,使其能够分析和解决涉及动态系统和多主体交互的复杂决策问题,推动相关领域的理论研究和实际应用。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计充满了古典的厚重感,那种深沉的蓝色和金色的字体搭配,一下子就让人联想到严谨的学术殿堂。我花了很长时间才真正沉下心来去阅读它,因为它显然不是一本能让你轻松翻阅的读物。前几章在铺陈基础概念时,那种深入骨髓的数学推导,简直就像是在攀登一座知识的高峰,每一步都需要极大的专注力。我特别欣赏作者在处理变量切换和约束条件时的细腻之处,仿佛每一个符号背后都隐藏着一个复杂的物理或经济模型。读到关于拉格朗日乘子法在最优控制中的应用时,我甚至能感觉到那种思维被拉伸和重塑的快感。它要求你不仅要理解公式,更要领悟公式背后的“哲学”——即如何在相互竞争或合作的系统中找到那个“最佳”的平衡点。虽然过程中不乏一些让人挠头的时刻,需要反复查阅附录的补充材料,但当最终豁然开朗,理解了某个复杂系统的动态演化路径时,那种成就感是无与伦比的。这本书更像是一部需要精雕细琢的艺术品,每一页都凝聚着作者对系统科学和决策论的深刻洞察,让人在敬畏中学习。

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这本书的阅读体验,与其说是在“读”,不如说是在“搏斗”。它的排版和图表设计,虽然遵循了传统的学术标准,但内容本身的密度极高,信息量饱和到需要频繁停下来消化。我发现自己常常需要准备大量的草稿纸,来重新推演那些被作者“一带而过”的中间步骤。这本书的叙事节奏是极其缓慢而坚定的,它不急于给出结论,而是耐心构建每一个逻辑的基石。我尤其喜欢作者在引入新的决策框架时,那种历史性的回顾和对比。例如,它如何将早期的反馈控制理论与后来的随机过程模型进行精妙的融合,展示出一条清晰的理论演进脉络。这种叙事手法让读者能够理解“为什么是现在这个理论”,而不是仅仅接受一个既定的事实。虽然阅读过程伴随着大量的自我反思和知识重组,但这种高质量的智力投入,最终换来的是对复杂动态系统理解的质的飞跃。

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我初次接触这本书时,带着一种探索未知领域的兴奋感,期待着能找到解决实际工程问题的“万能钥匙”。然而,这本书很快就用它的深度和广度给我上了一课。它更像是一本百科全书式的参考手册,其结构之严谨,简直令人咋舌。我特别关注其中关于“次优策略”和“纳什均衡”的章节,它们与我目前工作领域中资源分配的难题有着千丝万缕的联系。作者在阐述这些理论时,极少使用比喻或形象化的语言,而是完全依赖于精确的数学语言,这使得文本本身变得非常“硬核”。这对我这种更偏向应用层面的研究者来说,既是挑战,也是机遇。我不得不花费大量时间去“解码”那些看似抽象的定理,将其映射回现实世界中那些充满不确定性和摩擦力的场景。最让我印象深刻的是,书中对“时间一致性”的讨论,它深刻地揭示了长期规划与短期激励之间的固有矛盾,这种洞察力远超一般的教科书范畴,直击决策科学的核心痛点。

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这本书的价值,更体现在其跨学科的视野和对前沿问题的深刻把握上。它巧妙地将最优控制的强大分析工具,无缝地嫁接到了涉及多个参与者的决策场景中,拓宽了我们思考竞争与合作问题的维度。我惊喜地发现,书中对于信息不对称情景的处理,非常贴合现代经济学和管理学中对不完全信息世界的建模需求。作者在构建多阶段决策模型时所展现出的数学功力,简直令人叹服,特别是那些涉及随机微分方程的章节,处理得干净利落,毫无拖泥带水之感。它不像一些同类书籍那样,仅仅停留在理论的展示层面,而是处处透露出对实际系统稳定性和鲁棒性的关注。每一次翻阅,都像是一次与领域内顶尖思想的深度对话,那些被精心构建的引理和定理,如同精密的齿轮咬合在一起,驱动着我对系统行为的整体认知。这本书的厚重,并非源于篇幅的冗余,而是源于其思想的密度和理论的深度,是真正值得反复研读的经典之作。

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坦率地说,这本书的专业性是毋庸置疑的,但它的“可接近性”却是个值得探讨的话题。对于一个刚刚接触动态系统理论的初学者而言,这本书无疑是高悬在头顶的明灯,却也可能因其陡峭的门槛而令人望而却步。我记得在尝试理解其中关于鞍点(saddle point)的分析时,那种感觉就像是在一个密不透风的迷宫里寻找出口,每条路径似乎都通向更深的数学深渊。然而,正是这种挑战性,使得这本书在资深研究人员圈子里享有盛誉。它不仅仅是知识的载体,更像是一个思想的试金石。它迫使你走出舒适区,去直面那些最顽固的数学难题。我最欣赏它的一点是,它并没有试图“简化”现实世界的复杂性,而是以一种近乎冷酷的精确性,完整地呈现了动态博弈的内在张力。读完后,你会发现自己对“最优”这个词汇的理解,已经提升到了一个完全不同的哲学高度。

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大牛写的书== 算是读过相当一部分。从应用的角度讲了最优控制、微分博弈、无限维优化与微分VI的基础知识,简述了有限维VI的一些算法。对上述理论工具在经管和交通的应用则讲得比较深入,不过在设计求解动态均衡问题的高效算法方面没有太多亮点... 自己感觉这本书对管科方面的人价值挺大的

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大牛写的书== 算是读过相当一部分。从应用的角度讲了最优控制、微分博弈、无限维优化与微分VI的基础知识,简述了有限维VI的一些算法。对上述理论工具在经管和交通的应用则讲得比较深入,不过在设计求解动态均衡问题的高效算法方面没有太多亮点... 自己感觉这本书对管科方面的人价值挺大的

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