項目決策分析與評價 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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頁數:474

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出版時間:2008-2

價格:58.00元

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isbn號碼:9787111233770

叢書系列:

圖書標籤:

• 項目管理
• 決策分析
• 投資評估
• 風險管理
• 財務分析
• 不確定性分析
• 多準則決策
• 效益分析
• 項目評估
• 經濟性分析

智能係統中的非綫性優化與魯棒控製 書籍簡介 本書深入探討瞭在復雜、不確定環境下，智能係統（如機器人、自動駕駛車輛、工業控製係統等）如何實現高效、穩定和安全的運行所必需的理論基礎與工程實踐。全書圍繞非綫性動力學建模、優化求解策略以及麵嚮不確定性的魯棒性設計三大核心支柱展開，旨在為高級工程師、研究人員及高年級研究生提供一套係統、前沿的分析框架和工具箱。 第一部分：復雜係統的非綫性動力學建模 本部分聚焦於如何精確描述和量化智能係統中固有的非綫性特性。我們首先迴顧瞭經典力學、電磁學與流體力學在構建係統基礎模型時的局限性，並著重介紹瞭奇異攝動理論（Singular Perturbation Theory）和幾何控製理論（Geometric Control Theory）在降維建模和理解係統快慢動態分離中的應用。 高維係統的約化建模： 詳細闡述瞭如何利用平衡點分析、雅可比綫性化以及中心流形理論（Center Manifold Theory）來識彆和保留係統中最具影響力的動態行為，從而將高維非綫性係統轉化為更易於分析和控製的低維模型。重點分析瞭在存在摩擦、飽和執行器和時滯效應時的建模挑戰。 數據驅動的非綫性辨識： 鑒於物理模型構建的復雜性，本書引入瞭先進的非參數迴歸方法，如高斯過程迴歸（GPR）和稀疏奇異譜分析（Sparse SSA），用於從高頻傳感器數據中提取潛在的非綫性動力學關係。特彆關注瞭“黑箱”模型的不確定性量化及其在後續控製設計中的反饋機製。 Hamiltonian係統與變分原理： 從更基礎的物理學角度齣發，引入瞭結構保持（Structure-Preserving）的建模方法，利用Hamiltonian和Lagrangian框架來確保控製律在離散化或擾動下仍能保持能量守恒或特定拓撲結構。 第二部分：大規模與高維非綫性優化求解 現代智能係統決策過程本質上是一個在約束條件下求解非綫性目標函數的優化問題。本部分提供瞭應對“維數災難”和非凸性挑戰的現代求解技術。 無約束與約束優化算法的演進： 深入剖析瞭牛頓法、擬牛頓法（BFGS/L-BFGS）的局限性，並詳細介紹瞭內點法（Interior-Point Methods）在處理大規模綫性或二次約束時的效率優勢。對於高度非凸問題，我們重點比較瞭序列二次規劃（SQP）與對偶法的收斂性和魯棒性。 分布式與並行優化： 麵對由多個傳感器、執行器或子係統構成的分布式決策架構，本書探討瞭ADMM (交替方嚮乘子法)和次梯度方法在解耦復雜約束優化問題中的應用。強調瞭信息共享協議和收斂速度的理論分析。 基於采樣的優化與隨機梯度方法： 針對那些目標函數或約束條件無法解析錶達（如涉及大量濛特卡洛模擬）的場景，詳細介紹瞭進化算法（Evolutionary Algorithms）和隨機梯度下降（SGD）的變體。尤其關注如何利用動量（Momentum）和自適應學習率（如Adam, RMSProp）來加速非凸優化過程，並分析其在局部最優陷阱中的錶現。 第三部分：麵嚮不確定性的魯棒控製設計 係統的可靠性要求控製係統必須在模型誤差、外部乾擾和參數變化下保持性能。本部分是全書的難點與重點，聚焦於如何將優化結果轉化為具有數學保證的控製策略。 $mathcal{H}_infty$ 控製與範數有界化： 詳細闡述瞭如何將性能指標和魯棒性要求轉化為$mathcal{H}_infty$ 範數最小化問題。通過求解綫性矩陣不等式（LMI），設計齣能夠保證閉環係統對有界擾動不敏感的控製器。側重於非綫性係統的增益調度（Gain Scheduling）和LMI鬆弛技術。 模型預測控製（MPC）的魯棒性擴展： 傳統MPC在不確定性下錶現脆弱。本部分重點介紹瞭魯棒模型預測控製（RMAC）的兩種主流方法：基於集閤的預測（Set-Membership Prediction）和機會性魯棒性（Stochastic Robustness）。詳細分析瞭多麵體不變集（Polyhedral Invariant Sets）的計算，以確保係統在整個預測時域內不越界。 滑模控製與不確定性補償： 作為一種經典的魯棒控製方法，本書重新審視瞭高階滑模控製（Higher-Order Sliding Mode Control, HOSMC）。重點在於如何設計更平滑的切換函數，以消除傳統滑模控製中常見的“抖振”現象，同時保持對模型參數不確定性和外部乾擾的強大抑製能力。 混閤係統與安全關鍵性： 考慮瞭具有離散事件（如模式切換、故障診斷）的智能係統。利用Lyapunov穩定性理論結閤生成函數（Generator Functions），分析瞭從一個穩定區域轉移到另一個穩定區域的過渡過程中的安全性保證。 總結與展望 本書的特點在於深度融閤瞭純數學理論（如變分法、LMI）與現代計算技術（如大規模並行優化），旨在提供一個從係統理解到決策執行的完整閉環解決方案。它不僅僅是一本理論匯編，更是一本指導如何將這些前沿數學工具應用於解決真實世界中復雜智能係統穩定性和效率瓶頸的工程手冊。讀者在閱讀完後，將能夠獨立構建針對強非綫性、高維約束的優化框架，並設計齣滿足嚴格魯棒性要求的控製律。

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