Computational Intelligence in Decision and Control pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Ruan, Da (EDT)/ Montero, Javier (EDT)/ Martinez, Luis (EDT)/ D'Hondt, Pierre (EDT)/ Kerre, Etienne E

出品人:

页数:1173

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 285.00

装帧:

isbn号码:9789812799463

丛书系列:

图书标签:

Computational Intelligence
Decision Making
Control Systems
Artificial Intelligence
Machine Learning
Optimization
Algorithms
Data Analysis
Engineering
Automation

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具体描述

FLINS, originally an acronym for Fuzzy Logic and Intelligent Technologies in Nuclear Science, is now extended to Computational Intelligence for applied research. The contributions to the eighth book in the series of FLINS conferences cover state-of-the-art research, development, and technology for computational intelligence systems in general, and for intelligent decision and control in particular.

好的，下面为您提供一份关于《Computational Intelligence in Decision and Control》一书的详细内容简介，该简介侧重于该领域的核心概念、方法论、应用及其重要性，并且字数在1500字左右。 --- 图书简介：计算智能在决策与控制中的应用引言：跨学科融合的必然性随着信息技术、自动化工程和数据科学的飞速发展，现代工程系统和复杂决策过程对实时、自适应和鲁棒性的要求日益严苛。传统的精确建模和线性控制方法在面对高度非线性、不确定性和动态变化的现实世界问题时，往往显得力不从心。《计算智能在决策与控制中》一书，正是聚焦于如何利用计算智能（Computational Intelligence, CI）的强大能力，来弥补传统方法的局限性，为构建下一代智能决策与控制系统提供理论基础和实践指导。本书深入探讨了以人工神经网络、模糊系统和进化计算为代表的核心计算智能范式，并系统地展示了它们在解决复杂控制问题和优化决策过程中的独特优势。本书的结构设计旨在引导读者从基础理论逐步深入到前沿应用，全面构建起计算智能在决策与控制领域的知识体系。第一部分：计算智能基础与核心范式计算智能并非单一技术，而是一系列仿生学和认知科学驱动的智能方法论的总和。本部分详细阐述了构建智能系统的三大基石。人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）：建模与学习的基石神经网络是计算智能的核心驱动力，它们通过模拟生物神经元的工作机制，实现对复杂非线性映射关系的逼近和学习。本书首先回顾了前馈网络（如多层感知机）的基本结构和反向传播算法，重点分析了这些网络在系统辨识和非线性系统建模中的应用。随后，本书深入探讨了更具动态特性的网络结构，如循环神经网络（RNNs）及其变体——长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）。这些结构对于处理时间序列数据至关重要，尤其在预测系统动态行为和在线状态估计方面展现出无可比拟的优势。此外，深度学习的兴起使得网络层级不断加深，本书分析了卷积神经网络（CNNs）在特征提取中的潜力，以及它们如何通过层级抽象来理解和控制复杂的感知输入。特别关注了神经网络在自适应控制中的角色，即网络如何实时调整其权重以应对系统参数变化或外部干扰。模糊系统（Fuzzy Systems）：处理不确定性和不精确性现实世界的决策和控制往往充满模糊性、语言描述和专家经验，精确的数学模型难以捕捉这些本质特征。模糊系统，特别是模糊逻辑（Fuzzy Logic），提供了一种将人类的常识和经验知识转化为可计算规则集的强大工具。本书详述了模糊集的理论基础，包括隶属函数的设计与选择，以及模糊推理机制（如Mamdani和Takagi-Sugeno模型）。重点突出了模糊逻辑在模糊决策系统（Fuzzy Decision Making）中的应用，这些系统能够处理定性信息，并提供平滑、连续的控制输出，避免了传统开关控制带来的不连续性。我们将探讨如何融合模糊系统与神经网络形成模糊神经网络（Neuro-Fuzzy Systems），实现自动化的模糊规则提取和参数优化，这极大地提升了系统的可解释性和鲁棒性。进化计算（Evolutionary Computation, EC）：全局优化与搜索当控制系统的性能指标函数高度非凸、多模态或包含大量约束时，传统的优化算法（如梯度下降法）容易陷入局部最优。进化计算，以遗传算法（Genetic Algorithms, GAs）为代表，提供了一种受自然选择和遗传机制启发的全局搜索策略。本书系统介绍了遗传算法的编码、选择、交叉和变异操作，并将其应用于控制器的参数整定和轨迹规划。此外，本书还引入了其他重要的进化方法，如粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）。这些方法在分布式控制、多目标优化以及复杂调度问题中的高效性得到了深入的剖析。进化计算的核心价值在于其“免模型”特性，即它们不需要知道系统的完整动态模型，仅通过评估性能即可优化控制器结构或参数。第二部分：计算智能在决策优化中的集成决策制定是控制系统的“大脑”。本部分将计算智能技术应用于复杂的、高维度的决策环境中，特别是强化学习的视角。强化学习（Reinforcement Learning, RL）与决策制定强化学习是计算智能与决策控制交汇的前沿领域。它关注智能体如何在与环境的交互中学习最优策略，以最大化累积奖励。本书不仅涵盖了经典的基于价值的方法（如Q-Learning和SARSA），更将篇幅着重于深度强化学习（DRL）。我们将探讨深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE）以及演员-评论家（Actor-Critic）架构（如A2C/A3C和DDPG）。这些方法使得RL能够处理高维度的状态和动作空间，从而解决复杂的机器人控制、资源调度和网络路由等问题。特别强调了如何设计有效的奖励函数和状态表示，这对于确保学习到的策略在实际控制场景中的有效性和安全性至关重要。混合智能系统与集成框架任何单一的CI方法都有其局限性。本书强调了构建混合智能系统的必要性。例如，如何使用神经网络进行准确的系统辨识，然后将辨识结果输入到模糊控制器中以实现平滑控制；或者如何利用进化算法来优化深度学习网络的拓扑结构和超参数。这种集成方法，旨在取长补短，创造出比任何单一技术都更强大、更鲁棒的智能决策与控制实体。第三部分：应用案例与前沿挑战计算智能的应用已渗透到多个关键工程领域。本书通过具体案例展示了理论的实践价值，并展望了未来的研究方向。智能机器人与自主系统在机器人学中，计算智能是实现自主导航、复杂抓取和人机协作的核心。我们分析了如何利用传感器数据（视觉、触觉）通过卷积网络进行环境感知，并结合强化学习制定实时的运动规划和避障策略。特别关注了不确定性下的决策，即如何在传感器噪声和模型误差并存的情况下，保证控制指令的可靠性。复杂系统与过程控制在化工、电力和交通管理等领域，系统规模庞大且动态耦合性强。计算智能被用于构建分布式控制系统，其中每个子系统可能由一个独立的CI模块控制，并通过上层优化算法进行协调。例如，利用遗传算法优化电力系统的潮流分配，或利用神经网络预测交通流并动态调整信号灯配时。鲁棒性、安全性和可解释性随着CI系统进入关键任务领域（如医疗和航空航天），对其鲁棒性、安全性和可解释性的要求达到了前所未有的高度。本书讨论了对抗性攻击对神经网络控制器的潜在威胁，并探讨了诸如形式化验证、不确定性量化（如贝叶斯神经网络）以及因果推理等方法，以期增强对智能决策过程的信任。结论《计算智能在决策与控制中》旨在为控制工程师、计算机科学家和系统分析师提供一个坚实的平台，使他们能够掌握设计、实现和部署下一代智能控制系统的必备工具和思维方式。通过对计算智能核心范式的深度剖析和丰富应用案例的展示，本书不仅传授了“如何做”，更启发了对“为什么这样做”的深入理解，推动该领域向更自主、更适应性和更可靠的方向发展。