具体描述
《基于生物网络的智能控制与优化》面向智能系统学科前沿，讨论了基于生物网络智能控制和优化的理论、技术及其应用的若干方面，主要包括免疫网络、神经内分泌网络、神经内分泌免疫网络、生物整体网络等研究领域启发的理论、技术与应用方法；取材新颖，内容深入浅出，材料丰富，理论密切结合实际，具有较好的创新性，且具有较高的学术水平和参考价值。
《基于生物网络的智能控制与优化》可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生的教材及参考书，也可供从事智能科学、自然计算、计算机科学、自动控制、系统科学、应用数学等领域研究的教师和科技工作者参考。
智能控制与优化的新视野：自然启发的系统设计 本书深入探讨了如何从自然界汲取灵感，构建更为智能、高效且鲁棒的控制与优化系统。我们认识到，在复杂动态环境中，传统的工程方法往往显得力不从心。生物系统，经过亿万年演化的自然智慧结晶，以其独特的协同性、适应性与自组织能力，为我们提供了宝贵的借鉴。 本书旨在打破学科壁垒，融合控制理论、运筹学、计算智能以及生物学原理，为读者呈现一系列前沿的智能控制与优化策略。我们将重点关注那些在生物体中普遍存在的机制，如： 分布式的感知与决策： 生物体并非依赖单一的中央处理器，而是通过遍布全身的局部感知单元进行信息交互，并在此基础上实现分散的决策与协同行为。我们将探索如何设计具有分布式感知和决策能力的智能控制器，以应对大规模、分布式的复杂系统，例如城市交通网络、能源网格或分布式机器人集群。这包括研究基于局部通信的协调算法、分布式学习机制以及涌现式行为的产生。 反馈与适应性： 生物系统通过精密的反馈回路来维持稳态并对环境变化做出快速响应。无论是细胞内的代谢调节，还是生物体对外部刺激的反应，都体现了强大的适应性。本书将深入研究多种反馈控制策略，包括但不限于模型预测控制（MPC）的生物启发变体、自适应控制以及基于强化学习的在线策略优化。我们将讨论如何设计能够实时感知系统状态并动态调整控制策略的智能体，以应对不确定性、扰动和系统参数的漂移。 网络结构与功能： 生物体内部充斥着错综复杂的网络，如神经元网络、基因调控网络、代谢网络等。这些网络的拓扑结构和节点间的相互作用直接决定了系统的整体功能。本书将审视不同网络结构的特性，并研究如何利用网络科学的工具来分析和设计智能控制系统。我们将探讨如何利用图论、复杂网络理论来理解和优化信息流、资源分配以及系统鲁棒性。此外，还将研究如何通过模拟生物网络的功能来设计新型的优化算法，例如基于群体智能的优化方法（如粒子群优化、蚁群优化）及其在解决组合优化问题中的应用。 进化与学习： 生物体的演化过程本身就是一种优化过程，优胜劣汰的自然选择机制不断筛选出更适应环境的个体。同样，生物体也通过学习来适应新的环境和任务。本书将探讨如何将进化算法和机器学习技术相结合，用于设计和优化控制策略。我们将研究如何利用遗传算法、差分进化等进化计算方法来搜索最优的控制器参数或网络结构，并讨论如何将深度学习、强化学习等先进的机器学习方法融入控制系统，使其具备从数据中学习并自主改进的能力。 能量效率与鲁棒性： 生物系统往往能在极低的能量消耗下完成复杂的任务，并对各种损伤或干扰表现出惊人的鲁棒性。本书将分析生物系统中实现高能效和鲁棒性的原理，并研究如何在工程系统中复现这些特性。我们将探讨如何设计低功耗的感知与控制单元，以及如何利用冗余、分布式架构和自愈机制来提升系统的整体鲁棒性。 本书的读者对象广泛，包括但不限于： 控制理论与自动化领域的科研人员： 为您提供理解和应用生物系统原理的新视角，拓展您的研究思路。 计算机科学与人工智能领域的专家： 帮助您将生物启发的理念融入到算法设计与系统开发中，提升系统的智能水平。 系统工程与运筹学领域的工程师： 为您提供解决复杂优化与控制问题的创新方法，提升工程系统的性能。 对跨学科研究感兴趣的学生与从业者： 引导您探索生物学、数学、工程学交叉领域的前沿课题。 通过对这些关键生物学原理的深入剖析和工程化转化，本书旨在赋能读者构建出更具智慧、能够自主学习、适应变化并高效运作的下一代控制与优化系统。我们相信，从大自然最精妙的设计中学习，是通往更智能、更可持续未来的关键路径。
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