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方洋旺 著

图书标签:

• 最优控制
• 随机系统
• 控制理论
• 系统工程
• 随机过程
• 滤波理论
• 自适应控制
• 估计理论
• 应用数学
• 工程应用

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302456490

版次：1

商品编码：12179828

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：412

字数：647000

正文语种：中文

编辑推荐

本书在《随机系统*优控制》（清华大学出版社，2005年出版）的基础上，融合了相关新理论和新技术，详细讨论了随机系统统计分析、状态估计、随机*优控制、随机稳定性分析及参数优化等新的理论和方法。内容新颖，研究方法独特，学术水平较高，应用范围较为广泛。

内容简介

本书全面介绍了俄罗斯控制专家以及作者与其研究团队十余年在此领域的*新研究成果，详细讨论了随机系统分析、状态估计、*优控制、参数优化以及应用等新的理论和方法。
全书共分 13章，基本内容由 6部分组成。第 1部分介绍随机系统的统计分析，并着重介绍利用统计线性化方法研究随机非线性系统的统计分析理论；第 2部分详细介绍了随机线性系统与随机非线性系统的*优状态估计与预测理论，重点讨论了利用统计线性化方法获得随机非线性系统的准*优估计算法及条件*优滤波器设计方法等；第 3部分介绍了基于随机*大值原理和动态规划法研究随机系统*优控制算法以及随机系统*优预测控制理论等内容；第 4部分首先介绍了随机均方实用稳定性的概念及判据，然后重点介绍了带有加性噪声和混合噪声情况下随机线性系统开环及闭环稳定性判据和鲁棒控制方法。第 5部分着重介绍了随机系统*优控制的数值解法——非梯度随机搜索法。*后一章详细介绍了随机系统*优状态估计理论及*优控制理论分别在惯性导航初始对准、船舶运动航迹估计、弹载被动测量系统距离估计、导弹自寻的制导、航天飞行器再入弹头制导、无线电自动测距仪等方面的应用实例。
本书可作为高等院校自动控制、信息处理、系统工程以及其他相关专业的高年级本科生和研究生教材，也可供从事自动控制、随机系统分析、滤波等领域科技工作者和工程技术人员等阅读参考。

作者简介

方洋旺，1966年1月出生，空军工程大学航空航天工程学院教授，博士生导师，西安交通大学和西安电子科技大学兼职教授。1998年于西安交通大学获工学博士学位，1999年至2001年为西安电子科技大学博士后。2001年至2004年由国家公派到俄罗斯某著名军事航空技术大学进行学习与研究。发表论文225篇，被SCI,EI收录140余篇，出版《随机系统*优控制（*版）》、《随机系统分析及应用》和《非线性控制理论与应用》、《结构随机跳变系统*优控制理论及应用》、《航空装备作战建模与仿真》、《机载导弹武器系统作战效能评估》、《导弹先进制导与控制理论》等专著7部，教材8种。主要研究领域是随机*优控制、导航制导与控制、非线性控制、非线性信号处理及智能信号处理等。

目录

第 1章绪论 ................................. 1
1.1随机系统*优控制的研究历史与现状 ........................................................... 1
1.2随机系统*优控制的研究内容 ..................................................................... 2
1.3随机系统*优控制的研究方法 ..................................................................... 2
1.4内容分布 .......................... 3
第 2章随机线性系统分析 ............. 5
2.1引言 ................................. 5
2.2随机线性系统数学模型 ...... 5
2.2.1连续时间随机线性系统 .................................................................... 5
2.2.2离散时间随机线性系统 .................................................................... 6
2.3连续时间随机线性系统状态向量概率矩 ........................................................ 7
2.3.1问题描述 ............... 7
2.3.2冲激响应函数法 ..... 9
2.3.3概率矩微分方程 ....11
2.3.4状态对有色噪声的响应 ...................................................................14
2.4离散时间随机线性系统状态向量概率矩 .......................................................15
2.5随机线性系统状态向量分布函数 .................................................................19
2.5.1*特征函数计算 ..........................................................................19
2.5.2概率密度函数计算 ..........................................................................23
第 3章随机非线性系统分析 .........27
3.1引言 ................................27
3.2随机非线性系统数学模型 ..27
3.2.1连续时间随机非线性系统 ................................................................27
3.2.2离散时间随机非线性系统 ................................................................28
3.3随机非线性系统统计线性化 .......................................................................29
3.3.1非线性函数的一般线性化 ................................................................30
3.3.2非线性函数的统计线性化 ................................................................30
3.3.3随机非线性系统统计线性化系统模型 ...............................................36
3.4随机非线性系统的矩分析 ..37
3.4.1冲激响应法 ...........37
3.4.2逼近概率矩微分方程 .......................................................................38
3.4.3离散时间随机非线性系统状态向量概率矩 .........................................41
3.5随机非线性系统的状态向量分布函数 ..........................................................44
3.6状态向量分布转移函数 .....49
3.7逼近概率特征函数 ............51
3.8逼近概率密度函数 ............57
3.9中心矩及累积量 ...............58
第 4章随机线性系统状态估计......61
4.1引言 ................................61
4.2连续随机系统卡尔曼滤波 ..61
4.3噪声信号相关时的线性*优滤波器 .............................................................64
4.4带有有色量测噪声的线性*优滤波器 ..........................................................68
4.5带有惯性量测的*优滤波器 .......................................................................76
4.6线性*优滤波器的一般形式 .......................................................................78
4.7线性*优预测 ..................79
4.8离散时间随机系统的*优滤波器 .................................................................80
4.8.1量测噪声为一般白噪声情形 .............................................................80
4.8.2惯性量测情形 ........83
4.8.3有色噪声情形 ........85
4.9离散时间随机线性系统*优预测 .................................................................88
第 5章随机非线性系统*优估计 ..91
5.1引言 ................................91
5.2后验概率 .........................92
5.3后验概率密度函数方程 .....97
5.4非线性滤波的逼近算法 ... 104
5.5高斯逼近法 .................... 106
5.6条件*优滤波器 ............. 109
5.7逼近条件*优滤波器 ...... 111
5.8准*优非线性滤波器 ...... 113
5.8.1直接线性化法 ...... 113
5.8.2统计线性化法 ...... 115
5.9带有不完全确定参数的准*优非线性滤波器 .............................................. 116
5.9.1直接线性化法 ...... 116
5.9.2统计线性化法 ...... 118
5.10非线性无迹滤波 ........... 119
5.10.1无迹变换 ......... 119
5.10.2算法描述 ......... 120
5.11非线性粒子滤波 ........... 122
5.11.1标准粒子滤波算法 ..................................................................... 122
5.11.2标准粒子滤波的缺点 ................................................................. 124
5.12非线性高斯和滤波 ........ 126
5.13结构随机跳变系统滤波 .......................................................................... 128
5.13.1带有混合噪声的结构随机跳变系统滤波 ....................................... 128
5.13.2仅带有加性噪声的结构随机跳变系统滤波 ................................... 130
5.13.3基于结构随机跳变系统滤波和交互多模型 (IMM)滤波算法比较 ... 130
第 6章随机系统*优控制的一般理论................................................................... 133
6.1引言 .............................. 133
6.1.1问题描述 ............ 133
6.1.2*优准则 (*优代价函数)............................................................... 134
6.1.3*优控制方法 ...... 137
6.2随机*大值原理 ............. 140
6.2.1随机系统*优控制算法 ................................................................. 140
6.2.2*短时间控制 ...... 142
6.2.3终值控制问题 ...... 146
6.2.4*小能量控制问题 ........................................................................ 151
6.3随机*大值原理证明 ...... 154
6.3.1必要性条件证明 .. 154
6.3.2充分条件的证明 .. 158
6.4随机系统局部*优控制 ... 160
6.5离散随机系统的*大值原理 ..................................................................... 163
6.6离散随机系统动态规划法 ......................................................................... 166
6.6.1完全状态信息情形 ........................................................................ 167
6.6.2不完全信息情况 .. 172
6.7连续时间随机系统的动态规划 .................................................................. 178
6.7.1固定终时情形 ...... 178
6.7.2不固定终时情形 .. 183
第 7章随机线性系统*优控制.... 186
7.1引言 .............................. 186
7.2无控制约束情形 ............. 186
7.2.1问题描述 ............ 186
7.2.2解析综合控制算法 ........................................................................ 187
7.3控制受约束情形 ............. 192
7.3.1问题描述 ............ 192
7.3.2逼近解析综合控制算法 ................................................................. 192
7.4连续随机线性系统*优控制的动态规划法 ................................................. 198
7.5离散时间随机系统*优控制的动态规划法 ................................................. 199
7.5.1完全状态信息情况 ........................................................................ 199
7.5.2不完全状态信息情况 ..................................................................... 204
7.6局部*优控制 ................ 209
7.6.1控制不受约束情形 ........................................................................ 209
7.6.2控制受约束情形 .. 212
第 8章随机非线性系统*优控制 ......................................................................... 214
8.1引言 .............................. 214
8.2*大值原理 .................... 214
8.2.1问题提出 ............ 214
8.2.2准*优控制的解析结构 ................................................................. 215
8.3动态规划法 .................... 219
8.4局部*优控制 ................ 222
8.4.1控制不受约束情形 ........................................................................ 222
8.4.2控制受约束情形 .. 224
第 9章基于扩展二次型代价函数的*优控制解析综合 ........................................... 225
9.1扩展二次型代价函数 ...... 225
9.2固定终时的随机线性系统*优控制 ........................................................... 226
9.3不固定终时随机线性系统*优控制 ........................................................... 232
9.4非线性随机系统的准*优控制 .................................................................. 237
9.4.1固定终时情形 ...... 237
9.4.2不固定终时情形 .. 239
9.5有控制约束条件的随机系统*优控制 ........................................................ 240
9.5.1随机线性系统*优控制 ................................................................. 240
9.5.2随机非线性系统*优控制 .............................................................. 245
第 10章随机系统*优预测控制.. 247

前言/序言

　　本书全面介绍了俄罗斯控制专家以及作者和其指导的博士、硕士研究生十余年在此领域的*新成果，详细讨论了随机系统统计分析、状态估计、*优控制及参数优化等新的理论和方法。它的特点在于：
　　(1)
　　研究方法独特，例如，使用统计线性化方法求解随机非线性系统的*优控制问题；同时，侧重于使用*大值原理，而不像欧美作者仅侧重于使用动态规划法来研究*优控制问题。
　　(2)
　　内容新颖，本书许多内容都是近十年来的*新研究成果，如随机系统*优预测控制、随机系统稳定性等。
　　(3)
　　实用性强，如随机系统*优参数估计就是讨论如何在实际工程应用中获得控制律的*优参数等。
　　全书共分 13章，基本内容由 6部分组成。第 2、3章介绍随机系统的统计分析，并着重介绍利用统计线性化方法研究随机非线性系统的统计分析理论。第 4、5章详细介绍了随机线性系统与随机非线性系统的*优状态估计与预测理论，重点讨论了利用统计线性化方法获得随机非线性系统的准*优估计算法及条件*优滤波器设计方法等。第 6～10章介绍了本书的核心内容 ——随机系统*优控制算法，首先基于随机*大值原理和动态规划法讨论了随机线性系统与随机非线性系统*优控制的一般算法；然后，在此基础上更深入地研究了上述两类随机系统的*优控制的解析结构，为避免求解复杂的微分方程两点边值问题，在第 9章讨论了基于扩展二次型代价函数的随机系统*优控制算法；在第 10章讨论了随机系统*优控制的一个新分支 ——随机系统*优预测控制，此方法不但能预测被控对象的运动轨迹，提高控制效果，同时，既可能避免求解复杂的微分方程的两点边值问题，又能获得*优控制律的解析式。第 11章介绍了随机系统*优控制的开、闭环稳定性理论，给出了一系列随机稳定性判据。第 12章主要介绍了随机系统*优控制的数值方法 ——非梯度随机搜索法，利用前面的方法获得*优控制律的结构时，可利用非梯度随机搜索法快速有效地获得*优参数，从而满足实际工程应用中的实时性要求。第 13章介绍了随机系统*优控制在航空与航天飞行器控制、惯导初始对准、船舶状态估计、红外被动测距系统、无线电测距仪等多领域的应用实例。本书作者从 1995年在西安交通大学攻读博士学位开始就进行非线性系统控制理论、控制等方面的研究，并与他人合作撰写了《非线性系统理论及应用》，在博士后期间还从事非线性系统辨识与滤波器设计等研究，特别是 2001年至 2004年在俄罗斯留学期间，在随机系统分析与随机*优控制方面进行了深入细致的研究。深入研究了苏联六七位院士和多位博士在随机系统*优控制方面的成果，并结合本人多年研究工作，于 2005年撰写了《随机系统*优控制》。但时间已过去十多年，随机系统*优控制理论与技术有了很大的发展，从事随机系统*优控制理论与应用研究的科技工作者越来越多，涌现了大量有关随机系统*优控制理论与应用的*新研究成果。本书作者及其团队近十多年先后主持了国家自然科学基金项目《随机跳变系统*优控制理论及其应用基础研究》（编号：60674031）、《近空间飞行器的结构随机跳变*优控制理论研究》（编号： 60874040）以及国防预研重点基金项目“具有强对抗能力的 XX制导与控制技术”等，取得了一系列有关随机系统非线性状态估计、随机系统稳定性理论、随机系统*优预测控制及相关应用等*新研究成果，本书正是在《随机系统*优控制》一书的基础上进行扩充和修订而成的。
　　首先本书从《随机系统*优控制》的 12章内容扩充成 13章内容，增加了“随机系统稳定性”章节，并将原书中一些俄文书籍中的通用符号改为适合我国控制领域中的通用符号。其次，对大部分章节进行了扩充，增加了很多*新的研究成果，具体如下：第 2章“随机线性系统分析”增加了状态对有色噪声的响应章节；第 3章“随机非线性系统分析”增加了单输入非线性随机输入函数统计线性化函数列表；第 5章“随机非线性系统*优估计”增加了“非线性无迹滤波”“非线性粒子滤波”“非线性高斯和滤波”“结构随机跳变系统滤波”等章节；第 7章“随机线性系统*优控制”增加分离定理相关内容；第 10章“随机系统*优预测控制”增加了基于流动状态反馈的随机线性系统和随机非线性系统的预测控制内容；第 11章“随机系统稳定性”是原书没有的，是新增加的内容；第 12章“随机控制系统的*优参数估计”为原书的第 11章，并充实了应用实例；第 13章“随机控制系统应用实例”为原书的第 12章，增加了“惯性导航系统初始状态对准”“船舶运动航迹估计”“弹载被动测量系统距离估计”“航天器再入弹头*优制导律” 4个方面的应用实例。由于随机系统*优控制理论内容丰富，应用广泛，而且本身还在不断的发展中，因此，本书不可能对随机系统*优控制理论进行全面的介绍。鉴于篇幅限制，本书对随机分布参数系统尚未涉及，只是基于*基本的随机系统模型讨论其*优控制理论。本书矢量和矩阵统一用白体字表示。
　　致谢
　　本书在撰写出版过程中，得到了清华大学张贤达教授、西安交通大学韩崇昭教授和西安电子科技大学焦李成教授的支持和帮助，还得到了空军工程大学于雷教授、李学仁教授、魏贤志教授、肖明清教授等的关心和帮助。作者在此向他们表示衷心的感谢。
　　在撰写本书的过程中，作者的研究团队及博士、硕士生们对随机系统*优控制理论及应用研究做出了积极的贡献，他们还在书稿准备和完成过程中做了大量事务性工作，在此对他们的辛勤工作表示诚挚的谢意。
　　本书引用了一些作者的论著及其研究成果，在此，向他们表示深深的谢意。作者感谢空军工程大学及其航空航天工程学院领导、同仁和清华大学出版社编辑，正是由于他们的大力支持，才能保证本著作按期高质量地出版。作者*后还要感谢国家自然科学基金、国防预研重点项目基金、军队 “2110”重点学科实验室建设项目以及空军工程大学航空航天工程学院优势学科基金的资助。由于本书涉及许多新的内容，且作者水平有限，不妥之处在所难免，请读者批评指正。
　　方洋旺
　　2016年 7月 30日于空军工程大学航空航天工程学院

《动态决策与适应性策略：从理论到实践的深度解析》 概述： 本书深入探讨了在不确定和动态环境中，如何制定最优的决策策略，以实现特定目标的最大化或最小化。不同于对静态或完全可预测系统的分析，本书聚焦于那些要素随时间演变、其未来状态受到概率性因素影响的复杂系统。从基础的数学建模到前沿的算法设计，再到实际应用中的挑战与解决方案，本书构建了一个从理论基石到工程实践的完整知识体系。读者将在此书中找到理解和驾驭随机性、优化动态过程的强大工具和深刻洞察，为应对现实世界中普遍存在的复杂性和不确定性提供坚实的基础。 第一部分：随机系统的基础理论 本部分旨在为读者建立理解动态随机决策的必要数学框架。我们将从概率论和随机过程的基石开始，逐步深入到更复杂的概念。 概率论的精髓回顾： 本章将复习核心的概率论概念，包括随机变量、概率分布（离散与连续）、期望、方差、矩母函数等。我们将侧重于那些在描述系统不确定性时尤为关键的概念，例如条件概率、独立性以及贝叶斯定理在信息更新中的作用。目标是确保读者对随机现象的量化描述有扎实的理解。 马尔可夫链与马尔可夫过程： 作为描述时间演变随机系统的核心模型，马尔可夫链和马尔可夫过程将得到详尽的阐述。我们将介绍其基本定义、状态空间、转移概率矩阵，并深入探讨离散时间马尔可夫链（DTMC）和连续时间马尔可夫过程（CTMC）的性质，如平稳分布、遍历性、吸收态等。这些模型是理解许多动态系统的基础，从排队论到化学反应动力学，均有广泛应用。 泊松过程与指数分布： 泊松过程是描述单位时间内事件发生次数的经典模型，其背后的指数分布则描述了事件发生的时间间隔。本章将深入分析泊松过程的特性，包括增量独立性和平稳性，以及它在模拟随机到达或发生事件的系统（如通信网络中的数据包到达、设备故障的发生）中的重要作用。 布朗运动与维纳过程： 作为描述连续时间随机过程的重要模型，布朗运动（维纳过程）在金融数学、物理学和工程学中扮演着关键角色。本章将介绍布朗运动的定义、性质（如独立增量、平稳增量、二次变差）以及其与扩散过程的关系。我们将探讨如何利用布朗运动来建模股票价格的波动、粒子在流体中的随机运动等。 随机微分方程（SDE）简介： SDE是描述受随机扰动影响的动态系统的数学语言。本章将引入SDE的基本概念，包括伊藤积分和伊藤引理，它们是理解和求解SDE的关键工具。我们将通过一些简单的例子，展示SDE如何用于描述物理、化学、生物和经济学中受噪声影响的系统演化。 第二部分：动态决策的理论框架 本部分将重点介绍如何在一个动态且不确定的环境中，制定出能够最大化长期收益或最小化长期成本的决策。 动态规划（DP）原理： 动态规划是解决一系列序贯决策问题的强大方法。本章将详细阐述贝尔曼方程和最优性原理，这是动态规划的核心。我们将通过离散时间、有限阶段和有限状态空间的问题，展示如何利用DP来寻找最优策略。重点将放在理解“最优子结构”和“重叠子问题”这两个DP的关键特性。 马尔可夫决策过程（MDP）： MDP是动态规划在随机环境下的具体应用。本章将全面介绍MDP的组成要素：状态空间、动作空间、转移概率、奖励函数，以及如何定义一个策略。我们将深入探讨几种求解MDP的方法，包括策略迭代、值迭代，并分析这些算法的收敛性。 强化学习（RL）基础： 强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它与MDP紧密相关。本章将介绍强化学习的基本思想，即智能体通过与环境交互来学习最优策略，以最大化累积奖励。我们将区分无模型强化学习和基于模型强化学习，并初步介绍Q-learning、SARSA等经典算法。 部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）： 现实世界中的许多问题并非所有状态都能被直接观测到。POMDP模型处理这种情况，其中智能体只能通过观测来推断当前状态。本章将介绍POMDP的状态表示（信念状态）、观测模型，以及求解POMDP的挑战和一些近似方法。 随机控制理论的数学工具： 本章将深入介绍在处理连续时间随机系统时所需的数学工具，例如随机微分方程的数值解法、最优停止问题、以及一些与偏微分方程（PDE）相关的分析方法。我们将关注如何利用这些工具来分析和设计连续时间随机系统的最优控制律。 第三部分：最优控制策略的设计与分析 本部分将从理论模型出发，转向具体策略的设计，并分析这些策略的性能和鲁棒性。 线性二次型高斯（LQG）控制： LQG问题是随机控制领域中最具代表性的问题之一，它结合了线性系统、二次型成本函数和高斯噪声。本章将详细推导LQG控制器的形式（卡尔曼滤波器与LQR控制器的结合），并分析其最优性。我们将探讨LQG模型在许多实际系统中的应用，例如飞行器姿态控制、过程控制等。 模型预测控制（MPC）在随机环境下的应用： MPC是一种滚动优化方法，它在每个时间步都根据当前状态预测未来的系统行为，并计算一个控制序列，然后只执行第一个控制动作，并在下一个时间步重复此过程。本章将重点介绍如何将MPC应用于随机系统，包括如何处理预测模型中的不确定性，以及如何设计鲁棒的MPC策略。 鲁棒控制与不确定性下的优化： 现实系统中的不确定性往往超出简单的概率模型。本章将探讨鲁棒控制的思想，即设计一种控制策略，即使在最坏的模型扰动下也能保证系统的性能。我们将介绍一些鲁棒优化技术，如min-max优化，以及如何将其应用于随机系统。 基于模型与无模型方法的策略学习： 本章将对基于模型和无模型方法进行更深入的对比和分析。对于基于模型的方法，我们将探讨模型辨识技术以及如何利用精确的模型来设计最优策略。对于无模型方法，我们将深入讲解更复杂的强化学习算法，如深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE、A2C、A3C）以及Actor-Critic方法，并分析它们的优势和局限性。 最优停止问题： 最优停止问题关注的是在什么时机停止一个随机过程以获得最大（或最小）期望收益。本章将介绍解决最优停止问题的基本思想和方法，例如利用“贴现因子”和“停止规则”。我们将通过一些经典的例子，如求职选择、投资决策等，来阐释最优停止问题的实际意义。 第四部分：应用领域与前沿研究 本部分将把抽象的理论和方法应用于具体的领域，并展望未来的研究方向。 金融工程中的随机决策： 金融市场充斥着不确定性和动态变化。本章将展示如何利用随机过程模型（如Black-Scholes模型、跳扩散模型）和最优控制理论来解决期权定价、投资组合优化、风险管理等问题。我们将重点关注如动态对冲、最优执行等策略的设计。 机器人与自动化系统中的智能控制： 在机器人和自动化领域，决策和控制是核心问题。本章将探讨如何将MDP、强化学习等方法应用于机器人导航、路径规划、抓取任务以及工业生产线的优化调度。我们将关注如何处理传感器噪声、执行器误差以及环境变化等问题。 通信与网络系统中的资源管理： 通信网络中的流量、用户需求和网络状态都是随机变化的。本章将介绍如何利用随机控制理论来优化网络资源分配，如带宽分配、队列管理、拥塞控制等，以提高系统吞吐量和降低延迟。 生物与环境系统中的建模与优化： 生物和环境系统往往表现出复杂的非线性动力学和随机扰动。本章将探讨如何利用随机过程和最优控制方法来建模和优化生态系统恢复、疾病传播控制、以及气候变化适应策略等问题。 面向未来的研究方向与挑战： 本章将对当前随机系统最优控制领域的研究前沿进行梳理，包括深度强化学习在更复杂环境中的应用、大规模系统的协调控制、多主体随机决策、以及可解释性和安全性问题。我们将探讨这些领域面临的挑战，并为未来的研究提供一些思考方向。 本书特色： 本书力求在理论的严谨性与应用的实用性之间取得平衡。我们不仅提供了扎实的数学基础和清晰的理论推导，还通过丰富的实例和算法讲解，帮助读者掌握将理论应用于解决实际问题的能力。每个章节都包含了相关的数学背景介绍，以及对概念的直观解释，旨在降低学习门槛。同时，本书对当前该领域的热点问题和前沿进展进行了介绍，以激发读者的研究兴趣。 目标读者： 本书适合于高等院校的在读研究生、博士生，以及从事相关领域（如控制工程、运筹学、金融工程、人工智能、机器人学、通信工程等）的科研人员和工程师。具备概率论、线性代数、微积分以及基础控制理论知识的读者将更容易理解本书内容。

评分☆☆☆☆☆

我被书中关于“卡尔曼滤波”的章节深深吸引住了。作者对卡尔曼滤波的讲解，可以说是非常系统和清晰的。从最初的线性高斯模型出发，逐步引入了非线性系统下的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。他不仅详细阐述了这些算法的数学原理和推导过程，还花了相当多的篇幅来解释这些算法的几何意义和物理直觉。我特别喜欢作者在讲解卡尔曼滤波的“预测-更新”循环时，所使用的图示和比喻。他通过一个追踪移动目标的例子，生动地展示了滤波器的预测能力和更新过程，让原本抽象的数学概念变得形象易懂。书中还讨论了卡尔曼滤波在各种实际应用中的挑战，比如参数不确定性、传感器噪声的非高斯性等，并提出了一些应对策略。这一点非常实用，因为它提醒我们，理论模型在实际应用中往往需要进行调整和优化。此外，作者还对其他一些重要的状态估计方法，如粒子滤波，进行了简要的介绍和对比，这为读者提供了一个更广阔的视角。我感到非常高兴的是，书中提供了一些MATLAB或Python的伪代码示例，虽然不是完整的可运行代码，但足以让我理解算法的实现流程。我计划在学完这一章后，尝试自己实现一个简单的卡尔曼滤波器，来加深理解。这本书在卡尔曼滤波部分的讲解，不仅能够帮助我理解理论，更能为我未来的实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

读到关于“随机最优控制的数值方法”这一章节，我仿佛打开了一扇通往实际工程应用的大门。作者并没有仅仅停留在理论的推导，而是深入探讨了如何在计算机上实现这些复杂而精妙的算法。他详细介绍了诸如蒙特卡洛方法、有限差分法、以及基于优化的数值求解技术等。我尤其对蒙特卡洛方法在求解高维随机控制问题中的应用印象深刻，作者通过清晰的逻辑和生动的例子，解释了如何利用随机采样来近似计算期望值和优化目标函数。在有限差分法的部分，作者不仅介绍了其基本原理，还讨论了如何处理网格分辨率、收敛性等关键问题。我感觉到，作者在这一章节中，非常注重实际操作中的细节，例如如何进行算法的离散化、如何选择合适的迭代次数，以及如何评估数值解的精度。此外，书中还提到了如何利用现有的数值计算库（如MATLAB的Optimization Toolbox，或者Python的SciPy库）来求解最优控制问题，这对于我们这些已经在使用这些工具进行研究的读者来说，非常有帮助。我注意到，作者在这一章节的末尾，还简要介绍了深度强化学习在随机最优控制领域的最新进展，虽然这部分内容可能比较前沿，但足以激发我的好奇心，并指引我进一步探索相关文献。总而言之，这一章节内容非常务实，它将抽象的理论转化为了可操作的数值算法，为我们将所学知识应用于实际问题提供了坚实的技术支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“多智能体随机最优控制”这一章节的探讨，让我看到了控制理论在分布式系统和群体协作领域的巨大潜力。作者从多智能体系统的基本概念入手，阐述了在一个由多个相互作用的智能体组成的系统中，如何设计最优的控制策略。他区分了集中式控制、分布式控制和分层控制等不同的协调方式，并详细分析了它们各自的优缺点。我尤其欣赏作者对“博弈论”在多智能体控制中的应用的介绍。他解释了如何将智能体之间的相互影响建模为博弈，并利用博弈论的原理来求解最优的策略，例如纳什均衡。书中还详细讨论了在存在通信延迟、信息不对称、以及环境不确定性等挑战下，如何实现多智能体系统的协调和优化。我注意到，作者在这一章节中，引入了诸如“信念传播”、“一致性算法”等概念，这些都是实现分布式最优控制的关键技术。我感到非常兴奋的是，书中还探讨了多智能体系统在诸如无人机编队、交通信号控制、以及网络资源分配等领域的实际应用。这些案例分析，让我能够直观地感受到多智能体协同控制的强大能力，以及它在解决复杂社会和工程问题中的重要作用。总的来说，这一章节的内容非常具有前瞻性，它不仅拓展了我对控制理论的认识，也为我今后研究分布式系统和人工智能的应用提供了重要的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“自适应控制”方面的论述，让我大开眼界。我一直认为，一旦系统模型被确定，控制器的设计也就相对固定了。然而，作者在这里引入了“自适应”的概念，即控制器能够根据系统参数的变化而自动调整自身参数，从而在不确定或时变的环境下依然保持良好的性能。我特别欣赏作者对自适应控制基本原理的阐述，他从“参数估计”和“控制器设计”两个核心环节入手，详细解释了如何在线估计系统的未知参数，并利用这些估计值来更新控制器的参数。书中介绍了多种自适应控制方法，如梯度下降法、基于Lyapunov函数的间接自适应控制，以及基于模型参考自适应控制（MRAC）等。我尤其对MRAC的原理印象深刻，作者通过引入一个“参考模型”，将原系统的跟踪问题转化为一个模型匹配问题，这使得设计思路更加清晰。书中还讨论了自适应控制在实际应用中可能遇到的挑战，比如参数估计的收敛性、噪声的影响、以及系统的稳定性问题，并提供了一些解决方案。这一点非常重要，因为在实际工程中，我们往往无法保证完美的模型或无噪声的数据。我注意到，作者在这一章节中，穿插了一些关于航空发动机、机器人控制等领域的实际应用案例，这些案例让我能够更直观地理解自适应控制的优势和应用范围。总的来说，这一章节的内容让我认识到，控制系统并非一成不变，而是能够像生物一样，在变化的环境中不断“学习”和“适应”，这极大地拓展了我的视野。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《随机系统最优控制理论及应用》的第一部分，我不得不说，作者在概念的引入上非常谨慎而细致。他并没有急于抛出复杂的数学模型，而是花费了大量篇幅来阐述“随机性”在现实世界控制系统中的普遍存在性，以及为什么我们需要研究“最优控制”。这一点对于初学者来说至关重要，它帮助我们建立了一个正确的认知框架，理解了为什么需要这门学科，而不是仅仅把它当作一堆枯燥的公式。书中对噪声模型、不确定性来源的分类和描述，以及它们对系统性能可能造成的影响，都讲得相当到位。例如，作者用一个简化的例子，形象地说明了环境扰动如何导致一个原本可以精确控制的系统产生偏差，从而影响其最终的输出。这让我一下子就感受到了随机性带来的挑战。在最优控制的部分，作者也从“性能指标”的定义入手，解释了“最优”并非绝对，而是相对于某个预设的评价标准而言。他讨论了常见的性能指标，如均方误差、成本函数等，并解释了如何根据实际问题的需求来选择和构建这些指标。这一点非常重要，因为在实际工程中，我们往往需要在不同的性能目标之间进行权衡。我个人特别喜欢作者在这一章节中，穿插了一些历史性的回顾，简要介绍了最优控制理论的发展历程，以及一些关键人物的贡献。这不仅增加了阅读的趣味性，也让我们对这门学科有了更宏观的认识。虽然理论部分已经让我受益匪浅，但我更期待后续章节能够展现这些理论在具体应用场景中的落地，例如如何将这些数学模型转化为可执行的控制算法，以及在实际工程中会遇到哪些具体的挑战和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股子沉稳和厚重感，封面上的书名“随机系统最优控制理论及应用”几个字，在低调的蓝色背景下显得格外醒目，仿佛暗示着这是一本需要静下心来仔细品味的学术专著。我拿到这本书的时候，就被它那略显朴素但工艺精良的装帧吸引了，书页的纸质也相当不错，翻阅时没有廉价的沙沙声，而是带着一种醇厚的质感。作为一名刚接触控制理论不久的研究生，我对“随机系统”这个概念一直感到有些模糊，总觉得它比确定性系统要复杂得多，需要掌握的数学工具也更加高深。而“最优控制”更是听起来就充满了挑战，似乎是在茫茫的控制策略中寻找那条最经济、最有效、最安全的路径。这本书的出现，恰好填补了我知识结构中的这一块空白。我期望它能用一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的理论推导和实际应用，让我能够真正理解随机性在控制系统中的作用，以及如何设计出最优的控制策略来应对这些不确定性。我特别关注书中是否能提供一些直观的例子，来帮助我理解那些抽象的数学公式和定理。毕竟，理论的最终目的还是服务于实际，如果能看到这些理论是如何在诸如机器人导航、金融建模、或者甚至是一些更贴近生活的场景中得到应用的，那将极大地激发我的学习兴趣。这本书的篇幅看起来不小，这让我既有些期待，又有些担心。期待是因为它可能包含了我想要的一切，担心则是担心它是否会过于艰深，让我难以消化。我希望作者能够用清晰的语言，准确的术语，以及恰当的图表来辅助说明，让这本书不仅仅是一本理论的堆砌，而是一本能够引导读者真正掌握这门技术、并能将其应用于解决实际问题的宝典。我迫不及待地想翻开它，开始我的学习之旅，希望能从中获得系统的知识和深刻的见解。

评分☆☆☆☆☆

本书在“非线性随机系统最优控制”这一部分，让我领略到了理论的深度和复杂性。作者在此并没有回避非线性系统固有的挑战，而是系统地介绍了处理这类问题的方法。他从非线性系统的辨识和建模入手，阐述了如何用泰勒展开、多项式逼近等方法来处理非线性项，以及如何在这种情况下应用随机性理论。我特别欣赏作者对Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程的详细讲解，并将其与非线性最优控制联系起来。虽然HJB方程本身就非常复杂，但作者通过循序渐进的推导和清晰的解释，让我能够初步理解其核心思想。书中还介绍了诸如“微分动态规划（DDP）”和“趋近最优控制”等数值求解方法，这些方法为解决复杂的非线性问题提供了有效的工具。我注意到，作者在这一章节中，花了大量篇幅来讨论“稳定性”和“鲁棒性”，这对于理解非线性系统的可靠性至关重要。他解释了如何利用Lyapunov稳定性理论来分析非线性随机系统的稳定性，以及如何设计能够抵抗外部扰动的鲁棒控制器。我感到非常兴奋的是，书中还简要提到了“基于神经网络的非线性最优控制”，这表明了该领域前沿研究的方向。虽然这部分内容可能对初学者来说挑战较大，但它为我打开了一个新的研究方向，让我看到了理论发展的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“模型预测控制（MPC）”这一章节的阐述，给我留下了深刻的印象，也让我对实际控制系统的设计有了全新的认识。作者从MPC的核心思想——“滚动优化”入手，详细解释了MPC如何通过预测未来一段时间的系统行为，并在每个时间步长内重新计算最优控制输入，从而克服系统的不确定性和扰动。我尤其欣赏作者对“预测模型”和“优化问题”的清晰划分。他解释了如何根据系统的特点，选择合适的预测模型（例如，线性模型、非线性模型、甚至机器学习模型），以及如何构建相应的目标函数和约束条件。书中对约束条件的处理，如输入约束、状态约束，也讲得非常具体，并且给出了多种求解方法，如二次规划（QP）、非线性规划（NLP）等。我注意到作者在讲解MPC时，大量运用了案例分析，例如在过程控制、航空航天、甚至是自动驾驶等领域，MPC是如何被应用的。这些案例分析，让我能够直观地感受到MPC的强大之处，以及它在应对复杂系统时的灵活性。我特别喜欢作者讨论MPC的“鲁棒性”和“容错性”的部分，这对于理解MPC在实际工程中的可靠性至关重要。虽然MPC理论看起来相当复杂，需要较强的数学功底，但作者通过由浅入深的讲解，以及丰富的图示和实例，使得这一章节的内容变得易于理解和掌握。我感觉这本书在MPC的讲解上，达到了理论与实践的良好结合，为我今后的工程应用提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的最后一章，我感觉自己对随机系统最优控制理论及其应用有了更全面、更深入的理解。作者在本章中，将前面章节所学的理论知识进行了系统的总结和升华，并着重讨论了该领域未来可能的发展方向。他强调了“模型不确定性”和“计算复杂度”是当前研究面临的两大挑战，并提出了诸如“机器学习与最优控制的融合”、“强化学习在解决大规模最优控制问题中的应用”、“以及面向不确定性的鲁棒最优控制”等前沿研究方向。我特别欣赏作者在这一章节中，对于“智能化”和“自主化”控制系统的展望。他认为，未来的控制系统将不再仅仅是执行预设指令，而是能够通过学习和推理，自主地做出最优决策，甚至能够实现自我修复和自我优化。书中还讨论了，如何在实际工程中，将这些复杂的理论转化为可靠、高效的系统，并强调了“系统验证”和“安全性评估”的重要性。我注意到，作者在这一章的结尾，还提供了一些关于如何进行进一步学习和研究的建议，例如推荐了一些重要的学术期刊和会议。这对于我来说，是非常宝贵的指导。总的来说，这一章节并没有提供新的理论内容，但它像一座灯塔，为我的后续学习和研究指明了方向，让我对随机系统最优控制的未来充满了期待和信心。

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这本书的理论深度是我之前没有预料到的，尤其是关于马尔可夫决策过程（MDP）和动态规划（DP）的章节。作者将这两个概念讲解得相当透彻，从其基本定义、核心思想，到各种变种和扩展，都进行了详细的阐述。我尤其对动态规划的贝尔曼方程推导印象深刻，作者通过一步步的递推，清晰地展示了如何从局部最优解构建全局最优解，这一过程既严谨又充满智慧。书中还引入了诸如价值函数、策略函数等关键概念，并解释了它们在决策过程中的作用。我尝试着跟着作者的推导，自己动手画了一些状态转移图，计算了一些简单的MDP问题，感觉对MDP和DP的理解又上了一个台阶。对于那些对强化学习有一定了解的读者来说，书中对MDP和DP的深入讲解，无疑能够提供更坚实的理论基础。我注意到作者在讲解过程中，并没有回避数学细节，而是用一种恰到好处的方式呈现了必要的数学推导，并辅以解释，使得读者既能理解数学的严谨性，又不至于被过多的符号淹没。然而，作为一个读者，我有时会觉得，如果能增加一些更复杂的MDP例子，或者一些实际工程中经常遇到的、具有特定结构特点的MDP模型，那就更好了。例如，如何处理具有连续状态或动作空间的MDP，或者如何结合采样数据来估计MDP的参数。当然，这可能已经超出了本书的基础理论范畴，但对于希望将这些理论应用于更复杂实际问题的人来说，这些内容将非常有价值。总的来说，这部分内容是我学习过程中遇到的一个难点，但通过这本书的讲解，我感觉自己已经能够初步掌握其精髓。

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