不确定性非线性系统“模拟-优化”耦合模型研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周丰，郭怀成 著

图书标签:

• 不确定性系统
• 非线性系统
• 模拟优化
• 耦合模型
• 控制理论
• 优化算法
• 系统辨识
• 鲁棒控制
• 仿真技术
• 工程应用

店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030270245

商品编码：29489010104

包装：平装

出版时间：2010-03-01

图书基本信息
图书名称	不确定性非线性系统“模拟-优化”耦合模型研究
作者	周丰,郭怀成
定价	59.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030270245
出版日期	2010-03-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.381Kg

内容简介

本书开发了一套不确定性非线性系统“模拟—优化”耦合模型及其源代码，可以用于水体、大气容量总量控制和基于机理过程模拟的过程*控制(如地下水、石油、化工等)。全书共5章，、2章阐述了研究背景、目的、技术路线，以及容量总量控制(L)、不确定性非线性系统模拟和不确定性优化模型的历程和科学问题；第3章阐述了基于受体模式的分布式源解析统计模型、贝叶斯递归回归树和强化区间线性规划的数学理论及其算法和先进性；第4章建立了基于上述耦合模型的Swift Creek水库流域营养盐L*分配与风险决策方案；第5章讨论了主要结论、创新点以及该研究领域的发展方向。 本书可供环境科学、生态学、湖沼学、运筹学等学科的科研人员、高校师生以及部门有关人员参考。

作者简介

目录

前言 1 绪论 1.1 研究背景与目的 1.2 研究内容与技术路线 2 外研究进展 2.1 L技术 2.1.1 L及我国容量总量控制的发展历程 2.1.2 对比分析 2.1.3 三点不足之处 2.2 不确定性“质-量”模拟模型 2.2.1 研究热点与发展历程 2.2.2 模型特点与对比分析 2.2.3 重要的科学问题 2.3 不确定性优化模型. 2.3.1 研究热点与发展历程 2.3.2 模型特点与对比分析 2.3.3 重要的科学问题 3 不确定性非线性系统“模拟-优化”耦合模型开发 3.1 DRSS模型 3.1.1 DRSS模型的数学理论 3.1.2 DRSS模型的算法 3.1.3 模型对比分析与讨论 3.2 BRRT模型 3.2.1 BRRT模型的数学理论 3.2.2 BRRT模型的算法 3.2.3 模型对比分析与讨论 3.3 EILP模型 3.3.1 EILP模型的数学理论 3.3.2 EILP模型的算法 3.3.3 EILP模型的衍生模型 3.3.4 模型对比分析与讨论 4 应用研究：Swift Creek水库流域营养盐L优分配与风险决策方案 4.1 研究区域与数据 4.2 水体污染物分布式源解析 4.3 半分布式水文、非点源和二维水质水动力机理模型校准 4.4 基于机理过程的不确定性“质-量”响应模拟 4.5 营养盐L优分配与风险决策方案 5 结论、创新点与展望 5.1 主要结论 5.2 创新点与贡献 5.3 研究展望 参考文献 附录 附录A SCR流域的其他子流域水文模拟结果 附录B SCR流域的其他子流域非点源模拟结果 附录C BRRT v1.0的C程序 附录D SCR流域营养盐L的不确定性“模拟-优化”耦合模型的Lingo程序 彩图

编辑推荐

文摘

序言

不确定性下的系统运行智慧：模型构建与策略协同的深度探索 在现代工程、科学及经济领域，我们所面临的系统往往呈现出复杂多变的非线性特征，并且其运行环境充斥着各种难以预测的不确定性。这些不确定性，无论是源于测量误差、外部扰动、参数波动，抑或是模型本身的局限性，都极大地挑战着我们对系统行为的理解和控制能力。在这样的背景下，如何有效地构建能够反映系统真实动态的模型，并在此基础上制定出最优的运行策略，成为了亟待解决的关键科学问题。本书正是围绕这一核心挑战，深入探讨了“模拟-优化”耦合模型在不确定性非线性系统中的研究。 本书的研究，并非简单地停留在对单个模型或优化算法的描述，而是着眼于两个关键环节——系统模拟与策略优化——之间的有机融合与协同作用。在众多的复杂系统中，精确描述其内在的非线性动力学特性是至关重要的第一步。然而，即使是最精细的物理模型，也难以完全捕捉所有影响因素，更遑论实际应用中难以获得的精确参数。因此，建立一个能够忠实反映系统在各种条件下行为的模拟模型，是后续所有分析和决策的基础。本书在此方面，将重点关注如何在高维、耦合、非线性的复杂系统中，设计和构建能够有效且高效的模拟器。这其中，可能会涉及对不同建模范式，如基于物理规律的机理模型（mechanistic models）、基于数据驱动的代理模型（surrogate models）或混合模型（hybrid models）的比较与选择。特别是在面对不确定性时，如何通过概率分布、区间分析、模糊逻辑等方法，将不确定性量化并融入到模拟模型中，使其能够输出具备置信度的预测结果，是本书的一个重要研究方向。例如，在模拟一个化学反应过程时，反应速率常数的微小波动就可能导致最终产物收率的显著差异，一个好的模拟模型需要能够捕捉这种差异并评估其可能性。 然而，仅有精准的模拟器并不能直接指导我们做出最佳的决策。一个系统在不确定性环境中如何运行，才能达到预期的目标，例如最小化成本、最大化效益、提升安全性等，这正是优化所要解决的问题。传统的优化方法往往假设系统参数是确定的，或者不确定性非常有限。但对于我们研究的这类系统，不确定性是显著且普遍存在的。因此，本书将着重于开发能够处理此类不确定性的优化框架。这可能包括鲁棒优化（robust optimization），旨在找到在最坏情况下表现依然良好的解决方案；随机优化（stochastic optimization），通过引入概率模型来处理不确定性；或机会约束规划（chance-constrained programming），设定目标在一定概率下得到满足。书中会详细阐述这些优化技术如何与不确定性模拟模型相结合，从而生成在各种可能情境下都能保持良好性能的策略。例如，在能源调度问题中，未来负荷需求的波动性和可再生能源发电量的随机性，都需要通过不确定性下的优化方法来制定更加可靠的调度方案。 本书的核心价值在于其提出的“模拟-优化”耦合思路。这种耦合并非简单的串行关系，即先模拟再优化，而是强调两者之间的动态交互和反馈。在某些情况下，优化算法的迭代过程可能需要调用模拟器来评估候选解的性能，而模拟器的输出又会反过来指导优化算法进行更有效的搜索。更进一步，优化策略的有效性也可能反过来影响系统的运行状态，从而影响下一次模拟的结果。这种闭环的交互，能够使得模型和策略更加贴近实际系统的复杂动态。例如，在一个自动驾驶汽车的路径规划问题中，模拟器可以用来评估不同路径在交通流量不确定性下的安全性和效率，而优化算法则根据模拟结果不断调整路径，同时，优化算法生成的路径也会影响后续的交通流模拟。 此外，本书的研究还可能深入到以下几个具体方面，以体现其内容的详细性： 1. 模型辨识与不确定性量化： 在构建不确定性模拟模型之前，如何从观测数据中辨识出系统的非线性动态特性，并量化其中的不确定性，是至关重要的。这可能涉及先进的统计学习方法、贝叶斯推断技术，以及各种不确定性传播和度量方法（如方差、协方差、信息熵、置信区间等）。 2. 高效模拟器的构建： 针对复杂非线性系统，尤其是高维系统，如何构建能够快速且准确运行的模拟器是关键。本书可能会探讨基于降维技术（如主成分分析、奇异值分解）、多尺度建模、数据驱动的代理模型（如神经网络、高斯过程）以及物理信息神经网络（PINNs）等前沿方法。 3. 复杂优化问题的求解： 不确定性非线性系统下的优化问题往往是非凸的，且求解维度很高。本书会深入研究用于求解此类问题的算法，包括全局优化算法（如遗传算法、粒子群优化、差分进化）、启发式算法、以及针对特定结构问题的有效算法（如基于模型预测控制MPC的扩展）。 4. 耦合策略的动态调整： 在实际运行中，系统的状态会随时间变化，不确定性的分布也可能演化。因此，本书将探讨如何设计能够动态调整其模拟模型或优化策略的耦合机制，以应对这种动态性，确保系统始终处于最优或接近最优的运行状态。例如，在机器人控制中，感知信息的更新需要实时调整其运动规划。 5. 案例研究与验证： 为了体现研究的实际意义，本书将通过多个典型的应用场景进行详细的案例分析，例如： 智能电网的运行与调度： 考虑风电、光伏等新能源的随机性以及负荷需求的波动性，实现电网的稳定与经济运行。 化工过程的最优控制： 应对反应动力学参数的不确定性，优化产品收率和能耗。 金融市场的风险管理与投资组合优化： 考虑市场波动的随机性和非线性关系，构建稳健的投资策略。 生物医药系统的建模与药物研发： 模拟复杂的生物通路，并优化药物剂量或治疗方案。 交通系统的流量控制与拥堵缓解： 预测交通流量的动态变化，并优化信号配时或路径引导。 这些案例研究将展示本书提出的“模拟-优化”耦合模型如何在真实世界的问题中发挥作用，并对模型的有效性、鲁棒性和可扩展性进行严格的验证。 总而言之，本书致力于为研究和解决不确定性非线性系统下的复杂运行问题提供一套系统性的理论框架和实用的方法论。通过深度挖掘模拟与优化之间的内在联系，并强调其协同作用，本书将为读者提供一个理解和驾驭复杂动态系统的强大工具，从而在充满不确定性的世界中，实现更智能、更高效、更可靠的系统运行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺别致，封面那种深邃的蓝色调，配合着一些复杂的数学符号，一眼看上去就透着一股子硬核科研的味道。我本来是想找点关于现代控制理论中应用实例的书籍来提升一下自己的工程实践能力，结果翻开目录，看到“不确定性”、“非线性”、“耦合模型”这些词汇，心里咯噔一下。虽然理解这些概念在理论上的重要性，但光是看到那些偏微分方程和随机过程的描述，我就感觉自己像是掉进了一个高深的数学迷宫。书里似乎花了大量篇幅在构建理论框架，试图用一套极其严谨的数学工具去捕捉现实世界中那种难以捉摸的动态变化。对于一个更偏向工程应用的研究者来说，可能需要花费大量时间去消化这些纯理论推导，才能真正将其转化为可操作的算法。我期望的更多是那种能直接上手、有清晰算法步骤和实际案例分析的指导手册，而不是这种需要深厚数学功底才能窥其堂奥的著作。整本书的基调显得相当学术化，更像是为数学物理背景的研究人员准备的深度教材，而不是面向广泛工程技术人员的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格偏向于一种古典的、自上而下的演绎法，逻辑推导缜密，几乎找不到可以被挑剔的逻辑漏洞。但这种极致的严谨性，反倒让阅读体验变得有些枯燥。我个人更喜欢那种夹杂着作者个人经验和批判性思考的叙述方式，能够让人感受到作者在研究过程中所经历的挣扎与突破。这本书中，作者仿佛将自己完全隐藏在了公式和定理背后，所有的结论都是水到渠成的、不容置疑的。这种风格对于初学者来说可能过于冰冷，难以激发学习的兴趣。我本希望能够读到一些关于模型简化、近似处理的讨论，探讨在实际工程限制下，如何做出合理的取舍。但书中似乎更倾向于探讨“最完美”的理论模型，对于这种“妥协的艺术”着墨不多，使得全书的落脚点显得有些高悬于实际操作之上。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的结构来看，它似乎在试图搭建一座连接理论与实践的桥梁，但这座桥梁的跨度非常大，中间缺失了一些关键的支撑点。我比较关注的是如何将模型的不确定性量化并有效地纳入到系统的控制设计中去，这直接关系到系统在真实环境下的鲁棒性。书中对不确定性的刻画无疑是全面的，从参数不确定性到结构不确定性，都有详尽的数学描述。但是，当我试图寻找一些关于“如何在不确定性存在的情况下，高效地进行在线参数辨识或状态估计”的实用方法论时，却发现这部分内容似乎被一笔带过，或者说，给出的解决方案是高度理论化的，缺乏针对特定工业场景（比如航空航天或化工过程）的具体化指导。这使得这本书更像是一份严谨的学术报告，而不是一本能够指导工程师解决实际问题的操作手册。它为我们指明了方向，却没能提供清晰的导航图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“耦合模型”部分无疑是其核心，试图将不同尺度的动态行为和影响因素整合到一个统一的框架下进行分析。然而，这种全局性的整合带来了计算复杂度的巨大挑战。我关注到书中对于计算效率的讨论相对薄弱，似乎假设读者拥有无限的计算资源去处理这些高维、非线性的耦合方程组。例如，在模拟复杂系统的反馈控制回路时，如果迭代步长稍有不慎，或者系统维度稍有增加，计算时间就会呈指数级增长。我期待书中能提供一些关于模型降阶（Model Order Reduction）的先进技术，或者基于稀疏网格方法的应用案例，以应对实际工程中对实时性越来越高的要求。这本书提供的是“应该如何做”的理论蓝图，但对于“如何高效地做”的工程考量，则显得有所保留，这使得这本书的实用价值在快速迭代的工程领域中打了折扣。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，最大的感受就是其内容的广博与深邃，但这种深度也带来了一定的阅读门槛。我原本对动态系统仿真抱有很高的热情，希望能找到一些新颖的仿真技术和高效的求解方法。然而，这本书似乎把重点放在了理论基础的夯实上，对于新颖的数值算法或者高效的计算实现讨论得相对有限。我特别留意了关于“优化”的部分，期待能看到一些结合了人工智能或者深度学习的现代优化策略，毕竟在处理复杂的非线性问题时，传统方法往往显得力不从心。但这本书的优化思路似乎更根植于经典的数学规划理论，虽然严谨，但缺乏那种令人眼前一亮、能够显著提升求解速度和精度的“黑科技”。对于渴望快速掌握前沿仿真技术的读者而言，这本书的节奏可能偏慢，更像是在“考古”理论的源头，而不是“开拓”技术的边界。它要求读者有极大的耐心，一步步跟随作者的逻辑链条深入，否则很容易在某一处复杂的证明中迷失方向。