不確定性非綫性係統“模擬-優化”耦閤模型研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周豐，郭懷成 著

圖書標籤:

• 不確定性係統
• 非綫性係統
• 模擬優化
• 耦閤模型
• 控製理論
• 優化算法
• 係統辨識
• 魯棒控製
• 仿真技術
• 工程應用

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030270245

商品編碼：29489010104

包裝：平裝

齣版時間：2010-03-01

圖書基本信息
圖書名稱	不確定性非綫性係統“模擬-優化”耦閤模型研究
作者	周豐,郭懷成
定價	59.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030270245
齣版日期	2010-03-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.381Kg

內容簡介

本書開發瞭一套不確定性非綫性係統“模擬—優化”耦閤模型及其源代碼，可以用於水體、大氣容量總量控製和基於機理過程模擬的過程*控製(如地下水、石油、化工等)。全書共5章，、2章闡述瞭研究背景、目的、技術路綫，以及容量總量控製(L)、不確定性非綫性係統模擬和不確定性優化模型的曆程和科學問題；第3章闡述瞭基於受體模式的分布式源解析統計模型、貝葉斯遞歸迴歸樹和強化區間綫性規劃的數學理論及其算法和先進性；第4章建立瞭基於上述耦閤模型的Swift Creek水庫流域營養鹽L*分配與風險決策方案；第5章討論瞭主要結論、創新點以及該研究領域的發展方嚮。 本書可供環境科學、生態學、湖沼學、運籌學等學科的科研人員、高校師生以及部門有關人員參考。

作者簡介

目錄

前言 1 緒論 1.1 研究背景與目的 1.2 研究內容與技術路綫 2 外研究進展 2.1 L技術 2.1.1 L及我國容量總量控製的發展曆程 2.1.2 對比分析 2.1.3 三點不足之處 2.2 不確定性“質-量”模擬模型 2.2.1 研究熱點與發展曆程 2.2.2 模型特點與對比分析 2.2.3 重要的科學問題 2.3 不確定性優化模型. 2.3.1 研究熱點與發展曆程 2.3.2 模型特點與對比分析 2.3.3 重要的科學問題 3 不確定性非綫性係統“模擬-優化”耦閤模型開發 3.1 DRSS模型 3.1.1 DRSS模型的數學理論 3.1.2 DRSS模型的算法 3.1.3 模型對比分析與討論 3.2 BRRT模型 3.2.1 BRRT模型的數學理論 3.2.2 BRRT模型的算法 3.2.3 模型對比分析與討論 3.3 EILP模型 3.3.1 EILP模型的數學理論 3.3.2 EILP模型的算法 3.3.3 EILP模型的衍生模型 3.3.4 模型對比分析與討論 4 應用研究：Swift Creek水庫流域營養鹽L優分配與風險決策方案 4.1 研究區域與數據 4.2 水體汙染物分布式源解析 4.3 半分布式水文、非點源和二維水質水動力機理模型校準 4.4 基於機理過程的不確定性“質-量”響應模擬 4.5 營養鹽L優分配與風險決策方案 5 結論、創新點與展望 5.1 主要結論 5.2 創新點與貢獻 5.3 研究展望 參考文獻 附錄 附錄A SCR流域的其他子流域水文模擬結果 附錄B SCR流域的其他子流域非點源模擬結果 附錄C BRRT v1.0的C程序 附錄D SCR流域營養鹽L的不確定性“模擬-優化”耦閤模型的Lingo程序 彩圖

編輯推薦

文摘

序言

不確定性下的係統運行智慧：模型構建與策略協同的深度探索 在現代工程、科學及經濟領域，我們所麵臨的係統往往呈現齣復雜多變的非綫性特徵，並且其運行環境充斥著各種難以預測的不確定性。這些不確定性，無論是源於測量誤差、外部擾動、參數波動，抑或是模型本身的局限性，都極大地挑戰著我們對係統行為的理解和控製能力。在這樣的背景下，如何有效地構建能夠反映係統真實動態的模型，並在此基礎上製定齣最優的運行策略，成為瞭亟待解決的關鍵科學問題。本書正是圍繞這一核心挑戰，深入探討瞭“模擬-優化”耦閤模型在不確定性非綫性係統中的研究。 本書的研究，並非簡單地停留在對單個模型或優化算法的描述，而是著眼於兩個關鍵環節——係統模擬與策略優化——之間的有機融閤與協同作用。在眾多的復雜係統中，精確描述其內在的非綫性動力學特性是至關重要的第一步。然而，即使是最精細的物理模型，也難以完全捕捉所有影響因素，更遑論實際應用中難以獲得的精確參數。因此，建立一個能夠忠實反映係統在各種條件下行為的模擬模型，是後續所有分析和決策的基礎。本書在此方麵，將重點關注如何在高維、耦閤、非綫性的復雜係統中，設計和構建能夠有效且高效的模擬器。這其中，可能會涉及對不同建模範式，如基於物理規律的機理模型（mechanistic models）、基於數據驅動的代理模型（surrogate models）或混閤模型（hybrid models）的比較與選擇。特彆是在麵對不確定性時，如何通過概率分布、區間分析、模糊邏輯等方法，將不確定性量化並融入到模擬模型中，使其能夠輸齣具備置信度的預測結果，是本書的一個重要研究方嚮。例如，在模擬一個化學反應過程時，反應速率常數的微小波動就可能導緻最終産物收率的顯著差異，一個好的模擬模型需要能夠捕捉這種差異並評估其可能性。 然而，僅有精準的模擬器並不能直接指導我們做齣最佳的決策。一個係統在不確定性環境中如何運行，纔能達到預期的目標，例如最小化成本、最大化效益、提升安全性等，這正是優化所要解決的問題。傳統的優化方法往往假設係統參數是確定的，或者不確定性非常有限。但對於我們研究的這類係統，不確定性是顯著且普遍存在的。因此，本書將著重於開發能夠處理此類不確定性的優化框架。這可能包括魯棒優化（robust optimization），旨在找到在最壞情況下錶現依然良好的解決方案；隨機優化（stochastic optimization），通過引入概率模型來處理不確定性；或機會約束規劃（chance-constrained programming），設定目標在一定概率下得到滿足。書中會詳細闡述這些優化技術如何與不確定性模擬模型相結閤，從而生成在各種可能情境下都能保持良好性能的策略。例如，在能源調度問題中，未來負荷需求的波動性和可再生能源發電量的隨機性，都需要通過不確定性下的優化方法來製定更加可靠的調度方案。 本書的核心價值在於其提齣的“模擬-優化”耦閤思路。這種耦閤並非簡單的串行關係，即先模擬再優化，而是強調兩者之間的動態交互和反饋。在某些情況下，優化算法的迭代過程可能需要調用模擬器來評估候選解的性能，而模擬器的輸齣又會反過來指導優化算法進行更有效的搜索。更進一步，優化策略的有效性也可能反過來影響係統的運行狀態，從而影響下一次模擬的結果。這種閉環的交互，能夠使得模型和策略更加貼近實際係統的復雜動態。例如，在一個自動駕駛汽車的路徑規劃問題中，模擬器可以用來評估不同路徑在交通流量不確定性下的安全性和效率，而優化算法則根據模擬結果不斷調整路徑，同時，優化算法生成的路徑也會影響後續的交通流模擬。 此外，本書的研究還可能深入到以下幾個具體方麵，以體現其內容的詳細性： 1. 模型辨識與不確定性量化： 在構建不確定性模擬模型之前，如何從觀測數據中辨識齣係統的非綫性動態特性，並量化其中的不確定性，是至關重要的。這可能涉及先進的統計學習方法、貝葉斯推斷技術，以及各種不確定性傳播和度量方法（如方差、協方差、信息熵、置信區間等）。 2. 高效模擬器的構建： 針對復雜非綫性係統，尤其是高維係統，如何構建能夠快速且準確運行的模擬器是關鍵。本書可能會探討基於降維技術（如主成分分析、奇異值分解）、多尺度建模、數據驅動的代理模型（如神經網絡、高斯過程）以及物理信息神經網絡（PINNs）等前沿方法。 3. 復雜優化問題的求解： 不確定性非綫性係統下的優化問題往往是非凸的，且求解維度很高。本書會深入研究用於求解此類問題的算法，包括全局優化算法（如遺傳算法、粒子群優化、差分進化）、啓發式算法、以及針對特定結構問題的有效算法（如基於模型預測控製MPC的擴展）。 4. 耦閤策略的動態調整： 在實際運行中，係統的狀態會隨時間變化，不確定性的分布也可能演化。因此，本書將探討如何設計能夠動態調整其模擬模型或優化策略的耦閤機製，以應對這種動態性，確保係統始終處於最優或接近最優的運行狀態。例如，在機器人控製中，感知信息的更新需要實時調整其運動規劃。 5. 案例研究與驗證： 為瞭體現研究的實際意義，本書將通過多個典型的應用場景進行詳細的案例分析，例如： 智能電網的運行與調度： 考慮風電、光伏等新能源的隨機性以及負荷需求的波動性，實現電網的穩定與經濟運行。 化工過程的最優控製： 應對反應動力學參數的不確定性，優化産品收率和能耗。 金融市場的風險管理與投資組閤優化： 考慮市場波動的隨機性和非綫性關係，構建穩健的投資策略。 生物醫藥係統的建模與藥物研發： 模擬復雜的生物通路，並優化藥物劑量或治療方案。 交通係統的流量控製與擁堵緩解： 預測交通流量的動態變化，並優化信號配時或路徑引導。 這些案例研究將展示本書提齣的“模擬-優化”耦閤模型如何在真實世界的問題中發揮作用，並對模型的有效性、魯棒性和可擴展性進行嚴格的驗證。 總而言之，本書緻力於為研究和解決不確定性非綫性係統下的復雜運行問題提供一套係統性的理論框架和實用的方法論。通過深度挖掘模擬與優化之間的內在聯係，並強調其協同作用，本書將為讀者提供一個理解和駕馭復雜動態係統的強大工具，從而在充滿不確定性的世界中，實現更智能、更高效、更可靠的係統運行。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的結構來看，它似乎在試圖搭建一座連接理論與實踐的橋梁，但這座橋梁的跨度非常大，中間缺失瞭一些關鍵的支撐點。我比較關注的是如何將模型的不確定性量化並有效地納入到係統的控製設計中去，這直接關係到係統在真實環境下的魯棒性。書中對不確定性的刻畫無疑是全麵的，從參數不確定性到結構不確定性，都有詳盡的數學描述。但是，當我試圖尋找一些關於“如何在不確定性存在的情況下，高效地進行在綫參數辨識或狀態估計”的實用方法論時，卻發現這部分內容似乎被一筆帶過，或者說，給齣的解決方案是高度理論化的，缺乏針對特定工業場景（比如航空航天或化工過程）的具體化指導。這使得這本書更像是一份嚴謹的學術報告，而不是一本能夠指導工程師解決實際問題的操作手冊。它為我們指明瞭方嚮，卻沒能提供清晰的導航圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“耦閤模型”部分無疑是其核心，試圖將不同尺度的動態行為和影響因素整閤到一個統一的框架下進行分析。然而，這種全局性的整閤帶來瞭計算復雜度的巨大挑戰。我關注到書中對於計算效率的討論相對薄弱，似乎假設讀者擁有無限的計算資源去處理這些高維、非綫性的耦閤方程組。例如，在模擬復雜係統的反饋控製迴路時，如果迭代步長稍有不慎，或者係統維度稍有增加，計算時間就會呈指數級增長。我期待書中能提供一些關於模型降階（Model Order Reduction）的先進技術，或者基於稀疏網格方法的應用案例，以應對實際工程中對實時性越來越高的要求。這本書提供的是“應該如何做”的理論藍圖，但對於“如何高效地做”的工程考量，則顯得有所保留，這使得這本書的實用價值在快速迭代的工程領域中打瞭摺扣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺彆緻，封麵那種深邃的藍色調，配閤著一些復雜的數學符號，一眼看上去就透著一股子硬核科研的味道。我本來是想找點關於現代控製理論中應用實例的書籍來提升一下自己的工程實踐能力，結果翻開目錄，看到“不確定性”、“非綫性”、“耦閤模型”這些詞匯，心裏咯噔一下。雖然理解這些概念在理論上的重要性，但光是看到那些偏微分方程和隨機過程的描述，我就感覺自己像是掉進瞭一個高深的數學迷宮。書裏似乎花瞭大量篇幅在構建理論框架，試圖用一套極其嚴謹的數學工具去捕捉現實世界中那種難以捉摸的動態變化。對於一個更偏嚮工程應用的研究者來說，可能需要花費大量時間去消化這些純理論推導，纔能真正將其轉化為可操作的算法。我期望的更多是那種能直接上手、有清晰算法步驟和實際案例分析的指導手冊，而不是這種需要深厚數學功底纔能窺其堂奧的著作。整本書的基調顯得相當學術化，更像是為數學物理背景的研究人員準備的深度教材，而不是麵嚮廣泛工程技術人員的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格偏嚮於一種古典的、自上而下的演繹法，邏輯推導縝密，幾乎找不到可以被挑剔的邏輯漏洞。但這種極緻的嚴謹性，反倒讓閱讀體驗變得有些枯燥。我個人更喜歡那種夾雜著作者個人經驗和批判性思考的敘述方式，能夠讓人感受到作者在研究過程中所經曆的掙紮與突破。這本書中，作者仿佛將自己完全隱藏在瞭公式和定理背後，所有的結論都是水到渠成的、不容置疑的。這種風格對於初學者來說可能過於冰冷，難以激發學習的興趣。我本希望能夠讀到一些關於模型簡化、近似處理的討論，探討在實際工程限製下，如何做齣閤理的取捨。但書中似乎更傾嚮於探討“最完美”的理論模型，對於這種“妥協的藝術”著墨不多，使得全書的落腳點顯得有些高懸於實際操作之上。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這本書，最大的感受就是其內容的廣博與深邃，但這種深度也帶來瞭一定的閱讀門檻。我原本對動態係統仿真抱有很高的熱情，希望能找到一些新穎的仿真技術和高效的求解方法。然而，這本書似乎把重點放在瞭理論基礎的夯實上，對於新穎的數值算法或者高效的計算實現討論得相對有限。我特彆留意瞭關於“優化”的部分，期待能看到一些結閤瞭人工智能或者深度學習的現代優化策略，畢竟在處理復雜的非綫性問題時，傳統方法往往顯得力不從心。但這本書的優化思路似乎更根植於經典的數學規劃理論，雖然嚴謹，但缺乏那種令人眼前一亮、能夠顯著提升求解速度和精度的“黑科技”。對於渴望快速掌握前沿仿真技術的讀者而言，這本書的節奏可能偏慢，更像是在“考古”理論的源頭，而不是“開拓”技術的邊界。它要求讀者有極大的耐心，一步步跟隨作者的邏輯鏈條深入，否則很容易在某一處復雜的證明中迷失方嚮。