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出版者:机械工业出版社

作者:美.威尔金森

出品人:

页数:353

译者:陆鑫达

出版时间:2002-1

价格:43.0

装帧:简裝本

isbn号码:9787111094371

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

• 并行计算
• 程序设计
• 计算机
• 编程
• 算法
• 数学
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• 多线程
• 高性能计算
• 计算机科学
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• 算法
• 操作系统
• 分布式系统
• 软件工程

《信息物理系统中的数据驱动控制与优化》 本书聚焦于当前前沿的复杂系统控制理论与工程应用，深入探讨了信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）在数据驱动范式下的建模、分析、控制与优化问题。 随着物联网（IoT）、工业互联网（IIoT）和智能制造的快速发展，CPS已成为支撑现代工业、能源、交通等关键基础设施的核心。然而，CPS固有的互联性、异构性以及运行环境的动态不确定性，使得传统的基于精确物理模型的控制方法面临严峻挑战。本书旨在填补理论研究与大规模实际应用之间的鸿沟，为研究人员和高级工程师提供一套系统化、可操作的理论框架和工程实践指南。 第一部分：信息物理系统基础与挑战 本部分为后续高级主题奠定理论基础，清晰界定信息物理系统的核心特征及其面临的控制难题。 第一章：信息物理系统的内涵与架构 详细阐述CPS的定义、关键组成要素（计算、通信、物理过程）及其集成机制。对比传统控制系统与CPS在架构、实时性要求、安全性和鲁棒性方面的本质区别。重点剖析现代CPS中传感器网络、边缘计算、云计算与物理执行器之间的信息流、能量流和控制流的耦合关系。探讨面向能源效率、资源共享和任务调度的分层控制架构设计原则。 第二章：数据驱动控制的必要性与理论基础 分析经典控制方法在处理高维、非线性、时变系统的局限性。引入数据驱动控制（Data-Driven Control, DDC）的哲学思想：从“理解机理”转向“学习行为”。系统介绍系统辨识（System Identification）在DDC中的核心地位，包括基于数据的模型重构、数据采集策略优化（如主动学习和实验设计）以及模型不确定性的量化方法。 第三章：网络化与通信约束对控制性能的影响 深入研究通信网络的引入对闭环系统稳定性和性能的负面影响。详细分析网络延迟、数据丢包、抖动（Jitter）以及带宽限制如何转化为控制信号的噪声或约束。引入随机系统理论、网络化控制理论（Networked Control Systems, NCS）的关键概念，如采样控制器设计、事件触发控制（Event-Triggered Control）以及基于有限信息集（Limited Information）的控制策略。 第二部分：数据驱动建模与系统辨识 本部分侧重于如何从海量、异构的系统运行数据中精确、高效地提取有效的系统动态模型。 第四章：基于高维数据的系统辨识技术 阐述在数据量庞大但状态空间维度极高的情况下，如何进行降维和特征提取。重点介绍基于张量分解（Tensor Decomposition）、核方法（Kernel Methods）的非线性系统辨识技术。讨论稀疏建模（Sparse Modeling）在识别复杂系统中的应用，例如LASSO、Elastic Net等回归方法在辨识驱动方程或状态空间模型中的应用。 第五章：高精度时间序列预测与残差分析 系统介绍先进的时间序列分析工具在系统辨识中的应用，包括深度学习方法（如LSTM、GRU）在捕捉复杂动态特性方面的优势。详细探讨模型的残差分析技术，如何通过分析预测误差来评估模型质量、检测系统故障或识别未建模动态。强调数据预处理、异常值检测与数据清洗在保证模型质量中的关键作用。 第六章：模型不确定性量化与鲁棒建模 在数据驱动的背景下，模型总是带有不确定性。本章致力于量化这种不确定性，并将其纳入控制设计。介绍基于集合成员（Set Membership）的方法、概率建模（如贝叶斯方法）来描述模型参数的置信区间。讨论如何利用这些不确定性集合来设计具有预设性能保证的鲁棒控制器。 第三部分：数据驱动控制策略设计 本部分是全书的核心，着重于如何基于辨识出的模型或直接利用数据流设计有效的闭环控制律。 第七章：基于模型的数据驱动控制（MBC） 详细阐述如何将精确辨识出的（即使是近似的）系统模型集成到经典控制理论框架中。包括基于数据辨识的自适应控制（Adaptive Control）设计，例如基于最小二乘（LS）或递归最小二乘（RLS）的参数估计与控制器在线更新机制。讨论模型参考自适应控制（MRAC）在数据驱动环境下的实现与稳定性分析。 第八章：无模型数据驱动控制（Model-Free DDC） 探讨在无法或难以获得精确系统模型的极端情况下，直接利用输入输出数据进行控制的方法。重点介绍高性能的无模型方法： 迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）： 针对周期性重复任务的精确跟踪控制。详细分析不同收敛性准则（如P型、PD型、非线性型ILC）及其在机械臂和过程控制中的应用。 动态表面控制（Dynamic Surface Control, DSC）与高增益技术： 尽管涉及模型结构，但其鲁棒性源于对模型精确性的弱依赖。讨论如何利用数据驱动的方法来优化这些控制器的增益参数。 基于数据挖掘的启发式控制： 探讨通过模式识别、强化学习初步概念引入的初步数据驱动控制探索。 第九章：强化学习在复杂CPS控制中的应用 将强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种终极数据驱动控制手段进行深入分析。区别于传统的基于模型的优化，RL侧重于通过与环境的交互学习最优策略。详细介绍深度Q网络（DQN）、策略梯度（Policy Gradient）方法在连续控制任务中的适应性改进。讨论RL在处理系统非线性和高维度状态空间时的优势，并着重探讨其在实际CPS部署中的稳定性保证、安全约束处理和离线训练策略。 第四部分：安全、优化与未来趋势 本部分关注数据驱动控制在实际大规模部署中必须解决的关键问题：安全性和资源优化。 第十章：数据驱动闭环系统的安全与鲁棒性分析 强调安全性在关键基础设施中的首要地位。系统分析数据驱动系统中的网络攻击（如数据欺骗、传感器恶意注入）和内部故障对控制性能的破坏性影响。介绍基于Lyapunov函数、控制屏障函数（Control Barrier Functions, CBF）等工具，如何将安全约束（如状态约束、输入约束）融入到数据驱动的控制律设计中，确保系统在数据不确定性下的安全运行。 第十一章：基于数据的系统优化与资源调度 将控制与系统优化相结合，实现资源的有效利用。讨论如何在数据驱动框架下，对生产过程、能源网络或交通流进行实时、全局的优化调度。重点介绍基于模型预测控制（MPC）的变体，即数据驱动的MPC（DDMPC），如何利用在线数据更新预测模型，从而实现比纯模型方法更优的长期性能。探讨多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）中的分布式数据共享与协同优化策略。 第十二章：前沿交叉与未来展望 总结当前数据驱动控制领域尚未解决的重大挑战，包括泛化能力、可解释性（Explainability）、大规模异构系统集成等。展望结合可信人工智能（Trustworthy AI）、联邦学习（Federated Learning）在分布式CPS控制中的应用前景，以及如何构建真正具备自我学习和自我修复能力的下一代智能控制系统。 --- 本书的特点： 本书内容严谨，理论深度足够支撑博士研究生阶段的深入研究，同时大量的工程实例和算法细节使其对致力于解决实际工业控制难题的高级工程师具有极强的指导价值。它不满足于对现有理论的简单复述，而是致力于构建一个连接系统辨识、高级控制理论与现代人工智能方法的综合性研究平台。全书注重从工程实际出发，系统地梳理了数据驱动控制从模型获取到策略实施的完整链条。

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这本书的翻译质量，坦白说，有些地方让人感到不甚顺畅。特别是那些涉及底层内存模型和内存一致性的段落，术语的转换常常显得生硬，有时甚至需要对照英文原版才能完全理解作者的本意。例如，对“内存屏障”（Memory Barrier）的描述，中文译法似乎用了好几种，缺乏统一性和权威性，这对于需要精确理解这些低层操作的读者来说是个干扰。抛开翻译上的小瑕疵，这本书的理论深度是毋庸置疑的。它没有回避并行编程中那些最令人头疼的问题，比如缓存一致性协议（MESI等），并且用图示来辅助说明这些复杂的硬件交互，这一点值得称赞。然而，书中的代码示例大多年代略显久远，有些语法在现代编译器环境下可能已经不是最佳实践，这使得读者在动手实践时，需要花费额外精力去适应和更新代码风格。它更像是一部扎实的学术经典，其价值在于构建知识体系，而不是提供最新的编程范例。

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这套教材给我最大的感受是“严谨”与“晦涩”并存。作者在描述并发的局限性时，显得尤为客观和审慎，丝毫不给人以“并行万能”的错觉。书中对各种错误场景的分析，比如活锁（Livelock）和饥饿（Starvation），分析得鞭辟入里，让人深切体会到并发编程的复杂性远超串行程序。我特别喜欢其中关于“非确定性”的讨论，它迫使我正视程序结果不再是唯一确定的这个事实。然而，这种严谨性也带来了阅读上的沉重感。许多章节的论证过程冗长且充满数学推导，对于追求快速上手的读者来说，可能很快就会感到疲惫。它更适合作为研究生阶段的教材或者需要深入理解并发理论的科研人员。它不是一本轻松愉快的读物，它要求你全神贯注地投入时间，去驯服那些潜藏在多线程世界里的野兽。总而言之，这是一部内容扎实，但阅读门槛相当高的专业著作。

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这本关于并行程序设计的书，从一个完全没有接触过相关概念的新手角度来看，简直是一座知识的迷宫。我原本以为计算机的运行就是线性的，指令一个接一个地执行，直到我翻开这本书。它就像一把钥匙，突然打开了一扇通往多核世界的大门。书中的概念，比如线程、进程、同步和互斥锁，起初让我感到无比的陌生和困惑。作者似乎默认读者已经对操作系统的底层机制有了一定的了解，所以前期的铺垫略显单薄。我花了大量的时间去查阅背景知识，试图理解为什么我们需要并行化，以及它能带来多大的性能提升。书中的例子大多集中在C++和Java上，对于习惯了其他语言的我来说，调试和理解那些并发的代码块确实是个不小的挑战。特别是涉及到死锁和竞态条件的部分，逻辑上非常绕，需要反复揣摩才能抓住核心的错误模式。总的来说，这本书更像是一本面向有一定编程基础，但需要系统学习并行计算理论的工程师的参考手册，对于初学者来说，陡峭的学习曲线可能会让人望而却步，需要极大的毅力和外部资源的辅助才能啃下来。

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阅读体验上，这本书的结构组织得非常精妙，它似乎在引导读者从最基础的硬件架构入手，层层递进地探讨并行编程的各种范式。我特别欣赏它在介绍“数据并行”和“任务并行”时的清晰区分，这对于建立宏观的认知框架至关重要。书中的理论部分，比如阿姆达尔定律和古斯塔夫森定律的推导过程，虽然数学性略强，但作者的讲解非常细致，力求让读者明白性能瓶颈究竟在哪里，这比单纯给出公式要有效得多。不过，我发现它在实际框架的应用上着墨略少，例如，对于OpenMP和MPI的介绍，更偏向于语法和基本用法，而缺少针对特定复杂科学计算问题的优化案例分析。我期待看到更多关于如何利用GPU进行大规模并行计算的深入探讨，但这本书似乎将重点放在了传统CPU上的多核编程模型上。总体来说，它为理解并行计算的“为什么”和“是什么”打下了坚实的基础，但如果想立即上手解决实际的工程问题，可能还需要借助其他更侧重于工具链和库使用的书籍。

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我尝试用这本书来指导我们团队在高性能计算项目中的并行化工作，结果发现它的侧重点和我们实际遇到的工程挑战有些错位。它花了很大的篇幅去阐述传统共享内存模型下的同步原语，这在我们的分布式计算环境中应用有限。我们更需要关注的是大规模集群间的通信开销、容错机制以及如何有效地划分和调度跨节点的任务。书中关于“任务分解”的章节虽然提到了并行性的来源，但对于如何根据网络拓扑和数据依赖性来设计最优的分解策略，介绍得比较笼统。我希望看到更多关于现代大规模并行框架（如Spark、Dask等）背后的并发思想如何在书中得到体现，但这本书更像是一本专注于底层操作系统和语言级并发控制的教科书。所以，对于想直接优化大规模分布式系统的开发者来说，这本书提供的直接解决方案不多，更多的是提供一种思考问题的底层逻辑，需要读者自行提炼和迁移。

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让人疯狂的并行

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不是找来一帮老级别的专家写的书就很牛b，游戏产业是不断跟新的。。。。

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