前厅与客房管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2010-5

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787500578949

丛书系列:

图书标签:

• 酒店管理
• 前厅管理
• 客房管理
• 酒店服务
• 服务流程
• 酒店运营
• 宾客服务
• 酒店实务
• 管理实务
• 酒店行业

好的，这是一份关于一本名为《前厅与客房管理》的图书的简介，其内容完全不涉及该书的任何主题。 --- 《深度学习在复杂系统优化中的应用》 内容简介 本书全面深入地探讨了深度学习技术如何被有效地应用于处理和解决具有高度非线性和复杂性的工程、科学及管理系统中的优化问题。本书旨在为具备一定数学基础和编程经验的读者提供一套系统化的理论框架、前沿算法以及丰富的实践案例，使其能够驾驭和驾驭现代复杂系统的优化挑战。 第一部分：复杂系统的建模与深度学习基础 本书首先对复杂系统的本质特征进行了界定，包括其内在的涌现性、非线性和高维性，并回顾了传统优化方法（如线性规划、非线性规划、模拟退火）在处理这些系统时的局限性。随后，我们将重点介绍构建深度学习模型所需的基础知识，特别是针对序列数据和高维状态空间的表示学习。 第一章：复杂系统的定义与挑战 深入分析了诸如交通流、能源电网、金融市场和生物化学反应网络等复杂系统的结构特性。讨论了不确定性、延迟和多尺度耦合在优化过程中的影响。 第二章：深度学习核心架构回顾 系统梳理了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）以及Transformer模型在特征提取方面的优势。重点阐述了自编码器（AE）及其变体（如变分自编码器 VAE）在学习低维、可解释的系统状态表示中的作用。 第三章：强化学习基础与模型构建 将优化问题视为一个序列决策过程，引出基于价值（Q-learning, DQN）和基于策略（Policy Gradients, A2C/A3C）的强化学习算法。详细讲解了如何构建能够处理连续动作空间和大规模状态空间的深度强化学习（DRL）框架。 第二部分：前沿算法与复杂优化策略 本部分是本书的核心，聚焦于如何将深度学习的强大表征能力与先进的优化算法相结合，以应对传统方法难以解决的优化难题。 第四章：生成模型在约束满足中的应用 探讨了如何利用生成对抗网络（GANs）来学习可行解空间（Feasible Region）的分布，尤其是在约束条件难以解析表达的情况下。通过条件GANs（CGANs），实现对符合特定运行指标的优化方案的快速生成。 第五章：图神经网络（GNNs）与网络结构优化 针对具有明确拓扑结构的复杂系统（如通信网络、分子结构），详细介绍了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等如何有效地捕捉节点间的依赖关系，并将其嵌入到优化目标函数中，以优化整体网络性能。 第六章：物理信息神经网络（PINNs）与微分方程求解 本书介绍了一种革命性的方法：物理信息神经网络（PINNs）。PINNs将系统已知的物理定律（表示为偏微分方程，PDEs）直接编码到损失函数中，从而实现在数据稀疏或噪声较大的环境下的高精度系统状态预测和参数辨识。这对于流体力学、材料科学中的优化设计至关重要。 第七章：元学习（Meta-Learning）与快速适应 在系统参数随时间动态变化（如市场突变、设备老化）的场景下，传统DRL模型的训练成本过高。本章介绍元学习技术，使模型能够从解决一系列相关优化任务的经验中学习“如何学习”，从而实现对新环境的快速、低样本适应。 第三部分：实际系统中的深度优化实践 本部分通过详细的案例研究，展示如何将理论模型转化为解决实际工程问题的有效工具。 第八章：能源电网的鲁棒性优化 案例分析了如何使用深度强化学习来管理分布式能源（如风能、太阳能）的调度和储能系统的充放电策略，以最小化电网运行成本，并提高系统对间歇性波动的鲁棒性。重点讨论了安全约束的集成。 第九章：多智能体系统（MAS）的协同优化 针对由多个相互作用的实体组成的系统（如自动驾驶车队、供应链网络），详细讲解了多智能体深度强化学习（MADRL）的算法，包括集中式训练/去中心化执行（CTDE）范式，以解决大规模协同决策中的非平稳性和通信瓶颈问题。 第十章：高通量实验设计与材料发现 探讨了如何利用贝叶斯优化结合深度学习模型（如高斯过程回归的替代模型）来指导高通量实验平台的自动探索，以更少的试错次数找到具有特定最优性能的新材料配方或工艺参数。 结论与展望 总结了当前深度优化面临的挑战，如可解释性、泛化性、以及算法的收敛性保证，并对未来在因果推断和因果驱动的优化方向进行了展望。 --- 目标读者： 工业界的高级工程师、进行复杂系统建模的研究人员、应用数学和计算机科学领域的博士生和博士后。 本书特色： 本书强调理论的严谨性与工程实践的有效结合，提供了大量基于Python和TensorFlow/PyTorch的参考实现代码（位于附录及配套资源中），是深入理解和应用深度学习解决复杂优化难题的权威参考书。

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