Parallel Metaheuristics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Alba, Enrique

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2005-9

价格:1186.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471678069

丛书系列:

图书标签:

• Optimization
• Metaheuristics
• Parallel Computing
• Optimization
• Algorithms
• Swarm Intelligence
• Evolutionary Computation
• Global Optimization
• Computational Intelligence
• Machine Learning
• Engineering Optimization

好的，以下是一份关于一本虚构图书的详细简介，该书名为《信息物理系统中的自适应控制理论与应用》，旨在提供一个深入且全面的概述，绝不提及《Parallel Metaheuristics》的任何内容。 --- 图书简介：信息物理系统中的自适应控制理论与应用 作者： 张伟、李明 教授 出版社： 现代工程科学出版社 出版日期： 2024年10月 概述 在当今快速发展的工程领域，信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）已成为连接物理世界与计算世界的关键桥梁。从智能电网、自动驾驶汽车到复杂的制造流程和医疗监测系统，CPS 的可靠性、效率和安全性直接依赖于其控制策略的鲁棒性。《信息物理系统中的自适应控制理论与应用》 正是在这一背景下应运而生的一部权威著作。 本书系统性地梳理了信息物理系统（CPS）的建模挑战、通信约束下的控制设计，并重点聚焦于自适应控制这一核心技术，以应对系统动力学特性不确定性、外部扰动以及环境变化的复杂性。本书旨在为高级本科生、研究生、研究人员以及工业界的工程师提供一个从理论基础到前沿应用的全面指南。 第一部分：信息物理系统基础与建模挑战 本书伊始，首先为读者构建了信息物理系统的整体框架。 第一章：信息物理系统概述与架构 本章详细介绍了 CPS 的定义、关键组成部分（传感、计算、通信、执行）及其在不同行业中的典型应用案例。着重分析了传统控制系统与 CPS 的本质区别，特别是对时间延迟、数据丢失和网络带宽的敏感性。 第二章：CPS 的混合动力系统建模 CPS 的核心挑战之一在于其固有的混合（连续与离散）特性。本章深入探讨了使用状态空间法、图论方法以及面向事件的建模技术来描述 CPS 行为。重点介绍了如何在高保真度与计算效率之间取得平衡，以构建适用于控制设计的精确模型。讨论了模型预测控制（MPC）的初步概念及其在应对系统约束方面的潜力。 第三章：网络化控制与通信约束分析 在 CPS 中，信息流动的质量至关重要。本章专门分析了网络诱导的挑战，包括随机丢包、网络抖动（Jitter）和有限带宽对控制性能的影响。我们引入了马尔可夫随机系统理论来描述不确定性通信信道，并探讨了事件触发采样与基于数据驱动的采样策略，旨在优化通信资源的使用，同时维持控制回路的稳定性。 第二部分：自适应控制理论的深度剖析 本书的核心部分深入讲解了自适应控制的数学基础、关键算法及其在 CPS 环境下的具体实现。 第四章：自适应控制的基本原理与稳定性分析 本章从经典的鲁棒控制理论出发，引出对系统参数未知的处理需求。详细阐述了参数估计方法，如最小二乘法（Least Squares）及其在分布式系统中的应用。引入了李雅普诺夫稳定性理论作为分析自适应系统的主要工具，为后续复杂算法的构建奠定严格的数学基础。 第五章：基于模型的自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC） MRAC 作为一类经典的自适应控制范式，在本章得到了详尽的介绍。我们不仅分析了标准 MRAC 结构（如 MIT 规则和基于梯度的方法），还重点讨论了如何将 MRAC 应用于具有显著时变特性的物理过程。关键内容包括如何设计参考模型以反映期望的系统性能，以及如何处理参数更新过程中的“死区”现象。 第六章：基于扰动观测器的自适应控制（Disturbance Observer Based Adaptive Control） 针对 CPS 中难以精确建模的外部扰动和模型不匹配问题，本章介绍了扰动观测器的设计与集成。我们展示了如何利用观测器实时估计未知总扰动（包括建模误差），并将该估计值反馈到控制律中进行补偿。重点分析了观测器带宽与自适应带宽之间的相互作用及其对系统瞬态响应的影响。 第七章：在线优化与强化学习在自适应控制中的融合 进入现代控制领域，本章探讨了如何将先进的优化技术融入自适应框架。讨论了基于梯度的强化学习（RL）方法，特别是深度确定性策略梯度（DDPG）和近端策略优化（PPO）在处理高维状态空间和非线性动力学时的潜力。强调了如何将传统自适应控制的收敛保证与强化学习的全局优化能力相结合，形成混合自适应策略。 第三部分：CPS 特有场景下的自适应应用 本书的第三部分将理论知识转化为具体的工程解决方案，聚焦于信息物理系统中的实际应用难题。 第八章：网络化系统的自适应一致性与编队控制 在多智能体系统中，如何确保所有代理在信息受限下达到一致性是一个核心问题。本章详细分析了在存在随机延迟和丢包的情况下，如何设计自适应通信拓扑切换机制和自适应增益调度算法，以保证系统在动态网络条件下的稳定性与一致性收敛速度。 第九章：智能电网中的自适应频率与电压控制 针对现代电网中大量分布式可再生能源（如风能和太阳能）并网带来的惯量下降和动态响应不确定性，本章提出了基于自适应观测器的分布式电源控制策略。讨论了如何利用自适应算法实时调整虚拟同步发电机（VSG）的阻尼和惯量参数，以维持电网的频率和电压稳定。 第十章：自适应安全控制与异常检测 在信息物理系统中，安全是最高优先级。本章探讨了如何将自适应控制设计与安全屏障函数（Safety Barrier Functions）相结合。重点介绍了基于自适应观测器的在线异常检测方法，用于识别恶意攻击或传感器故障，并确保控制系统在检测到潜在危险状态时，能够快速、平稳地过渡到安全模式。 结论与展望 本书最后总结了自适应控制在信息物理系统领域取得的关键进展，并指出了未来研究方向，包括高阶非线性系统的自适应控制、基于事件触发机制的自适应律设计，以及在边缘计算平台上的低延迟实现等。 读者对象 控制理论、自动化、电气工程、计算机科学专业的研究生和博士生。 从事智能电网、机器人、航空航天、工业物联网等领域的研究人员和工程师。 需要深入理解现代控制理论如何应用于复杂系统设计的专业人士。 ---

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