Dynamic Programming and Optimal Control, Vol. II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Athena Scientific

作者:Dimitri P. Bertsekas

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2007-1-29

价格:USD 79.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781886529304

丛书系列:

图书标签:

• Optimization
• DP
• OR
• 运筹学
• 最优化
• 数学
• 教材
• 动态规划
• Dynamic Programming
• Optimal Control
• Control Theory
• Mathematical Optimization
• Engineering Mathematics
• Applied Mathematics
• Systems Theory
• Algorithms
• Calculus of Variations
• Numerical Methods

动态规划与最优控制（第二卷）：深入探索与前沿应用 《动态编程与最优控制（第二卷）》并非对前卷内容的简单复述，而是将读者带入一个更深邃、更广阔的理论和应用领域。本书聚焦于动态规划在复杂系统分析和控制策略设计中的高级主题和最新进展，旨在为研究人员、工程师以及对该领域有深入了解需求的读者提供一份详尽的参考。 本书的核心在于对动态规划方法论的拓展和深化。与第一卷侧重于基本原理和标准问题不同，第二卷着重探讨了在面对大规模、不确定性、多目标以及分布式等挑战性问题时，如何巧妙地运用动态规划的强大工具。书中对许多先进的算法和技术进行了深入阐述，例如： 近似动态规划（Approximate Dynamic Programming - ADP）：针对状态空间和控制空间维度过高，导致精确求解变得不可行的情况，本书详细介绍了各种近似动态规划技术。这包括基于价值函数逼近（Value Function Approximation - VFA）的方法，如神经网络、核方法、以及其他函数逼近器在ADP中的应用。读者将了解到如何有效地利用这些技术来估计最优价值函数，并据此生成近似最优的控制策略。书中不仅会介绍理论框架，还会深入剖析不同ADP算法的收敛性、计算效率和实际效果，并提供相应的算例分析。 强化学习（Reinforcement Learning - RL）的视角：本书将动态规划与现代强化学习的研究成果紧密结合。虽然强化学习起源于动态规划，但其在处理更广泛的实际问题时，发展出了许多独具特色的算法和理论。本书将从动态规划的角度解读强化学习中的关键概念，如策略梯度法（Policy Gradient Methods）、Actor-Critic算法等，并探讨如何将这些RL方法应用于最优控制问题。这将有助于读者理解两者之间的协同作用，并掌握将RL思想融入最优控制问题求解的技巧。 随机最优控制（Stochastic Optimal Control）的进阶：在实际系统中，不确定性是普遍存在的。本书将深入探讨如何在存在随机扰动的情况下设计最优控制策略。除了概率动态规划（Probabilistic Dynamic Programming）的经典理论，还会涉及更复杂的不确定性模型，例如模糊系统、区间不确定性等，并讨论如何将其纳入动态规划的框架中。对于具有连续时间随机过程的问题，本书将详细介绍马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes - MDPs）在连续时间上的推广，以及相关的求解方法。 多智能体动态规划（Multi-Agent Dynamic Programming）：在分布式和协作式系统中，多个智能体需要协同工作以达到共同目标。本书将深入研究多智能体动态规划的理论与方法。这包括如何处理智能体之间的相互影响、信息不对称以及合作与竞争共存的复杂局面。将介绍合作型多智能体DP、竞争型多智能体DP，以及混合型场景下的解决方案，并探讨在网络化控制、协同机器人等领域的应用。 模型预测控制（Model Predictive Control - MPC）与动态规划的联系：虽然MPC本身并非完全等同于动态规划，但其核心思想（滚动优化）与动态规划的原理息息相关。本书将深入分析MPC与动态规划之间的内在联系，探讨如何利用动态规划的分析方法来理解和改进MPC的性能。重点将放在如何设计更优的预测模型、代价函数以及优化算法，以提高MPC在复杂动态系统中的鲁棒性和效率。 特殊结构问题的动态规划：对于具有特殊结构的动态规划问题，例如线性二次型（Linear Quadratic - LQ）问题在更广义的框架下的扩展，或者具有某些代数结构的动态规划问题，本书将提供更具针对性的分析和求解方法。这些方法可能涉及代数Ricatti方程的推广，或者利用问题自身的结构简化求解过程。 理论分析与计算方法的融合：本书不仅仅停留在理论推导，而是强调理论分析与实际计算方法的紧密结合。书中将大量引用最新的研究成果，并包含丰富的理论证明和详细的算法描述。同时，为了便于读者理解和应用，书中会穿插大量的实例分析，涵盖从经典的控制理论问题到现代工程领域的实际应用，例如机器人路径规划、资源分配、交通流量控制、金融建模以及生物系统建模等。 数值计算与软件实现：对于许多高级动态规划问题，数值计算是不可避免的。本书将讨论在实际应用中可能遇到的数值稳定性和计算精度问题，并介绍一些高效的数值算法和工具。对于有志于将这些理论应用于实际工程的读者，本书将提供一些关于算法实现和软件选择的指导性建议。 《动态编程与最优控制（第二卷）》的读者将能够： 掌握处理复杂最优控制问题的先进方法：能够理解和应用近似动态规划、随机最优控制、多智能体动态规划等高级技术。 建立动态规划与强化学习之间的桥梁：能够从动态规划的视角理解和应用强化学习的算法。 提升对不确定性系统建模和控制的能力：能够有效地应对系统中的随机性和不确定性。 理解和改进模型预测控制：能够深入理解MPC的原理并进行优化。 认识到动态规划在不同领域的广泛应用潜力：能够将所学知识迁移到具体的工程和科学问题中。 本书适合具有扎实数学基础（包括概率论、线性代数、微积分）以及初步了解动态规划和最优控制基本原理的研究生、博士生、博士后以及相关领域的资深工程师。它将是您在动态规划和最优控制领域进行深入研究和解决复杂问题的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上有哪本关于编译原理的书能让人真正爱上这门学科，那非《编译原理：原理、技术与工具》（龙书）莫属。这本书的结构设计堪称教科书级别的范本。它没有将编译过程拆解得支离破碎，而是始终围绕着代码转换这一核心主线展开。从词法分析的正则表达式到语法分析的上下文无关文法，再到中间代码生成和最后的优化，每一步的过渡都无比自然流畅。我尤其欣赏它对代码优化部分的讲解，作者们不仅列举了各种经典的优化技术（如常量折叠、循环展开），还用具体的例子展示了这些技术如何切实地提升程序性能。读完这本书，我感觉自己仿佛站在了代码执行的更高维度，能够洞察到高级语言是如何一步步被翻译成机器可以理解的指令流的。对于任何想要深入了解编程语言理论和底层软件实现的读者来说，这本书提供了无与伦比的深度和洞察力。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，《操作系统概念》（恐龙书）的厚度令人望而生畏，但一旦翻开，你就会发现它绝对是物有所值的。这本书的权威性毋庸置疑，它几乎涵盖了现代操作系统设计中的所有核心议题。我个人认为，这本书最强大的地方在于其对并发和同步机制的阐述，从信号量到管程，再到死锁的预防与检测，作者们提供了一套非常系统的分析工具。书中对虚拟内存管理的深入剖析，尤其是页面置换算法和TLB的工作原理，极大地拓宽了我对内存抽象的理解。虽然某些章节的理论性很强，需要反复阅读和思考，但正是这种深度，保证了读者建立起来的知识体系是坚固而全面的。它不只是告诉你操作系统“是什么”，更教你理解操作系统“如何设计”才能实现高性能和高可靠性。这本书是理解现代计算架构底层运作逻辑的必备指南，是理论与实践结合的典范之作。

评分☆☆☆☆☆

这本《算法设计与分析》简直是算法学习的圣经！我用了好几个月的时间来啃这本书，它对我整个算法理解的提升是革命性的。作者的叙述方式非常清晰，尤其是在讲解那些看似复杂的数据结构和算法时，总能用一种非常直观的方式把背后的思想讲透彻。比如，书中对于图论算法的阐述，从基础的遍历到高级的最小生成树、最短路径问题，每一步的逻辑推导都严丝合缝，让人读起来酣畅淋漓。我特别喜欢它在介绍每种算法时，都会同时给出伪代码和时间复杂度分析，这对于工程实践中的优化至关重要。很多其他教材只是把算法丢给你，然后让你自己去琢磨，但这本书会带着你一步步构建思维模型，确保你不仅知道“怎么做”，更明白“为什么这么做”。对于正在准备面试或者希望深入研究计算理论的读者来说，这本书的价值无可估量，它提供的不仅仅是知识点，更是一种严谨的、结构化的解决问题的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

要说《计算机网络：自顶向下方法》这本书的厉害之处，那就是它真的做到了“自顶向下”。很多网络书籍上来就是底层的数据链路层，枯燥晦涩，让人望而却步。但L. Peterson和B. Davie的这本书，从我们日常接触的应用层（比如HTTP、邮件）开始讲起，把网络协议的原理融入到我们熟悉的场景中，这种学习体验是无与伦比的。当我第一次读到TCP的拥塞控制部分时，简直有种醍醐灌顶的感觉，作者通过精妙的例子把那些复杂的数学模型和状态转移解释得清清楚楚。更难能可贵的是，它非常注重动手实践，书中的实验指导部分能让人真正地搭建环境，观察数据包的流动，亲身体会协议的运作细节。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，无论是想快速入门网络基础的本科生，还是希望系统回顾和查漏补缺的工程师，都能从中获益匪浅。它成功地将一个庞杂的系统工程学科，变成了一门逻辑清晰、充满趣味的科学。

评分☆☆☆☆☆

我对《深入理解计算机系统》（CS:APP）的评价是：这是一本能让你真正“理解”计算机的百科全书。很多计算机专业书籍往往将硬件和软件割裂开来讲述，导致学生对程序的实际运行机制缺乏整体概念。但这本书的神奇之处在于，它成功地将计算机体系结构、操作系统、网络和编译原理这几大支柱知识点巧妙地编织在一起，让你看到一个C语言程序是如何从源代码一步步走到硬件寄存器上执行的。书中的“揭秘”部分，比如如何解释汇编代码、理解缓存对性能的影响、以及I/O操作的原理，都极其贴近实践，极大地增强了解决实际性能问题的能力。我感觉自己读完这本书后，写出的代码不再是盲目的堆砌，而是充满了对底层资源分配和硬件特性的考量。它真正做到了让读者从“会用”升级到“精通”计算机系统的底层逻辑，是构建扎实计算机科学基础的终极读物。

评分☆☆☆☆☆

考试你妹

评分☆☆☆☆☆

考试你妹

评分☆☆☆☆☆

考试你妹

评分☆☆☆☆☆

考试你妹

评分☆☆☆☆☆

考试你妹