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出版者:国防科技大学

作者:王玲 万建健

出品人:

页数:485 页

译者:

出版时间:2008年03月

价格:45.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810994781

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• MATLAB
• 仿真
• 通信
• 图像处理
• 数字信号处理
• 算法
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• 科技
• 高等教育

复杂系统建模与优化设计 聚焦前沿理论与工程实践的桥梁 本书深入探讨了复杂系统建模、分析与优化设计的核心理论与前沿技术。在现代工程、科学研究乃至社会经济活动中，我们面对的系统日益呈现出高度的非线性、多尺度、动态耦合等复杂特征。传统的线性模型和简化假设已无法有效揭示这些系统的内在规律并指导精准控制。因此，掌握一套系统化、多层次的复杂系统处理方法论显得尤为迫切。 第一部分：复杂系统基础理论与建模范式 本书首先构建了复杂系统研究的理论基石。 第一章：复杂系统的内涵、特征与分类 本章详尽阐述了“复杂性”的科学内涵，区分了简单系统、复杂系统与混沌系统。重点剖析了复杂系统的主要特征，包括自组织性、涌现性、反馈机制、鲁棒性与脆弱性。通过对不同学科领域中复杂系统（如生态网络、交通流、电力系统、金融市场）的案例分析，确立了系统性思维在处理现实问题中的重要地位。 第二章：数学建模的演进：从确定性到随机性 本章回顾了经典数学建模方法的局限性，引入了处理不确定性和非线性的现代建模范式。详细介绍了常微分方程（ODE）、偏微分方程（PDE）在描述动态过程中的应用，并深入探讨了随机过程理论（如马尔可夫过程、泊松过程）在建模系统随机扰动和不确定性下的性能表现。 第三章：基于图论与网络科学的结构建模 网络科学是理解复杂系统结构的关键工具。本章聚焦于如何利用图论工具对系统进行抽象和建模。内容涵盖了网络的拓扑结构分析（度分布、聚类系数、介数中心性），以及经典网络模型（如随机图、无标度网络、小世界网络）的构建与特性解析。重点讨论了网络上的信息传播、同步与级联失效的机制分析。 第四章：基于数据驱动的非线性动力学建模 在许多实际场景中，系统的内在机制难以完全解析，依赖于观测数据进行建模成为必然。本章系统介绍了几种先进的数据驱动建模方法。首先是重构相空间（Phase Space Reconstruction）技术，用于从时间序列数据中揭示系统的低维吸引子。其次，详细阐述了核函数方法、稀疏识别（如稀疏识别复杂系统——SINDy方法）在发现潜在微分方程结构中的应用，强调了在有限噪声数据下保持模型解释性的重要性。 第二部分：仿真、分析与性能评估 建立模型只是第一步，有效的仿真和严格的性能分析是实现工程目标的基础。 第五章：系统仿真技术与方法论 本章侧重于实现高保真系统仿真的技术。涵盖了离散事件仿真（DES）在处理排队、调度问题中的应用框架。对于连续时间系统，重点对比了欧拉法、龙格-库塔（Runge-Kutta）族等数值积分方法的收敛性、稳定性和计算效率。特别针对大规模耦合系统，讨论了并行仿真架构（如分布式仿真接口标准——DIS）的设计原则。 第六章：不确定性量化与稳健性分析 复杂系统的参数和外部环境往往存在不确定性。本章深入讲解了如何量化和传播这些不确定性。内容包括敏感性分析（Sobol指数法）、参数估计与校准，以及蒙特卡洛方法（MC）及其加速技术（如准蒙特卡洛序列）。稳健性分析部分，讲解了如何通过区间分析或凸不确定性集来确定系统在最坏情况下的表现边界。 第七章：复杂系统的时间序列分析与预测 针对系统运行过程中采集到的时间序列数据，本章提供了从信息论和统计物理学角度出发的分析工具。讲解了互信息、熵（如样本熵、近似熵）在度量系统复杂性和预测能力方面的应用。在预测方面，除了传统的ARMA/ARIMA模型，还引入了基于核方法的预测模型以及应用于高维时间序列的循环神经网络（RNN）结构的基础思想。 第八章：性能指标的构建与评估体系 系统性能的评估必须依赖于精心设计的指标体系。本章讨论了多目标优化中指标的选取与权衡（帕累托前沿概念）。针对不同类型的系统，如可靠性系统（MTBF、可用度）、控制系统（积分误差、控制能量消耗）和网络系统（吞吐量、延迟分布），提供了具体的量化计算方法和评估标准。 第三部分：复杂系统优化与控制策略 本部分聚焦于如何利用系统模型和仿真结果，设计出最优或次优的控制与决策方案。 第九章：基于全局搜索的优化算法 复杂系统的优化通常面临高维、多模态和非凸性的挑战。本章详细介绍了多模态全局优化算法的原理与实现。重点讲解了进化算法（如遗传算法GA、粒子群优化PSO）在探索解空间方面的优势，并对比了模拟退火（SA）等启发式搜索方法。对于特定结构的问题，也引入了混合整数线性规划（MILP）作为精确求解手段的探讨。 第十章：自适应与智能控制理论 针对系统参数时变或外界扰动未知的复杂环境，自适应控制成为必需。本章介绍了基于模型的自适应控制（如MRAC）和基于模型的预测控制（MPC）的基本框架。MPC作为处理约束和多输入多输出系统的强大工具，其模型预测循环、滚动时域优化原理将在本章得到深入剖析。 第十一章：基于强化学习的决策制定 强化学习（RL）为复杂系统的在线决策提供了革命性的方法。本章介绍了RL的核心要素（智能体、环境、状态、动作、奖励）。重点介绍深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如Actor-Critic框架），并结合具体的调度优化、资源分配问题，阐述如何将现实世界的工程问题转化为RL框架下的最优策略学习任务。 第十二章：系统优化与控制的集成框架 本章总结了前述理论，构建了一个完整的复杂系统优化与控制的工程集成框架。强调了从“系统辨识—模型建立—仿真验证—性能评估—策略优化—在线实施”的闭环流程。通过一个跨学科的大型案例（例如，区域能源系统的需求响应优化），演示如何将建模、仿真、优化和智能控制技术有机结合，以实现系统的长期稳健运行和效率最大化。 本书旨在为高年级本科生、研究生以及从事复杂系统工程、工业自动化、交通规划、能源管理等领域的专业技术人员，提供一套坚实的理论基础和可操作的工程方法论。内容组织上力求严谨、逻辑清晰，注重理论与实际应用的紧密结合，使用户能够独立应对和解决现实世界中的复杂挑战。

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这本书的深度和广度着实让我有些“望而生畏”，但一旦沉浸其中，便发现它构建了一个极其扎实且富有层次感的知识体系。最让我欣赏的一点是，作者并没有仅仅停留在理论的阐述，而是将大量的篇幅放在了“如何实践”上。每一章的末尾，都附带着一系列精心设计的、由浅入深的实验项目，这些项目并非空泛的理论验证，而是紧密贴合工业界实际应用的场景。我尝试着去完成其中一个关于“自适应滤波器设计”的实例，书中提供的代码片段逻辑清晰，注释详尽，使得我能够轻易地追踪每一个参数的意义和对最终仿真结果的影响。这种实践导向的写作风格，极大地提高了知识的可迁移性。我感觉自己不是在被动地阅读一本教材，而是在跟随一位经验丰富的工程师进行一次结构化的项目实战训练。对于那些希望将理论知识快速转化为生产力的人来说，这本书的价值无可替代，它提供了一个从“学习”到“创造”的完整路径图。

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从装帧设计和内容布局来看，我能感受到出版方对这本书的用心良苦。纸张的质感非常好，油墨清晰，即便是对照那些密集的波形图和频谱图，眼睛也不会感到酸涩。更重要的是，全书的章节逻辑衔接得天衣无缝，简直是一气呵成。比如，在讲解了采样定理之后，紧接着就引入了量化误差和量化噪声的分析，这种步步递进的组织方式，避免了知识点之间的跳跃感，让读者能够建立起牢固的知识链条。我特别欣赏作者在处理复杂算法时所采取的“降维打击”策略——先从最基础的一维信号入手，建立直观理解，然后再扩展到二维甚至更高维度的信号处理模型。这种由简入繁的教学方法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于那些希望系统性掌握信号处理底层逻辑的工程师而言，这本书无疑提供了一个极其平滑且高效的入门路径，它就像一把精密的尺子，帮助你丈量和规范你的技术认知。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那种深沉的蓝与冷静的灰交织在一起，仿佛预示着书中内容的高深与严谨。迫不及待地翻开扉页，我被作者清晰的逻辑结构和娓娓道来的叙事方式所吸引。尽管我不是科班出身，但初读下来，那些原本晦涩难懂的概念，在作者的笔下竟然变得生动起来。比如，关于“傅里叶变换”的阐述，作者没有直接堆砌复杂的数学公式，而是巧妙地结合了音乐中的音符分解和日常生活的信号接收场景进行类比，让人豁然开朗。尤其是书中对不同仿真软件操作流程的图文解析，步骤详细到近乎手把手教学，即便是初次接触这些工具的新手，也能很快上手建立自己的第一个仿真模型。阅读过程中，我多次停下来，对照书中的案例反复推敲，那种从“知其然”到“知其所以然”的转变过程，极大地增强了我对这门学科的信心。这本书的排版和字体选择也十分考究，长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这对于一本技术类书籍来说，是极其人性化的设计，体现了作者对读者体验的重视。

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这本书最让我感到惊喜的是它对“仿真”这一环节的细致入微的刻画。很多教材只谈理论，但在实际工程中，仿真环境的搭建、参数的设置往往才是决定项目成败的关键。这本书不仅教会了我如何设计算法，更重要的是，它教会了我如何“模拟真实”。例如，作者详细描述了如何在一个仿真环境中有效地模拟不同类型的随机噪声（如高斯白噪声、脉冲噪声），并展示了不同噪声模型对滤波性能的实际影响曲线。这种对“不完美真实”的模拟能力，是教科书上经常被忽略的宝贵经验。我感觉作者把自己多年的项目经验提炼浓缩到了每一个案例分析之中，让你在学习理论的同时，能够预见到实际部署时可能遇到的各种“陷阱”。看完这本书，我感觉自己不再是一个只懂得公式推导的书呆子，而更像是一个懂得在虚拟世界中构建可靠模型、并能预测其在真实世界表现的工程师。这对于提升实际解决问题的能力，有着立竿见影的效果。

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说实话，我曾翻阅过多本关于信号处理的参考资料，但大多都陷入了纯数学推导的泥潭，让人难以深入。然而，这部作品的叙事视角显得尤为独特和新颖。它仿佛拥有某种魔力，能够将冰冷的代码和公式转化为有生命的、可以被操控的“信号流”。书中对不同信号处理算法的优缺点分析，做到了极其辩证和客观。作者不会偏袒任何一种技术路线，而是通过大量的仿真对比图表，直观地展示了它们在不同噪声环境、不同计算资源限制下的表现差异。这种批判性的思维训练，对于任何希望做出明智工程决策的读者都是至关重要的。此外，书中对一些前沿概念的引入，如实时处理和硬件加速的考虑，也显示出作者紧跟技术发展的步伐，确保了书本内容的“保质期”。阅读这本书的过程，更像是一场思维的碰撞，它不断挑战你固有的认知边界，引导你去思考“为什么是这样”，而非仅仅接受“它就是这样”。

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