Autonomous Systems – Self-Organization, Management, and Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Mahr

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-1

价格:1228.00 元

装帧:

isbn号码:9781402088889

丛书系列:

图书标签:

• Autonomous Systems
• Self-Organization
• Control Theory
• Robotics
• Artificial Intelligence
• Cybernetics
• Systems Engineering
• Automation
• Machine Learning
• Distributed Systems

《自治系统：自组织、管理与控制》—— 探索智能涌现与协同进化的前沿理论与实践 在这快速演进的技术浪潮中，“自治系统”（Autonomous Systems）已不再是一个遥远的科幻概念，而是深刻影响着我们生产、生活乃至社会运作的现实力量。从无人驾驶汽车的精准导航，到智能电网的高效调度，再到复杂供应链的优化管理，自治系统以其独立决策、自主执行的能力，正在重塑传统行业的格局，开启智能化的新纪元。本书《自治系统：自组织、管理与控制》正是为了系统性地梳理和深入探讨这一颠覆性技术领域而诞生的。我们旨在为读者构建一个全面而深入的知识框架，使其不仅理解自治系统的基本原理，更能洞察其未来的发展趋势和潜在的应用价值。 本书的构建逻辑清晰，由浅入深，由理论到实践，旨在为不同背景的读者提供一条易于理解且内容丰富的学习路径。我们将从自治系统的基本概念与核心特征出发，为读者奠定坚实的理论基础。这部分内容将深入剖析“自治”的内涵，包括其独立感知、决策、执行的能力，以及如何实现信息处理、目标设定、任务规划和环境交互。我们将着重探讨自治系统与传统自动化系统的本质区别，强调其在应对复杂、动态、不确定环境时的优越性。此外，还会介绍构成自治系统的关键技术要素，如传感器技术、人工智能算法（包括机器学习、深度学习、强化学习）、通信技术、定位与导航系统等，并简要阐述这些技术如何协同工作，共同支撑起系统的自治能力。 在奠定了基础概念之后，本书将重点转向自治系统的自组织（Self-Organization）能力。自组织是自治系统实现复杂行为、适应环境变化的关键属性。我们将深入探讨自组织涌现的机制，从分布式计算、群体智能、演化算法等多个维度进行剖析。读者将了解到，当大量简单的自治单元通过局部交互规则，无需中央协调即可自发地形成有序的宏观行为时，所产生的涌现现象是多么令人惊叹。我们将详细介绍几种经典的自组织模型，例如粒子群优化（PSO）、蚁群优化（AC）、人工免疫系统（AIS）等，并探讨它们在解决路径规划、资源分配、任务协同等实际问题中的应用。此外，我们还将关注分布式自组织网络的设计原则，以及如何在缺乏全局信息的情况下，实现系统整体的最优或次优性能。这部分内容将帮助读者理解，自治系统并非被动地执行预设指令，而是能够主动地适应和演化，从而在复杂环境中展现出强大的韧性和灵活性。 紧随其后，本书将深入探讨自治系统的管理（Management）挑战与策略。一个庞大而复杂的自治系统，其整体性能的发挥，离不开有效的管理。然而，传统的集中式管理模式对于高度分布式、异构性的自治系统而言，往往显得力不从心。因此，本书将重点介绍分布式管理和去中心化管理的理念与方法。我们将探讨如何设计自治系统的通信协议，以支持高效的信息共享和协同决策；如何构建容错机制，确保系统在部分组件失效时仍能保持稳定运行；如何实现资源的动态分配与调度，以最大化系统效率；以及如何进行性能监控与评估，并根据反馈信息进行自我优化。本书还将涉及多自治系统协同管理的问题，例如在交通系统中，不同无人驾驶车辆之间如何协同，以避免拥堵和事故；在智能电网中，不同的发电单元和用电设备如何协同，以实现能源的供需平衡。我们将引入一些先进的管理框架和技术，如基于博弈论的资源协商，基于区块链的信任机制，以及基于联邦学习的隐私保护式数据管理等，为读者提供解决复杂自治系统管理难题的思路和工具。 当然，控制（Control）是自治系统实现其预期目标的核心环节。虽然自治系统强调自主性，但对其行为的有效控制，是确保其安全、高效、可靠运行的关键。本书将从多个层面解析自治系统的控制理论与技术。我们将区分单体自治系统控制和群体自治系统控制。对于单体系统，我们将深入研究其内部决策与执行机制，包括状态估计、轨迹规划、执行器控制等。例如，无人机的飞行控制、机器人的运动控制等。而对于群体自治系统，控制的重点则在于协调和引导整个系统的宏观行为。我们将介绍分布式控制策略，例如基于领航者-追随者模型、基于一致性协议的模型、以及基于强化学习的多智能体协调控制等。本书还将讨论鲁棒控制和自适应控制在自治系统中的应用，以应对模型不确定性、外部干扰以及环境变化带来的挑战。此外，针对特定应用场景，例如智能交通系统中的车流控制，我们将探讨如何利用先进的控制算法，实现全局交通效率的最大化，同时保证个体车辆的安全与舒适。 为了使本书的内容更具实践指导意义，我们将穿插一系列典型应用场景的案例分析。这些案例将涵盖但不限于： 智能交通系统： 从无人驾驶汽车的感知、决策、规划、控制，到城市交通信号灯的智能调度，以及车联网（V2X）通信的协同。 智能电网： 区域能源调度、分布式发电管理、需求侧响应、故障诊断与恢复。 智能制造与工业自动化： 柔性生产线、协作机器人、预测性维护、供应链优化。 无人机集群： 协同侦察、环境监测、物资配送、精准农业。 机器人集群： 协同作业、环境探索、搜救任务。 智慧城市管理： 城市基础设施的智能化监控与调度、应急响应系统。 在每个案例分析中，我们将具体剖析该场景下自治系统所面临的挑战，如何运用本书介绍的自组织、管理与控制原理与技术来解决这些挑战，以及预期的效益。这些案例将生动地展现自治系统在解决现实世界复杂问题中的巨大潜力。 最后，本书将对自治系统未来的发展趋势与挑战进行前瞻性探讨。我们将讨论人工智能的进一步发展如何赋能更高级别的自治能力，例如自主学习、涌现性智能；以及如何应对日益严峻的安全与伦理问题，如隐私保护、数据安全、责任归属、以及人机协作中的伦理困境。我们将展望跨领域融合的自治系统，例如医疗领域的智能诊断与手术机器人，太空探索中的自主探测器等。本书还将强调标准化与互操作性的重要性，以及构建开放、协作的自治系统生态系统的必要性。 《自治系统：自组织、管理与控制》力求在理论深度与实践广度之间取得平衡，为研究人员、工程师、政策制定者以及对自治系统感兴趣的广大读者提供一份详实、权威的参考。我们希望本书能够激发新的研究思路，推动技术创新，并为构建一个更加智能、高效、可持续的未来贡献力量。我们相信，通过深入理解并有效掌握自治系统的核心要素，人类将能够更好地驾驭复杂性，应对挑战，并创造出前所未有的机遇。

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