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出版者:Springer

作者:Miettinen, Kaisa 编

出品人:

页数:470

译者:

出版时间:2008-10-15

价格:USD 109.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540889076

丛书系列:

图书标签:

优化
多目标优化
运筹学
算法
数学规划
决策分析
工程优化
进化算法
约束优化
复杂系统

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具体描述

Multiobjective optimization deals with solving problems having not only one, but multiple, often conflicting, criteria. Such problems can arise in practically every field of science, engineering and business, and the need for efficient and reliable solution methods is increasing. The task is challenging due to the fact that, instead of a single optimal solution, multiobjective optimization results in a number of solutions with different trade-offs among criteria, also known as Pareto optimal or efficient solutions. Hence, a decision maker is needed to provide additional preference information and to identify the most satisfactory solution. Depending on the paradigm used, such information may be introduced before, during, or after the optimization process. Clearly, research and application in multiobjective optimization involve expertise in optimization as well as in decision support. This state-of-the-art survey originates from the International Seminar on Practical Approaches to Multiobjective Optimization, held in Dagstuhl Castle, Germany, in December 2006, which brought together leading experts from various contemporary multiobjective optimization fields, including evolutionary multiobjective optimization (EMO), multiple criteria decision making (MCDM) and multiple criteria decision aiding (MCDA). This book gives a unique and detailed account of the current status of research and applications in the field of multiobjective optimization. It contains 16 chapters grouped in the following 5 thematic sections: Basics on Multiobjective Optimization; Recent Interactive and Preference-Based Approaches; Visualization of Solutions; Modelling, Implementation and Applications; and Quality Assessment, Learning, and Future Challenges.

好的，这是一份关于一本名为《系统工程与复杂性管理》的图书的详细简介，这份简介旨在详细介绍该书的内容，并确保其中不包含任何关于“多目标优化”（Multiobjective Optimization）的讨论。 --- 图书名称：《系统工程与复杂性管理：面向21世纪的理论、方法与实践》图书简介在当今世界，从大型基础设施项目到全球供应链，再到复杂的社会经济系统，我们所面临的挑战往往具有高度的互联性和不确定性。这些挑战的共同特征是它们构成了“复杂系统”。《系统工程与复杂性管理》正是为应对这些挑战而设计的一本综合性专著。本书不仅深入探讨了系统工程的核心原理，更聚焦于如何系统地理解、建模和管理极端复杂系统的行为、演化与风险。本书旨在为工程师、项目经理、决策者以及研究人员提供一套完整的理论框架和实用的分析工具，以期在面对前所未有的系统复杂性时，能够做出稳健、高效的决策。第一部分：复杂系统的基础理论与理解本书的开篇奠定了理解复杂系统的理论基础。我们首先重新审视了经典系统工程的局限性，特别是在处理非线性、涌现现象和大规模交互作用时的不足。第1章：系统思维的回归与演进本章详细阐述了系统思维如何超越还原论的传统范式。我们探讨了反馈回路、时间滞后效应在系统动态中的核心作用，并引入了“涌现性”作为复杂系统区别于简单聚合体的关键特征。内容包括对经典控制论和信息论在现代系统建模中的重新定位。第2章：复杂性的量化与度量如何客观地衡量一个系统的复杂性是有效管理的前提。本章深入介绍了复杂性的多种量化指标，包括结构复杂性（如网络拓扑度量）、动态复杂性（如相空间维度、敏感性分析）和信息复杂性（如描述系统所需的信息量）。我们特别分析了如何将这些度量应用于实际案例，例如在评估大型软件架构或生态系统稳定性时的适用性。第3章：适应性与演化系统真实世界的系统，特别是生物系统、社会系统和许多现代技术系统，都具有强大的适应能力。本章侧重于自组织现象和演化算法在系统行为中的角色。我们探讨了如何利用基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）来模拟系统的自下而上的复杂行为，并分析了系统在环境变化下维持功能完整性的机制。第二部分：系统建模与分析工具箱在理解了复杂性的本质之后，本书进入了构建和分析复杂系统模型的核心技术部分。重点在于跨尺度的建模方法和不确定性处理。第4章：多尺度系统建模范式复杂系统通常在不同的时间尺度和空间尺度上表现出截然不同的行为。本章介绍了几种有效的多尺度建模方法，如分层建模、尺度分离技术以及跨尺度信息传递的机制研究。这对于理解从微观部件故障到宏观系统崩溃的传导过程至关重要。第5章：不确定性下的稳健性设计在任何真实系统中，完全消除不确定性是不可能的。本章聚焦于如何设计具有内在稳健性和韧性的系统。我们详细讨论了概率论、模糊集理论以及贝叶斯网络在量化和管理不确定性方面的应用，并引入了“设计裕度”的概念，以确保系统在预期外的操作条件下仍能维持基本功能。第6章：网络科学在系统拓扑分析中的应用现代系统越来越表现为复杂的网络结构。本章将网络科学的理论工具——如中心性度量、社群检测和鲁棒性分析——系统地应用于工程系统、交通网络和信息传播网络的拓扑分析中。重点是如何通过识别关键节点和连接来预防级联失效。第三部分：复杂系统的管理与治理实践理论和工具必须与实际管理策略相结合。第三部分将系统工程的视角扩展到项目生命周期和组织治理层面。第7章：面向复杂性的系统架构设计本书提出了“解耦化”和“模块化”作为管理复杂性的基本设计原则。本章讨论了如何通过合理的架构划分来限制交互的范围和深度，从而降低系统整体的复杂性耦合度。我们分析了微服务架构、开放式架构等现代设计范式如何服务于复杂性管理的目标。第8章：生命周期中的风险与机会管理复杂系统的风险通常是非线性和累积性的。本章提供了一套系统的风险识别、评估和缓解策略，特别关注那些由于系统交互而产生的、难以预见的“黑天鹅”事件。同时，我们也探讨了如何将复杂性视为创新的来源，系统地挖掘系统演化带来的潜在机会。第9章：面向复杂性的决策支持系统在信息过载和时间压力下，高层决策者需要高效的工具来理解系统的潜在后果。本章介绍了用于支持复杂决策的工具，包括情景规划、动态模拟与可视化技术。核心在于如何将复杂的模型输出转化为清晰、可操作的决策信息，确保决策过程的透明度和可追溯性。第10章：跨学科协作与组织敏捷性最终，系统的复杂性往往反映在组织结构和协作模式上。本书最后一部分强调了在处理复杂项目时，打破传统学科壁垒的必要性。我们探讨了敏捷方法论如何被引入到大型系统开发中，以及如何建立能够有效进行跨领域知识融合的组织结构，以实现对复杂系统动态变化的快速响应。总结《系统工程与复杂性管理》不仅仅是一本教科书，它是一本实践指南，旨在帮助读者从根本上改变对“系统”的看法，从关注局部优化转向关注整体行为、从追求确定性转向拥抱稳健性。通过对理论的严谨阐述和对前沿工具的详细介绍，本书致力于赋能下一代工程师和管理者，使其能够在日益复杂的世界中，设计、构建和维护具有长期价值的系统。