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最优控制的理论与方法-第3版
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最优控制的理论与方法-第3版

  • 作者:吴沧浦
  • 出版社:国防工业出版社
  • ISBN:9787118088021
  • 出版日期:2013年09月01日
  • 页数:333
  • 定价:¥59.00
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    内容提要
    吴沧浦等编的《*优控制的理论与方法》第1版、第2版系原电子工业部的1996--2000年全国电子信息类自动控制专业教材,现经修改补充出版第3版。在第3版中采用面向对象的阐述方式,以动态规划理论为**线索贯穿全书始终,介绍了如下内容:问题的提法与数学模型,数学规划基本理论,*大值原理基本理论,动态规划基本理论,离散时间系统*优控制问题的数值方法,连续时间系统*优控制问题的数值方法,离散时间系统的随机*优控制,连续时间系统的随机*优控制,*优控制中的神经网络技术,基于粒子群算法和遗传算法的多目标优化,基于模拟退火算法和人工免疫算法的多目标优化。 《*优控制的理论与方法》读者对象:“控制科学与工程”学科的博士和硕士学位研究生以及相关专业科技人员。
    文章节选
    吴沧浦等编的《*优控制的理论与方法》系统地介绍了*优控制的理论基础、*优控制的计算方法和*优控制的应用。第1章绪论,第2章静态*优控制,第3章用变分法解*优控制、第4章极小值原理及其应用,第5章线性二次性型指标的*优控制,第6章动态规划,第7章*优控制的计算方法,第8章随机系统的*优控制,第9章奇异*优控制,第10章对策论与极大极小控制,第11章鲁棒与*优控制,第12章用MATLAB解*优控制问题及应用实例。
    目录
    **章 问题的提法与数学模型
    §1.1 离散时间系统的*优控制问题
    §1.2 数学规划模型
    §1.3 连续时间系统的*优控制问题
    §1.4 泛函极值模型
    第二章 数学规划基本理论
    §2.1 无约束极值及等式约束极值理论
    §2.2 库恩一塔克(kuhn—tucker)理论
    §2.3 拉格朗日对偶性与鞍点*优性
    §2.4 算法的基本性质
    第三章 *大值原理基本理论
    §3.1 连续时间系统*大值原理的若干形式
    §3.2 *大值原理的证明
    §3.3 *大值原理的证明(泛函分析方法)
    §3.4 登月艇的软着陆推力控制问题 **章 问题的提法与数学模型 §1.1 离散时间系统的*优控制问题 §1.2 数学规划模型 §1.3 连续时间系统的*优控制问题 §1.4 泛函极值模型 第二章 数学规划基本理论 §2.1 无约束极值及等式约束极值理论 §2.2 库恩一塔克(kuhn—tucker)理论 §2.3 拉格朗日对偶性与鞍点*优性 §2.4 算法的基本性质 第三章 *大值原理基本理论 §3.1 连续时间系统*大值原理的若干形式 §3.2 *大值原理的证明 §3.3 *大值原理的证明(泛函分析方法) §3.4 登月艇的软着陆推力控制问题 §3.5 离散时间系统的*大值原理 第四章 动态规划基本理论 §4.1 离散时间系统的动态规划理论 §4.2 具有二次型指标函数的线性系统*优控制问题(离散时间系统) §4.3 连续时间系统的动态规划理论 §4.4 *速控制与二次型指标线性系统*优控制问题(连续时间系统) §4.5 动态规划常规算法 §4.6 动态规划与*大值原理的关系 第五章 离散时间系统*优控制问题的数值方法 §5.1 无约束算法,*速下降法与牛顿法 §5.2 无约束算法,共轭梯度法与拟牛顿法 §5.3 有约束算法 §5.4 离散时间系统动态规划的特殊算法 §5.5 离散时间系统的微分动态规划 第六章 连续时间系统*优控制问题的数值方法 §6.1 函数空间中梯度的求法 §6.2 函数空间中的*速下降法与共轭梯度法 §6.3 函数空间中的牛顿法 §6.4 连续时间系统的微分动态规划 第七章 离散时间系统的随机*优控制 §7.1 问题的提法 §7.2 离散时间系统的随机动态规划 §7.3 状态信��不完整的随机控制问题 §7.4 次优控制技术 第八章 连续时间系统的随机*优控制 §8.1 连续随机过程与随机微分方程 §8.2 马尔可夫扩散过程 §8.3 卡尔曼一布西滤波器 §8.4 受控马尔可夫过程的动态规划理论 §8.5 连续时间的线性二次随机*优控制 §8.6 信息不完整的情况 第九章 *优控制中的神经网络技术 §9.1 神经网络的基本概念和组成 §9.2 神经网络模型 §9.3 解凸二阶规划的神经网络 §9.4 解一般非线性规划的神经网络 §9.5 解**值形式(l1范数)的目标函数的非线性规划的神经网络 §9.6 解*小*大问题的神经网络 §9.7 解具有线性约束的非线性规划的神经网络 §9.8 解离散时间*优控制问题的神经网络 §9.9 解离散时间动态规划的神经网络 第十章 基于粒子群算法和遗传算法的多目标优化 §10.1 多目标优化的基本原理 §10.2 进化算法的基本概念 §10.3 多目标进化算法 §10.4 基于遗传算法的多目标优化方法 §10.5 基于粒子群优化算法的多目标优化方法 §10.6 基于matlab的仿真与分析 第十一章 基于模拟退火算法和人工免疫算法的多目标优化 §11.1 基于模拟退火算法的多目标优化 §11.2 基于人工免疫算法的多目标优化 参考文献
    编辑推荐语
    吴沧浦等编的《*优控制的理论与方法》系统地介绍了*优控制的理论基础、*优控制的计算方法和*优控制的应用。第1章绪论,第2章静态*优控制,第3章用变分法解*优控制、第4章极小值原理及其应用,第5章线性二次性型指标的*优控制,第6章动态规划,第7章*优控制的计算方法,第8章随机系统的*优控制,第9章奇异*优控制,第10章对策论与极大极小控制,第11章鲁棒与*优控制,第12章用matlab解*优控制问题及应用实例。

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