《基於自適應動態規劃的智慧型最佳化控制》是2013年2月科學出版社出版的圖書，作者是林小峰、宋紹劍、宋春寧。
基本介紹
- 書名：基於自適應動態規劃的智慧型最佳化控制
- 作者：林小峰、宋紹劍、宋春寧
- ISBN：9787030364333
- 頁數：216
- 定價：56.00元
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2013-2
- 裝幀：平裝
- 開本：16
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《基於自適應動態規劃的智慧型最佳化控制》內容理論性較強，緊密結合工程實際，全面闡述了基於自適應動態規劃系統的設計和實現，包括自適應動態規劃各種算法的詳盡推導、實現步驟，訓練過程等，並詳細介紹了自適應動態規劃在輕工、建材、電力行業套用的工程實例。
圖書目錄
第1章 動態規劃
1．1 動態規劃的基本方法
1．1．1 多級決策過程
1．1．2 最優性原理
1．1．3 動態規劃的基本遞推方程
1．2 離散系統的動態規劃
1．2．1 離散最優問題的動態規劃解
1．2．2 動態規劃的數值計算法
1．2．3 離散系統動態規劃的特點
1．3 連續動態規劃
1．3．1 連續時間系統的最優控制問題
1．3．2 哈密頓一雅可比貝爾曼方程
1．3．3 連續動態規劃的基本方程
參考文獻
第2章 強化學習
2．1強化學習的基本概念
2．2 強化學習的形成和發展
2．2．1 強化學習的學科基礎
2．2．2 強化學習的形成階段
2．2．3 強化學習的發展階段
2．3 強化學習的主要算法
2．3．1 蒙特卡羅算法
2．3．2 時序差分算法
2．3．3 自適應啟發評價算法
2．3．4 Q一學習算法
參考文獻
第3章 自適應動態規劃
3．1 自適應動態規劃的研究概況
3．2 大腦智慧型與最佳化
3．2．1 神經系統
3．2．2 大腦的分區功能與統一協調
3．2．3 大腦是智慧型控制器
3．2．4 大腦的漸進學習
3．2．5 強化學習與最最佳化
3．2．6 大腦最佳化的兩個問題
3．2．7 仿腦智慧型最佳化控制的實現
3．3 自適應動態規劃的基本原理
3．3．1 自適應動態規劃的基本思想
3．3．2 動態規劃的前向、後向算法
3．3．3 自適應動態規劃疊代算法
3．3．4 函式近似結構
3．3．5 自適應動態規劃的優點
3．4 自適應動態規劃的基本結構與分類
3．4．1 啟發式動態規劃
3．4．2 雙啟發式動態規劃
3．4．3 執行依賴啟發式動態規劃
3．4．4 執行依賴雙啟發式動態規劃
3．5 自適應動態規劃的發展趨勢
3．5．1 三代大腦智慧型ADP模型
3．5．2 自適應動態規劃的研究動態
參考文獻
第4章 基於BP網路的自適應動態規划算法及實現
4．1 基於BP網路的HDP算法及實現
4．1．1 HDP的結構和基本原理
4．1．2 模型網路
4．1．3 評價網路
4．1．4 執行網路
4．1．5 相關參數的選擇
4．2 基於BP網路的DHP算法及實現
4．2．1 DHP的結構和基本原理
4．2．2 模型網路
4．2．3 評價網路
4．2．4 執行網路
4．3 基於BP網路的ADHDP算法及實現
4．3．1 ADHDP結構和基本原理
4．3．2 評價網路
4．3．3 執行網路
參考文獻
第5章 自適應動態規劃的套用
5．1 水泥預分解窯系統的HDP控制
5．1．1 水泥預分解窯系統
5．1．2 水泥預分解窯的神經網路建模
5．1．3 水泥預分解窯HI）I算法
5．1．4 HDP訓練策略及控制系統仿真
5．1．5 小結
5．2 糖廠澄清過程pH值的DHP控制
5．2．1 糖廠澄清過程工藝流程
5．2．2 製糖澄清過程系統建模
5．2．3 製糖澄清過程DHP算法
5．2．4 DHP算法控制清汁pH值
5．2．5 小結
5．3 同步發電機勵磁系統的ADP控制
5．3．1 同步發電機及其勵磁系統
5．3．2 基於ADHDP的勵磁控制
5．3．3 基於多目標ADHI）P的勵磁控制
5．4 基於DHP方法的發電商競價策略模型
5．4．1 競價策略研究
5．4．2 發電商市場競價策略模型
5．4．3 仿真試驗及分析
5．4．4 小結
5．5 ADHDP在高壓直流輸電整流控制中的套用
5．5．1 高壓直流輸電系統
5．5．2 ADHDP整流控制器漫計
5．5．3 整流側定電流、逆變側定電壓控制模型仿真
5．5．4 小結
5．6 三容液位系統的ADHDP控制
5．6．1 三容液位系統簡介及其模型
5．6．2 三容液位系統ADHI）P控制器設計
5．6．3 控制仿真及分析
5．6．4 實時控制
5．6．5 小結
參考文獻
1．1 動態規劃的基本方法
1．1．1 多級決策過程
1．1．2 最優性原理
1．1．3 動態規劃的基本遞推方程
1．2 離散系統的動態規劃
1．2．1 離散最優問題的動態規劃解
1．2．2 動態規劃的數值計算法
1．2．3 離散系統動態規劃的特點
1．3 連續動態規劃
1．3．1 連續時間系統的最優控制問題
1．3．2 哈密頓一雅可比貝爾曼方程
1．3．3 連續動態規劃的基本方程
參考文獻
第2章 強化學習
2．1強化學習的基本概念
2．2 強化學習的形成和發展
2．2．1 強化學習的學科基礎
2．2．2 強化學習的形成階段
2．2．3 強化學習的發展階段
2．3 強化學習的主要算法
2．3．1 蒙特卡羅算法
2．3．2 時序差分算法
2．3．3 自適應啟發評價算法
2．3．4 Q一學習算法
參考文獻
第3章 自適應動態規劃
3．1 自適應動態規劃的研究概況
3．2 大腦智慧型與最佳化
3．2．1 神經系統
3．2．2 大腦的分區功能與統一協調
3．2．3 大腦是智慧型控制器
3．2．4 大腦的漸進學習
3．2．5 強化學習與最最佳化
3．2．6 大腦最佳化的兩個問題
3．2．7 仿腦智慧型最佳化控制的實現
3．3 自適應動態規劃的基本原理
3．3．1 自適應動態規劃的基本思想
3．3．2 動態規劃的前向、後向算法
3．3．3 自適應動態規劃疊代算法
3．3．4 函式近似結構
3．3．5 自適應動態規劃的優點
3．4 自適應動態規劃的基本結構與分類
3．4．1 啟發式動態規劃
3．4．2 雙啟發式動態規劃
3．4．3 執行依賴啟發式動態規劃
3．4．4 執行依賴雙啟發式動態規劃
3．5 自適應動態規劃的發展趨勢
3．5．1 三代大腦智慧型ADP模型
3．5．2 自適應動態規劃的研究動態
參考文獻
第4章 基於BP網路的自適應動態規划算法及實現
4．1 基於BP網路的HDP算法及實現
4．1．1 HDP的結構和基本原理
4．1．2 模型網路
4．1．3 評價網路
4．1．4 執行網路
4．1．5 相關參數的選擇
4．2 基於BP網路的DHP算法及實現
4．2．1 DHP的結構和基本原理
4．2．2 模型網路
4．2．3 評價網路
4．2．4 執行網路
4．3 基於BP網路的ADHDP算法及實現
4．3．1 ADHDP結構和基本原理
4．3．2 評價網路
4．3．3 執行網路
參考文獻
第5章 自適應動態規劃的套用
5．1 水泥預分解窯系統的HDP控制
5．1．1 水泥預分解窯系統
5．1．2 水泥預分解窯的神經網路建模
5．1．3 水泥預分解窯HI）I算法
5．1．4 HDP訓練策略及控制系統仿真
5．1．5 小結
5．2 糖廠澄清過程pH值的DHP控制
5．2．1 糖廠澄清過程工藝流程
5．2．2 製糖澄清過程系統建模
5．2．3 製糖澄清過程DHP算法
5．2．4 DHP算法控制清汁pH值
5．2．5 小結
5．3 同步發電機勵磁系統的ADP控制
5．3．1 同步發電機及其勵磁系統
5．3．2 基於ADHDP的勵磁控制
5．3．3 基於多目標ADHI）P的勵磁控制
5．4 基於DHP方法的發電商競價策略模型
5．4．1 競價策略研究
5．4．2 發電商市場競價策略模型
5．4．3 仿真試驗及分析
5．4．4 小結
5．5 ADHDP在高壓直流輸電整流控制中的套用
5．5．1 高壓直流輸電系統
5．5．2 ADHDP整流控制器漫計
5．5．3 整流側定電流、逆變側定電壓控制模型仿真
5．5．4 小結
5．6 三容液位系統的ADHDP控制
5．6．1 三容液位系統簡介及其模型
5．6．2 三容液位系統ADHI）P控制器設計
5．6．3 控制仿真及分析
5．6．4 實時控制
5．6．5 小結
參考文獻
