URSS.ru - Издательская группа URSS. Научная и учебная литература
Об издательстве Интернет-магазин Контакты Оптовикам и библиотекам Вакансии Пишите нам
КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Вернуться в: Каталог  
Обложка Казаков И.Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем
Id: 94705
 

Методы оптимизации стохастических систем

1987. 304 с. Твердый переплет. Букинист. Состояние: 4. Есть погашенная библиотечная печать.
Обращаем Ваше внимание, что книги с пометкой "Предварительный заказ!" невозможно купить сразу. Если такие книги содержатся в Вашем заказе, их цена и стоимость доставки не учитываются в общей стоимости заказа. В течение 1-3 дней по электронной почте или СМС мы уточним наличие этих книг или отсутствие возможности их приобретения и сообщим окончательную стоимость заказа.

 Аннотация

Излагаются теоретико-вероятностные методы синтеза структуры законов управления (управлений) и параметров стохастических систем. Рассматриваются две группы методов - аналитические и алгоритмические. Методы первой группы позволяют получить структуру оптимальной системы, методы второй - организовать вычислительные алгоритмы оптимизации параметров. Подробно рассматриваются алгоритмы и вычислительные процедуры, связанные с применением этих методов. Книга содержит большое число примеров, что определяет ее прикладную направленность. Она рассчитана на научных и инженерно-технических работников в области кибернетики и информатики, а также на аспирантов и студентов, специализирующихся в указанных областях.

Табл. 2. Ил. 63. Библиогр. 106 назв.


 Оглавление

Предисловие

РАЗДЕЛ 1

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

Глава 1

Стохастические системы и проблемы их оптимизации

§ 1.1. Математические модели стохастических систем

§ 1.2. Стохастические процессы в динамических системах и их характеристики

§ 1.3. Задачи оптимизации и методы их решения

Глава 2

Оптимальное оценивание случайных процессов

§ 2.1. Задачи оценивания и критерий

§ 2.2 Апостериорная плотность вероятности

§ 2.3. Уравнение для апостериорной плотности вероятности

§ 2.4. Метод условно-оптимальной фильтрации

Глава 3

Квазиоптимальная нелинейная фильтрация

§ 3.1. Основы приближенных алгоритмов фильтрации

§ 3.2. Приближенный алгоритм нелинейной фильтрации

§ 3.3. Гауссовское приближение

§ 3.4. Приближенный условночштимальный фильтр

Глава 4

Оптимальная линейная фильтрация

§ 4.1. Непрерывный фильтр Калмана- Бьюси при белом шуме измерителя

§ 4.2. Обобщенный фильтр для непрерывного процесса

§ 4.3. Непрерывный фильтр при небелом шуме измерителя

§ 4.4. Фильтр при инерционном измерителе

§ 4.5. Дискретный фильтр Калмана при белом шуме измерителя

§ 4.6. Дискретный линейный фильтр при небелом шуме измерителя

§ 4.7. Квазилинейная фильтрация

Глава 5

Методы синтеза оптимального управления

§ 5.1. Общая постановка задачи

§ 5.2. Критерии оптимальности

§ 5.3. Методы определения оптимального управления

§ 5.4. Стохастический принцип максимума

§ 5.5. Доказательство необходимого условия оптимальности

§ 5.6. Достаточность условия оптимальности для линейного объекта

§ 5.7. Общий метод синтеза структуры управления

§ 5.8. Дискретный вариант стохастического принципа максимума

§ 5.9. Управление при локальном критерии

§ 5.10. Динамическое программирование

§ 5.11. Уравнение Беллмана для непрерывной системы

Глава 6

Аналитический синтез оптимального управления

§ 6.1. Основы приближенных аналитических методов

§ 6.2. Оптимальная линейная система

§ 6.3. Оптимизация на скользящем интервале

§ 6.4. Структура оптимального управления в нелинейной системе

§ 6.5. Квазиоптимальное управление в нелинейной системе в гауссовском приближении

§ 6.6. Оценка гауссовского приближения

§ 6.7. Квазиоптимальное управление в линейной системе с ограничением на управление

§ 6.8. Локально-оптимальное управление без ограничений

§ 6.9. Локально-оптимальное управление с ограничением

РАЗДЕЛ II

АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

Глава 7

Общая характеристика алгоритмических методов оптимизации

§ 7.1. Управление качеством

§ 7.2. Универсальный критерий оптимизации

§ 7.3. Формула для критерия оптимизации

§ 7.4. Общий поисковый алгоритм оптимизации

§ 7.5. Вероятностные алгоритмы оптимизации

§ 7.6. Детерминированные алгоритмы оптимизации

§ 7.7. Критерии эффективности алгоритмов оптимизации

Глава 8

Градиентный случайный поиск

§ 8.1. Частные алгоритмы градиентного случайного поиска

§ 8.2. Общий алгоритм градиентного случайного поиска

§ 8.3. Общие условия сходимости градиентного случайного поиска

§ 8.4. Условия сходимости частных алгоритмов

§ 8.5. Метод стохастической аппроксимации

§ 8.6. Учет ограничений

Глава 9

Неградиентный случайный поиск при параметрической оптимизации

§ 9.1. Параметрическая оптимизация без адаптации

§ 9.2. Адаптивные алгоритмы параметрической оптимизации

§ 9.3. Схемы неградиентного поиска при параметрической оптимизации

§ 9.4. Алгоритмы обработки апостериорной информации при параметрической оптимизации

§ 9.5. Форсированный поиск при параметрической оптимизации

Глава 10

Неградиентный случайный поиск при оптимизации решений

§ 10.1. Оптимизация решений без адаптации

§ 10.2. Адаптивные алгоритмы оптимизации решений

§ 10.3. Схемы неградиентного случайного поиск1 при оптимизации решений

§ 10.4. Алгоритмы обработки апостериорной информации при оптимизации решений

§ 10.5. Приближенный алгоритм параметрической оптимизации

Глава 11

Неградиентный случайный поиск при оптимизации параметров и решений

§ 11.1. Оптимизация параметров и решений без адаптации

§ 11.2. Адаптивные алгоритмы оптимизации параметров и решений

§ 11.3. Оптимизация систем при заданной функции качества

§ 11.4. Уточненный алгоритм параметрической оптимизации

Глава 12

Оптимизация систем случайным поиском

§ 12.1. Система самонаведения

§ 12.2. Измеритель угловой скорости

§ 12.3. Система захвата

§ 12.4. Многоканальная система

§ 12.5. Субоптимальный фильтр Калмана

§ 12.6. Система технического обслуживания

§ 12.7. Обшие замечания

Послесловие

Список литературы

Предметный указатель

 
© URSS 2016.

Информация о Продавце