导弹毁伤效能优化方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

汪民乐，高晓光，邓昌著 著

图书标签:

• 导弹
• 毁伤效能
• 优化
• 武器系统
• 火力控制
• 作战效能
• 数学建模
• 算法
• 仿真
• 目标识别

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561257319

商品编码：25962953279

出版时间：2017-12-01

作  者:汪民乐,高晓光,邓昌 著 定  价:68 出 版 社:西北工业大学出版社 出版日期:2017年12月01日 页  数:239 装  帧:平装 ISBN:9787561257319 ●第1篇 导弹毁伤效能优化的智能算法基础
●第1章 导弹毁伤效能优化的智能算法导论
●1.1 引言
●1.2 遗传算法基本原理
●1.3 国内外遗传算法研究现状
●1.4 本篇主要内容
●参考文献
●第2章 遗传算法的收敛效率分析
●2.1 引言
●2.2 GA收敛效率指标
●2.3 基于模式的GA收敛效率分析
●2.4 GA的全局收敛性
●2.5 遗传算法控制参数优化策略
●2.6 GA早熟问题的定量分析及其预防策略
●2.7 本章小结
●参考文献
●第3章 新型高效率遗传算法设计
●3.1 高效率遗传算子设计
●3.2 提高非线性优化全局收敛性的新型GA
●3.3 求解非线性混合整数规划的新型GA
●部分目录

内容简介

本书以现代作战效能分析理论和智能计算方法为基础，依据导弹武器系统战术、技术指标和导弹毁伤效能优化的总体要求，对导弹毁伤效能优化方法进行了深入研究。全书分为导弹毁伤效能优化的智能算法基础，基于智能计算的导弹毁伤效能优化方法和基于效果的导弹毁伤效能优化方法三部分，能够为导弹毁伤效能分析论证提供理论与方法；为导弹作战指挥中导弹打击方案评估与优化提供决策支持。读者对象为从事导弹武器毁伤效能分析与论证的人员 汪民乐,高晓光,邓昌 著 汪民乐，1964年出生。安徽枞阳人。1985―2001年先后毕业于第二炮兵工程学院、西北工业大学。分别获得工学学士、硕士、博士学位。2002―2005年为第二炮兵工程学院控制科学与工程学科在站博士后。现任火箭军工程大学教授、博士生导师。并任陕西省运筹学学会常务理事、国家自然科学基金委员会评审专家、教育部学位与研究生教育评估专家。《战术导弹技术》《兵器装备工程学报》与《火箭军工程大学学报》编委。主要从事军事运筹理论与方法、武器系统效能分析、军事系统建模与仿真、军事信息处理与军事智能决策、军事装备管理与保障研究。在《宇航学报》《兵工学报》《弹道学报》《控制与决策》《系统工程理论与实践》等期刊及靠前等

跨越藩篱：新时代工程优化理论与实践 本书简介 本书旨在系统梳理与深入探讨当代工程领域中，特别是在复杂系统设计与管理中至关重要的优化理论与应用方法。我们聚焦于如何在资源有限、约束多变的环境下，实现系统性能的最大化或成本的最小化，从而推动工程实践迈向更高效、更可靠的新阶段。 第一部分：优化理论的基石与演进 本部分将追溯经典优化理论的源头，并重点分析其在现代工程环境下面临的挑战与发展方向。 第一章：数学规划基础重申 优化问题的数学本质在于目标函数的最小化或最大化，并服从一系列约束条件。本章首先对线性规划（LP）、非线性规划（NLP）的核心概念进行严谨的阐述。我们不仅回顾单纯形法、内点法等经典求解算法的原理，更深入探讨其在处理大规模、高维数据时的局限性。特别关注凸优化理论，阐释凸集与凸函数在保证全局最优解方面的关键作用，并引入对拟凸、伪凸等非凸问题的初步分类讨论，为后续处理复杂非线性系统奠定理论基础。 第二章：随机性与不确定性下的决策 现代工程系统很少在完全确定的条件下运行。本章着重于将不确定性纳入优化框架。我们将详细介绍随机规划（Stochastic Programming），包括两阶段与多阶段随机规划模型，探讨如何通过场景生成与鲁棒性指标来量化和管理随机波动对决策的影响。此外，还将介绍机会约束规划（Chance-Constrained Programming），侧重于如何设定满足特定概率要求的约束条件，这对于安全敏感型系统（如金融风险管理、供应链弹性设计）至关重要。 第三章：组合优化与离散决策 工程问题中大量的资源分配、调度安排与网络设计属于离散优化范畴。本章将深入探讨图论在优化中的应用，例如最短路径问题、最小生成树、最大流/最小割等经典算法的深度解析。重点放在NP难问题上，如旅行商问题（TSP）、背包问题等，介绍精确解法（如分支定界法、割平面法）的构建逻辑，并侧重介绍高效的启发式与元启发式算法（如模拟退火、禁忌搜索）在实际工程中的应用策略，强调在计算复杂度与解的质量之间取得平衡的艺术。 第二部分：现代优化方法与计算技术 本部分关注如何利用先进的计算工具和新兴的数学模型，解决传统方法难以应对的复杂优化问题。 第四章：启发式与群体智能算法的深入应用 随着计算能力的飞速发展，群体智能优化算法已成为解决复杂非线性、多模态优化问题的有力工具。本章将详细剖析遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）等算法的内部机制，并超越基础描述，探讨参数自适应调整策略、多目标协同优化机制。重点在于如何设计有效的适应度函数和交叉/变异操作，以避免早熟收敛，确保算法探索全局解空间的能力。 第五章：多目标优化理论与帕累托前沿分析 现实世界中，工程目标往往相互冲突（例如，性能最大化与成本最小化）。本章系统介绍多目标优化（MOO）的理论框架。涵盖加权求和法、ε-约束法等经典方法，并着重介绍基于目标空间和决策空间分析的现代方法，如NSGA-II和MOEA/D等进化算法。我们将详细讲解帕累托前沿的识别、绘制与解释，指导决策者如何在多目标权衡中做出符合实际需求的理性选择。 第六章：分布式优化与大规模系统协调 在物联网、智能电网或大型制造网络中，优化决策往往需要分散到多个自治主体中进行。本章探讨分布式优化算法，特别是围绕拉格朗日对偶分解、增广拉格朗日法（ALM）和ADMM（交替方向乘子法）展开。重点分析如何在信息受限或通信延迟的条件下，实现局部优化与全局最优的有效协同，这对于构建具有高鲁棒性和隐私保护特性的智能决策系统至关重要。 第三部分：工程领域的优化实践与案例分析 本部分将理论与实践紧密结合，展示优化方法在关键工程领域的具体应用与价值体现。 第七章：复杂系统可靠性与寿命优化 本章聚焦于如何将优化技术应用于提升系统从设计到报废的全生命周期可靠性。内容包括基于威布尔分布的寿命预测模型、故障树分析（FTA）与事件树分析（ETA）的优化集成。我们将探讨如何设计最优的预防性维护调度方案（基于马尔可夫决策过程MDP），以最小化停机成本与风险暴露，实现维护资源的最佳配置。 第八章：供应链韧性与动态调度优化 在全球化背景下，供应链的脆弱性日益凸显。本章侧重于动态调度与库存策略的优化。分析面向多工厂、多层级供应链的混合整数规划模型，解决产能分配、运输路径规划和安全库存设置问题。讨论如何利用实时数据和预测模型（如时间序列分析）来动态调整生产计划，以应对突发的市场需求波动或供应中断事件。 第九章：高维数据中的特征选择与模型压缩 在数据驱动的工程领域，如何从海量信息中提取最具价值的特征是关键。本章介绍基于优化方法的特征选择技术，包括L1正则化（LASSO）、稀疏表示学习，以及如何使用遗传算法来优化特征子集的组合。此外，还将涉及深度学习模型的剪枝（Pruning）与量化（Quantization）优化，以在保持模型精度的同时，显著降低其在边缘设备上的计算负荷。 结语：面向未来的优化研究方向 本书最后将展望优化理论在人工智能、量子计算等前沿领域的潜在结合点，探讨可解释性优化（Explainable Optimization）的必要性，以及构建更具适应性和自主学习能力的优化框架的未来研究路径。 本书内容严谨、体系完整，适合高等院校相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事工程设计、系统分析和运营管理的高级工程师和研究人员作为专业参考读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它在探讨问题时所展现出的那种近乎偏执的细节挖掘能力。我注意到作者在处理多变量耦合的优化问题时，并没有止步于提供一个现成的求解框架，而是深入剖析了每一种变量在不同环境约束下可能产生的非线性反馈。例如，在讨论目标特性评估模型时，作者没有简单地套用现有的标准度量衡，而是构建了一套多层次、自适应的评估体系，这套体系充分考虑了环境噪声、平台动态误差以及攻击方信息获取不完全性这三个关键因素。我花了整整一下午的时间，反复研读了其中关于“鲁棒性”设计的那一节，作者对于如何通过调整权重函数来降低模型对初始条件的敏感度，其论述之详尽，简直可以作为一本独立的专题研究来出版。这种不放过任何一个潜在变量的审慎态度，无疑极大地提升了该理论在实际工程应用中的可靠性与可信度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在令人眼前一亮，封面那种深邃的蓝与冷峻的灰交织在一起，仿佛让人一眼就窥见了某种精密计算背后的宏大叙事。我尤其欣赏作者在排版上展现出的那种克制与专业性，字体选择清晰有力，间距处理得恰到好处，即便是面对那些高度抽象的数学模型和复杂的系统图解，阅读体验依然保持着一种高度的流畅性。初翻阅时，我感受到的是一种扑面而来的严谨气息，它没有过多花哨的图示来分散注意力，而是将重点完全放在了核心的理论阐述上。那些章节之间的逻辑递进，如同精密的机械装置般紧密咬合，让人不得不惊叹于作者对整体框架的把控能力。我试着去理解其中关于概率论基础的部分，发现即便是对于非专业背景的读者，作者也努力通过生动的类比，将那些原本晦涩的公式转化为了可以触摸到的概念。总而言之，这本书的“外衣”与“骨架”都透露着一股久经锤炼的工匠精神，让人在阅读前就对其内容的深度和广度充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的难度系数是比较高的，它显然不是一本为初学者准备的入门读物，更像是一本面向有一定基础的研究人员或资深工程师的案头参考书。在涉及高维空间优化和非光滑目标函数的处理部分，作者使用的数学语言和符号体系非常专业化，我不得不时常停下来查阅相关的拓扑学和变分法基础知识才能跟上作者的思路。然而，也正是这种挑战性，使得每一次成功破解一个难点后，所获得的成就感也格外强烈。作者对于理论前沿的把握也十分到位，书中对近期国际学术会议上提出的几种新型启发式算法的讨论和批判性分析，为我们指明了未来研究的几个主要方向。这本书的价值在于，它不仅告诉我们“怎么做优化”，更重要的是，它引导我们思考在面对极端复杂和不确定的工程问题时，“如何构建一套全新的优化思维框架”。

评分☆☆☆☆☆

阅读此书的过程，更像是一次结构化思维训练的深度体验。作者的逻辑推进非常具有引导性，他不是直接抛出最终结论，而是采用了一种层层递进的、剥洋葱式的结构来构建知识体系。一开始，他会从一个宏观的、易于理解的系统目标出发，然后迅速将范围聚焦到核心的约束条件上，紧接着引入一套基础的优化工具，最后才开始逐步引入那些复杂的、针对特定复杂性的改进算法。这种布局使得读者的认知负担被有效地分散开来。尤其是在处理那些涉及迭代求解的复杂流程时，作者清晰地用流程图和伪代码标明了每一步的输入、处理和输出，使得原本令人望而却步的计算过程变得条理分明、易于复现。这对于希望将书中所学转化为自己研究课题的读者来说，简直是一份宝贵的“行动指南”。

评分☆☆☆☆☆

与其他同类学术著作相比，这本书在理论与实践的衔接上做得尤为出色，它成功地架起了一座坚实的桥梁。作者似乎非常清楚，一个纯粹的数学理论如果没有具体的应用场景作为支撑，就如同空中楼阁。因此，在每介绍完一种优化算法的理论推导之后，紧接着便会引用数个来自不同领域（如远程精确打击、反导防御系统等）的案例进行验证。我特别欣赏作者是如何巧妙地在这些案例中嵌入参数扰动的分析。比如说，当一个模型在理想环境下表现完美时，作者会故意引入一个现实中必然存在的随机干扰源，然后观察优化结果的变化趋势，并通过图表直观地展示了不同优化策略在“失真”数据面前的性能衰减曲线。这种“预先设防”的写作手法，体现了作者对实际工程挑战的深刻理解，让读者在学习理论的同时，也能提前预习到未来可能遇到的“坑”。