協(xié)調(diào)學(xué)

內(nèi)容概要

協(xié)調(diào)既是工程技術(shù)、社會經(jīng)濟(jì)、生物生態(tài)領(lǐng)域的普遍需求、共性規(guī)律，也是工程技術(shù)、社會經(jīng)濟(jì)、生物生態(tài)系統(tǒng)的控制方法、管理策略。
涂序彥和韓力群等編著的《協(xié)調(diào)學(xué)》重點(diǎn)闡述如何正確處理系統(tǒng)內(nèi)部矛盾與外部關(guān)系，保持系統(tǒng)穩(wěn)定平衡狀態(tài)，適應(yīng)環(huán)境條件變化，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)協(xié)調(diào)化的理論方法和實(shí)現(xiàn)技術(shù)。
《協(xié)調(diào)學(xué)》可供從事智能科學(xué)與技術(shù)、信息科學(xué)、控制科學(xué)與工程等領(lǐng)域研究的科技工作者及高等院校相關(guān)專業(yè)的師生參考。

作者簡介

韓力群
1953年生于北京市，工學(xué)博士，北京市優(yōu)秀教師，博士生導(dǎo)師，北京工商大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院教授。1992～1993年公派赴英訪問學(xué)者，2002～2006年任北京工商大學(xué)信息工程學(xué)院院長。
長期從事人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用、模式識別與智能系統(tǒng)等領(lǐng)域的研究工作，主持輕工業(yè)、化學(xué)工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通工業(yè)及航天工業(yè)等領(lǐng)域的圖像處理、模式識別與智能決策等各類科研項目20余項。發(fā)表論文126篇，獨(dú)著與合著著作10部；獲國家發(fā)明專利4項。
目前擔(dān)任中國人工智能學(xué)會副理事長，中國計算機(jī)用戶協(xié)會仿真應(yīng)用分會副理事長，中國系統(tǒng)仿真學(xué)會生命系統(tǒng)建模與仿真專業(yè)委員會副主任，教育部自動化專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會委員。
涂序彥 教授，博士生導(dǎo)師，中國人工智能學(xué)會榮譽(yù)理事長、學(xué)術(shù)指導(dǎo)委員會主席，北京市人工智能學(xué)會名譽(yù)理事長，
“擬人系統(tǒng)”國際學(xué)術(shù)會議主席。曾任中國人工智能學(xué)會理事長、中國自動化學(xué)會常務(wù)理事、中國軟件行業(yè)協(xié)會常務(wù)理事，全球華人智能控制與智能自動化大會主席、世界專家系統(tǒng)大會(遠(yuǎn)東區(qū))主席。兼任中國軍事科學(xué)院特邀研究員，清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家實(shí)驗室學(xué)術(shù)委員等。
涂序彥教授創(chuàng)立多變量協(xié)調(diào)控制理論，最經(jīng)濟(jì)控制理論；倡導(dǎo)人體控制論、大系統(tǒng)控制論新學(xué)科，開拓人工智能、專家系統(tǒng)、智能控制、智能管理，以及人工生命新方法、新技術(shù)。出版學(xué)術(shù)論著多部，發(fā)表學(xué)術(shù)論文三百多篇。

書籍目錄

序一
序二
紀(jì)念錢學(xué)森先生誕辰一百周年
前言
緒論
第一篇  工程技術(shù)協(xié)調(diào)學(xué)
  第一章  多變量協(xié)調(diào)控制理論及應(yīng)用
    1.1  多變量協(xié)調(diào)控制理論的提出
    1.2  多變量協(xié)調(diào)控制原理與系統(tǒng)
    1.3  多變量協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的分析
    1.4  多變量協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的綜合
    1.5  多變量協(xié)調(diào)控制理論的應(yīng)用
    1.6  小結(jié)
  第二章  多系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制理論及應(yīng)用
    2.1  多系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制的基本方案
    2.2  多系統(tǒng)的可協(xié)調(diào)性
    2.3  多系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)可協(xié)調(diào)性
    2.4  多系統(tǒng)的遞階協(xié)調(diào)控制
    2.5  多系統(tǒng)的分散協(xié)調(diào)控制
    2.6  多系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制理論的應(yīng)用
    2.7  小結(jié)
  第三章  多模型協(xié)調(diào)理論及應(yīng)用
    3.1  傳統(tǒng)狹義模型面臨困境
    3.2  現(xiàn)代廣義模型應(yīng)運(yùn)而生
    3.3  多模型協(xié)調(diào)的廣義模型化方法
    3.4  多模型協(xié)調(diào)的多層狀態(tài)空間模型
    3.5  多模型協(xié)調(diào)的多重廣義算子模型
    3.6  多模型協(xié)調(diào)的廣義知識表達(dá)模型
    3.7  小結(jié)
  第四章  多功能協(xié)調(diào)管理理論及應(yīng)用
    4.1  多功能協(xié)調(diào)智能管理系統(tǒng)的概念提出
    4.2  多功能協(xié)調(diào)智能管理系統(tǒng)設(shè)計思想
    4.3  多功能協(xié)調(diào)智能管理系統(tǒng)總體方案
    4.4  智能管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)
    4.5  智能管理系統(tǒng)的研發(fā)策略
    4.6  智能管理系統(tǒng)的發(fā)展方向
    4.7  小結(jié)
  第五章  多軟件協(xié)調(diào)理論及應(yīng)用
    5.1  多庫協(xié)同軟件系統(tǒng)的提出
    5.2  多庫協(xié)同軟件系統(tǒng)的概念
    5.3  多庫協(xié)同軟件系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方案
    5.4  多庫協(xié)同軟件系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)
    5.5  多庫協(xié)同軟件系統(tǒng)的應(yīng)用
    5.6  多庫協(xié)同軟件系統(tǒng)的發(fā)展
    5.7  小結(jié)
  第六章  多網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)理論及應(yīng)用
    6.1  大規(guī)模信息網(wǎng)的概念與問題
    6.2  協(xié)同智能信息網(wǎng)的概念與策略
    6.3  分布式協(xié)同智能網(wǎng)管
    6.4  分布互動智能通信
    6.5  協(xié)同智能信息服務(wù)
    6.6  多網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)理論的應(yīng)用
    6. 7小結(jié)
第二篇  生物生態(tài)協(xié)調(diào)學(xué)
  第七章  生物協(xié)調(diào)學(xué)
    7.1  人體協(xié)調(diào)系統(tǒng)
    7.2  人腦協(xié)調(diào)系統(tǒng)
    7.3  經(jīng)絡(luò)協(xié)調(diào)系統(tǒng)
    7.4  小結(jié)
  第八章  生態(tài)協(xié)調(diào)學(xué)
    8.1  生態(tài)系統(tǒng)的新概念
    8.2  廣義人工生態(tài)系統(tǒng)的概念模型
    8.3  綠色產(chǎn)品設(shè)計的生態(tài)協(xié)調(diào)學(xué)
    8.4  綠色循環(huán)經(jīng)濟(jì)的生態(tài)協(xié)調(diào)學(xué)
    8.5  小結(jié)
  第九章  人機(jī)協(xié)調(diào)學(xué)
    9.1  人機(jī)系統(tǒng)
    9.2  人機(jī)協(xié)調(diào)技術(shù)
    9.3  人機(jī)和諧智能cad系統(tǒng)
    9.4  人機(jī)協(xié)調(diào)的產(chǎn)品概念創(chuàng)新設(shè)計
    9.5  人機(jī)和諧的cacd系統(tǒng)
    9.6  小結(jié)
  第十章  智能協(xié)調(diào)學(xué)
    10.1  廣義人工智能的協(xié)調(diào)化
    10.2  廣義智能的協(xié)調(diào)化
    10.3  高等人工智能的協(xié)調(diào)化
    10.4  高等智能的協(xié)調(diào)化
    10.5  智能科學(xué)技術(shù)的協(xié)調(diào)化
    10.6  智能協(xié)調(diào)學(xué)的應(yīng)用
    10.7  小結(jié)
第三篇  社會經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)學(xué)
  第十一章  社會協(xié)調(diào)學(xué)
    11.1  社會協(xié)調(diào)學(xué)的基本概念
    11.2  社會協(xié)調(diào)學(xué)的學(xué)科架構(gòu)
    11.3  社會協(xié)調(diào)學(xué)的學(xué)科內(nèi)容
    11.4  社會協(xié)調(diào)學(xué)的科學(xué)方法
    11.5  社會協(xié)調(diào)學(xué)的學(xué)科分支
    11.6  社會協(xié)調(diào)學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域
    11.7  小結(jié)
  第十二章  經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)學(xué)
    12.1  計劃經(jīng)濟(jì)管理體制的集中經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)
    12.2  商品經(jīng)濟(jì)管理體制的分散經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)
    12.3  有計劃商品經(jīng)濟(jì)管理體制的集散經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)
    12.4  小結(jié)
  第十三章  政治協(xié)調(diào)學(xué)
    13.1  政治協(xié)調(diào)學(xué)的研究對象
    13.2  政治協(xié)調(diào)學(xué)的指導(dǎo)思想
    13.3  政治協(xié)調(diào)學(xué)的核心內(nèi)涵
    13.4  政治協(xié)調(diào)學(xué)的學(xué)科內(nèi)容
    13.5  政治協(xié)調(diào)學(xué)的建模方法
    13.6  政治協(xié)調(diào)學(xué)的系統(tǒng)分析
    13.7  政治協(xié)調(diào)學(xué)的系統(tǒng)綜合
    13.8  政治協(xié)調(diào)學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域
    13.9  小結(jié)
  第十四章  社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的建模與仿真
    14.1  社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的建模方法
    14.2  社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的仿真技術(shù)
    14.3  小結(jié)
  第十五章  社會經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)學(xué)的應(yīng)用
    15.1  最經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品設(shè)計的概念提出
    15.2  最經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品概念設(shè)計方法
    15.3  最經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品技術(shù)設(shè)計的原則
    15.4  小結(jié)
展望
協(xié)調(diào)學(xué)哲理
參考文獻(xiàn)
后記
致謝

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   第三章 多模型協(xié)調(diào)理論及應(yīng)用 為什么要研究多模型協(xié)調(diào)問題？為什么提出廣義模型？ 有一種傳統(tǒng)的狹義模型觀念，認(rèn)為模型就意味著數(shù)學(xué)模型，如傳遞函數(shù)、狀態(tài)方程、代數(shù)方程、微分方程等。其實(shí)，這是一種片面的、狹義的模型觀。 狹義模型觀對于線性、定常、集中參數(shù)的簡單系統(tǒng)是行之有效的，如線性控制系統(tǒng)理論。然而，對于非線性、非定常、分布參數(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)，都遇到了數(shù)學(xué)模型如何建立和求解的兩難問題。 數(shù)學(xué)模型的兩難問題在于：一方面，由于實(shí)際系統(tǒng)往往具有非線性，不確定性、不確知性、分散性、主動性等復(fù)雜性，不僅難以建立精確的、可用的數(shù)學(xué)模型，而且非線性、非定常、高階、偏微分方程在數(shù)學(xué)上缺乏通用的、解析的、準(zhǔn)確的求解方法；另一方面，如果進(jìn)行模型簡化，采用線性化、定?；?、低階、常微分方程，雖有通用的、解析的求解方法，但是其求解結(jié)果脫離實(shí)際，不能實(shí)用或?qū)е孪到y(tǒng)失穩(wěn)、失控，使控制理論與控制工程離異，存在巨大間隙，處于兩難困境。 為了解決上述兩難問題，使控制理論走出困境，必須突破狹義模型的傳統(tǒng)觀念，建立廣義模型的新概念。不僅采用數(shù)學(xué)模型，而且采用知識模型、網(wǎng)絡(luò)模型，研發(fā)集成廣義模型；不僅建立被控制對象模型，而且可建立控制者模型；不局限于傳統(tǒng)模型，而且要研發(fā)新的非傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型；不局限于單粒度的模型，而且要研發(fā)多粒度、變粒度的模型；不局限于常規(guī)的模型，而且要研發(fā)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織的智能化模型。因此，從協(xié)調(diào)學(xué)觀點(diǎn)出發(fā)，在大系統(tǒng)控制論中，提出了多模型協(xié)調(diào)的廣義模型化方法。 3.1 傳統(tǒng)狹義模型面臨困境 3.1.1 傳統(tǒng)狹義數(shù)學(xué)模型的局限性問題 由于狹義模型化方法的局限性，單純依靠傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，難以描述實(shí)際復(fù)雜大系統(tǒng)中存在的許多重要因素。 1.傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型難以描述人的主動性 實(shí)際復(fù)雜大系統(tǒng)中，往往包含有主動環(huán)節(jié)——人、主動系統(tǒng)——人群，在大系統(tǒng)分析和綜合方面，都要考慮人的因素，但是如何建立人的數(shù)學(xué)模型是個難題。 通常在控制理論中，數(shù)學(xué)模型是描述被動系統(tǒng)或被動環(huán)節(jié)，如儀表、機(jī)器、設(shè)備等，而不是主動系統(tǒng)或主動環(huán)節(jié)，如控制、管理、指揮人員等。

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