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| 內容簡介： |
本书主要内容包括随机系统分析和状态估计理论，如线性和非线性*状态估计及分布式估计理论；随机*控制综合理论，如基于随机*值原理和动态规划法的随机系统*控制、随机*逆控制、随机系统*预测控制及强化学习和随机自适应*控制等；随机稳定性理论以及包含非梯度随机搜索法和随机梯度下降法的参数优化理论等内容。
本书理论体系完整，特色鲜明，可作为高等院校自动控制、系统工程专业研究生教材及自动化类专业和其他相关专业的高年级本科生教材，也可供自动控制及相关领域科技工作者和工程技术人员等阅读参考。
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| 內容試閱：
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随着大数据、人工智能、物联网及 5G 技术的快速发展，多学科交叉融合势在必行。为了适应多学科交叉融合对学生培养提出的新要求，西北工业大学无人系统技术研究院牵头相关学科率先将新兴交叉学科智能无人系统科学与技术随机最优控制作为该学科硕士、博士研究生培养方案中的专业核心课程。由于目前国内外没有适合此新兴交叉学科的研究生教材，因此西北工业大学将编写适合本学科研究生教学的教材作为2019 年研究生课程建设项目内容之一。本书除了介绍随机系统最优状态估计、随机最优控制、随机稳定性及控制参数优化方法等随机最优控制的基本内容外，还考虑智能无人系统科学与技术是新兴交叉学科，涵盖的学科领域和应用范围非常广泛的特点，增加了三方面内容：一是涵盖无人系统理论和技术的内容，如集群无人平台相关的滤波、控制理论和技术；二是人工智能理论和技术与自动控制交叉融合的内容，如强化学习及随机自适应最优控制、与大数据及深度学习密切相关的参数优化学习算法等；三是控制学科自身发展出的新理论和新方法，如随机非线性系统稳定性等。
本书第一作者从 1995 年在西安交通大学攻读博士学位开始就进行非线性系统控制理论等方面的研究，合作撰写了《非线性系统理论及应用》一书；特别是 2001 2004年在俄罗斯留学期间，在随机系统分析与随机最优控制方面进行了深入细致的研究；先后主持了国家自然科学基金项目随机跳变系统最优控制理论及其应用基础研究（项目编号： 60674031）、空间飞行器的结构随机跳变最优控制理论研究（项目编号：60874040）、杂干扰条件下多拦截器编队协同中制导研究（项目编号： 61973253）等十余项相关研究。近年来，本书第一作者及团队在分布式协同状态估计、分布式协同最优控制、强化学习和随机自适应最优控制以及用于人工智能参数优化计算等方面取得一系列最新研究成果。本书在吸收随机最优控制经典研究内容的同时，增加了最新研究成果，以期尽量涵盖智能无人系统科学与技术中有关自动控制方面的主要内容。
本书是关于随机系统统计分析、随机系统最优状态估计和随机系统最优控制等理论及参数优化的教材，旨在全面系统地总结该领域的学术成就。本书汇集了作者团队近年来在随机最优控制和优化理论及其应用方面的科研、教学工作中的心得和体会，内容丰富、新颖、系统，既包括较为完备的经典理论，又包括近年来发展起来的新理论、新方法和新技术，特别是有机融入了作者团队近年来的若干研究成果。
本书第 9 章由程昊宇撰写； 8.2 节和 8.3 节由黄汉桥撰写； 3.11 节由彭维仕撰写；其余内容由方洋旺撰写。方洋旺和彭维仕完成全书统编和修改工作。
本书得到国家自然科学基金项目（项目编号： 61973253、 71801222、 60674031、60874040）、西北工业大学研究生课程建设项目经费的资助，在此表示衷心的感谢。本书在编写过程中，得到了西北工业大学航天学院闫杰教授，无人系统技术研究院白俊强常务副院长、符文星副院长、毛昭勇副院长等的鼓励、支持和帮助，在此表示衷心的感谢。此外，本书还得到国内同仁的大力支持。感谢清华大学张贤达教授、西安交通大学韩崇昭教授、西安电子科技大学焦李成教授的大力支持，感谢空军工程大学于雷教授、李学仁教授、魏贤志教授、肖明清教授等的关心和帮助。还要感谢西北工业大学研究生院办公室和无人系统技术研究院办公室相关老师给予的支持和帮助。本书内容包含了第一作者的历届博士研究生伍友利、周晓滨、高翔、李锐、毛东辉等的研究工作，对他们所做的贡献表示衷心的感谢。在本书编写过程中，第一作者的博士研究生徐洋、张丹旭和第一作者指导的西北工业大学博士生吴自豪、王志凯、马文卉、邓天博和硕士研究生欧阳楚月、李欣芳和张博均等参与了本书部分文稿的录入及插图的绘制工作，在此表示感谢。本书引用了一些作者的论著及其研究成果，在此，向他们表示深深的谢意。鉴于篇幅限制，本书对随机分布参数系统尚未涉及，只是基于最基本的随机系统模
型讨论其最优控制及参数优化理论。
由于水平有限，书中不妥之处在所难免，望广大读者批判指正。
作 者
2020 年 4 月于西北工业大学
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