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公共安全決策技術與方法 版權信息
- ISBN：9787302623397
- 條形碼：9787302623397 ; 978-7-302-62339-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
公共安全決策技術與方法 本書特色
在公共安全風險日益復雜化的情況下，我們亟需培養兼具扎實數理基礎和實際工程經驗的應急決策人才，這使得專門針對公共安全領域的教材十分重要。本書可以說是彌補空缺的一本教材，是一本針對公共安全領域的決策類教材。本書特色鮮明，立足一點而不失廣度。在例題和案例的選擇上，既有簡化條件的應急救援和物資運輸等問題，也有基于日本地震等實際災害場景的人員疏散等問題，還有疫情防空的具體數據估算，使得讀者可以充分理解書中的公式定理，掌握書中的方法應用。
公共安全決策技術與方法 內容簡介
本書介紹了馬爾科夫決策過程及其它相關方法在公共安全領域的應用，主要面向安全科學與工程專業的高年級本科生，作為其安全決策方法類課程的教材，同時也可作為其它學科運籌學馬爾科夫過程部分的參考資料。 在廣與深的關系上，本書從處理大多數實際問題使用的馬爾科夫假設開始，圍繞著馬氏決策過程和動態規劃貝爾曼方程，依次介紹有限狀態問題、無限狀態問題和折扣成本問題，之后分別針對馬氏過程的各個要素，從狀態集、動作集等方面向外擴展出Q學習、近似線性規劃、隱馬爾科夫模型和部分可觀測馬爾科夫模型，并用一章簡略介紹其它常用決策算法，這使得本書在重點突出的同時具有一定的廣度； 在難與易的關系上，本書力求避免復雜艱深的數學概念，書中的定理證明和公式推導只需要*基本的高等數學知識，同時對于有關數學內容以附錄形式做出了說明，此外，書中每一個部分都有緊貼內容的例子輔助理解，同時設有一章專門討論相關方法用于安全領域決策的典型案例，使得讀者能清楚地理解本書意圖闡述的內容。
公共安全決策技術與方法 目錄
第1章 馬爾可夫決策理論簡介 1
1.1 序列決策問題 1
1.2 馬爾可夫過程定義 2
1.3 馬爾可夫決策理論表示方法 4
1.4 馬爾可夫決策過程問題分類 7
第2章 有限階段問題 8
2.1 有限階段問題概述與逆推歸納法 8
2.2 動態規劃理論 12
2.3 相關例題與講解 15
第3章 折扣成本問題 20
3.1 折扣成本問題的引入 20
3.2 貝爾曼方程與動態規劃算子 21
3.3 數值迭代算法與解的存在性 23
3.4 貝爾曼方程解的唯一性 29
3.5 策略迭代算法 30
3.6 平穩策略*優化 35
第4章 平均成本問題 36
4.1 問題描述與問題轉化 36
4.2 平均成本問題的*優策略 38
4.3 與折扣成本問題的關系 39
第5章 Q學習 46
5.1 異步數值迭代與實時數值迭代 46
5.2 探索-利用權衡 47
5.3 Q函數與Q學習算法 49
5.4 Q學習算法的收斂性分析 50
5.5 Q學習的應用實例 51
第6章 線性規劃方法 55
6.1 貝爾曼方程求解的線性規劃表述 55
6.2 線性規劃問題的對偶形式 56
6.3 近似線性規劃 58
6.4 應用實例 61
第7章 隱馬爾可夫模型 66
7.1 隱馬爾可夫模型簡介 66
7.2 隱馬爾可夫模型動力學 67
7.3 前向算法 69
7.4 后向算法 74
7.5 維特比算法 78
第8章 部分可觀測馬爾可夫決策過程 85
8.1 HMM濾波 85
8.2 有限階段POMDP問題 86
8.3 POMDP的信念空間表述 88
8.4 機器更換的POMDP示例 90
8.5 有限觀測狀態的有限階段POMDP求解方法介紹 93
8.5.1 精確算法：逐步剪枝 94
8.5.2 Lovejoy次優算法 95
第9章 應用案例介紹 97
9.1 災難中的人員疏散問題 97
9.2 基于馬爾可夫過程和SEIR模型的傳染病預測 100
9.2.1 模型分析 101
9.2.2 數據來源及參數 102
9.2.3 結果分析 104
9.2.4 不足與改進 106
9.3 貧困縣精準扶貧資源分配優化 107
9.3.1 精準扶貧解析 107
9.3.2 模型假設 108
9.3.3 模型構建 108
9.3.4 算例驗證 110
9.4 基于馬爾可夫決策過程的國家撤僑方案設計 112
9.4.1 撤僑模型的建立步驟 113
9.4.2 利比亞撤僑問題的MATLAB(r) 仿真 117
9.4.3 結論與總結 120
第10章 其他常用算法介紹 122
10.1 貪婪算法 122
10.2 分治算法 123
10.3 回溯法 124
10.4 分支限界法 125
10.5 大數據決策方法概述 128
附錄 數學基礎補充內容 129
參考文獻 131
1.1 序列決策問題 1
1.2 馬爾可夫過程定義 2
1.3 馬爾可夫決策理論表示方法 4
1.4 馬爾可夫決策過程問題分類 7
第2章 有限階段問題 8
2.1 有限階段問題概述與逆推歸納法 8
2.2 動態規劃理論 12
2.3 相關例題與講解 15
第3章 折扣成本問題 20
3.1 折扣成本問題的引入 20
3.2 貝爾曼方程與動態規劃算子 21
3.3 數值迭代算法與解的存在性 23
3.4 貝爾曼方程解的唯一性 29
3.5 策略迭代算法 30
3.6 平穩策略*優化 35
第4章 平均成本問題 36
4.1 問題描述與問題轉化 36
4.2 平均成本問題的*優策略 38
4.3 與折扣成本問題的關系 39
第5章 Q學習 46
5.1 異步數值迭代與實時數值迭代 46
5.2 探索-利用權衡 47
5.3 Q函數與Q學習算法 49
5.4 Q學習算法的收斂性分析 50
5.5 Q學習的應用實例 51
第6章 線性規劃方法 55
6.1 貝爾曼方程求解的線性規劃表述 55
6.2 線性規劃問題的對偶形式 56
6.3 近似線性規劃 58
6.4 應用實例 61
第7章 隱馬爾可夫模型 66
7.1 隱馬爾可夫模型簡介 66
7.2 隱馬爾可夫模型動力學 67
7.3 前向算法 69
7.4 后向算法 74
7.5 維特比算法 78
第8章 部分可觀測馬爾可夫決策過程 85
8.1 HMM濾波 85
8.2 有限階段POMDP問題 86
8.3 POMDP的信念空間表述 88
8.4 機器更換的POMDP示例 90
8.5 有限觀測狀態的有限階段POMDP求解方法介紹 93
8.5.1 精確算法：逐步剪枝 94
8.5.2 Lovejoy次優算法 95
第9章 應用案例介紹 97
9.1 災難中的人員疏散問題 97
9.2 基于馬爾可夫過程和SEIR模型的傳染病預測 100
9.2.1 模型分析 101
9.2.2 數據來源及參數 102
9.2.3 結果分析 104
9.2.4 不足與改進 106
9.3 貧困縣精準扶貧資源分配優化 107
9.3.1 精準扶貧解析 107
9.3.2 模型假設 108
9.3.3 模型構建 108
9.3.4 算例驗證 110
9.4 基于馬爾可夫決策過程的國家撤僑方案設計 112
9.4.1 撤僑模型的建立步驟 113
9.4.2 利比亞撤僑問題的MATLAB(r) 仿真 117
9.4.3 結論與總結 120
第10章 其他常用算法介紹 122
10.1 貪婪算法 122
10.2 分治算法 123
10.3 回溯法 124
10.4 分支限界法 125
10.5 大數據決策方法概述 128
附錄 數學基礎補充內容 129
參考文獻 131
展開全部
公共安全決策技術與方法 作者簡介
陳濤，研究員，博士生導師，清華大學工程物理系副系主任，清華大學合肥公共安全研究院院長助理，兼任中國災害防御協會風險分析專業委員會委員、北京市公安部消防局消防技術服務機構評審專家等職務；主要從事國家應急平臺體系關鍵技術研發，突發事件應急決策模型與技術，復雜災害環境下的人員心理行為及模擬技術，突發事件人群避難、疏散與安置技術等研究；曾獲國家科技進步一等獎，科技進步一等獎，中國地理信息科技進步一等獎，北京市科學技術獎二等獎和“十一五”科技支撐計劃優秀團隊等重大獎項。
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