وبلاگ بلیان

Dynamic programming and stochastic control, Volume 125 (Mathematics in Science and Engineering)

معرفی کتاب «Dynamic programming and stochastic control, Volume 125 (Mathematics in Science and Engineering)» نوشتهٔ Dimitri P. Bertsekas (Eds.)، منتشرشده توسط نشر Academic Press در سال 1976. این کتاب در 20 صفحه، فرمت pdf، زبان انگلیسی ارائه شده است.

کتاب «Dynamic Programming and Stochastic Control» نوشتهٔ دیمیتری پی. برتسکاس، که به عنوان جلد ۱۲۵ از مجموعهٔ «ریاضیات در علوم و مهندسی» (Mathematics in Science and Engineering) منتشر شده، یکی از متون بنیادین و تأثیرگذار در حوزهٔ بهینه‌سازی پویا و کنترل تصادفی به شمار می‌رود. این اثر که حاصل سال‌ها تدریس مؤلف در دانشگاه‌های معتبری چون استنفورد و ایلینوی است، با ارائهٔ چارچوبی یکپارچه برای تصمیم‌گیری دنباله‌ای در شرایط عدم‌اطمینان، به مرجعی ارزشمند برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی و تحلیل‌گران حوزه‌های مختلف تبدیل شده است.

دربارهٔ کتاب —

هدف اصلی این کتاب، تأکید بر مفاهیم بنیادین و معدودی است که زیربنای رویارویی با عدم‌اطمینان و تکنیک برنامه‌ریزی پویا را تشکیل می‌دهند. مفاهیمی همچون ریسک، بازخورد (Feedback)، آماره‌های بسنده (Sufficient Statistics)، تطبیق‌پذیری (Adaptivity)، نگاشت‌های انقباضی (Contraction Mappings) و اصل بهینگی (Principle of Optimality) در این کتاب در چارچوبی کلی و بدون اتکا به مفروضات ساختاری خاص، توسعه و بسط داده شده‌اند. این رویکرد به مؤلف امکان داده است تا به‌طور همزمان به بررسی مسائل متنوعی مانند مسائل کنترل تصادفی در تئوری کنترل مدرن و همچنین مسائل کنترل زنجیره‌های مارکوف با فضای حالت محدود که در تحقیق در عملیات و آمار کاربرد دارند، بپردازد. کتاب در دو بخش اصلی و هشت فصل تدوین شده است. بخش نخست به کنترل سیستم‌های تصادفی با افق زمانی محدود اختصاص دارد و الگوریتم برنامه‌ریزی پویا را با ارائهٔ مثال‌های کاربردی از حوزه‌هایی چون کنترل موجودی، تحلیل پورتفولیو و مسائل توقف بهینه، به تصویر می‌کشد. بخش دوم کتاب به مباحث پیشرفته‌تر در مورد مسائل با افق زمانی نامحدود می‌پردازد و موضوعاتی مانند کمینه‌سازی هزینه‌های تنزیل‌شده و تنزیل‌نشده و همچنین کمینه‌سازی میانگین هزینه را با دقتی ریاضی و عمقی مثال‌زدنی مورد بررسی قرار می‌دهد. ضمائم پایانی کتاب نیز شامل مرور مختصری بر مفاهیم ریاضی، نظریهٔ بهینه‌سازی، نظریهٔ احتمال و زنجیره‌های مارکوف با فضای حالت محدود است که به خودکفایی هرچه بیشتر متن کمک می‌کند.

دربارهٔ نویسنده

دیمیتری پی. برتسکاس (Dimitri P. Bertsekas) استاد برجستهٔ مهندسی در مؤسسهٔ فناوری ماساچوست (MIT) و عضو آکادمی ملی مهندسی ایالات متحده است. او که مدرک دکترای خود را از دانشگاه هاروارد دریافت کرده، یکی از نام‌های آشنا در عرصهٔ بهینه‌سازی و کنترل است و جوایز متعددی از جمله جایزهٔ آموزشی «ای. آر. راگازینی» (A. R. Ragazzini) از انجمن کنترل آمریکا در سال ۲۰۰۱ و جایزهٔ یادبود «بلمن» (Bellman Heritage Award) از همین انجمن در سال ۲۰۱۴ را از آنِ خود کرده است. کتاب «برنامه‌ریزی پویا و کنترل تصادفی» حاصل تجربهٔ تدریس او در دانشگاه‌های استنفورد و ایلینوی است و او بعدها نسخهٔ به‌روزتر و جامع‌تری از این مباحث را در کتاب دو جلدی «برنامه‌ریزی پویا و کنترل بهینه» (Dynamic Programming and Optimal Control) منتشر کرد که به یکی از مراجع اصلی این حوزه تبدیل شده است.

چرا باید این کتاب را بخوانید؟

  • چارچوبی یکپارچه و بنیادین: این کتاب با ارائهٔ مدلی کلی که بر روی فضاهای حالت و کنترل دلخواه تعریف شده، درک عمیقی از مفاهیم پایه‌ای برنامه‌ریزی پویا بدون درگیری با مفروضات ساختاری زائد فراهم می‌کند.
  • پوشش جامع مسائل با افق محدود و نامحدود: از مسائل ساده با افق زمانی مشخص گرفته تا مسائل پیچیده‌تر با افق نامتناهی که نیازمند ابزارهای ریاضی قدرتمندتری هستند، تمامی جنبه‌های مهم در این کتاب پوشش داده شده است.
  • ارائهٔ مثال‌های کاربردی متعدد: کتاب صرفاً به تئوری خالص نپرداخته و با ارائهٔ مثال‌های عینی از حوزه‌هایی مانند سیستم‌های خطی با تابع هزینهٔ درجه‌دو (LQG)، کنترل موجودی، تحلیل سبد سهام و مسائل توقف بهینه، کاربردهای عملی این تکنیک را به‌خوبی نشان می‌دهد.
  • رویکرد آموزشی گام‌به‌گام: متن کتاب از یک دورهٔ درسی مقدماتی در سطح تحصیلات تکمیلی نشأت گرفته و ساختاری منطقی و تدریجی دارد که آن را برای دانشجویان و تحلیل‌گرانی که با مفاهیم اولیه تئوری احتمال و ریاضیات آشنا هستند، مناسب می‌سازد.
  • دقت ریاضی در کنار سادگی بیان: مؤلف با حفظ تعادلی هوشمندانه، در بخش‌های ابتدایی کتاب از بیانی نسبتاً روان استفاده کرده و در بخش‌های پایانی که به مسائل پیچیده‌تر می‌پردازد، سطح دقت ریاضی را به‌طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد تا نیازی به پیش‌دانش گسترده‌ای نباشد.

این کتاب برای چه کسانی مناسب است؟

این کتاب به‌عنوان یک متن درسی و مرجع، برای طیف وسیعی از دانشجویان تحصیلات تکمیلی و حرفه‌ای‌ها در رشته‌های مهندسی، تحقیق در عملیات، اقتصاد، آمار و مدیریت کسب‌وکار طراحی شده است. مدرسان می‌توانند از آن برای یک دورهٔ یک‌ترم تحصیلی (با پوشش فصل‌های اول تا پنجم و بخش‌هایی از فصل‌های ششم و هشتم) یا یک دورهٔ دو-ترمی (با پوشش کامل متن) استفاده کنند. همچنین برای تحلیل‌گرانی که در صنعت با مسائل تصمیم‌گیری دنباله‌ای در شرایط عدم‌اطمینان سروکار دارند، منبعی ارزشمند و خودکفا محسوب می‌شود.

سوالات متداول

پیش‌نیازهای ریاضی برای مطالعهٔ این کتاب چیست؟

پیش‌نیاز اصلی کتاب، دانش خوبی از تئوری احتمال در سطح یک دورهٔ مقدماتی دانشگاهی و همچنین آشنایی با مباحث رایج ریاضیات مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر ماتریس‌ها و نظریهٔ مقدماتی بهینه‌سازی است. خلاصه‌ای از این مباحث در ضمائم انتهای کتاب ارائه شده است تا خواننده به منبعی خودکفا دسترسی داشته باشد.

آیا این کتاب برای مطالعهٔ خودخوان مناسب است؟

بله، متن کتاب از یک دورهٔ درسی واقعی نشأت گرفته و تلاش شده است تا مطالب با زبانی روان و با کمترین پیچیدگی ریاضی ارائه شوند. با وجود این، بخش‌های پایانی کتاب که به مسائل با افق نامحدود می‌پردازند، از سطح دقت ریاضی بالاتری برخوردارند و ممکن است برای خوانندگانی با پیش‌زمینهٔ ضعیف‌تر در آنالیز ریاضی، چالش‌برانگیزتر باشند.

تفاوت این کتاب با آثار دیگر مؤلف مانند «برنامه‌ریزی پویا و کنترل بهینه» چیست؟

کتاب حاضر، پیش‌درآمد و نسخهٔ اولیه‌ای است که بر روی مفاهیم بنیادین برنامه‌ریزی پویا و کنترل تصادفی متمرکز است. کتاب دو جلدی «برنامه‌ریزی پویا و کنترل بهینه» که بعدها منتشر شد، نسخه‌ای به‌روزتر، جامع‌تر و مفصل‌تر از این مباحث است و مثال‌ها و کاربردهای گسترده‌تری را شامل می‌شود، به‌گونه‌ای که به مرجع اصلی این حوزه تبدیل شده است.

Content: Edited by Page iii Copyright page Page iv Dedication Page v Preface Pages xi-xiv Acknowledgments Page xv Chapter 1 Introduction Pages 1-36 Chapter 2 The Dynamic Programming Algorithm Pages 39-69 Chapter 3 Applications in Specific Areas Pages 70-110 Chapter 4 Problems with Imperfect State Information Pages 111-178 Chapter 5 Computational Aspects of Dynamic Programming—Suboptimal Control Pages 179-218 Part II Control of Uncertain Systems over an Infinite Horizon Pages 219-221 Chapter 6 Minimization of Total Expected Value-Discounted Cost Pages 222-293 Chapter 7 Minimization of Total Expected Value—Undiscounted Cost Pages 294-327 Chapter 8 Minimization of Average Expected Value Pages 328-364 Appendix A: Mathematical Review Pages 367-373 Appendix B: On Optimization Theory Pages 374-376 Appendix C: On Probability Theory Pages 377-381 Appendix D: On Finite State Markov Chains Pages 382-386 References Pages 387-394 Index Pages 395-397 This text evolved from an introductory course on optimization under uncertainty that I taught at Stanford University in the spring of 1973 and at the University of Illinois in the fall of 1974. It is aimed at graduate students and practicing analysts in engineering, operations research, economics, statistics, and business administration. As a textbook it could be used, for example, in a one-semester first-year graduate course, which could cover primarily the first five chapters, the first half of Chapter 6, and parts of Chapter 8. It could also be used in a two-quarter graduate course, which would probably cover the whole text. Depending on the students backgrounds and interests, some material could be omitted or added by the instructor.
دانلود کتاب Dynamic programming and stochastic control, Volume 125 (Mathematics in Science and Engineering)