非線性發酵動力系統：辨識、控制與並行優化（簡體書）

《非線性發酵動力系統：辨識、控制與並行優化》系統闡述了一類微生物發酵非線性動力系統的參數辨識與最優控制的理論與方法。首先論述了不同微生物發酵方式（間歇發酵、連續發酵和批式流加發酵）下的非線性、非光滑動力系統的性質：穩定性、魯棒性以及不同動力系統參數辨識的方法，即實驗數據辨識法和系統魯棒性辨識法；其次闡述了不同動力系統的最優控制方法及數值模擬方法，證明了可辨識性或最優解的存在性以及達到最優解的必要條件；最後用並行優化算法研究了數百個混雜動力系統約束下的參數辨識與超複雜系統的最優控制問題。《非線性發酵動力系統：辨識、控制與並行優化》是作者十餘年科研工作的系統總結，也是以微生物發酵的實際科研問題驅動的生物數學研究的範例。可作為信息與計算科學、應用數學、自動控制、生物化工、生物工程與技術等專業高年級本科生、研究生、教師及相關工程技術人員的教材或參考書。·

張洋，美國弗吉尼亞理工大學城市事務與規劃系教授，美國國家自然科學基金會青年研究員，北京大學一林肯研究院城市發展與土地政策研究中心海外研究員，研究方向為城市規劃、土地利用、防災減災。·

前言第1章 緒論1.1 甘油生物轉化過程簡介1.2 甘油生物轉化過程動力學1.2.1 甘油代謝細胞生長動力學1.2.2 底物甘油消耗動力學模型1.2.3 細胞外主要產物形成動力學1.2.4 底物甘油跨膜運輸動力學模型1.2.5 細胞內3-羥基丙醛動力學模型1.2.6 細胞內1,3-丙二醇動力學模型1.3 發酵工程中的動力系統及研究現狀1.3.1 脈衝微分方程及研究現狀1.3.2 混雜動力系統及其研究現狀1.3.3 時滯動力系統及其研究現狀1.3.4 隨機動力系統及其研究現狀1.4 代謝工程的定量分析1.4.1 代謝通量分析1.4.2 代謝控制分析1.4.3 S系統方法1.5 發酵工程中的優化1.5.1 非線性參數優化問題的研究概況1.5.2 非線性最優控制的研究概況1.5.3 生物魯棒性及其研究現狀1.6 本書的主要內容第2章 非線性動力系統與並行算法2.1 符號與各種空間2.1.1 拓撲向量空間2.1.2 變分分析2.2 集中參數動力系統2.2.1 常微分方程的定性理論2.2.2 最優控制問題2.3 混雜動力系統2.3.1 理論框架模型2.3.2 參數靈敏度分析2.3.3 切換系統2.4 脈衝動力系統2.4.1 系統描述2.4.2 脈衝系統解的性質2.4.3 脈衝系統最優控制2.5 隨機動力系統2.5.1 隨機微分方程的定性理論2.5.2 隨機最優控制2.6 時滯動力系統2.7 幾乎線性系統的穩定性2.7.1 局部幾乎線性系統穩定性2.7.2 Lyapunov第二方法2.8 最優性原理2.8.1 極大值函數2.8.2 雙層規劃2.8.3 最優性條件2.9 並行算法2.9.1 並行計算的背景與現狀2.9.2 並行計算的基本概念2.9.3 並行算法設計2.9.4 並行程序設計——MPI編程2.9.5 MPI常用函數第3章 微生物間歇發酵非線性動力系統3.1 引言3.2 間歇發酵Monod型動力系統3.2.1 系統解的性質3.2.2 參數辨識及優化3.2.3 數值模擬3.2.4 最優控制模型及性質3.2.5 最優性條件與最優性函數3.3 間歇發酵多階段動力系統3.3.1 系統解的性質3.3.2 參數辨識模型3.3.3 優化算法3.3.4 數值模擬3.4 時變函數多階段動力系統3.4.1 系統辨識模型3.4.2 優化算法3.4.3 數值模擬3.5 間歇發酵隨機動力系統3.5.1 比生長速率的白噪聲擾動3.5.2 隨機系統解的性質3.5.3 隨機動力系統的生存集3.5.4 數值模擬3.5.5 隨機最優控制3.6 間歇發酵的S系統3.6.1 S系統的參數辨識3.6.2 優化算法3.6.3 數值結果3.7 間歇發酵酶催化混雜動力系統3.7.1 酶催化混雜動力系統模型3.7.2 酶催化混雜動力系統性質3.7.3 系統辨識、優化算法及數值模擬3.7.4 參數靈敏度分析及數值結果第4章 微生物連續發酵非線性動力系統4.1 引言4.2 基於Monod模型的微生物連續發酵動力系統4.2.1 模型描述4.2.2 非線性動力系統的性質4.2.3 參數辨識模型4.2.4 優化算法及數值模擬4.2.5 非線性動力系統的穩定性4.3 連續發酵非線性隨機動力系統4.3.1 非線性隨機動力系統4.3.2 非線性隨機動力系統性質4.3.3 數值模擬4.4 微生物連續發酵時滯動力系統4.4.1 無量綱連續發酵時滯動力系統4.4.2 無量綱連續發酵時滯動力系統的性質4.4.3 無量綱連續發酵時滯動力系統的數值模擬4.5 連續發酵酶催化混雜動力系統獨立參數辨識與並行優化4.5.1 複雜代謝網絡及混雜動力系統模型4.5.2 連續發酵酶催化動力系統的性質4.5.3 性能指標與魯棒性分析4.5.4 一簇混雜動力系統的獨立參數辨識4.5.5 一簇混雜動力系統獨立參數辨識的並行優化4.5.6 數值模擬4.6 基於雙層規劃推斷甘油代謝的目標函數4.6.1 甘油在克雷伯氏桿菌中的代謝4.6.2 通量平衡分析模型4.6.3 推斷目標函數的雙層優化模型4.6.4 通量模型性質及數值計算4.7 酶催化動力系統共同參數系統辨識及並行優化4.7.1 性能指標與魯棒性分析4.7.2 共同參數辨識模型及並行優化算法4.7.3 數值結果第5章 批式流加發酵動力系統辨識與最優控制5.1 引言5.2 耦聯批式流加發酵脈衝動力系統5.2.1 批式流加的非線性脈衝動力系統5.2.2 非線性脈衝動力系統的參數辨識5.2.3 非線性脈衝動力系統的最優控制5.3 耦聯批式流加發酵多階段動力系統5.3.1 非線性多階段動力系統5.3.2 非線性多階段動力系統的性質5.3.3 多階段動力系統的參數辨識5.3.4 多階段動力系統的最優控制5.3.5 基於最優控制策略的設計5.4 耦聯批式流加發酵多階段脈衝動力系統5.4.1 多階段脈衝系統及性質5.4.2 雙層參數辨識5.4.3 優化算法5.4.4 數值結果5.5 耦聯批式流加發酵自治切換動力系統5.5.1 自治切換動力系統5.5.2 最優控制模型5.5.3 優化算法5.5.4 數值結果5.6 耦聯批式流加發酵的最優切換控制5.6.1 非線性切換動力系統5.6.2 非線性切換系統的性質5.6.3 最優切換控制模型及其等價形式5.6.4 優化算法5.6.5 數值結果5.7 非耦聯批式流加發酵混雜系統5.7.1 非線性混雜動力系統5.7.2 混雜系統的適定性分析5.7.3 數值模擬5.7.4 批式流加發酵反饋控制的設計參考文獻附錄A 關於非線性發酵動力系統其他文獻附錄B 發酵動力系統研究獲得資助情況·