书籍：Solving Optimization Problems with the Heuristic Kalman Algorithm: New Stochastic Methods
作者：Rosario Toscano
出版：Springer
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
01 书籍介绍
本书专注于简单且易用的设计策略，以解决在多个工程设计领域中出现的复杂工程问题，特别是非凸优化问题。
本书中用来解决非凸性问题的主要优化工具是启发式卡尔曼算法（HKA）。HKA的主要特点是使用随机搜索机制来求解给定的优化问题。从计算角度来看，对于处理非凸问题而言，使用随机搜索程序显得至关重要。
本书讨论的主题包括经典优化理论的基本定义和概念、可接受解的概念、机器学习、预防性维护的概念等。
本书中讨论的启发式卡尔曼算法适用于许多领域，如稳健结构控制、电气工程、机械工程、机器学习、可靠性以及偏好模型。这种广泛的实用优化问题覆盖使得本书对于从事系统设计工作的人员非常有用。目标读者群体包括工业工程师、各系统设计领域的研究生以及大四本科生。
02 作者简介
Rosario Toscano出生于意大利的卡塔尼亚。他在1996年于法国里昂国立应用科学学院获得了控制专业硕士学位。2000年，他在里昂中央理工大学获得了博士学位。2007年，他又在圣艾蒂安的让莫内大学获得了指导研究资格（HDR）。
目前，他是圣艾蒂安国立高等工程技术学校与里昂中央理工大学（ENISE-ECL）的全职教授。他的研究兴趣包括：结构化控制器、鲁棒控制、随机优化方法、动态可靠性、故障检测、诊断与控制中的多模型方法、机械表面的微动磨损以及产品的感官设计。
03 书籍大纲
