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第1章 绪论1

1.1 系统的概念与分类1

1.1.1 系统概念1

1.1.2 系统分类1

1.2 复杂系统简介3

1.3 系统研究现状和发展趋势6

1.3.1 研究现状6

1.3.2 发展趋势7

1.4 系统建模与仿真概述7

1.4.1 系统建模8

1.4.2 系统仿真9

1.5 数学建模实例13

思考题14

第2章 连续系统建模与仿真技术15

2.1 基于微分方程的建模方法与仿真15

2.1.1 微分方程建模的常用方法15

2.1.2 微分方程建模步骤21

2.1.3 微分方程仿真求解21

2.2 基于数值积分方法的建模与仿真24

2.2.1 离散化原理24

2.2.2 龙格-库塔法26

2.2.3 面向方程的龙格-库塔法仿真举例35

思考题39

第3章 离散事件系统建模与仿真40

3.1 离散事件系统的基本概念40

3.2 离散事件系统的建模方法42

3.2.1 实体流程图法42

3.2.2 活动周期图法43

3.3 离散事件系统建模实例44

3.3.1 排队服务系统建模45

3.3.2 报童模型47

3.3.3 库存系统的模型与仿真方法50

3.4 离散事件系统仿真的一般步骤59

3.5 离散事件系统仿真方法59

3.5.1 离散事件系统仿真的基本原理59

3.5.2 离散事件系统仿真策略60

3.6 离散事件系统仿真结果分析64

3.6.1 终态仿真结果分析65

3.6.2 稳态仿真结果分析67

思考题70

第4章 基于灰色系统理论的建模方法71

4.1 灰色系统理论概述71

4.1.1 灰色系统理论的基本概念71

4.1.2 灰色系统理论的基本原理81

4.1.3 灰色系统理论的主要内容81

4.2 灰色关联分析83

4.2.1 灰色关联因素和关联算子集83

4.2.2 灰色关联公理与灰色关联度84

4.2.3 灰色关联分析的应用举例89

4.3 灰色系统模型91

4.3.1 GM（1,1）模型概述91

4.3.2 GM（1,1）建模机理91

4.3.3 GM（1,1）模型的形式92

4.3.4 残差GM（1,1）模型94

4.4 灰色系统预测方法及实例98

思考题101

第5章 基于人工神经网络的建模及仿真103

5.1 人工神经网络简介103

5.1.1 人工神经网络模型103

5.1.2 人工神经网络的结构及工作方式104

5.1.3 人工神经网络的基本特征105

5.2 BP神经网络105

5.2.1 BP学习算法106

5.2.2 BP算法的计算步骤108

5.3 BP神经网络实证分析——果蔬物流外包风险预警109

5.3.1 BP神经网络模型的建立109

5.3.2 果蔬物流外包风险警度、预警信号的确定118

5.3.3 果蔬物流外包风险预控对策120

5.3.4 实证仿真分析121

思考题124

第6章 Agent复杂系统建模125

6.1 Agent系统125

6.1.1 多Agent系统研究方法125

6.1.2 多Agent协调130

6.2 Agent结构模型132

6.2.1 Agent混合结构模型132

6.2.2 其他Agent结构模型134

6.2.3 具有通用性的Agent混合结构模型134

6.3 Agent的学习机制137

6.4 复杂系统中的多Agent模型140

6.4.1 复杂系统的框架结构及工作流程140

6.4.2 复杂系统多Agent建模与控制方法的特点141

6.4.3 复杂系统多Agent建模与控制研究框架142

6.4.4 复杂系统多Agent交互与协调模型145

思考题148

第7章 系统动力学150

7.1 系统动力学产生的背景150

7.2 系统动力学基本理论151

7.2.1 系统动力学的概念151

7.2.2 反馈系统的概念152

7.2.3 系统动力学的图形表示法153

7.2.4 系统动力学关于内因与外因的辩证关系160

7.2.5 系统动力学的主导动态结构作用原理160

7.2.6 系统的历时性与系统的进化规律161

7.3 系统动力学建模语言DYNAMO基础161

7.3.1 DYNAMO来源161

7.3.2 DYNAMO描述动力学系统的基本原理161

7.3.3 DYNAMO模型中的方程162

7.4 系统动力学解决问题的主要步骤164

7.5 系统动力学实际案例建模与仿真166

7.5.1 企业成长与投资不足案例166

7.5.2 供应链中的牛鞭效应169

思考题173

第8章 马尔可夫链建模方法174

8.1 马尔可夫链的基本理论174

8.1.1 状态转移概率174

8.1.2 切普曼-柯尔莫哥洛夫方程175

8.1.3 齐次马尔可夫链的有限维分布176

8.2 马尔可夫链模型实例177

思考题182

第9章 回归预测模型184

9.1 相关分析184

9.1.1 相关关系的概念及分类184

9.1.2 相关关系的识别186

9.2 一元线性回归分析193

9.2.1 一元线性回归方程193

9.2.2 参数？0，？1的最小二乘估计194

9.2.3 对一元回归方程的评价196

9.2.4 一元回归方程的预测区间199

9.3 多元线性回归分析202

9.3.1 多元线性回归模型202

9.3.2 多元回归模型的参数估计203

9.3.3 对多元线性回归方程的评价204

9.3.4 灰色多元线性回归模型207

9.4 非线性回归模型213

思考题214

第10章 层次分析及模糊评价217

10.1 层次分析217

10.1.1 层次分析法的基本步骤217

10.1.2 层次分析法的广泛应用224

10.2 模糊评价230

10.2.1 模糊数学的概念230

10.2.2 模糊综合评价的概念231

10.2.3 模糊综合评价模型232

10.2.4 模糊综合评价的一般步骤233

10.2.5 通过对模糊评判向量S的分析做出综合结论234

10.2.6 多层次模糊综合评判238

思考题243

附录244

参考文献249