建模與仿真

序言
前言
第一章 建模與仿真基本概念
1.1 引言
1.1.1 建模與仿真的作用和歷史發(fā)展
1.1.2 建模活動
1.1.3 計算機(jī)仿真
1.2 建模與仿真的基本概念
1.2.1 建模與仿真的定義
1.2.2 實際系統(tǒng)
1.2.3 模型與建模關(guān)系
1.2.4 仿真關(guān)系
1.2.5 建模與仿真工作表示內(nèi)容
1.3 模型的非形式描述
1.4 建模與仿真活動的組成要素
1.4.1 實際系統(tǒng)：行為
1.4.2 實驗框架：有效性
1.4.3 基本模型：假想的完全解釋
1.4.4 集總模型：簡化
1.4.5 計算機(jī)：復(fù)雜性
1.5 仿真的基本概念框架
1.6 仿真的發(fā)展趨勢
第二章 建模方法論
2.1 數(shù)學(xué)模型
2.1.1 數(shù)學(xué)模型的作用
2.1.2 集合、抽象與數(shù)學(xué)模型
2.1.3 數(shù)學(xué)建模的形式化表示
2.1.4 模型的有效性與建模形式化
2.1.5 數(shù)學(xué)模型的分類
2.1.6 系統(tǒng)描述間的關(guān)系
2.2 建模方法學(xué)
2.2.1 建模過程的信息源
2.2.2 建模途徑
2.2.3 模型可信性
2.3 基于計算機(jī)的建模方法學(xué)
2.3.1 引言
2.3.2 全局性建模的基本思路
2.3.3 模型對象及其信息存儲
2.4 解釋結(jié)構(gòu)建模
2.4.1 基本概念
2.4.2 結(jié)構(gòu)建模（解釋結(jié)構(gòu)模型法）
第三章 模型的簡化
3.1 模型描述變量的簡化
3.1.1 淘汰一個或多個實體、描述變量或相互關(guān)系規(guī)則
3.1.2 隨機(jī)變量取代確定性變量
3.1.3 粗化描述變量
3.1.4 歸組實體及聚集變量
3.2 動態(tài)系統(tǒng)的模型簡化--集結(jié)法
3.2.1 精確集結(jié)法
3.2.2 模態(tài)集結(jié)法
3.2.3 連分式集結(jié)法
3.2.4 鏈?zhǔn)郊Y(jié)法
3.3 動態(tài)系統(tǒng)的模型簡化--攝動法
3.3.1 弱耦合模型
3.3.2 強(qiáng)耦合模型
第四章 建模的一般系統(tǒng)理論
4.1 時基、軌跡和分段
4.1.1 時基
4.1.2 軌跡和分段
4.2 系統(tǒng)規(guī)范的分層描述
4.2.1 觀測框架
4.2.2 i／o關(guān)系的觀測
4.2.3 i／o函數(shù)的觀測
4.2.4 i／o系統(tǒng)
4.3 從結(jié)構(gòu)到行為
4.4 系統(tǒng)觀測的同態(tài)關(guān)系
4.4.1 觀測框架同態(tài)
4.4.2 i／o關(guān)系觀測同態(tài)
4.4.3 i／o函數(shù)觀測的同態(tài)
4.4.4 i／o系統(tǒng)同態(tài)
4.5 結(jié)構(gòu)同態(tài)和行為同態(tài)
4.6 建模形式化
4.6.1 系統(tǒng)的分類
4.6.2 微分方程形式化
4.6.3 離散事件系統(tǒng)
4.6.4 離散時間系統(tǒng)：序列機(jī)形式
第五章 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
5.1 [0，1]均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生
5.1.1 [0，1]均勻分布
5.1.2 產(chǎn)生均勻隨機(jī)數(shù)的方法
5.1.3 線性同余法
5.1.4 偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的聯(lián)合使用
5.2 [0，1]均勻分布隨機(jī)數(shù)的統(tǒng)計檢驗
5.2.1 均勻隨機(jī)數(shù)的隨機(jī)性和均勻性檢驗
5.2.2 均勻隨機(jī)數(shù)的獨立性檢驗
5.2.3 矩檢驗
5.3 產(chǎn)生各種概率分布的隨機(jī)數(shù)
5.3.1 求逆法
5.3.2 舍選法
5.3.3 組合法
5.3.4 經(jīng)驗分布法
5.3.5 近似法
第六章 離散時間和連續(xù)時間模型的仿真
6.1 狀態(tài)變量
6.1.1 狀態(tài)變量的基本概念
6.1.2 狀態(tài)變量的仿真性質(zhì)
6.2 離散時間模型仿真
6.2.1 時不變離散時間模型的仿真過程
6.2.2 離散時間模型的形式規(guī)范
6.2.3 離散時間模型的結(jié)構(gòu)與行為
6.2.4 非自治離散時間模型
6.3 連續(xù)時間模型仿真
6.3.1 微分方程系統(tǒng)規(guī)范
6.3.2 積分法
6.4 離散時間和連續(xù)時間仿真模型的描述
6.4.1 污染模型
6.4.2 模型描述語言
6.4.3 模型描述語句序列分析
6.4.4 記憶函數(shù)仿真
第七章 離散事件模型及其仿真策略
7.1 離散事件模型
7.1.1 雜貨店模型
7.1.2 概率模型的確定性表示法
7.1.3 雜貨店模型的形式描述
7.1.4 同時事件
7.1.5 外部事件
7.1.6 離散事件系統(tǒng)的規(guī)范
7.2 基于事件調(diào)度的離散事件模型
7.2.1 基于事件調(diào)度的離散事件模型規(guī)范
7.2.2 計算機(jī)-用戶模型
7.2.3 事件調(diào)度的仿真策略
7.3 基于活動掃描的離散事件模型
7.4 雜貨店模型的建模與仿真過程分析
7.4.1 雜貨店的基本模型
7.4.2 雜貨店的試驗框架
7.4.3 基本模型的有效簡化和雜貨店集總模型
7.4.4 雜貨店基本模型與集總模型的同態(tài)關(guān)系
第八章 系統(tǒng)仿真結(jié)果分析
8.1 終態(tài)仿真的結(jié)果分析
8.1.1 重復(fù)運(yùn)行法
8.1.2 序貫程序法
8.2 穩(wěn)態(tài)仿真的結(jié)果分析
8.2.1 批均值法
8.2.2 穩(wěn)態(tài)序貫法
8.2.3 再生法
8.3 方差減小技術(shù)
8.3.1 公用隨機(jī)數(shù)法（crn）
8.3.2 對偶變量法（av）
8.3.3 控制變量法
第九章 基于agent的建模方法及swarm仿真
9.1 agent的基本概念
9.1.i agent的定義
9.1.2 agent與對象
9.1.3 多agent系統(tǒng)
9.1.4 agent的作用
9.2 基于agent的建模方法
9.2.1 基于agent的建模思想
9.2.2 面向apnt的系統(tǒng)分析
9.2.3 實現(xiàn)與仿真
9.3 swarm系統(tǒng)簡介
9.3.1 swarm的思想
9.3.2 swarm的發(fā)展歷程
9.3.3 swarm的建模思想和方法
9.3.4 swarm的體系結(jié)構(gòu)和仿真結(jié)構(gòu)
9.3.5 swarm的基本特征和java接口
9.4 swarm應(yīng)用實例
9.4.1 熱蟲（heatbug）
9.4.2 供應(yīng)鏈系統(tǒng)的建模與仿真
第十章 離散事件系統(tǒng)的建模工具--petri網(wǎng)
10.1 petri網(wǎng)的基本概念
10.1.1 petri網(wǎng)的基本定義
10.1.2 petri網(wǎng)的運(yùn)行規(guī)則
10.1.3 petri網(wǎng)的分析技術(shù)
10.1.4 petri網(wǎng)的擴(kuò)展
10.2 著色petri網(wǎng)
10.3 層次petri網(wǎng)
10.3.1 層次petri網(wǎng)的基本定義
10.3.2 基于層次petri網(wǎng)的建模過程
10.4 混凝土施工系統(tǒng)的仿真
10.4.1 混凝土運(yùn)輸澆筑系統(tǒng)總體模型
10.4.2 拌和樓petri網(wǎng)模型
10.4.3 汽車水平運(yùn)輸petri網(wǎng)模型
10.4.4 起重機(jī)的petri網(wǎng)模型
第十一章 分布建模與仿真
11.1 分布式系統(tǒng)
11.1.1 分布式系統(tǒng)的基本概念
11.1.2 分布式應(yīng)用系統(tǒng)
11.2 分布式仿真技術(shù)
11.2.1 仿真系統(tǒng)分解
11.2.2 時刻、時鐘和同步性
11.2.3 邏輯進(jìn)程仿真
11.3 分布對象計算技術(shù)
11.3.1 分布對象技術(shù)的基本概念
11.3.2 分布式對象技術(shù)的主流技術(shù)
11.3.3 分布對象計算技術(shù)展望
11.4 分布式交互仿真技術(shù)（dis）
11.4.1 分布式交互仿真的基本概念
11.4.2 分布式交互仿真的關(guān)鍵技
11.4.3 hla（high level architecture）體系結(jié)構(gòu)
參考文獻(xiàn)