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郭齐胜 著

图书标签:

• 系统仿真
• 建模
• 仿真技术
• MATLAB
• Simulink
• 离散事件仿真
• 连续系统仿真
• 随机过程仿真
• 优化
• 算法
• 工程应用

店铺： 广影图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118046304

商品编码：29692832020

包装：平装

出版时间：2006-08-01

基本信息

书名：系统仿真

定价：35.00元

作者：郭齐胜

出版社：国防工业出版社

出版日期：2006-08-01

ISBN：9787118046304

字数：385000

页码：260

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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作为科学研究的一种新的重要手段，系统仿真技术得到了越来越广泛的应用。本书比较全面地介绍系统仿真技术，主要内容包括数学仿真中的面向过程仿真(连续系统仿真、采样控制系统仿真、离散事件系统仿真)、面向对象仿真和定性仿真、数学物理仿真(半实物仿真、分布交互仿真)、模型与仿真的VV&A;及可信度评估以及系统仿真试验。
本书可作为高等学校有关专业的本科生和研究生的教材，也可供有关研究人员参考。

目录

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作者介绍

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郭齐胜，男，1962年8月生，湖北浠水人，装甲兵工程学院装备指挥与管理系教授、博士生导师。总装备部“1153人才工程”层次培养对象。1983年、1987年和1995年毕业于华中理工大学、上海理工大学、清华大学，分别获学士、硕士和博士学位，1983年～1991年在甘肃工业大学任教。

文摘

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序言

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《系统仿真》 内容简介 《系统仿真》一书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，去理解和掌握现代系统仿真技术的核心概念、方法论和实际应用。本书不仅涵盖了仿真建模的理论基础，还重点阐述了如何将这些理论转化为解决复杂实际问题的有效工具。本书的读者对象广泛，包括但不限于工程技术人员、科学研究人员、数据分析师，以及对系统行为分析和预测感兴趣的学生和专业人士。 第一部分：仿真基础与建模原理 在本书的第一部分，我们将从仿真最基本的概念出发，逐步引导读者理解“仿真”的本质以及它为何成为分析和设计复杂系统的强大手段。 第一章：仿真导论 本章将首先定义什么是系统，什么是模型，以及什么是仿真。我们将探讨仿真的基本原理，例如离散事件仿真、连续系统仿真、基于代理的仿真等主要仿真范式。通过生动的例子，我们将解释为何在许多情况下，直接对现实系统进行实验成本过高、效率低下，甚至是不可能实现的，而仿真模型则提供了一种安全、经济且灵活的替代方案。我们将讨论仿真的优势，如预测性分析、优化设计、风险评估、培训和教育等，并简要介绍仿真在不同领域（如制造业、交通运输、通信网络、金融、医疗保健、环境保护等）的应用前景。本章还将简要介绍仿真研究的发展历程，以及当前仿真技术面临的主要挑战和未来发展趋势。 第二章：系统与模型 在深入探讨仿真方法之前，理解“系统”和“模型”这两个核心概念至关重要。本章将详细阐述系统是由相互作用的组件组成的整体，并讨论系统的静态和动态特性。我们将分析如何从现实系统中抽象出关键元素，识别其状态变量、参数、输入和输出。随后，我们将深入探讨模型的概念，区分不同类型的模型，如物理模型、数学模型、概念模型等，并重点关注仿真建模中常用的数学模型和计算模型。本章将详细讲解如何根据仿真目标、精度要求以及可获得的数据，选择合适的模型类型和抽象层次。我们将介绍几种常见的建模方法，包括基于规则的建模、基于过程的建模、基于状态的建模等，并讨论如何进行模型验证和确认（V&V），确保模型准确地反映了现实系统的行为。 第三章：离散事件仿真基础 离散事件仿真（DES）是本书重点介绍的仿真方法之一，因为它广泛应用于处理涉及事件驱动过程的系统，如排队系统、生产线、计算机网络等。本章将深入讲解离散事件仿真的核心概念：事件、状态变量、时间推进机制（如基本离散事件仿真算法和三明治算法）、活动和延迟。我们将详细介绍如何构建离散事件仿真模型，包括识别和定义事件、设计状态变量、确定事件发生的概率和时间间隔，以及如何模拟实体在系统中的流动。本章还将介绍几种常用的离散事件仿真语言和工具，如SimPy、Arena、AnyLogic等，并结合简单的例子展示其基本用法。 第四章：连续系统仿真 与离散事件仿真关注离散的、时间点发生的事件不同，连续系统仿真（CS）处理的是变量随时间连续变化的系统，如物理过程、化学反应、经济模型等。本章将介绍连续系统仿真的基本原理，重点关注微分方程的求解。我们将讨论如何将现实世界的连续过程转化为一组微分方程或代数方程，并介绍常用的数值积分方法，如欧拉法、龙格-库塔法等，以及它们在仿真中的应用。本章还将探讨连续系统仿真模型的结构，包括状态方程、输出方程、参数和初始条件。通过实例，我们将展示如何使用 MATLAB/Simulink、OpenModelica等工具进行连续系统仿真，并分析仿真结果的含义。 第五章：基于代理的仿真（ABM） 基于代理的仿真（Agent-Based Modeling，ABM）是一种模拟个体（代理）及其在环境中的交互来观察宏观系统行为的强大方法。本章将介绍ABM的核心理念，包括代理的定义、属性、行为规则、交互机制以及环境的设定。我们将探讨ABM在建模复杂自组织现象、社会经济系统、生态系统等方面的优势。本章将详细讲解如何设计和实现ABM模型，包括如何定义代理的行为逻辑，如何模拟代理之间的交互，以及如何构建代理所处的环境。我们将介绍一些流行的ABM平台，如NetLogo、Mesa等，并提供相关的建模案例。 第二部分：仿真建模的实践方法与技术 在掌握了仿真基础后，本部分将聚焦于仿真建模的实践技术，包括数据分析、模型构建、实验设计、结果分析以及模型优化等关键环节。 第六章：仿真输入数据的收集与分析 高质量的仿真结果离不开准确的输入数据。本章将深入探讨仿真输入数据的来源、收集方法和预处理技术。我们将讨论如何从历史记录、传感器数据、调查问卷等多种渠道获取原始数据，并介绍数据清洗、缺失值处理、异常值检测等数据预处理技术。特别地，本章将详细讲解如何使用统计学方法分析输入数据，包括描述性统计、概率分布的拟合（如指数分布、泊松分布、正态分布等）以及参数估计。我们将介绍一些常用的统计软件和库，如 R、Python（NumPy, SciPy, Pandas）等，并演示如何利用它们对输入数据进行分析和建模，为仿真模型提供可靠的输入参数。 第七章：仿真模型的构建与实现 本章将指导读者将抽象的仿真概念转化为可执行的代码或模型。我们将详细讲解如何根据仿真目标和模型类型，选择合适的仿真软件或编程语言。本书将侧重于一些通用性强、应用广泛的仿真工具，例如使用 Python 的 SimPy 库进行离散事件仿真，使用 MATLAB/Simulink 进行连续系统仿真，以及使用 NetLogo 进行基于代理的仿真。本章将通过多个不同领域（如客户服务中心、交通枢纽、生产车间）的实例，一步步演示模型的构建过程，包括定义实体、属性、队列、事件、状态变量，以及实现实体之间的交互和流程。我们将强调代码的可读性、模块化和可维护性，以及如何对模型进行初步的调试和验证。 第八章：仿真实验设计 一个精心设计的仿真实验是获取有效信息的关键。本章将系统地介绍仿真实验设计的原理和方法。我们将区分不同类型的仿真实验，如一次性运行、参数扫描、敏感性分析、优化实验等。本章将详细讲解如何确定实验的运行次数、每个运行的长度以及是否需要进行多方面实验。我们将讨论如何进行参数空间探索，以及如何使用统计学方法来有效选择和安排实验点，以最小化实验次数同时最大化信息获取。本章还将介绍一些先进的实验设计技术，如拉丁超立方抽样（LHS）、全因子设计、部分因子设计等，并演示如何在实际仿真中应用这些方法。 第九章：仿真输出数据的分析与解释 仿真模型运行时会产生大量的输出数据，如何有效地分析和解释这些数据是评价仿真模型价值的核心环节。本章将聚焦于仿真输出数据的统计分析。我们将介绍如何从仿真输出中提取关键的性能指标（KPIs），如平均等待时间、吞吐量、资源利用率、队列长度等。本章将详细讲解如何对仿真结果进行统计推断，包括置信区间的计算、假设检验（如 t 检验、ANOVA）以及方差分析。我们将讨论如何处理仿真运行的变异性，如何进行稳态分析和瞬态分析。此外，本章还将介绍数据可视化技术，如何使用图表（如直方图、散点图、箱线图、时间序列图）来清晰地展示仿真结果，并辅助理解系统的行为模式。 第十章：模型验证与确认（V&V） 模型的有效性直接取决于其准确性。本章将深入探讨仿真模型的验证（Verification）与确认（Validation）过程，这是确保仿真模型可靠性的重要步骤。验证是指检查模型是否正确地按照设计实现了其功能，即“是否正确地构建了模型”。确认是指检查模型是否准确地反映了现实世界的行为，即“是否构建了正确的模型”。本章将介绍多种V&V技术，包括逻辑检验、结构检验、参数核对、案例研究、统计模型检验、专家评审等。我们将详细阐述如何进行“面向需求”的确认，如何与实际数据进行比对，以及如何建立不同层次的V&V标准。 第三部分：高级仿真技术与应用 在打好理论和实践基础后，本部分将介绍一些更高级的仿真技术，以及仿真在各个领域的具体应用案例，以期拓展读者的视野。 第十一章：仿真模型优化 当我们需要寻找最优的系统参数或策略时，仿真模型优化技术就显得尤为重要。本章将介绍如何将仿真与优化算法相结合，实现对系统性能的改进。我们将讨论不同的优化目标（如最小化成本、最大化吞吐量、最小化延迟等）和约束条件。本章将介绍一些常用的优化方法，包括梯度下降法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等，并讲解如何在仿真框架中实现这些优化算法。通过实例，我们将演示如何使用仿真优化技术来寻找最佳的生产调度、资源分配、库存策略等。 第十二章：仿真在复杂系统中的应用 本章将展示仿真技术在解决跨领域复杂问题中的强大能力。我们将深入分析仿真在以下几个关键领域的应用： 制造业与供应链： 模拟生产流程、库存管理、物流配送，优化生产效率、降低运营成本、提升供应链韧性。 交通运输系统： 模拟交通流、信号控制、公共交通调度，分析交通拥堵、优化出行效率、规划城市交通网络。 通信网络： 模拟网络流量、协议性能、故障恢复，评估网络容量、优化网络设计、保障通信质量。 金融与经济： 模拟市场行为、投资组合、风险管理，预测经济趋势、评估金融产品价值、设计风险控制策略。 医疗保健： 模拟医院运营、病人流动、医疗资源分配，优化医疗流程、提升服务效率、降低医疗成本。 环境保护与能源： 模拟气候变化、污染扩散、能源系统运行，评估环境影响、优化能源策略、预测资源需求。 每一类应用都将提供具体的案例分析，阐述如何构建仿真模型、如何设计实验、如何分析结果，以及仿真所带来的实际效益。 第十三章：仿真软件与工具的发展趋势 随着计算机技术的发展，仿真软件和工具也在不断进步。本章将对当前主流的仿真软件和工具进行介绍和比较，包括商业软件（如Arena, AnyLogic, FlexSim, Simulink）和开源工具（如SimPy, NetLogo, OpenModelica）。我们将分析不同工具的优缺点、适用范围和技术特点。此外，本章还将展望仿真软件和工具的未来发展趋势，包括与人工智能（AI）、机器学习（ML）、大数据分析、云计算、实时仿真、数字孪生等技术的融合，以及对仿真模型的可视化、交互性和可解释性提出的新要求。 第十四章：结论与未来展望 在本书的最后，我们将对前面所介绍的仿真核心概念、方法和技术进行总结回顾。我们将重申仿真作为一种强大的分析和决策支持工具的重要性，并强调在当前快速变化的时代，系统仿真在理解复杂性、预测未来、优化决策方面扮演着越来越重要的角色。本章将对仿真领域的未来发展进行展望，探讨可能出现的新的仿真范式、技术突破和应用领域，并鼓励读者持续学习和探索，在各自的领域中运用仿真技术解决实际问题，推动科学技术和社会进步。 《系统仿真》一书力求通过清晰的结构、深入的讲解和丰富的实例，帮助读者构建扎实的仿真理论基础，掌握实用的建模与分析技术，并能够灵活运用仿真工具解决各类复杂实际问题。本书旨在成为一本兼具理论深度和实践指导意义的仿真领域参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种略带磨砂质感的深蓝色，配上烫金的字体，透露出一种沉稳又不失专业的气息。我原本以为一本技术类的书籍会很枯燥，但翻开扉页后，那种精心排版的字体和合理的图文搭配，立刻打消了我的顾虑。内容上，作者对理论基础的阐述非常到位，从最基础的概率论和随机过程讲起，层层递进，丝毫没有跳跃感，即便是初次接触这个领域的读者，也能跟上节奏。特别是关于离散事件系统建模的部分，作者用了一个非常生动的例子贯穿始终，将抽象的概念具象化了，读起来毫不费力。不过，我个人感觉在软件工具的应用案例方面，如果能增加一些更贴近实际工程挑战的复杂案例分析，那就更完美了。现在的内容更偏向于基础方法的演示，对于资深工程师来说，可能需要自己再进行更多的拓展和转化。总的来说，这是一本非常适合入门和作为案头参考的优秀教材，其严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，让我在阅读过程中收获颇丰，对后续深入学习打下了坚实的基础。这本书的定价虽然略高，但从纸张质量和内容密度来看，绝对物有所值，值得每一位相关领域学习者珍藏。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我首先被它那近乎百科全书式的广度和深度所震撼。它不仅仅停留在概念的介绍，而是深入到了各种仿真方法的底层逻辑和数学推导中。我特别欣赏作者在处理不同仿真范式（比如基于代理人和基于系统动力学的对比）时所展现出的客观和批判性视角。书中对蒙特卡洛方法的改进算法部分，简直是点睛之笔，详细对比了不同抽样方法的效率和收敛速度，给我的科研工作提供了立即可用的思路。美中不足的是，书中某些高级算法的伪代码部分，如果能再配上一些主流编程语言（比如Python或MATLAB）的实际代码片段，那学习曲线会平滑很多。现在的描述虽然精确，但对于习惯了“边看边敲”的学习者来说，理解和复现的门槛稍高。整体而言，这本书更像是一本“武功秘籍”，需要读者有一定的内功基础才能完全领悟其中的精髓。它更适合那些已经掌握了基本概念，正在寻求突破和优化现有仿真模型的专业人士阅读和深入研究，无疑是当前该领域内不可多得的深度参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织简直是教科书级别的范例。从宏观到微观，从理论到实践，每一个章节的过渡都像是经过精密计算的，逻辑衔接得天衣无缝。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的“反思与延伸”小节，这些问题往往能引导读者跳出书本的框架，去思考更前沿的研究方向或者实际应用中的潜在陷阱。这种引导式的学习方法，极大地激发了我的探索欲望。然而，我发现书中对“高性能计算”在仿真加速方面的应用着墨不多。在当今大数据和复杂系统日益增长的背景下，如何利用并行计算、GPU加速等技术来处理大规模仿真任务，似乎是一个值得深入探讨的方向。目前的案例和示例，在计算规模上还停留在单机能很好处理的范畴。对于希望将仿真技术推向工业级甚至国家级复杂项目的读者来说，这部分内容的缺失是一个小小的遗憾。但即便如此，其对基础算法的扎实讲解，依然奠定了这本书在仿真方法论领域的基石地位，是任何想深耕于此的人案头必备的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

我必须称赞这本书在图示和数据呈现上的高水准。许多复杂的流图、状态转移图绘制得极其清晰，箭头和节点的设计兼顾了美观和信息密度，这在很大程度上减轻了理解复杂流程图的认知负荷。书中对特定仿真软件的“配置”环节的描述，虽然没有直接展示软件截图（可能是版权或版本更新的考虑），但其详尽的参数说明和变量解释，足以让我能够自行在任何主流仿真平台上重构出同样的场景。让我感到稍有不便的是，全书似乎更侧重于“稳态”或“准稳态”的分析，对于瞬态响应和时间序列数据的深度挖掘处理，介绍得相对简略。例如，在处理像振动、冲击这类具有剧烈时间变化的系统时，书中提供的分析工具箱略显单薄。如果作者能在附录中增加一些关于时域数据处理和频谱分析在仿真结果后处理中的应用案例，这本书的实用价值将得到指数级的提升。总体来看，这是一部严谨、全面、且极具启发性的专业著作，是该领域内值得反复研读的精品。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书给我最深的感受是其极强的“可读性”，这对于一本技术专著来说殊为不易。作者在行文风格上显得非常亲切，没有那种高高在上的学术腔调。举个例子，它在解释“系统边界”和“不确定性量化”这两个棘手概念时，引用了生活中的类比，一下子就让那些晦涩的术语变得栩栩如生。尤其是关于实验设计的部分，表格的运用非常精妙，将不同因子组合的效率直观地展示出来，让人一眼就能看出最优的试验路径。不过，我注意到书中对“仿真模型验证与确认（V&V）”的讨论篇幅相对较短，这在实际工程应用中是至关重要的一环。如果能增加更多关于模型校准、不确定性传递的实际案例，比如结合一个完整的工业流程模拟，那就更具说服力了。目前的内容更偏重于“如何建模型”，而“如何证明模型是可靠的”这一块略显单薄。总的来说，这是一本兼顾了理论深度和学习友好度的佳作，对于初入职场的工程师来说，它能很好地帮你建立起一套系统的思维框架，避免在实际工作中走弯路。