全新正版建模与分析9787302473305清华大学出版社

 
 
目录
 
 
 
第1章建模入门1
 
1.1的本质1
 
1.2系统、模型及3
 
1.3离散事件6
 
1.3.1时间推进机制7
 
1.3.2离散事件模型的成分与组织9
 
1.4单服务器排队系统的12
 
1.4.1问题描述12
 
1.4.2直观解释18
 
1.4.3程序组织与逻辑27
 
1.4.4C程序32
 
1.4.5输出与讨论39
 
1.4.6终止规则41
 
1.4.7事件和变量的确定45
 
1.5库存系统的48
 
1.5.1问题描述48
 
1.5.2程序组织和逻辑50
 
1.5.3C程序53
 
1.5.4输出和讨论60
 
1.6并行/分布式和高层体系结构61
 
1.6.1并行62
 
1.6.2分布式和高层体系结构64
 
1.7一个有效的研究的步骤66
 
1.8的优点、缺点和缺陷70
 
附录1A固定增量时间推进72
 
附录1B排队系统初步73
 
1B.1排队系统的组成74
 
1B.2排队系统的表示符号74
 
1B.3对排队系统能的评价75
 
习题78
 
 
 
第2章复杂系统建模85
 
2.1引言85
 
2.2中的列表处理86
 
2.2.1计算机中存储列表的方法86
 
2.2.2链式存储分配87
 
.简单语言： simlib93
 
2.4单服务器排队系统的simlib102
 
2.4.1问题描述102
 
2.4.2simlib程序102
 
2.4.3输出与讨论107
 
2.5分时计算机模型108
 
2.5.1问题描述108
 
2.5.2simlib程序109
 
2.5.3输出与讨论117
 
2.6可换队的多纳银行120
 
2.6.1问题描述120
 
2.6.2simlib程序121
 
2.6.3输出与讨论131
 
2.7加工车间模型134
 
2.7.1问题描述134
 
2.7.2simlib程序136
 
2.7.3输出与讨论147
 
2.8的事件列表处理149
 
附录2ASimlib的C代码150
 
习题163
 
 
 
第3章软件181
 
3.1引言181
 
3.2软件包与编程语言182
 
3.3软件分类183
 
3.3.1通用与面向应用的软件包的比较183
 
3.3.2建模方法183
 
3.3.3通用建模元素186
 
3.4期望的软件特点186
 
3.4.1通用能力187
 
3.4.2软硬件需求189
 
3.4.3动画和动态图形189
 
3.4.4统计能力190
 
3.4.5客户支持和文档192
 
3.4.6输出报表和图表193
 
3.5通用软件包193
 
3.5.1Arena193
 
3.5.2ExtendSim198
 
3.5.3Simio206
 
3.5.4通用软件包212
 
3.6面向对象的212
 
3.7面向应用的软件包举例213
 
 
 
第4章基础概率与统计回顾214
 
4.1引言214
 
4.2随机变量和它们的能214
 
4.3输出数据和随机过程226
 
4.4均值、方差和相关系数的估计229
 
4.5均值的置信区间和设检验
 
4.6强大数定律240
 
4.7用均值来替代概率分布的危险241
 
附录4A协方差平稳过程的说明241
 
习题242
 
 
 
第5章建立有效、可信、适度详细的模型246
 
5.1引言及定义246
 
5.2确定模型详细程度的准则249
 
5.3计算机程序校验251
 
5.4提高模型有效和可信的技术255
 
5.4.1收集系统高质量的信息和数据256
 
5.4.2与管理者定期沟通257
 
5.4.3维持一份书面的设档，并执行一次结构化走查258
 
5.4.4采用定量技术确认模型组件260
 
5.4.5确认整个模型的输出262
 
5.4.6动画268
 
5.5管理者在过程中的作用269
 
5.6比较实际观测值和输出数据的统计程序269
 
5.6.1检测法270
 
5.6.2基于独立数据的置信区间法273
 
5.6.3时间序列方法276
 
5.6.4方法277
 
习题277
 
 
 
第6章输入概率分布选择279
 
6.1引言279
 
6.2常用的概率分布285
 
6.2.1连续分布的参数化285
 
6.2.2连续分布286
 
6..离散分布305
 
6.2.4经验分布305
 
6.3评估样本独立的方法316
 
6.4活动Ⅰ： 设分布类型319
 
6.4.1求和统计320
 
6.4.2直方图322
 
6.4.3分位数求和与盒形图324
 
6.5活动Ⅱ： 参数估计330
 
6.6活动Ⅲ： 判断拟合分布的代表334
 
6.6.1启发式方法335
 
6.6.2拟合优良度检验344
 
6.7ExpertFit软件与扩展例子359
 
6.8分布平移与截断364
 
6.9贝塞尔分布366
 
6.10确定多元分布、相关及随机过程367
 
6.10.1确定多元分布368
 
6.10.2确定任意边际分布与相关372
 
6.10.3确定随机过程373
 
6.11缺少数据时的分布的选择375
 
6.12到达过程模型380
 
6.12.1泊松过程380
 
6.12.2非平稳泊松过程381
 
6.1.批到达384
 
6.13不同数据集的同质检验385
 
附录6A伽马和贝塔分布的MLE表386
 
习题389
 
 
 
第7章随机数发生器393
 
7.1引言393
 
7.2线同余发生器397
 
7.2.1混合发生器399
 
7.2.2乘法发生器400
 
7.3类型的发生器402
 
7.3.1更一般的同余402
 
7.3.2组合发生器403
 
7.3.3反馈移位寄存器发生器405
 
7.4随机数发生器的检验409
 
7.4.1经验检验409
 
7.4.2理论检验414
 
7.4.3关于检验的某些一般看法418
 
附录7APMMLCG的可移植C源码419
 
附录7B组合MRG的可移植C源码421
 
习题4
 
 
 
第8章随机变数的产生426
 
8.1引言426
 
8.2产生随机变数的通用方法428
 
8.2.1反变换法428
 
8.2.2组合法437
 
8..卷积法440
 
8.2.4舍选法441
 
8.2.5均匀比法448
 
8.2.6特法450
 
8.3连续随机变数的产生451
 
8.3.1均匀变数452
 
8.3.2指数分布452
 
8.3.3m阶厄兰分布453
 
8.3.4伽马分布453
 
8.3.5韦伯分布456
 
8.3.6正态分布457
 
8.3.7对数正态分布458
 
8.3.8β分布458
 
8.3.9皮尔森Ⅴ型分布459
 
8.3.10皮尔森Ⅵ型分布460
 
8.3.11对数逻辑斯谛克分布460
 
8.3.12有界江森分布460
 
8.3.13江森分布461
 
8.3.14贝塞尔（Bezier）分布461
 
8.3.15三角分布461
 
8.3.16经验分布462
 
8.4离散随机变数的产生463
 
8.4.1伯努利分布464
 
8.4.2离散均匀分布464
 
8.4.3任意离散分布464
 
8.4.4二项分布469
 
8.4.5几何分布469
 
8.4.6负二项分布469
 
8.4.7泊松分布470
 
8.5随机矢量、相关随机变数与随机过程的产生470
 
8.5.1利用条件分布471
 
8.5.2多变量正态分布与多变量对数正态分布472
 
8.5.3相关伽马随机变数473
 
8.5.4由多变量族中产生474
 
8.5.5具有任意规定的边际分布和相关的随机矢量的产生474
 
8.5.6随机过程的产生475
 
8.6到达过程的产生476
 
8.6.1泊松过程476
 
8.6.2非平稳泊松分布477
 
8.6.3批到达481
 
附录8A舍选法的正确481
 
附录8B别名法的准备482
 
习题483
 
 
 
第9章单系统输出数据分析488
 
9.1引言488
 
9.2随机过程的瞬态和稳态行为特491
 
9.3关于输出分析的类型493
 
9.4终止型的统计分析497
 
9.4.1均值估计498
 
9.4.2能度量的估计507
 
9.4.3初始条件选择510
 
9.5稳态参数的统计分析511
 
9.5.1初始瞬态问题511
 
9.5.2均值的重复运行/删除法5
 
9.5.3均值的方法526
 
9.5.4能度量的估计540
 
9.6稳态周期参数的统计分析542
 
9.7能的多种度量545
 
9.8重要变量的时距图548
 
附录9A期望比与对折估计550
 
习题551
 
 
 
第10章比较不同的系统配置556
 
10.1引言556
 
10.2两个系统的期望响应差的置信区间560
 
10.2.1双-t置信区间560
 
10.2.2改进的双样本t检验置信区间562
 
10..两种方法的对比563
 
10.2.4基于稳态能度量的比较563
 
10.3两个以上系统比较的置信区间565
 
10.3.1与标准比较566
 
10.3.2两两比较568
 
10.3.3与进行多重比较569
 
10.4排序与选择569
 
10.4.1k个系统中选择570
 
10.4.2包含k个系统中统的大小为m的子集的选择576
 
10.4.3补充的问题和方法577
 
附录10A选择方法的有效582
 
附录10B选择方法的常量583
 
习题584
 
 
 
第11章方差缩减技术587
 
11.1引言587
 
11.2公共随机数588
 
11.2.1基本原理589
 
11.2.2适用590
 
11..同步592
 
11.2.4实例596
 
11.3对偶变量法604
 
11.4控制变量法610
 
11.5间接估计法617
 
11.6调节法619
 
习题6
 
 
 
第12章实验设计与优化629
 
12.1引言629
 
12.22k析因设计632
 
1.2k-p部分析因设计649
 
12.4响应面与元模型656
 
12.4.1库存模型的介绍与分析657
 
12.4.2捕食者-猎物模型668
 
12.4.3空间填充设计和克里金法671
 
12.5基于的优化679
 
12.5.1优选法681
 
12.5.2与软件有接口的优选法软件包682
 
习题690
 
 
 
第13章基于Agent的及系统动力学693
 
13.1引言693
 
13.2基于Agent的694
 
13.2.1实例699
 
13.2.2时间推进机制704
 
13..小结707
 
13.3连续系统707
 
13.3.1系统动力学708
 
13.4离散-连续混合713
 
13.5714
 
13.6表格717
 
习题719
 
 
 
第14章制造系统章
 
 
附录721
 
 
参考文献725
 
 
索引759
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

评论

本书采用大量直观的例子、图表和问题增加了可读，很适合作为大学教材、应用和自学书籍。本书第5版增加了基于agent和系统动力学内容；进一步加强了经典的实验设计；介绍了输出分析的*统计技术与进展。讲述了到目前为止*的软件处理技术；提了学生版的ExpertFit分布适配软件；综述了基本概率和数理统计知识；提供了超过215个例子，360张图（8个颜色）和285课后作业。

本书采用大量直观的例子、图表和问题增加了可读，很适合作为大学教材、应用和自学书籍。本书第5版增加了基于agent和系统动力学内容；进一步加强了经典的实验设计；介绍了输出分析的*统计技术与进展。讲述了到目前为止*的软件处理技术；提了学生版的ExpertFit分布适配软件；综述了基本概率和数理统计知识；提供了超过215个例子，360张图（8个颜色）和285课后作业。