Simulation Using Promodel w/ CD-Rom pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Charles R. Harrell

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-07-17

价格:USD 132.81

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072919806

丛书系列:

图书标签:

• Simulation
• Promodel
• Discrete Event Simulation
• Modeling
• Manufacturing
• Operations Research
• Industrial Engineering
• Queueing Theory
• CD-ROM
• Software

抱歉，我无法根据您提供的书名《Simulation Using Promodel w/ CD-Rom》来撰写一个“不包含此书内容”的图书简介。 原因如下： 1. 信息限制： 我是一个语言模型，我的知识来源于我被训练的数据集。我无法“凭空”创造一本关于完全不相关主题的图书的详细、可信的简介。 2. 描述要求冲突： 您要求我写一个“不包含此书内容的图书简介”，这意味着我需要知道您希望新书是关于什么主题的，才能为您撰写一份符合您要求的、详尽的简介。 如果您能提供以下信息，我将非常乐意为您撰写一份详细的、具有专业深度的图书简介： 1. 新书的主题是什么？ (例如：高级金融建模、现代供应链管理、离散事件系统分析、人工智能伦理等) 2. 目标读者是谁？ (例如：研究生、行业从业人员、初级工程师等) 3. 这本书的核心亮点或创新点是什么？ (例如：引入了新的算法、提供了大量实战案例、侧重于云计算环境下的部署等) 示例： 如果您希望我写一本关于“面向工业物联网(IIoT)的边缘计算与实时数据处理”的书的简介，我会提供如下结构和内容（但请注意，这只是一个示例结构，实际内容需要您提供具体主题）： （示例：假设主题为 IIoT 边缘计算） 书名（待定）： 实时智能：面向工业物联网的边缘计算架构与实践 第一部分：从云端到现场的范式转移 本书旨在为工业工程师、系统架构师和高级技术人员提供一个全面而深入的指南，探讨如何在快速演进的工业物联网（IIoT）环境中，有效地部署和管理边缘计算资源。随着传感器数量的爆炸式增长和对低延迟决策的迫切需求，传统基于中心化云端的处理模式已面临瓶颈。本书系统地解析了从云到边缘的架构演变，强调了在现场设备层面实现数据预处理、模型推理和自主控制的必要性。 核心章节聚焦： 1.1 工业数据生命周期管理： 区分了数据采集、聚合、分析与归档的各个阶段，并明确了在边缘层进行实时过滤和特征提取的战略价值。 1.2 边缘计算的拓扑结构设计： 深入探讨了雾计算、近场处理（Near-Edge）与远端边缘（Far-Edge）设备的选择标准、通信协议（如MQTT-SN, AMQP, OPC UA）的选择及其在不同生产场景中的适用性。 第二部分：轻量化模型部署与安全集成 边缘设备的计算能力和存储资源受限，对模型部署提出了极高的要求。本书不仅关注理论，更注重实战中如何优化深度学习和机器学习模型，使其能够在资源受约束的环境中高效运行。 2.1 模型轻量化技术： 详细介绍了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等关键技术，并辅以TensorFlow Lite for Microcontrollers和ONNX Runtime在嵌入式平台上的部署案例。 2.2 实时数据流处理框架： 分析了Apache Flink、Kafka Streams等流处理引擎在边缘侧的轻量化部署方案，重点讨论了如何构建具备高可用性和容错机制的实时决策管道。 第三部分：安全、维护与未来趋势 在OT（运营技术）环境中，安全性和可维护性是部署成功的基石。本书用大量篇幅阐述了如何确保边缘智能系统的完整性和弹性。 3.1 零信任模型在边缘的实现： 探讨了设备身份验证、数据加密传输（如使用硬件安全模块HSM）以及固件空中更新（OTA）的安全协议设计，确保供应链中的每一个节点都受到保护。 3.2 异构资源调度与容器化： 针对不同CPU/GPU/FPGA架构的边缘节点，本书提供了Kubernetes（K3s/MicroK8s）在异构集群上的优化配置指南，实现了资源的动态负载均衡和高效调度。 本书配有丰富的代码示例和部署手册，旨在帮助读者跨越理论与生产部署之间的鸿沟，构建下一代智能工厂和工业自动化解决方案。 请提供您希望撰写的新书的主题，我将为您创作一份详尽的、专业水准的图书简介。

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这本书的封面设计倒是挺吸引眼球的，那种深蓝配上银色的字体，给人一种专业、严谨的感觉，尤其是在书脊上印着“Simulation Using Promodel w/ CD-Rom”，让人立刻联想到它涵盖了离散事件仿真领域最核心的工具之一——ProModel。我原本是冲着这本书的实战应用能力去的，毕竟在工业工程和运营管理中，仿真建模的重要性不言而喻。然而，当我翻开目录时，心里就咯噔了一下。它似乎将大量的篇幅都放在了对ProModel软件界面和基本操作的冗长介绍上，比如“点击菜单栏的‘File’选项”、“在弹出的对话框中输入所需参数”这类描述，简直就像是软件使用说明书的初级章节被生硬地塞进了教材里。我期望看到的是如何构建复杂的系统逻辑，如何处理不确定性输入数据，以及如何利用仿真结果进行科学决策的深度分析，比如蒙特卡洛模拟在高阶优化问题中的应用，或者如何将仿真模型嵌入到更宏大的企业资源规划（ERP）系统中去。结果呢，更多的是对软件基础功能点的罗列，缺乏将理论知识与实际工程问题深度结合的案例剖析。对于一个已经对仿真概念有所了解，希望迅速掌握建模技巧并能解决实际生产瓶颈问题的专业人士来说，这种过于基础的铺陈，显得有些不耐烦和资源浪费。真正的价值，往往体现在那些教科书上不常提，但实际工作中会遇到的“陷阱”和“优化捷径”上，这本书在这方面似乎显得力不从心，整体上给人的感觉是“广而不深”。

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从教学法和学习体验的角度来看，这本书的结构安排存在明显的断裂感。它像是将一系列零散的ProModel功能模块的教程拼凑在了一起，缺乏一条清晰的、由浅入深引导读者构建完整仿真思维的叙事线索。比如，关于数据输入和模型验证这一关键环节，书中只是简单地介绍了几种数据输入格式，但对于如何从历史数据中提取出符合特定分布（如正态分布、指数分布或Weibull分布）的参数，以及如何使用Kolmogorov-Smirnov检验或Anderson-Darling检验来验证选定的分布与实际观测数据是否拟合，这部分内容被一带而过，甚至可以说完全缺失了。这些步骤恰恰是决定仿真模型“可信度”的关键所在，如果输入数据本身就是错误的或选择的分布不合理，那么无论模型结构多么精妙，得出的结论都将是误导性的。此外，书中提供的CD-ROM中附带的示例文件，其复杂度和现实场景的贴合度也令人费解。它们大多是教科书式的、高度简化的“Hello World”级别的案例，比如简单的单通道队列系统，对于正在处理跨部门资源争夺、供应链中断模拟这类复杂现实问题的工程师而言，这些基础案例提供的借鉴意义非常有限。

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我对仿真软件的理解，很大程度上依赖于其对复杂系统行为的抽象和建模能力，尤其是在处理随机性、并发性和反馈回路时。这本书在介绍ProModel的建模元素时，虽然覆盖了资源、流程流、逻辑判断等基本构件，但其对高级建模特性的阐述却显得捉襟见肘。例如，在处理多机器协同作业，或者需要动态调整设备维护计划以最小化停机时间这类问题时，往往需要用到更为精细的并行处理机制和事件驱动编程的思维。我仔细查找了关于使用Process Flow Builder进行复杂布局建模的部分，发现其描述更多的是一种线性的、自上而下的流程图绘制指导，而没有深入探讨如何利用条件逻辑和循环结构来模拟现实世界中那种错综复杂的、相互制约的系统动态。更令人失望的是，关于仿真结果的统计分析部分也显得过于肤浅。仅仅停留在输出基础的利用率、在制品数量等描述性统计量上，对于如何进行稳态验证、如何设计合理的实验方案（Design of Experiments, DOE）来系统地探索参数空间，以及如何使用更高级的统计工具（如方差分析或回归分析）来解释仿真输出与输入参数之间的关系，几乎没有提及。这本书似乎将仿真建模简化成了一个机械的输入-输出过程，而忽略了仿真作为一种科学实验方法的严谨性。

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阅读这本书的过程中，我最大的感受是它的“教学味道”太浓厚，而“工程实践的味道”太淡薄。大量的篇幅被用于解释“这是什么”，而非“如何用它来解决我的‘X’问题”。在讲解如何处理资源冲突和排队逻辑时，书中反复强调的是ProModel中“Resource”和“Queue”实体的定义步骤，但却鲜有关于如何通过优化资源数量或重新设计排队规则来显著提升系统吞吐量（Throughput）的案例分析。更让人不解的是，对于仿真结果的敏感性分析，即探究哪些输入参数对输出结果影响最大，这本书似乎完全没有涉及。在实际的优化项目中，我们通常需要通过敏感性分析来聚焦资源投入的方向，避免在不重要的变量上浪费时间。这本书的论述停留在“运行一次仿真，得到一个结果”的初级阶段，未能引导读者进行系统性的“What-if”探索。总而言之，如果只是想了解ProModel软件的按钮长什么样，这本书或许能提供一些基础的指引，但如果想通过仿真技术来获得解决复杂工程难题的洞察力，那么这本书提供的帮助极其有限，读完后我感觉自己离真正的问题解决能力还有相当远的距离。

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我特别关注了关于高级仿真技术集成的内容，因为现代化的制造和物流系统往往需要与其他信息系统进行集成。例如，如何将ProModel模型与外部数据库进行实时数据交换，或者如何在仿真运行时，通过API接口调用外部优化算法的结果来动态调整模型中的决策变量。这本书完全没有触及这类话题。它似乎停留在上一个时代的仿真应用范式中，即模型构建完成后进行离线分析。在当前强调“数字孪生”和“实时优化”的大背景下，这种孤立的仿真工具使用方法已经显得落伍了。书中的章节安排也印证了这一点，它似乎专注于如何把ProModel的每一个菜单项都讲清楚，而不是如何将ProModel作为一个强大的分析引擎嵌入到更广阔的决策支持体系中。例如，对于仿真中的“冷启动”问题——即如何处理模型开始运行时系统状态非平稳的初始阶段——书中也只是给出了一个非常粗略的建议，而没有提供可以量化的、经过同行评审的方法论来确定最佳的预热期长度。这种对前沿应用和方法论的避而不谈，极大地削弱了这本书作为一本“使用指南”的权威性。

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