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深入浅出：现代系统建模与优化实践 书籍名称：现代系统建模与优化实践 作者： [此处可填入虚拟作者姓名，如：李明、张伟] 页数： 约 750 页 定价： [此处可填入虚拟定价] --- 内容简介 本书是一部面向工程技术人员、管理学者、数据科学家以及高年级本科生和研究生的专业教材与实践指南。它系统性地阐述了如何运用离散事件仿真（DES）、系统动力学（SD）以及基于智能体的建模（ABM）这三大主流建模范式，对复杂现实世界系统进行精确描述、深入分析、性能评估与优化决策。本书旨在弥合理论知识与实际工程应用之间的鸿沟，提供一套从概念构建到结果解释的完整方法论框架。 第一部分：建模基础与思维范式（共三章） 本部分奠定了现代系统建模的理论基石，引导读者建立起严谨的系统思维。 第一章：复杂系统的本质与建模的必要性 (约 100 页) 本章首先界定了“复杂系统”的内涵，探讨了其在制造、物流、医疗、金融乃至生态环境中的普遍性。深入分析了传统解析方法在处理非线性、随机性和动态交互时的局限性。重点阐述了建模作为一种“虚拟实验”工具的价值，包括风险规避、成本控制和预见性分析。详细对比了不同建模方法的适用场景：当需要关注资源排队、调度和流程时，应倾向于 DES；当关注反馈回路、滞后效应和宏观趋势时，SD 更为合适；而当系统行为依赖于个体决策和局部交互时，ABM 成为首选。本章强调了建模假设的构建与验证在整个流程中的关键地位。 第二章：面向仿真的建模基础理论 (约 110 页) 本章聚焦于将现实世界映射到仿真模型所需的数学和逻辑基础。内容涵盖了随机过程理论在仿真中的应用，特别是马尔可夫链和泊松过程的实际应用。详细介绍了系统状态变量、事件调度机制、时间推进方式（如固定增量与变动增量）的差异与选择标准。重点讲解了输入数据的特征化，包括时间序列数据的平稳性检验、概率分布的拟合技术（如卡方检验、Kolmogorov-Smirnov 检验），并引入了生成高质量随机数的必要性与技术。 第三章：建模的生命周期与质量保证 (约 90 页) 成功的仿真项目不仅是技术实现，更是一个管理过程。本章构建了一个标准的仿真项目生命周期模型：从问题界定（确定决策目标）、模型概念化、数据准备、模型构建、实验设计、模型验证与确认（V&V），到结果分析与报告撰写。验证（Verification）部分侧重于模型代码的正确性，如逻辑流程的追踪；而确认（Validation）则侧重于模型输出是否准确反映了目标系统的行为，介绍了面向专家的校准技术和历史数据对比方法。 第二部分：核心建模技术深度剖析（共四章） 本部分将笔墨集中于三大主流建模范式的具体实施细节和高级应用。 第四章：离散事件仿真（DES）的逻辑与结构 (约 150 页) DES 是描述活动和流程系统的核心工具。本章详细拆解了 DES 模型的构建模块：实体（Entities）、资源（Resources）、队列（Queues）和活动（Activities）。通过大量流程图示和伪代码，清晰展示了事件驱动机制的运作原理。深入探讨了资源管理策略，如抢占式与非抢占式分配、共享资源与专用资源的区别。在高级应用方面，详细解析了同步化与互斥约束的处理，并以复杂的多工位生产线调度和呼叫中心的服务流程作为案例，展示如何精确捕捉系统瓶颈。 第五章：系统动力学（SD）的反馈回路与宏观洞察 (约 120 页) SD 侧重于延迟、反馈和非线性对系统长期行为的影响。本章系统介绍了存量（Stocks）、流量（Flows）和辅助变量（Auxiliaries）的概念，并讲解了如何利用因果回路图（Causal Loop Diagrams, CLD）和系统结构图（Stock and Flow Diagrams）来可视化和分析社会经济、生态环境等领域的复杂动态。重点分析了时间延迟（Time Delays）在系统行为中的放大或抑制作用，并通过经典的“住房市场模型”或“传染病传播模型”来演示如何通过调整参数和结构来引导系统走向期望的稳定状态。 第六章：基于智能体的建模（ABM）与涌现行为 (约 130 页) ABM 关注的是异构性个体及其局部交互如何导致宏观尺度的涌现行为（Emergent Behavior）。本章详细介绍了智能体（Agent）的设计要素：属性、感知能力、决策规则（如状态机、基于规则的逻辑）以及通信机制。讨论了空间因素（如基于网格或网络结构）在ABM中的重要性。通过交通流模型的微观模拟和市场竞争的策略博弈案例，展示了如何通过改变个体交互规则来观察整体系统的演化路径，并探讨了ABM结果的统计显著性分析。 第七章：多方法集成建模（Hybrid Modeling）的前沿探索 (约 50 页) 认识到单一范式难以捕获所有系统特征，本章引入了集成建模的概念。探讨了如何将 DES 的流程精确性与 SD 的宏观反馈机制相结合，例如在物流网络中，使用 SD 模拟市场需求波动，用 DES 模拟仓库的实时调度。简要介绍了 Agent 驱动的 DES 模型的构建思路。 第三部分：实验设计与优化决策（共三章） 本部分将理论模型转化为可操作的决策支持工具。 第八章：仿真实验的设计与执行 (约 100 页) 仿真实验的设计是获取有效洞察力的关键。本章详细介绍了预运行（Initialization）阶段的重要性，包括系统启动状态的选择和稳态期（Warm-up Period）的确定与截除技术。内容全面覆盖了灵敏度分析、极端条件测试以及参数扫描。重点讲解了蒙特卡洛仿真在评估不确定性影响方面的应用，确保实验结果的可靠性。 第九章：输出数据分析与统计推断 (约 100 页) 仿真模型产生的是随机输出，因此统计分析是必不可少的环节。本章深入讲解了确定性仿真（Deterministically Operated Simulation）与统计仿真（Stochastically Operated Simulation）的区分。详细介绍了均值估计的方法，包括截断法和再生法，以及置信区间的构建（如学生t检验）。特别强调了批次平均法（Batch Means Method）在处理自相关数据时的应用，确保对系统性能指标（如平均等待时间、吞吐量）的估计是准确且有统计保证的。 第十章：仿真驱动的优化技术 (约 100 页) 模型的最终目标是指导决策优化。本章介绍了如何将仿真模型与优化算法相结合。详细讲解了响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM）在初步优化区间的探索中的应用。对于高维、非凸的仿真优化问题，系统介绍了随机搜索技术（如模拟退火、遗传算法）以及近似动态规划（Approximate Dynamic Programming, ADP）在处理序列决策问题时的潜力。本书最后以一个大型供应链网络优化案例收尾，展示了如何通过迭代仿真和优化，找到在成本与服务水平之间最优的平衡点。 --- 目标读者 本书适合于需要利用建模和仿真技术来解决现实世界复杂问题的工业工程师、运筹学专家、信息系统分析师、运营研究研究生以及致力于系统科学领域的研究人员。它不仅提供了强大的理论工具箱，更强调了将这些工具应用于实际业务场景的工程智慧。
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