具体描述
《GPSSWorld 模拟仿真系统实验教程》不要求读者精通微积分、计算机程序设计，但要求读者具有概率论、数理统计和统计学上的一些基本概论，知晓计算机的一些基本操作。本教程不涉及对相关理论的证明，只是将其作为基本理论和方法进行直接应用。由于本教程是在给管理专业学生的教学过程中进行写作的，因些，大部分实例与管理系统联系紧密。
本教程分为四部分共9章，第一部分包括第1章和第2章，是对GPSSWorld进行背景介绍；第二部分包括第3章和第4章，是GPSSWorld的基础部分，涉及对GPSSWorld的入门知识和基本操作的讲解；第三部分包括第5章至第8章，是对GPSSWorld进一步进行比较复杂的操作和应用；第四部分包括第9章，是针对模拟结果的后续分析，对GPSSWorld提供的相应工具进行了介绍。
本教程可作为大专院校系统工程、管理工程、工业工程、企业管理和管理等专业师生的教学参考书，也可作为系统模拟课程的参考教材。
探索复杂系统动态的密钥：现代建模与分析方法 本书致力于为读者提供一套全面、深入的现代系统建模与分析方法，旨在帮助各类专业人士掌握理解和驾驭复杂系统动态的强大工具。我们不聚焦于任何特定的仿真软件，而是从根本上剖析建模的思想、原则与技术，使读者能够根据自身需求灵活选择和运用最合适的工具。 核心内容概览： 第一部分：系统思维与建模基础 什么是系统？ 我们将从哲学和科学的视角出发，深入探讨“系统”这一概念的本质，理解其构成要素、边界、相互作用以及整体的涌现特性。通过一系列经典案例，如生态系统、经济系统、交通网络等，读者将建立起对复杂系统普遍规律的认知。 为什么要建模？ 本部分将阐述建模在科学研究、工程设计、决策制定等领域的核心作用。我们将探讨建模如何帮助我们理解现象、预测行为、评估方案、优化设计，并规避现实世界中的风险与成本。 建模的类型与层次： 介绍不同类型的模型，包括描述性模型、预测性模型、规范性模型等，以及离散事件模型、连续模型、基于主体的模型、系统动力学模型等主流建模范式。同时，我们将讨论模型抽象的层次性，以及如何在不同精度之间进行权衡。 建模的生命周期： 梳理完整的建模过程，从问题定义、需求分析、模型构建、数据收集与准备、模型校准与验证，到模型应用、结果解释与报告。强调在整个过程中，理解和清晰沟通的重要性。 第二部分：核心建模技术与方法 数据驱动的建模： 探讨如何利用现实世界的数据构建和验证模型。内容包括数据采集方法、数据预处理（清洗、转换、特征工程）、统计分析基础、以及回归分析、时间序列分析等常用建模技术。 离散事件仿真（DES）原理： 深入剖析离散事件仿真的核心概念，如事件列表、状态变量、仿真时钟、随机数生成、排队论模型（M/M/1, M/M/c等）、资源共享、并行处理等。我们将重点讲解如何构建离散事件模型，处理事件的发生与调度，以及仿真结果的统计分析。 系统动力学（SD）方法： 介绍系统动力学的基本思想，包括反馈回路、存量-流量图、因果回路图、延时处理等。通过讲解如何构建反馈控制系统模型，分析政策干预的长期影响，以及在社会经济、环境等领域中的应用。 基于主体的建模（ABM）范式： 探索基于主体的建模如何模拟个体（Agent）的行为及其相互作用，从而涌现出宏观的系统行为。内容将涵盖个体属性、行为规则、交互机制、环境互动以及如何分析ABM的输出。 机器学习与仿真融合： 探讨如何将机器学习技术应用于仿真模型，例如利用机器学习进行模型校准、参数优化、异常检测，以及将机器学习模型嵌入到仿真环境中以增强模型的智能性。 第三部分：模型验证、校准与优化 模型验证： 讲解模型验证的意义和不同方法，包括结构验证（face validity）、数据验证（data validity）、参数验证（parameter validity）以及对模型输出进行敏感性分析和不确定性量化。 模型校准： 介绍模型校准的目标和技术，如何调整模型参数以使模型的输出与现实数据或期望结果相匹配。包括手动校准、自动校准算法（如遗传算法、模拟退火）的应用。 实验设计与仿真优化： 讲解如何设计有效的仿真实验，以充分探索模型的行为空间。介绍全因子实验、部分因子实验、响应面法等实验设计技术。并探讨如何利用仿真进行系统优化，找到最优的系统配置或控制策略。 第四部分：建模应用与案例研究 不同领域的建模应用： 本部分将通过详实的案例，展示建模技术在交通管理、供应链优化、医疗服务、生产制造、金融风险管理、城市规划、社会科学研究等众多领域的实际应用。每个案例都将聚焦于一个具体的现实问题，展示如何运用所学方法构建模型、分析问题并提出解决方案。 建模工具的生态系统： 简要介绍当前主流的建模与仿真工具及其特点，帮助读者了解不同工具的适用场景，但强调本书的核心在于理解方法论，而非特定工具的使用。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的理论阐述，也有丰富的实践指导，帮助读者从概念到落地。 普适性强： 聚焦建模的核心方法，不局限于特定软件，使读者能够举一反三，适应各种建模挑战。 案例丰富： 通过多领域的典型案例，展示建模技术的强大威力与广泛应用。 循序渐进： 内容组织逻辑清晰，从基础概念到高级技术，层层深入，适合不同背景的读者。 本书旨在为所有希望深入理解复杂系统、提升决策能力、优化系统性能的专业人士和研究者提供一本宝贵的参考书。通过学习本书，您将掌握一套强大的分析工具，能够更加有效地应对现代社会中遇到的各种复杂挑战。
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