本書討論的是離散事件系統 (Discrete Event Systems, DEVS) 的建模與仿真技術, 有些文獻也將這類系統稱為離散事件動態(tài)系統 (Discrete Event Dynamic Systems, DEDS), 甚至簡稱為離散系統( Discrete Systems)。典型的例子有: 交通系統 (空中、地面)、計算機系統、通信網絡系統、制造系統、軍事上的C3I系統, 以及在供應鏈、倉儲等領域中廣泛存在的各種各樣的系統。
第1章仿真建模入門1
1.1仿真的本質1
1.2系統、模型及仿真3
1.3離散事件仿真6
1.3.1時間推進機制7
1.3.2離散事件仿真模型的成分與組織9
1.4單服務器排隊系統的仿真12
1.4.1問題描述12
1.4.2直觀解釋18
1.4.3程序組織與邏輯27
1.4.4C程序32
1.4.5仿真輸出與討論39
1.4.6其他終止規(guī)則41
1.4.7事件和變量的確定45
1.5庫存系統的仿真48
1.5.1問題描述48
1.5.2程序組織和邏輯50
1.5.3C程序53
1.5.4仿真輸出和討論60
1.6并行/分布式仿真和高層體系結構61
1.6.1并行仿真62
1.6.2分布式仿真和高層體系結構64
1.7一個有效的仿真研究的步驟66
1.8仿真的優(yōu)點、缺點和缺陷70
附錄1A固定增量時間推進72
附錄1B排隊系統初步73
1B.1排隊系統的組成74
1B.2排隊系統的表示符號74
1B.3對排隊系統性能的評價75
習題78
第2章復雜系統建模85
2.1引言85
2.2仿真中的列表處理86
2.2.1計算機中存儲列表的方法86
2.2.2鏈式存儲分配87
2.3簡單仿真語言： simlib93
2.4單服務器排隊系統的simlib仿真102
2.4.1問題描述102
2.4.2simlib程序102
2.4.3仿真輸出與討論107
2.5分時計算機模型108
2.5.1問題描述108
2.5.2simlib程序109
2.5.3仿真輸出與討論117
2.6可換隊的多出納臺銀行120
2.6.1問題描述120
2.6.2simlib程序121
2.6.3仿真輸出與討論131
2.7加工車間模型134
2.7.1問題描述134
2.7.2simlib程序136
2.7.3仿真輸出與討論147
2.8高效的事件列表處理149
附錄2ASimlib的C代碼150
習題163
第3章仿真軟件181
3.1引言181
3.2仿真軟件包與編程語言182
3.3仿真軟件分類183
3.3.1通用與面向應用的仿真軟件包的比較183
3.3.2建模方法183
3.3.3通用建模元素186
3.4期望的仿真軟件特點186
3.4.1通用能力187
3.4.2軟硬件需求189
3.4.3動畫和動態(tài)圖形189
3.4.4統計能力190
3.4.5客戶支持和文檔192
3.4.6輸出報表和圖表193
3.5通用仿真軟件包193
3.5.1Arena193
3.5.2ExtendSim198
3.5.3Simio206
3.5.4其他通用仿真軟件包212
3.6面向對象的仿真212
3.7面向應用的仿真軟件包舉例213
第4章基礎概率與統計回顧214
4.1引言214
4.2隨機變量和它們的性能214
4.3仿真輸出數據和隨機過程226
4.4均值、方差和相關系數的估計229
4.5均值的置信區(qū)間和假設檢驗233
4.6強大數定律240
4.7用均值來替代概率分布的危險性241
附錄4A協方差平穩(wěn)過程的說明241
習題242
第5章建立有效、可信、適度詳細的仿真模型246
5.1引言及定義246
5.2確定模型詳細程度的準則249
5.3仿真計算機程序校驗251
5.4提高模型有效性和可信性的技術255
5.4.1收集系統高質量的信息和數據256
5.4.2與管理者定期溝通257
5.4.3維持一份書面的假設文檔，并執(zhí)行一次結構化走查258
5.4.4采用定量技術確認模型組件260
5.4.5確認整個仿真模型的輸出262
5.4.6動畫268
5.5管理者在仿真過程中的作用269
5.6比較實際觀測值和仿真輸出數據的統計程序269
5.6.1檢測法270
5.6.2基于獨立數據的置信區(qū)間法273
5.6.3時間序列方法276
5.6.4其他方法277
習題277
第6章輸入概率分布選擇279
6.1引言279
6.2常用的概率分布285
6.2.1連續(xù)分布的參數化285
6.2.2連續(xù)分布286
6.2.3離散分布305
6.2.4經驗分布305
6.3評估樣本獨立性的方法316
6.4活動Ⅰ： 假設分布類型319
6.4.1求和統計320
6.4.2直方圖322
6.4.3分位數求和與盒形圖324
6.5活動Ⅱ： 參數估計330
6.6活動Ⅲ： 判斷擬合分布的代表性334
6.6.1啟發(fā)式方法335
6.6.2擬合優(yōu)良度檢驗344
6.7ExpertFit軟件與擴展例子359
6.8分布平移與截斷364
6.9貝塞爾分布366
6.10確定多元分布、相關性及隨機過程367
6.10.1確定多元分布368
6.10.2確定任意邊際分布與相關性372
6.10.3確定隨機過程373
6.11缺少數據時的分布的選擇375
6.12到達過程模型380
6.12.1泊松過程380
6.12.2非平穩(wěn)泊松過程381
6.12.3批到達384
6.13不同數據集的同質性檢驗385
附錄6A伽馬和貝塔分布的MLE表386
習題389
第7章隨機數發(fā)生器393
7.1引言393
7.2線性同余發(fā)生器397
7.2.1混合發(fā)生器399
7.2.2乘法發(fā)生器400
7.3其他類型的發(fā)生器402
7.3.1更一般的同余402
7.3.2組合發(fā)生器403
7.3.3反饋移位寄存器發(fā)生器405
7.4隨機數發(fā)生器的檢驗409
7.4.1經驗檢驗409
7.4.2理論檢驗414
7.4.3關于檢驗的某些一般看法418
附錄7APMMLCG的可移植C源碼419
附錄7B組合MRG的可移植C源碼421
習題423
第8章隨機變數的產生426
8.1引言426
8.2產生隨機變數的通用方法428
8.2.1反變換法428
8.2.2組合法437
8.2.3卷積法440
8.2.4舍選法441
8.2.5均勻比法448
8.2.6特性法450
8.3連續(xù)隨機變數的產生451
8.3.1均勻變數452
8.3.2指數分布452
8.3.3m階厄蘭分布453
8.3.4伽馬分布453
8.3.5韋伯分布456
8.3.6正態(tài)分布457
8.3.7對數正態(tài)分布458
8.3.8β分布458
8.3.9皮爾森Ⅴ型分布459
8.3.10皮爾森Ⅵ型分布460
8.3.11對數邏輯斯諦克分布460
8.3.12有界江森分布460
8.3.13無界江森分布461
8.3.14貝塞爾（Bezier）分布461
8.3.15三角分布461
8.3.16經驗分布462
8.4離散隨機變數的產生463
8.4.1伯努利分布464
8.4.2離散均勻分布464
8.4.3任意離散分布464
8.4.4二項分布469
8.4.5幾何分布469
8.4.6負二項分布469
8.4.7泊松分布470
8.5隨機矢量、相關隨機變數與隨機過程的產生470
8.5.1利用條件分布471
8.5.2多變量正態(tài)分布與多變量對數正態(tài)分布472
8.5.3相關伽馬隨機變數473
8.5.4由多變量族中產生474
8.5.5具有任意規(guī)定的邊際分布和相關性的隨機矢量的產生474
8.5.6隨機過程的產生475
8.6到達過程的產生476
8.6.1泊松過程476
8.6.2非平穩(wěn)泊松分布477
8.6.3批到達481
附錄8A舍選法的正確性481
附錄8B別名法的準備482
習題483
第9章單系統輸出數據分析488
9.1引言488
9.2隨機過程的瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)行為特性491
9.3關于輸出分析的仿真類型493
9.4終止型仿真的統計分析497
9.4.1均值估計498
9.4.2其他性能度量的估計507
9.4.3初始條件選擇510
9.5穩(wěn)態(tài)參數的統計分析511
9.5.1初始瞬態(tài)問題511
9.5.2均值的重復運行/刪除法523
9.5.3均值的其他方法526
9.5.4其他性能度量的估計540
9.6穩(wěn)態(tài)周期參數的統計分析542
9.7性能的多種度量545
9.8重要變量的時距圖548
附錄9A期望比與對折估計550
習題551
第10章比較不同的系統配置556
10.1引言556
10.2兩個系統的期望響應差的置信區(qū)間560
10.2.1雙-t置信區(qū)間560
10.2.2改進的雙樣本t檢驗置信區(qū)間562
10.2.3兩種方法的對比563
10.2.4基于穩(wěn)態(tài)性能度量的比較563
10.3兩個以上系統比較的置信區(qū)間565
10.3.1與標準比較566
10.3.2兩兩比較568
10.3.3與最好的進行多重比較569
10.4排序與選擇569
10.4.1k個系統中選擇最好的570
10.4.2包含k個系統中最好系統的大小為m的子集的選擇576
10.4.3補充的問題和方法577
附錄10A選擇方法的有效性582
附錄10B選擇方法的常量583
習題584
第11章方差縮減技術587
11.1引言587
11.2公共隨機數588
11.2.1基本原理589
11.2.2適用性590
11.2.3同步性592
11.2.4實例596
11.3對偶變量法604
11.4控制變量法610
11.5間接估計法617
11.6調節(jié)法619
習題623
第12章實驗設計與優(yōu)化629
12.1引言629
12.22k析因設計632
12.32k-p部分析因設計649
12.4響應面與元模型656
12.4.1庫存模型的介紹與分析657
12.4.2捕食者-獵物模型668
12.4.3空間填充設計和克里金法671
12.5基于仿真的優(yōu)化679
12.5.1優(yōu)選法681
12.5.2與仿真軟件有接口的優(yōu)選法軟件包682
習題690
第13章基于Agent的仿真及系統動力學693
13.1引言693
13.2基于Agent的仿真694
13.2.1實例699
13.2.2時間推進機制704
13.2.3小結707
13.3連續(xù)系統仿真707
13.3.1系統動力學708
13.4離散-連續(xù)混合仿真713
13.5蒙特卡羅仿真714
13.6電子表格仿真717
習題719
第14章制造系統仿真網站章
附錄721
參考文獻725
索引759
第3章
仿真軟件
建議首先閱讀的節(jié)： 31節(jié)至34節(jié)
3.1引言
在學習第1章和第2章中的仿真例子時，讀者可能注意到了大多數離散事件仿真模型編程中所需要的幾個要素，包括：
產生隨機數，即均勻概率分布U（0,1）的觀測值
產生一個特定概率分布（例如，指數分布）的隨機變量
推進仿真時間
從事件列表中確定下一事件，并將控制權轉交給適當的代碼塊
向一個列表添加記錄或從列表中刪除記錄
搜集輸出統計信息并生成結果報告
探測錯誤發(fā)生的條件
事實上，這些特征對大多數仿真程序來說是通用的，這就導致了專用仿真軟件包的開發(fā)。我們認為，近年來仿真之所以日益流行，主要原因是這些軟件包的改進與其更易于使用。
在3.2節(jié)我們將討論使用仿真程序包建立仿真模型相對于使用編程語言（如C、C++或Java）的優(yōu)勢; 在3.3節(jié)我們給出仿真軟件的分類，包括對通用的和面向應用的仿真軟件包的討論; 3.4節(jié)介紹仿真軟件包的期望特性，包括動畫; 3.5節(jié)給出n個流行的通用仿真軟件包——Arena、Extend、Sim和Simio的簡要描述，并分別利用這n個仿真軟件包構建了一個小工廠的仿真模型; 在3.6節(jié)，我們介紹面向對象的仿真軟件; 最后，在3.7節(jié)，我們介紹若干面向不同應用的仿真軟件包。
刊物OR/MS Today往往定期地進行仿真軟件的評述。
……
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