本書共10章，講述了連續(xù)與離散系統(tǒng)模型、灰色系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫鏈、回歸分析、層次分析及模糊評價、Agent復(fù)雜系統(tǒng)建模、系統(tǒng)動力學(xué)等基本理論在供應(yīng)鏈復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真中的運用。
本書的特色在于注重核心概念、思維方法的闡述，將一些成熟的方法及原理與供應(yīng)鏈復(fù)雜系統(tǒng)的建模與仿真進行有機結(jié)合，同時兼顧基本工具與模型設(shè)計的應(yīng)用，內(nèi)容上深入淺出，倡導(dǎo)啟發(fā)與探究式教學(xué)方法。
本書是供應(yīng)鏈復(fù)雜系統(tǒng)仿真領(lǐng)域中一本實用、新穎、全面的讀物，可作為高等院校管理科學(xué)與工程、經(jīng)濟學(xué)、社會科學(xué)、系統(tǒng)工程等專業(yè)研究生的教材，也可供管理科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、復(fù)雜性科學(xué)等領(lǐng)域研究人員參考。
第1章 緒論
1.1 系統(tǒng)的概念與分類
1.1.1 系統(tǒng)概念
1.1.2 系統(tǒng)分類
1.2 復(fù)雜系統(tǒng)簡介
1.3 系統(tǒng)研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢
1.3.1 研究現(xiàn)狀
1.3.2 發(fā)展趨勢
1.4 系統(tǒng)建模與仿真概述
1.4.1 系統(tǒng)建模
1.4.2 系統(tǒng)仿真
1.5 數(shù)學(xué)建模實例
思考題
第2章 連續(xù)系統(tǒng)建模與仿真技術(shù)
2.1 基于微分方程的建模方法與仿真
2.1.1 微分方程建模的常用方法
2.1.2 微分方程建模步驟
2.1.3 微分方程仿真求解
2.2 基于數(shù)值積分方法的建模與仿真
2.2.1 離散化原理
2.2.2 龍格-庫塔法
2.2.3 面向方程的龍格-庫塔法仿真舉例
思考題
第3章 離散事件系統(tǒng)建模與仿真
3.1 離散事件系統(tǒng)的基本概念
3.2 離散事件系統(tǒng)的建模方法
3.2.1 實體流程圖法
3.2.2 活動周期圖法
3.3 離散事件系統(tǒng)建模實例
3.3.1 排隊服務(wù)系統(tǒng)建模
3.3.2 報童模型
3.3.3 庫存系統(tǒng)的模型與仿真方法
3.4 離散事件系統(tǒng)仿真的一般步驟
3.5 離散事件系統(tǒng)仿真方法
3.5.1 離散事件系統(tǒng)仿真的基本原理
3.5.2 離散事件系統(tǒng)仿真策略
3.6 離散事件系統(tǒng)仿真結(jié)果分析
3.6.1 終態(tài)仿真結(jié)果分析
3.6.2 穩(wěn)態(tài)仿真結(jié)果分析
思考題
第4章 基于灰色系統(tǒng)理論的建模方法
4.1 灰色系統(tǒng)理論概述
4.1.1 灰色系統(tǒng)理論的基本概念
4.1.2 灰色系統(tǒng)理論的基本原理
4.1.3 灰色系統(tǒng)理論的主要內(nèi)容
4.2 灰色關(guān)聯(lián)分析
4.2.1 灰色關(guān)聯(lián)因素和關(guān)聯(lián)算子集
4.2.2 灰色關(guān)聯(lián)公理與灰色關(guān)聯(lián)度
4.2.3 灰色關(guān)聯(lián)分析的應(yīng)用舉例
4.3 灰色系統(tǒng)模型
4.3.1 GM（1，1）模型概述
4.3.2 GM（1，1）建模機理
4.3.3 GM（1，1）模型的形式
4.3.4 殘差GM（1，1）模型
4.4 灰色系統(tǒng)預(yù)測方法及實例
思考題
第5章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模及仿真
5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
5.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及工作方式
5.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征
5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.2.1 BP學(xué)習(xí)算法
5.2.2 BP算法的計算步驟
5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實證分析—— 果蔬物流外包風(fēng)險預(yù)警
5.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立
5.3.2 果蔬物流外包風(fēng)險警度、預(yù)警信號的確定
5.3.3 果蔬物流外包風(fēng)險預(yù)控對策
5.3.4 實證仿真分析
思考題
第6章 Agent復(fù)雜系統(tǒng)建模
6.1 Agent系統(tǒng)
6.1.1 多Agent系統(tǒng)研究方法
6.1.2 多Agent協(xié)調(diào)
6.2 Agent結(jié)構(gòu)模型
6.2.1 Agent混合結(jié)構(gòu)模型
6.2.2 其他Agent結(jié)構(gòu)模型
6.2.3 具有通用性的Agent混合結(jié)構(gòu)模型
6.3 Agent的學(xué)習(xí)機制
6.4 復(fù)雜系統(tǒng)中的多Agent模型
6.4.1 復(fù)雜系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)及工作流程
6.4.2 復(fù)雜系統(tǒng)多Agent建模與控制方法的特點
6.4.3 復(fù)雜系統(tǒng)多Agent建模與控制研究框架
6.4.4 復(fù)雜系統(tǒng)多Agent交互與協(xié)調(diào)模型
思考題
第7章 系統(tǒng)動力學(xué)
7.1 系統(tǒng)動力學(xué)產(chǎn)生的背景
7.2 系統(tǒng)動力學(xué)基本理論
7.2.1 系統(tǒng)動力學(xué)的概念
7.2.2 反饋系統(tǒng)的概念
7.2.3 系統(tǒng)動力學(xué)的圖形表示法
7.2.4 系統(tǒng)動力學(xué)關(guān)于內(nèi)因與外因的辯證關(guān)系
7.2.5 系統(tǒng)動力學(xué)的主導(dǎo)動態(tài)結(jié)構(gòu)作用原理
7.2.6 系統(tǒng)的歷時性與系統(tǒng)的進化規(guī)律
7.3 系統(tǒng)動力學(xué)建模語言DYNAMO基礎(chǔ)
7.3.1 DYNAMO來源
7.3.2 DYNAMO描述動力學(xué)系統(tǒng)的基本原理
7.3.3 DYNAMO模型中的方程
7.4 系統(tǒng)動力學(xué)解決問題的主要步驟
7.5 系統(tǒng)動力學(xué)實際案例建模與仿真
7.5.1 企業(yè)成長與投資不足案例
7.5.2 供應(yīng)鏈中的牛鞭效應(yīng)
思考題
第8章 馬爾可夫鏈建模方法
8.1 馬爾可夫鏈的基本理論
8.1.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率
8.1.2 普曼-柯爾莫哥洛夫方程
8.1.3 齊次馬爾可夫鏈的有限維分布
8.2 馬爾可夫鏈模型實例
思考題
第9章 回歸預(yù)測模型
9.1 相關(guān)分析
9.1.1 相關(guān)關(guān)系的概念及分類
9.1.2 相關(guān)關(guān)系的識別
9.2 一元線性回歸分析
9.2.1 一元線性回歸方程
9.2.2 參數(shù) 的最小二乘估計
9.2.3 對一元回歸方程的評價
9.2.4 一元回歸方程的預(yù)測區(qū)間
9.3 多元線性回歸分析
9.3.1 多元線性回歸模型
9.3.2 多元回歸模型的參數(shù)估計
9.3.3 對多元線性回歸方程的評價
9.3.4 灰色多元線性回歸模型
9.4 非線性回歸模型
思考題
第10章 層次分析及模糊評價
10.1 層次分析
10.1.1 層次分析法的基本步驟
10.1.2 層次分析法的廣泛應(yīng)用
10.2 模糊評價
10.2.1 模糊數(shù)學(xué)的概念
10.2.2 模糊綜合評價的概念
10.2.3 模糊綜合評價模型
10.2.4 模糊綜合評價的一般步驟
10.2.5 通過對模糊評判向量S的分析做出綜合結(jié)論
10.2.6 多層次模糊綜合評判
思考題
附錄
參考文獻
新書資訊