复杂系统建模与仿真

1 绪论
1．1 系统的概念与分类
1．1．1 系统概念
1．1．2 系统分类
1．2 线性系统理论概述
1．2．1 线性系统的概念及分类
1．2．2 线性系统理论的主要任务
1．2．3 线性系统理论的发展过程
1．3 非线性系统理论概述
1．3．1 非线性系统的特点
1．3．2 非线性系统控制的方法
1．4 复杂系统的理论概述
1．4．1 复杂性概念与复杂系统
1．4．2 复杂系统的特点
1．4．3 复杂系统的研究对象
1．4．4 复杂系统的研究方法
1．5 复杂系统研究现状和趋势
1．5．1 研究现状
1．5．2 发展趋势
1．6 系统建模与仿真
1．6．1 系统建模
1．6．2 系统仿真
思考题

2 连续系统建模与仿真技术
2．1 面向方程的建模方法与仿真
2．1．1 面向方程建模的常用方法
2．1．2 微分方程建模步骤
2．1．3 微分方程仿真求解
2．2 数值积分方法的建模与仿真
2．2．1 离散化原理
2．2．2 龙格一库塔法
2．2．3 面向方程的龙格一库塔法仿真举例
思考题

3 离散系统建模与仿真
3．1 离散系统的基本概念
3．2 离散系统建模方法
3．2．1 实体流图法
3．2．2 活动周期图法
3．3 离散系统建模实例
3．3．1 排队服务系统建模
3．3．2 报童模型
3．3．3 库存系统的模型
3．4 离散系统仿真
3．4．1 离散系统仿真步骤
3．4．2 离散系统仿真基本原理
3．4．3 离散事件系统仿真策略
3．5 离散事件系统仿真结果分析
3．5．1 终态仿真结果的分析
3．5．2 稳态仿真结果的分析
思考题

4 灰色系统建模与仿真
4．1 灰色系统理论概述
4．1．1 灰色系统理论的基本概念
4．1．2 灰色系统理论的基本原理
4．1．3 灰色系统理论的主要内容
4．2 灰色关联分析
4．2．1 灰色关联因素和关联算子集
4．2．2 灰色关联公理与灰色关联度
4．2．3 灰色关联分析的应用举例
4．3 GM（1，1）灰色系统模型
4．3．1 GM（1，1）模型概述
4．3．2 GM（1，1）建模机理
4．3．3 GM（1，1）模型的几种形式
4．3．4 残差GM（1，1）模型
4．4 灰色系统预测理论
思考题

5 基于人工神经网络的建模及仿真
5．1 人工神经网络简介
5．1．1 人工神经网络模型
5．1．2 人工神经网络的结构
5．1．3 人工神经网络的基本特征
5．2 BP神经网络
5．2．1 BP学习算法
5．2．2 BP算法的计算步骤
5．3 ．BP神经网络案例分析
5．3．1 模型的构建
5．3．2 风险警度、预警信号的确定
5．3．3 风险预控对策
5．3．4 仿真分析
思考题

6 马尔可夫链建模方法
6．1 马尔可夫链的基本理论
6．1．1 状态转移概率
6．1．2 查普曼一柯尔莫哥洛夫方程
6．1．3 齐次马尔可夫链的有限维分布
6．2 实例分析
思考题

7 复杂网络
7．1 复杂网络概述
7．1．1 复杂网络的定义
7．1．2 复杂网络中的基本概念
7．1．3 复杂网络的结构模型
7．2 复杂网络基础理论
7．2．1 网络科学理论发展的三个时期
7．2．2 复杂网络的特性
7．2．3 其他基础理论
7．2．4 复杂网络的研究内容和意义
7．2．5 网络拓扑结构与静态特征
7．3 复杂网络应用
7．3．1 小世界实验
7．3．2 一些实际的复杂网络系统
7．3．3 复杂网络的静态几何量
7．3．4 网络拓扑的基本模型及其性质
7．4 案例分析
思考题

8 Agent复杂系统建模
8．1 Agent系统概述
8．1．1 多Agent系统研究方法
8．1．2 多Agent协调
8．2 Agent结构模型
8．2．1 Agent混合结构模型
8．2．2 其他Agent结构模型
8．2．3 具有通用性的Agent混合结构模型
8．3 Agent的学习机制
8．3．1 复杂系统建模对Agent学习系统的要求
8．3．2 基于遗传算法的Agent规则学习与演化机制
8．3．3 基于强化学习的多Agent智能决策
8．4 多Agent模型
8．4．1 复杂系统框架结构及工作流程
8．4．2 多Agent建模与控制方法的特点
8．4．3 多Agent建模与控制研究框架
8．4．4 多Agent交互与协调模型
思考题

9 系统动力学
9．1 系统动力学概述
9．1．1 系统动力学方面的主要成果
9．1．2 系统动力学发展历史
9．2 系统动力学基本理论
9．2．1 系统动力学的概念
9．2．2 系统动力学图形表示法
9．2．3 系统动力学机理
9．3 DYNAMO语言
9．3．1 DYNAM0概述
9．3．2 DYNAM0基本原理
9．3．3 DYNAM0方程
9．4 系统动力学建模步骤
9．4．1 系统分析
9．4．2 系统结构分析
9．4．3 建立数学的规范模型
9．4．4 模型模拟与政策分析
9．4．5 模型的检验与评估
9．5 案例分析
9．5．1 企业成长与投资不足案例
9．5．2 供应链中“牛鞭效应”
思考题

10 蒙特卡洛仿真
10．1 蒙特卡洛仿真发展
10．2 蒙特卡洛方法的基本思想
10．3 蒙特卡洛的理论基础
10．4 蒙特卡洛方法的优缺点
10．4．1 优点
10．4．2 缺点
10．5 蒙特卡洛常用概率分布的抽样公式
参考文献