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第1章 绪论 1

1.1系统与模型 1

1.1.1系统概念 1

1.1.2系统分类 2

1.1.3连续系统、离散事件系统与混合系统 3

1.1.4模型概念及性质 4

1.1.5模型分类 5

1.2系统建模及其过程 6

1.2.1数学建模及其过程 6

1.2.2数学建模发展趋势 8

1.2.3仿真建模及其过程 8

1.3模型研究与系统仿真 9

1.4系统仿真技术的历程、现状及未来 10

1.4.1主要历程 10

1.4.2发展现状 11

1.4.3未来趋势 14

1.5对复杂系统M＆S的重要思考 15

1.5.1复杂性概念及复杂系统提法 15

1.5.2复杂系统的特点和研究方法 17

1.5.3复杂系统研究是M＆S发展的重要动力源 18

1.5.4支撑复杂系统M＆S的新理论 18

1.5.5复杂系统M＆S方法学进展 19

1.5.6复杂仿真系统的体系结构 20

1.5.7复杂系统M＆S环境及工具 20

1.5.8复杂仿真系统与VV＆A技术 20

1.6军用仿真技术及工程 21

1.6.1概述 21

1.6.2军科仿真 21

1.6.3研制仿真 22

1.6.4训练仿真 23

1.6.5作战仿真 24

1.7仿真科学与技术的学科内涵与知识体系 24

1.7.1仿真科学与技术的学科内涵 24

1.7.2仿真科学与技术的学科知识体系 25

1.8我国仿真科学与技术发展概况 27

第2章 系统建模的基本理论 29

2.1系统抽象与数学描述 29

2.1.1实际系统的抽象 29

2.1.2系统描述及其保存关系 30

2.2模型集总及模型有效性 33

2.2.1模型集总 33

2.2.2模型的有效性及可信性 33

2.3相似理论与演绎推理 37

2.3.1引言 37

2.3.2相似概念及分类 38

2.3.3相似关系 39

2.3.4相似定理 39

2.3.5演绎推理 40

2.3.6连续物理系统的相似性及其模型通式 41

2.4系统辨识与建模 43

2.4.1系统辨识概念 43

2.4.2系统辨识框架及内容 44

2.4.3系统辨识方法与算法 46

2.5定性理论 48

2.5.1定性理论的产生 48

2.5.2定性推理 49

2.6系统层次分析理论 50

2.6.1系统层次性概念 50

2.6.2系统分析与层次分析 51

2.6.3系统层次分析方法概述 51

2.7模型简化理论及方法 56

2.7.1模型简化概念 56

2.7.2模型简化要求 56

2.7.3模型简化方法 57

2.8模糊集论及云理论 60

2.8.1模糊集论概述 60

2.8.2云理论 64

2.9二次建模理论 67

2.10网络理论 68

2.10.1引言 68

2.10.2网络概念 68

2.10.3计算机网络 69

2.10.4 Petri网 71

2.10.5人工神经网络 73

2.10.6贝叶斯网 75

2.11 VR理论 76

2.11.1引言 76

2.11.2 VR概念 77

2.11.3 VR系统及分类 77

2.11.4 VR技术 78

2.12复杂适应系统理论 81

2.12.1 CAS概念 81

2.12.2 CAS树 82

2.12.3主体的适应和学习 82

2.12.4 CAS宏观模型 84

第3章 常用数学建模方法及范例 87

3.1综述 87

3.2机理分析法 88

3.2.1方法原理 88

3.2.2建模过程 88

3.2.3应用案例 89

3.3直接相似法 90

3.3.1方法原理 90

3.3.2建模过程 91

3.3.3应用案例 91

3.4系统辨识法 92

3.4.1方法原理 92

3.4.2建模过程 92

3.4.3应用案例 92

3.5概率统计法 94

3.5.1方法原理 94

3.5.2建模过程 95

3.5.3应用案例 95

3.6层次分析法 97

3.6.1方法原理 97

3.6.2建模过程 97

3.6.3应用案例 100

3.7比例法 102

3.7.1方法原理 102

3.7.2建模过程 102

3.7.3应用案例 102

3.8回归分析法 103

3.8.1方法原理 103

3.8.2建模过程 103

3.8.3应用案例 104

3.9集合分析法 106

3.9.1方法原理 106

3.9.2建模过程 107

3.9.3应用案例 107

3.10量纲分析法 110

3.10.1方法原理 110

3.10.2建模过程 111

3.10.3应用案例 112

3.11灰色系统法 112

3.11.1方法原理 112

3.11.2建模过程 113

3.11.3应用案例 113

3.12图解法 116

3.12.1方法原理 116

3.12.2建模过程 116

3.12.3应用案例 117

3.13蒙特卡罗法 118

3.13.1方法原理 118

3.13.2建模过程 119

3.13.3应用案例 119

3.14模糊集论法 120

3.14.1引言 120

3.14.2隶属函数确定法 120

3.14.3模糊聚类分析法 121

3.14.4模糊模式识别法 123

3.14.5模糊综合评判法 124

3.15想定法 125

3.15.1方法原理 125

3.15.2建模过程 125

3.15.3应用案例 125

3.16隔舱系统法 126

3.16.1方法原理 126

3.16.2建模过程 126

3.16.3应用案例 126

3.17神经网络法 127

3.17.1方法原理 127

3.17.2建模过程 129

3.17.3应用案例 129

3.18计算机辅助法 131

3.18.1方法原理 131

3.18.2建模过程 131

3.18.3应用案例 131

第4章 连续系统的数学建模技术及其应用 133

4.1连续系统的数学模型形式 133

4.1.1线性连续系统的数学模型形式 133

4.1.2非线性系统的数学模型形式 136

4.2连续物理系统数学建模 138

4.2.1物理系统的规范化建模方法 138

4.2.2物理系统的数学模型通式 139

4.2.3应用实例 140

4.3机械系统的数学建模 142

4.3.1引言 142

4.3.2机械系统中的几个重要力学模型 142

4.3.3应用实例 147

4.4电子（电气）系统的数学建模 149

4.4.1引言 149

4.4.2电器元件及其数学模型 149

4.4.3集总电路系统的数学建模及实例 151

4.4.4电子网络的广义拉格朗日方程及应用 153

4.5机电系统的数学建模 155

4.5.1引言 155

4.5.2机电系统的拉格朗日方程 155

4.5.3机电系统数学建模的工程实例 156

4.6流体力学系统的数学建模 161

4.6.1引言 161

4.6.2描述流体运动的基本模型 161

4.6.3流体动力学系统数学建模工程实例 163

4.7集中参数连续系统的数学建模 167

4.7.1引言 167

4.7.2集中参数系统的数学建模工程实例 167

4.8分布参数连续系统的数学模型 171

4.8.1引言 171

4.8.2分布参数系统的数学建模工程实例 171

4.8.3分布参数边界条件的数学模型 175

第5章 离散事件系统的数学建模技术及其应用 177

5.1引言 177

5.2离散事件系统的数学描述方法 177

5.3排队服务系统的数学建模 178

5.3.1排队服务系统概念 178

5.3.2排队服务系统的基本要素 179

5.3.3排队服务系统模型分类及符号表示 180

5.3.4排队服务系统的数学建模方法 180

5.4存储系统的数学建模 184

5.4.1引言 184

5.4.2相关术语及存储机理 184

5.4.3存储系统数学模型的建立 185

5.5采样数据系统的数学建模 188

5.5.1引言 188

5.5.2线性离散系统的主要模型形式 188

5.5.3计算机控制系统建模实例 194

5.6增长或衰减过程的数学建模 196

5.6.1引言 196

5.6.2群体增长理论模型及应用 196

5.6.3离散增长过程模型的建立 197

5.7离散型输入-输出问题的数学建模 199

5.7.1引言 199

5.7.2电网模型的建立 199

5.7.3投入-产出模型的建立 200

第6章 随机（过程）系统的数学建模技术及应用 204

6.1引言 204

6.2系统输入随机过程及其概率分布描述 204

6.2.1系统输入随机过程数学建模概述 204

6.2.2输入随机变量的概率分布选择与确定 204

6.3系统输入随机过程的时间序列模型建立 219

6.3.1回归模型 219

6.3.2自回归模型 221

6.3.3移动平均模型 223

6.3.4自回归移动平均模型 224

6.3.5非平稳时间序列模型 225

6.4科学实验中的几种典型概率模型 227

6.4.1引言 227

6.4.2伯努利实验概型 227

6.4.3泊松实验概型 229

6.4.4随机散点概型 232

6.4.5随机误差概型 234

6.4.6三种概型的渐近关系 236

6.5系统可靠性的数学建模及应用 237

6.5.1引言 237

6.5.2系统可靠性概念、术语及参数 238

6.5.3系统可靠性数学建模 239

6.5.4系统的可靠度分配模型 243

6.6随机状态转移与马氏链模型及应用 248

6.6.1引言 248

6.6.2马氏链概念及重要结论 248

6.6.3马氏链模型在军事作战中的应用 252

第7章 科技与工程和军事领域的实用数学模型 257

7.1引言 257

7.2直接确定型模型及其建立过程 257

7.2.1直接确定型模型概念 257

7.2.2直接确定型模型的建立 257

7.3经验公式及其确定方法 260

7.3.1经验公式概念 260

7.3.2经验公式形式的确定 261

7.3.3经验公式中待定系数的确定 265

7.4周期性现象的数学模型 268

7.4.1引言 268

7.4.2周期现象的一般数学描述 268

7.4.3周期函数的经验公式 269

7.4.4微分方程的周期性等价或近似 274

7.4.5周期性模型及其转换实例 275

7.5几种重要的系统工程模型 278

7.5.1引言 278

7.5.2线性规则及其数学模型 278

7.5.3科学决策及其数学模型 282

7.5.4动态规划及其数学模型 286

7.5.5网络规划问题及其数学模型 287

7.6交通问题的数学模型 296

7.6.1引言 296

7.6.2交通流模型的基本方程 296

7.6.3交通量分布模型（系指城市公共交通） 300

7.6.4超饱和交通网络控制模型 301

7.7军事领域的常见数学模型 303

7.7.1军事概念模型 303

7.7.2军事作战体系对抗模型框架 306

7.7.3军事作战系统基本模型 308

7.7.4信息化高技术兵器体系对抗模型框架 314

7.7.5武器装备作战效能评估模型 314

7.7.6导弹作战模型体系 319

7.7.7 C4 ISR/C4 KISR系统及其体系结构模型框架 322

第8章 复杂系统的建模方法、技术及应用 326

8.1概述 326

8.2混合建模方法与技术 326

8.2.1引言 326

8.2.2分析-统计法 326

8.2.3模糊辨识法 328

8.2.4基于模糊神经网络的模型辨识 332

8.3组合建模方法与技术 335

8.3.1方法原理 335

8.3.2技术特点 336

8.3.3典型应用 337

8.4基于Agent/MAS的建模方法与技术 339

8.4.1引言 339

8.4.2方法原理 339

8.4.3技术特点 341

8.4.4典型应用 341

8.5基于Petri网建模方法与技术 343

8.5.1引言 343

8.5.2方法原理 344

8.5.3技术特点 345

8.5.4典型应用 345

8.6马尔可夫建模方法与技术 348

8.6.1引言 348

8.6.2动态系统传统马尔可夫建模方法与技术 348

8.6.3动态系统模糊马尔可夫建模方法与技术 351

8.7 Bootstrap、Bayes及Bayes Bootstrap建模方法与技术 353

8.7.1引言 353

8.7.2 Bootstrap建模方法与技术 353

8.7.3 Bayes Bootstrap建模方法与技术 355

8.7.4 Bayes建模方法与技术 356

8.8基于BN的建模方法与技术 359

8.8.1引言 359

8.8.2基于专家主导的BN建模方法与技术 359

8.8.3基于JT的BN建模方法与技术 363

8.9定性建模方法与技术 364

8.9.1引言 364

8.9.2基于p-范数的近似推理定性建模方法与技术 365

8.9.3基于GSPS理论的归纳推理定性建模方法与技术 368

8.9.4基于QSIM算法的定性建模方法与技术 372

8.9.5基于微分方程定性理论的建模方法与技术 375

8.9.6基于范例推理建模方法与技术 378

8.10基于因果关系的建模方法与技术 381

8.10.1引言 381

8.10.2方法原理 381

8.10.3技术特点 382

8.10.4典型应用 382

8.11基于云理论的建模方法与技术 385

8.11.1引言 385

8.11.2方法原理 385

8.11.3技术特点 385

8.11.4典型应用 385

8.12基于元模型的建模方法与技术 389

8.12.1引言 389

8.12.2方法原理 389

8.12.3技术特点 389

8.12.4典型应用 390

8.12.5基于元模型的仿真模型表示及建模方法 392

8.13基于元胞自动机的建模方法与技术 393

8.13.1引言 393

8.13.2方法原理 394

8.13.3技术特点 395

8.13.4典型应用 395

8.14基于支持向量机的建模方法与技术 396

8.14.1引言 396

8.14.2方法原理 397

8.14.3技术特点 397

8.14.4典型应用 397

8.15基于超高计算智能逼近的建模方法与技术 402

8.15.1引言 402

8.15.2基于量子神经网络的建模方法与技术 403

8.15.3基于协同进化计算的建模方法与技术 405

8.15.4基于多智能体遗传算法的建模方法与技术 408

8.16基于混合专家系统的建模方法与技术 411

8.16.1引言 411

8.16.2方法原理 411

8.16.3技术特点 411

8.16.4典型应用 412

8.17综合集成建模方法与技术 413

8.17.1引言 413

8.17.2方法原理 414

8.17.3技术特点 415

8.17.4典型应用 415

8.18基于CAS理论的建模方法与技术 417

8.18.1引言 417

8.18.2方法原理 418

8.18.3技术特点 419

8.18.4典型应用 419

8.19基于自组织理论的建模方法与技术 421

8.19.1引言 421

8.19.2基于GMDH建模的方法原理 421

8.19.3基于GMDH建模的技术特点 423

8.19.4基于GMDH建模的典型应用 423

8.20基于分形理论的建模方法与技术 426

8.20.1引言 426

8.20.2方法原理 426

8.20.3技术特点 427

8.20.4典型应用 427

8.21多分辨率建模方法与技术 429

8.21.1引言 429

8.21.2方法原理 430

8.21.3技术特点 430

8.21.4典型应用 431

8.22面向对象建模方法与技术 436

8.22.1引言 436

8.22.2方法原理 437

8.22.3技术特点 438

8.22.4典型应用 438

第9章 计算机仿真方法、技术和支持环境及工具 443

9.1概述 443

9.2模拟仿真方法、技术及其应用 443

9.2.1模拟计算机的组成 443

9.2.2模拟计算机的基本运算部件 444

9.2.3模拟仿真原理和方法 447

9.2.4线性微分方程的模拟仿真 448

9.2.5模拟仿真中的结构模拟法 454

9.3混合仿真技术及其应用 459

9.3.1混合计算机及组成 459

9.3.2混合仿真过程及实例 460

9.3.3实用混合仿真系统及应用 462

9.4数字仿真及应用 465

9.4.1仿真数字机的结构体制 465

9.4.2仿真数字机的选型 467

9.4.3分布式仿真与高层体系结构 469

9.4.4仿真语言 472

9.5可扩展M＆S框架 475

9.5.1概述 475

9.5.2北约M＆S需求及其XMSF进展 475

9.5.3 XMSF主要组成部分 476

9.5.4美军的XMSF 479

9.6实验与训练使能体系结构 479

9.6.1引言 479

9.6.2 TENA的能力和作用 479

9.6.3 TENA的特点 479

9.7系统M＆S常用支持环境 481

9.7.1引言 481

9.7.2 UML/Rational Rose 482

9.7.3 ABM/Swarm 486

9.7.4 HLA/RTI 489

9.7.5 OpenGL/Vega 493

9.7.6 MATLAB/Simulink 497

9.7.7 ADAMS/View 503

9.7.8 STAGE/STRIVE 508

9.7.9 GLobus Toolkit 514

9.7.10 DVENET 518

第10章 连续系统的数字仿真技术及应用 521

10.1连续系统数字仿真的数值积分法 521

10.1.1数值积分法的基本原理 521

10.1.2常用数值积分算法 522

10.1.3实时仿真算法 530

10.1.4有关数值积分法的讨论 532

10.2连续系统数字仿真的离散相似法 534

10.2.1离散相似法 534

10.2.2典型环节的离散相似模型 539

10.3面向微分方程的仿真程序设计 543

10.3.1仿真程序设计方法 543

10.3.2应用实例 544

10.4面向结构图的线性系统数字仿真及程序设计 550

10.4.1连接矩阵的建立 551

10.4.2面向结构图的数字仿真及程序设计 552

10.5面向结构图的非线性环节数字仿真及程序设计 554

10.5.1常用非线性环节仿真 554

10.5.2非线性控制系统数字仿真程序设计 555

10.6快速数字仿真方法 559

10.6.1替换法 560

10.6.2增广矩阵法 565

10.6.3零、极点匹配法 568

10.7计算机控制系统的数字仿真及程序设计 569

10.7.1计算机控制系统的特点 569

10.7.2计算机控制系统数字仿真主要注意的问题 570

10.7.3计算机控制系统的数字仿真方法 571

10.7.4计算机控制系统数字仿真程序设计及实例 571

第11章 离散事件系统仿真技术 579

11.1概述 579

11.1.1离散事件系统仿真的有关概念 579

11.1.2离散事件系统仿真特点 580

11.2离散事件系统仿真原理 581

11.2.1蒙特卡罗仿真 581

11.2.2离散事件 581

11.3均匀分布随机数的生成 585

11.3.1（伪）随机数的生成 585

11.3.2常用随机数发生器 586

11.3.3随机数发生器的性能检验 587

11.4随机变量的生成 589

11.4.1随机变量的生成方法 589

11.4.2随机向量的生成 595

11.5排队服务系统仿真 597

11.6存储系统仿真 601

11.7防空武器系统作战仿真 606

11.7.1模型的非形式语言描述术语 608

11.7.2仿真模型的建立 609

第12章 复杂系统仿真方法、技术及应用 611

12.1引言 611

12.2复杂系统仿真方法与技术的选取 611

12.3数学仿真与应用 612

12.3.1特点及目的 612

12.3.2数学建模和验模 612

12.3.3数学仿真系统构成 613

12.3.4仿真过程和内容 614

12.3.5仿真结果分析及处理 615

12.4半实物仿真与应用 617

12.4.1特点及作用 617

12.4.2半实物仿真系统的构成 617

12.4.3半实物仿真系统的主要设备 619

12.4.4半实物仿真系统的典型工程应用 626

12.5实物仿真与应用 629

12.5.1引言 629

12.5.2特点及作用 629

12.5.3主要设备 629

12.5.4典型应用 631

12.6面向对象仿真与应用 632

12.6.1引言 632

12.6.2主要思想和原理 633

12.6.3应用实例 633

12.7并行与分布式仿真与应用 636

12.7.1引言 636

12.7.2 HLA的基本术语、组成与核心 636

12.7.3 HLA的突出特点 637

12.7.4基于HLA的复杂系统仿真过程及主要环节 638

12.7.5应用实例 639

12.8多媒体/虚拟仿真与应用 641

12.8.1多媒体仿真概念 641

12.8.2多媒体仿真的研究方法与应用 642

12.8.3虚拟现实与分布式虚拟现实仿真技术与应用 643

12.9网格/协同仿真与应用 645

12.9.1引言 645

12.9.2仿真网格的体系结构及关键技术 646

12.9.3基于HLA标准的协同仿真平台及应用 647

12.9.4网格/协同仿真技术的重要作用及典型应用 647

12.10基于多智能体MAS的仿真与应用 650

12.10.1引言 650

12.10.2 MAS组织结构模式 650

12.10.3实时仿真多线程模型 651

12.10.4复杂系统多Agent分布仿真平台 651

12.10.5实际应用 652

12.11综合集成仿真与应用 653

12.11.1引言 653

12.11.2 LVC联合仿真与应用 653

12.11.3基于研讨厅体系理念的综合集成仿真与应用 654

第13章 仿真系统的监测、分析、评估及VV＆A技术 655

13.1引言 655

13.2仿真系统开发/运行中的数据检测与评估技术 656

13.2.1概述 656

13.2.2 T＆E的理论和方法体系 656

13.2.3复杂仿真系统的T＆E新方法研究 658

13.3仿真结果分析与评估技术 665

13.3.1概述 665

13.3.2仿真结果的数理统计分析方法 665

13.3.3模糊集合及其聚类分析方法 672

13.3.4系统辨识分析方法 675

13.3.5时间序列分析方法 676

13.3.6数据智能化分析方法 678

13.3.7多传感器数据融合分析方法 688

13.4仿真系统的VV＆A活动及技术 691

13.4.1 VV＆A概念 691

13.4.2 VV＆A工作原则和工作模式 694

13.4.3仿真系统V＆V方法 699

13.4.4复杂仿真系统生命周期VV＆A设计与开发 700

13.4.5复杂仿真系统VV＆A标准/规范及其应用 703

13.4.6 VV＆A的自动化、通用化及智能化 707

13.4.7 VV＆A管理系统设计 711

13.4.8 VV＆A技术发展新动向 712

13.5仿真系统的可信度评估方法与技术 713

13.5.1引言 713

13.5.2层次分析评估法 713

13.5.3模糊综合评判法 713

13.5.4模糊层次分析评估法 715

13.5.5灰色综合评估法 716

13.5.6基于逼真度评估法 721

第14章 军用仿真技术及工程 728

14.1概述 728

14.2军用仿真发展现状与趋势 728

14.2.1军用仿真的意义和作用 728

14.2.2军用仿真技术发展现状 729

14.2.3军用仿真发展趋势 730

14.3军事科学技术研究仿真技术及工程应用 730

14.3.1引言 730

14.3.2军事理论创新研究仿真 731

14.3.3军事体系对抗研究仿真 732

14.3.4军事高技术开发及应用研究仿真 733

14.4武器装备研制仿真技术及工程应用 734

14.4.1引言 734

14.4.2武器装备研制阶段及其仿真应用 734

14.4.3武器装备研制仿真方法与体系结构 734

14.4.4应用实例 736

14.5军事训练仿真技术及工程应用 739

14.5.1引言 739

14.5.2武器装备使用操作训练仿真 740

14.5.3军事作战演习仿真 742

14.6军事作战仿真技术及工程应用 744

14.6.1引言 744

14.6.2信息化作战实验 744

14.6.3信息化作战仿真支撑环境 745

14.6.4军事作战仿真关键技术 746

14.6.5作战仿真实例 747

14.7军用仿真的关键支撑军事高技术及应用 749

14.7.1引言 749

14.7.2计算机生成兵力技术及应用 749

14.7.3虚拟战场技术与应用 753

14.7.4网络技术与应用 757

14.7.5高性能计算技术与应用 763

14.8军用仿真支持环境与应用 764

14.8.1国防通用仿真基础设施与服务 764

14.8.2新型仿真计算平台 765

14.8.3仿真软件平台及其中间件 765

14.8.4大型军用M＆S系统 766

14.9 VV＆A技术及最新进展 769

14.9.1 VV＆A技术是系统M＆S长期研究的重点和热点 769

14.9.2国外VV＆A研究状况 769

14.9.3 VV＆A技术的新进展 771

14.9.4通用VV＆A方法 771

参考文献 773