第1章 系统工程概述 1
1.1 系统概述 1
1.1.1 系统的概念 1
1.1.2 系统思想与系统现象 2
1.1.3 系统的特性 5
1.1.4 系统的分类 8
1.2 系统工程 10
1.2.1 系统工程的概念及特点 11
1.2.2 系统工程的发展历史 12
1.2.3 系统工程的作用及应用领域 13
1.3 系统工程的理论基础 15
1.3.1 一般系统论 15
1.3.2 经济控制论 16
1.3.3 信息论 17
1.3.4 运筹学 18
1.3.5 新三论 19
1.4 案例分析 22
思考题 25
第2章 系统工程方法论 26
2.1 系统工程方法论的发展历程 26
2.2 系统工程的方法体系 27
2.3 系统工程方法论原则 28
2.4 霍尔三维结构 29
2.5 切克兰德方法论 34
2.6 综合集成方法论 35
2.7 案例分析 36
思考题 39
第3章 系统分析 40
3.1 系统分析的发展 40
3.2 系统分析的概念 41
3.3 系统分析的要素和步骤 43
3.3.1 系统分析的要素 43
3.3.2 系统分析的步骤 44
3.4 系统分析的原则和特点 47
3.4.1 系统分析的原则 47
3.4.2 系统分析的特点 48
3.4.3 系统分析注意事项 49
3.5 案例分析 50
思考题 53
第4章 系统的建模 54
4.1 描述系统的工具体系 54
4.2 描述系统的指标与指标体系 55
4.3 系统模型及建模 58
4.3.1 系统模型的定义及特征 58
4.3.2 系统建模 58
4.4 模型的分类 60
4.4.1 数学模型 60
4.4.2 图形模型 62
4.4.3 有向图和矩阵 65
4.5 建立数学模型的方法 65
4.5.1 使用高阶微分方程建模 66
4.5.2 使用传递函数建模 66
4.5.3 使用状态变量建模 68
4.5.4 使用输入输出数据建模 69
4.6 建立图形模型的方法 70
4.6.1 解释结构模型原理 70
4.6.2 解释结构模型的构建步骤 72
4.7 案例分析 75
思考题 79
第5章 系统预测 80
5.1 预测概述 80
5.1.1 预测的概念 80
5.1.2 预测的步骤 81
5.1.3 预测的分类 83
5.2 定性预测技术 84
5.2.1 头脑风暴法 84
5.2.2 德尔菲法 87
5.2.3 主观概率法 88
5.2.4 交叉概率法 89
5.3 因果关系预测方法 90
5.3.1 一元线性回归预测 90
5.3.2 多元线性回归预测 93
5.3.3 非线性回归预测 96
5.4 平滑预测技术 98
5.4.1 移动平均法 99
5.4.2 指数平滑法 102
5.4.3 预测技术的比较 105
5.5 马尔可夫链分析法预测 106
5.5.1 马尔可夫链的概念 107
5.5.2 状态转移概率矩阵及其基本性质 107
5.5.3 k步状态转移概率矩阵 108
5.5.4 稳定状态概率向量 110
5.5.5 马尔可夫链分析的预测应用 111
5.6 预测中的数据处理与结果评判 113
5.6.1 数据的鉴别与处理 113
5.6.2 无数量标志因素的数量化 116
5.6.3 对预测结果的评判 119
5.6.4 预测的缺点 120
5.7 案例分析 121
思考题 123
第6章 系统评价 124
6.1 系统评价概述 124
6.1.1 系统评价与决策 124
6.1.2 系统价值 125
6.1.3 系统评价尺度 126
6.1.4 系统评价原则 126
6.1.5 系统评价的程序 127
6.2 评价系统分析 129
6.3 系统评价指标体系 131
6.3.1 评价指标体系的分类 131
6.3.2 确定评价体系的原则 132
6.3.3 建立系统评价指标体系 132
6.4 系统评价的理论和方法 134
6.4.1 评价理论 135
6.4.2 评价方法 137
6.5 费用-效益分析 138
6.5.1 费用、效益和有效度的基本概念 139
6.5.2 费用和效果的关系 139
6.5.3 费用分析 140
6.5.4 费用-效益分析的评价基准 143
6.6 关联矩阵法 144
6.6.1 逐对比较法 144
6.6.2 古林法 146
6.7 层次分析法 149
6.7.1 原理 149
6.7.2 多级递阶结构 150
6.7.3 判断矩阵 151
6.7.4 相对重要程度的计算 151
6.7.5 一致性检验 152
6.7.6 综合重要度的计算 153
6.8 模糊评价法 156
6.8.1 模糊的概念及度量 156
6.8.2 模糊变量的运算 156
6.8.3 模糊综合评价 157
6.9 决策方案的几种分级方法 158
6.9.1 按比例划分等级 158
6.9.2 按区段分级 159
6.9.3 聚类式分级方法 160
6.10 案例分析 162
思考题 165
第7章 系统决策 168
7.1 系统决策概述 168
7.1.1 决策的概念 168
7.1.2 决策的分类 169
7.1.3 决策环境 171
7.2 决策分析及其过程 172
7.2.1 决策分析 172
7.2.2 决策分析过程 173
7.3 确定型决策 174
7.4 随机型决策 175
7.4.1 最大可能性准则 176
7.4.2 期望值准则 177
7.4.3 决策树法 178
7.5 不确定型决策 181
7.5.1 悲观准则（最大最小决策准则） 181
7.5.2 乐观准则 182
7.5.3 等可能准则（Laplace准则） 183
7.5.4 折中准则 184
7.5.5 后悔值准则 185
7.6 灵敏度分析 186
7.7 情报的价值和贝叶斯决策 187
7.7.1 完全情报的价值 188
7.7.2 非完全情报和贝叶斯决策 188
7.7.3 非完全情报的价值 190
7.8 效用值的概念 191
7.8.1 期望收益值 191
7.8.2 效用值的必要性及其概念 193
7.9 案例分析 194
思考题 196
第8章 动态环境下的企业战略柔性 198
8.1 动态经营环境与企业成长 198
8.1.1 企业成长离不开特定背景环境的主题 198
8.1.2 企业所面临的动态经营环境 199
8.1.3 动态环境对企业经营实践的主要挑战 200
8.1.4 高成长企业的关键特征与战略柔性 206
8.1.5 柔性的必要性及其战略价值 207
8.1.6 柔性管理的可行性 208
8.2 柔性的概念与类型 209
8.2.1 柔性的概念 210
8.2.2 柔性的基本类型 211
8.3 战略柔性体系 214
8.3.1 战略柔性体系的概念与必要性 214
8.3.2 战略柔性体系的构成要素及其互动关系 215
8.4 战略柔性体系的测度与增强途径剖析 223
8.4.1 战略柔性体系的测度 223
8.4.2 增强战略柔性的途径 224
8.5 案例分析 227
思考题 230
第9章 新的系统概念 231
9.1 遗传算法 231
9.1.1 遗传算法概述 231
9.1.2 GA的过程 232
9.1.3 进化规划 233
9.1.4 遗传算法的应用 234
9.2 自律分散系统和自组织化 236
9.2.1 自律分散系统 236
9.2.2 自组织化 238
9.3 人工智能与人工生命 239
9.3.1 人工智能 239
9.3.2 人工智能的发展 240
9.3.3 人工生命 242
9.4 复杂系统的系统科学 243
9.4.1 复杂系统 243
9.4.2 复杂系统的分类 244
9.5 案例分析 246
思考题 249
附录 250
思考题答案 260
系统工程专业术语英汉对照 270
参考文献 272