目录 1
前言 1
第1章 系统工程概述 1
1.1 系统的基本概念 1
1.1.1 系统思想与系统现象 1
1.1.2 系统的定义及特征 3
1.1.3 系统的分类 6
1.2 什么是系统工程 7
1.2.1 系统工程的概念及特点 7
1.2.2 系统工程的发展历史 8
1.2.3 系统工程的作用及应用领域 9
1.3.1 一般系统论 11
1.3 系统工程的理论基础 11
1.2.4 系统工程的学习方法 11
1.3.2 经济控制论 12
1.3.3 信息论 12
1.3.4 运筹学 13
1.3.5 耗散结构理论与协同学 14
思考题 16
第2章 系统工程方法论 17
2.1 系统工程基本工作方法 17
2.2 系统分析 20
2.2.1 系统分析的概念 20
2.2.2 系统分析的要素 20
2.2.3 系统分析的特点 21
2.2.5 应用实例 22
2.2.4 系统分析的步骤 22
思考题 29
第3章 系统描述方法 30
3.1 描述系统的工具体系 30
3.2 描述系统的指标与指标体系 31
3.3 建模的注意事项 32
3.4 数据的管理 33
3.5 模型的分类 34
3.5.1 数学模型 34
3.5.2 图形模型 35
3.5.3 有向图和矩阵 37
3.6 建立数学模型的方法 38
3.6.1 使用高阶微分方程建模 38
3.6.2 使用传递函数建模 39
3.6.3 使用状态变量建模 40
3.6.4 使用输入输出数据建模 41
3.7 建立图形模型的方法 42
思考题 45
第4章 计算机系统模拟 47
4.1 系统模拟概述 47
4.2 确定性系统的仿真 48
4.3 控制系统的仿真 50
4.4 蒙特卡洛模拟 52
4.4.1 随机数生成器 53
4.4.2 按概率分布抽样 55
4.4.3 蒙特卡洛模拟流程 57
4.4.4 蒙特卡洛模拟结果的分析 58
4.5 排队系统的仿真 59
4.6 使用定性知识的仿真 61
4.7仿真总结 64
思考题 64
第5章 系统的最优化 65
5.1 什么是最优化 65
5.2 最优化问题的形式化描述 65
5.2.1 线性规划（LP） 66
5.2.2 非线性规划 67
5.2.3 整数规划 67
5.2.4 随机规划 68
5.3 单目标最优化问题的求解 70
5.2.5 多目标规划 70
5.3.1 无约束非线性最优化问题 71
5.3.2 有约束非线性最优化问题 72
5.3.3 约束最优化问题的求解 76
5.3.4 灵敏度分析 79
5.4 多目标最优化问题的求解 80
5.4.1 如何处理多个目标 80
5.4.2 平衡分析 81
5.4.3 目标规划 82
5.4.4 最优满意化（需求水平法） 83
5.4.5 简化平衡分析 84
5.4.6 小结—柔性最优化 86
思考题 86
6.1 预测概述 87
第6章 预测技术 87
6.2 定性预测技术 89
6.2.1 集思广义法 89
6.2.2 特尔菲法 89
6.2.3 主观概率法 89
6.2.4 交叉概率法 90
6.3 因果关系预测方法 90
6.3.1 一元线性回归预测 90
6.3.2 多元线性回归预测 93
6.3.3 非线性回归 97
6.4 平滑预测技术 99
6.4.1 移动平均法 99
6.4.2 指数平滑法 101
6.4.3 预测技术的比较 104
6.5 马尔柯夫链分析法预测 105
6.5.1 马尔柯夫链的概念 105
6.5.2 状态转移概率矩阵及其基本性质 106
6.5.3 k步状态转移概率矩阵 106
6.5.4 稳定状态概率向量 108
6.5.5 马尔柯夫链分析的预测应用 110
6.6 预测中的数据处理与结果评判 111
6.6.1 数据的鉴别与处理 112
6.6.2 无数量标志因素的数量化 114
6.6.3 对预测结果的评判 117
6.7 预测的缺点 118
思考题 118
7.1.2 价值 121
7.1.1 系统评价 121
7.1 系统评价概述 121
第7章 系统评价 121
7.1.3 评价尺度 122
7.1.4 系统评价的任务 122
7.2 系统评价的步骤及构成 122
7.2.1 评价系统分析 123
7.2.2 评价资料的收集 124
7.2.3 评价指标的选择 124
7.2.4 评价函数的确定 124
7.2.5 评价值的计算 124
7.2.6 综合评价 125
7.3 系统评价的理论和方法 125
7.3.1 评价理论 125
7.3.2 评价方法 127
7.4 费用-效益分析 129
7.4.1 费用、效益和有效度的基本概念 129
7.4.2 费用和效果的关系 129
7.4.3 费用分析 130
7.4.4 费用—效益分析评价基准 133
7.5 关联矩阵法 134
7.6 层次分析法 137
7.6.1 原理 138
7.6.2 多级递阶结构 138
7.6.3 判断矩阵 139
7.6.4 相对重要程度的计算 139
7.6.5 一致性检验 140
7.6.6 综合重要度的计算 141
7.7 模糊评价法 143
7.7.2 模糊变量的运算 144
7.7.3 模糊综合评价 144
7.7.1 模糊的概念及度量 144
7.8 决策方案的几种分级方法 145
7.8.1 按比例划分等级 145
7.8.2 按区段分级 146
7.8.3 聚类式分级方法 147
思考题 149
第8章 决策分析方法 153
8.1 决策、决策分析的概念及其特征 153
8.2 决策环境与决策过程 154
8.2.1 决策环境 154
8.2.2 决策分析过程 155
8.3.1 期望值法 156
8.3 风险型决策分析 156
8.3.2 决策树法 157
8.4 灵敏度分析 159
8.5 情报的价值和贝叶斯决策 160
8.5.1 完全情报的价值 160
8.5.2 非完全情报和贝叶斯决策 161
8.53 非完全情报的价值 163
8.6 效用值概念 163
8.6.1 期望收益值 163
8.6.2 效用值的必要性及其概念 165
8.6.3 工程示例 166
思考题 167
9.1.2 企业所面临的动态经营环境 170
9.1.1 企业成长离不开特定背景环境的主题 170
第9章 动态环境下的企业战略柔性 170
9.1 动态经营环境与企业高成长 170
9.1.3 动态环境对企业经营实践的主要挑战 171
9.1.4 高成长企业的关键特征与战略柔性 177
9.1.5 柔性的必要性及其战略价值 179
9.1.6 柔性管理的可行性 179
9.2 柔性的概念与类型 180
9.3 战略柔性体系 184
9.3.1 战略柔性体系的概念与必要性 184
9.3.2 战略柔性体系的构成要素及其互动关系 185
9.4 战略柔性体系的测度与增强途径剖析 192
9.4.1 战略柔性体系的测度 193
9.4.2 增强战略柔性的途径 193
思考题 195
第10章 新的系统概念 196
10.1 遗传算法 196
10.1.1 什么是遗传算法 196
10.1.2 GA的过程 196
10.1.3 进化规划 198
10.1.4 遗传算法（GA）的工程应用 198
10.2 自律分散系统和自组织化 199
10.2.1 自律分散系统 199
10.2.2 自律分散系统的例子 199
10.2.3 自组织化 200
10.3 人工智能与人工生命 201
10.3.1 人工智能 201
10.3.2 人工生命 202
10.4.1 什么是复杂系统 203
10.4 复杂系统的系统科学 203
10.4.2 复杂系统的三个分类 204
思考题 205
第11章 系统工程应用实例 206
11.1 研究院所的分类管理 206
11.1.1 研究开发工作的类型及指标体系 206
11.1.2 因子分析 207
11.1.3 分类 209
11.1.4 注记 209
11.2 本科毕业生论文模糊评价系统研究 209
11.2.1 引言 209
11.2.3 模糊综合评价 210
11.2.2 管理工程专业毕业生论文模糊评价模型 210
11.2.4 模糊聚类分析 213
11.2.5 结论 215
11.3 微机生产计划、统计管理信息系统的设计 215
11.3.1 生产计划子系统 216
11.3.2 生产统计子系统 218
11.3.3 生产控制系统 220
11.4 名牌系统工程应用案例及其启示 222
11.4.1 名牌系统工程模型 222
11.4.2 名牌系统工程应用案例 223
11.4.3 威龙葡萄酒名牌之路的启示 227
系统工程专业术语英汉对照 229
参考文献 232