第1章 系统科学 1
1.1 系统科学的形成和发展 2
1.1.1 系统科学的发展历程 2
1.1.2 主要系统科学学派 6
1.1.3 系统科学在中国的发展 7
1.2 系统的定义与特性 10
1.2.1 系统的定义 10
1.2.2 系统的特性 11
1.3 系统的分类 11
本章小结 13
重要概念和术语 13
思考与练习题 13
案例分析 14
本章推荐阅读资料 14
第2章 决策方法 15
2.1 决策概述 16
2.1.1 决策的定义 16
2.1.2 决策的分类 17
2.1.3 决策的过程 18
2.1.4 决策系统的基本要素 18
2.2 确定型决策 19
2.3 风险型决策 20
2.3.1 期望值法 20
2.3.2 决策树法 21
2.3.3 贝叶斯决策 22
2.4 不确定型决策 24
2.4.1 乐观法 24
2.4.2 华尔德法 25
2.4.3 赫威斯法 25
2.4.4 拉普拉斯法 26
2.4.5 萨凡奇法 26
2.5 多属性决策方法 27
2.5.1 TOPSIS法 27
2.5.2 VIKOR法 29
本章小结 31
重要概念和术语 31
思考与练习题 32
案例分析 32
本章推荐阅读资料 33
第3章 预测方法 34
3.1 预测概述 35
3.1.1 预测的含义 35
3.1.2 预测的分类 35
3.1.3 预测的步骤 35
3.2 定性预测方法 36
3.3 定量预测方法 38
3.3.1 时间序列预测法 38
3.3.2 回归分析预测法 43
3.3.3 趋势外推预测法 52
本章小结 54
重要概念和术语 55
思考与练习题 55
本章推荐阅读资料 56
第4章 评价方法 57
4.1 评价方法概述 58
4.1.1 评价的定义 58
4.1.2 评价方法的分类 59
4.1.3 评价流程 60
4.2 DEA 61
4.2.1 DEA的定义 61
4.2.2 DEA分析模型 61
4.2.3 算例 65
4.3 层次分析法 67
4.3.1 层次分析法概述 67
4.3.2 层次分析法的原理 67
4.3.3 层次分析法的应用实例 71
4.3.4 Yaaph软件简介 75
4.4 模糊综合评价方法 77
4.4.1 模糊综合评价方法的界定 77
4.4.2 模糊映射与模糊变换 77
4.4.3 模糊综合评价方法的步骤 79
4.4.4 模糊综合评价方法的算例 80
4.5 熵值法 82
4.5.1 基本原理 82
4.5.2 应用案例 84
4.6 集对分析法 87
4.6.1 基本原理 87
4.6.2 应用案例 89
附录DEA模型的MATLAB程序 94
本章小结 95
重要概念和术语 95
思考与练习题 95
案例分析 98
本章推荐阅读资料 99
第5章 优化算法 100
5.1 优化算法简介 101
5.1.1 优化算法的基本概念 101
5.1.2 智能优化算法的发展 102
5.2 粒子群优化算法 103
5.2.1 算法原理 103
5.2.2 算法模型 103
5.2.3 算法流程 104
5.2.4 参数分析与设置 105
5.2.5 算例分析 105
5.2.6 算法的优缺点 108
5.2.7 粒子群优化算法的改进 109
5.3 遗传算法 110
5.3.1 遗传算法概述 110
5.3.2 遗传算法的基本操作 111
5.3.3 遗传算法在MATLAB中的实现 113
本章小结 114
重要概念和术语 114
思考与练习题 115
案例分析 115
本章推荐阅读资料 116
第6章 系统可靠性 117
6.1 可靠性概述 118
6.1.1 基本概念 118
6.1.2 可靠性研究的原理及内容 119
6.1.3 可靠性研究的意义 120
6.2 可靠性特征量 120
6.3 系统可靠度及计算 121
6.4 系统可靠性失效分析 124
本章小结 125
重要概念和术语 126
思考与练习题 126
案例分析 126
本章推荐阅读资料 127
第7章 博弈论 128
7.1 博弈论概述 130
7.1.1 博弈论的相关概念 130
7.1.2 博弈论的发展 131
7.1.3 博弈论与诺贝尔经济学奖 132
7.2 非合作博弈 135
7.2.1 完全信息博弈 135
7.2.2 不完全信息博弈 139
7.3 合作博弈 145
7.3.1 基本概念 145
7.3.2 合作博弈的分配 145
7.3.3 匹配博弈 149
7.4 演化博弈 151
7.4.1 概述 151
7.4.2 演化稳定策略（ESS） 152
7.4.3 复制动态 152
本章小结 154
重要概念和术语 154
思考与练习题 155
案例分析 155
本章推荐阅读资料 155
第8章 管理仿真 156
8.1 仿真概述 157
8.1.1 仿真的概念 157
8.1.2 仿真的分类 157
8.1.3 仿真的作用 158
8.1.4 现代建模与仿真技术 158
8.1.5 管理仿真常用的技术 158
8.2 系统动力学 160
8.2.1 系统动力学概述 160
8.2.2 系统动力学发展历程与展望 161
8.2.3 系统动力学应用步骤 161
8.2.4 系统动力学基本概念 162
8.2.5 应用案例 163
8.3 战略认知聚焦模型及仿真 178
8.3.1 战略认知聚焦 178
8.3.2 战略认知聚焦模型 180
8.3.3 仿真结果及分析 182
本章小结 187
重要概念和术语 187
思考与练习题 188
案例分析 190
本章推荐阅读资料 191
第9章 复杂性科学 192
9.1 概述 193
9.1.1 复杂性科学的演进 193
9.1.2 复杂系统的特征 195
9.2 耗散结构 196
9.3 协同学 198
9.4 混沌理论 201
9.4.1 混沌动力学的发展 201
9.4.2 混沌的定义 204
9.4.3 混沌的特性 205
9.4.4 Lyapunov指数 206
9.4.5 Logistic映射与Tent映射 207
9.5 突变理论 211
9.5.1 理论简介 211
9.5.2 基本内容 211
9.5.3 突变理论的数学描述 212
9.5.4 突变级数法 215
9.5.5 理论意义 217
9.6 超循环理论 218
9.6.1 理论简介 218
9.6.2 理论原理 218
9.6.3 层次分类 219
9.6.4 重要性质 220
9.6.5 理论意义 220
9.7 分形理论 221
9.7.1 理论简介 221
9.7.2 分形的定义 222
9.7.3 分形维数测量方法 223
9.7.4 分形理论的应用 224
9.8 自组织临界性 225
附录 226
本章小结 227
重要概念和术语 227
思考与练习题 227
案例分析 228
本章推荐阅读资料 228
第10章 结构方程模型 229
10.1 结构方程模型概述 230
10.2 结构方程模型的构成 231
10.3 结构方程模型的应用案例 234
本章小结 240
重要概念和术语 240
思考与练习题 240
本章推荐阅读资料 241
第11章 马尔可夫链 242
11.1 马尔可夫过程 243
11.2 马尔可夫链 244
11.2.1 定义 244
11.2.2 相关概念 245
11.3 马尔可夫链模型的分类 248
11.3.1 连续时间马尔可夫链 248
11.3.2 隐马尔可夫模型 249
11.4 马尔可夫链模型的应用 250
本章小结 255
重要概念和术语 255
思考与练习题 256
本章推荐阅读资料 256
第12章 灰色系统理论 257
12.1 灰色系统基本概念 258
12.2 灰色关联分析 258
12.2.1 关联系数的定义 259
12.2.2 灰色关联分析算例 259
12.3 经典GM（1，1）模型 260
12.4 灰色预测模型 263
12.4.1 灰色预测定义 263
12.4.2 灰色预测算例 263
附录 264
本章小结 266
重要概念和术语 267
思考与练习题 267
本章推荐阅读资料 267
参考文献 268