第一章 建模与仿真基本概念 1
1.1 引言 1
1.1.1 建模与仿真的作用和历史发展 1
1.1.2 建模活动 2
1.1.3 计算机仿真 2
1.2 建模与仿真的基本概念 3
1.2.1 建模与仿真的定义 3
1.2.2 实际系统 3
1.2.3 模型与建模关系 4
1.2.5 建模与仿真工作表示内容 6
1.2.4 仿真关系 6
1.3 模型的非形式描述 7
1.4 建模与仿真活动的组成要素 9
1.4.1 实际系统：行为 9
1.4.2 实验框架：有效性 10
1.4.3 基本模型：假想的完全解释 10
1.4.4 集总模型：简化 10
1.4.5 计算机：复杂性 11
1.5 仿真的基本概念框架 11
1.6 仿真的发展趋势 13
2.1 数学模型 17
2.1.1 数学模型的作用 17
第二章 建模方法论 17
2.1.2 集合、抽象与数学模型 19
2.1.3 数学建模的形式化表示 20
2.1.4 模型的有效性与建模形式化 22
2.1.5 数学模型的分类 24
2.1.6 系统描述间的关系 27
2.2 建模方法学 29
2.2.1 建模过程的信息源 29
2.2.2 建模途径 30
2.2.3 模型可信性 31
2.3.1 引言 32
2.3 基于计算机的建模方法学 32
2.3.2 全局性建模的基本思路 34
2.3.3 模型对象及其信息存储 35
2.4 解释结构建模 41
2.4.1 基本概念 41
2.4.2 结构建模(解释结构模型法) 44
第三章 模型的简化 52
3.1 模型描述变量的简化 52
3.1.1 淘汰一个或多个实体、描述变量或相互关系规则 52
3.1.2 随机变量取代确定性变量 53
3.1.3 粗化描述变量 54
3.1.4 归组实体及聚集变量 54
3.2 动态系统的模型简化——集结法 55
3.2.1 精确集结法 56
3.2.2 模态集结法 59
3.2.3 连分式集结法 63
3.2.4 链式集结法 66
3.3 动态系统的模型简化——摄动法 71
3.3.1 弱耦合模型 71
3.3.2 强耦合模型 73
第四章 建模的一般系统理论 76
4.1 时基、轨迹和分段 77
4.1.1 时基 77
4.2 系统规范的分层描述 78
4.2.1 观测框架 78
4.1.2 轨迹和分段 78
4.2.2 I/O关系的观测 79
4.2.3 I/O函数的观测 81
4.2.4 I/O系统 82
4.3 从结构到行为 87
4.4 系统观测的同态关系 89
4.4.1 观测框架同态 90
4.4.2 I/O关系观测同态 90
4.4.3 I/O函数观测的同态 91
4.4.4 I/O系统同态 93
4.5 结构同态和行为同态 94
4.6 建模形式化 96
4.6.1 系统的分类 97
4.6.2 微分方程形式化 98
4.6.3 离散事件系统 99
4.6.4 离散时间系统：序列机形式 99
第五章 随机数的产生 101
5.1 ［0，1］均匀分布随机数的产生 101
5.1.1 ［0,1］均匀分布 101
5.1.2 产生均匀随机数的方法 102
5.1.3 线性同余法 104
5.1.4 伪随机数发生器的联合使用 106
5.2［0,1］均匀分布随机数的统计检验 107
5.2.1 均匀随机数的随机性和均匀性检验 108
5.2.2 均匀随机数的独立性检验 109
5.2.3 矩检验 111
5.3 产生各种概率分布的随机数 111
5.3.1 求逆法 111
5.3.2 舍选法 113
5.3.3 组合法 115
5.3.4 经验分布法 117
5.3.5 近似法 117
第六章 离散时间和连续时间模型的仿真 119
6.1 状态变量 119
6.1.1 状态变量的基本概念 119
6.2 离散时间模型仿真 123
6.1.2 状态变量的仿真性质 123
6.2.1 时不变离散时间模型的仿真过程 124
6.2.2 离散时间模型的形式规范 124
6.2.3 离散时间模型的结构与行为 128
6.2.4 非自治离散时间模型 129
6.3 连续时间模型仿真 130
6.3.1 微分方程系统规范 130
6.3.2 积分法 131
6.4 离散时间和连续时间仿真模型的描述 134
6.4.1 污染模型 134
6.4.2 模型描述语言 136
6.4.3 模型描述语句序列分析 138
6.4.4 记忆函数仿真 142
第七章 离散事件模型及其仿真策略 145
7.1 离散事件模型 145
7.1.1 杂货店模型 145
7.1.2 概率模型的确定性表示法 148
7.1.3 杂货店模型的形式描述 149
7.1.4 同时事件 151
7.1.5 外部事件 153
7.1.6 离散事件系统的规范 154
7.2 基于事件调度的离散事件模型 155
7.2.1 基于事件调度的离散事件模型规范 155
7.2.2 计算机-用户模型 157
7.2.3 事件调度的仿真策略 161
7.3 基于活动扫描的离散事件模型 163
7.4 杂货店模型的建模与仿真过程分析 166
7.4.1 杂货店的基本模型 167
7.4.2 杂货店的试验框架 168
7.4.3 基本模型的有效简化和杂货店集总模型 170
7.4.4 杂货店基本模型与集总模型的同态关系 172
第八章 系统仿真结果分析 177
8.1 终态仿真的结果分析 178
8.1.1 重复运行法 178
8.1.2 序贯程序法 179
8.2.1 批均值法 182
8.2 稳态仿真的结果分析 182
8.2.2 稳态序贯法 184
8.2.3 再生法 186
8.3 方差减小技术 188
8.3.1 公用随机数法(CRN) 188
8.3.2 对偶变量法(AV) 190
8.3.3 控制变量法 191
第九章 基于Agent的建模方法及Swarm仿真 193
9.1 Agent的基本概念 193
9.1.1 Agent的定义 193
9.1.2 Agent与对象 195
9.1.3 多Agent系统 197
9.1.4 Agent的作用 198
9.2 基于Agent的建模方法 200
9.2.1 基于Agent的建模思想 200
9.2.2 面向Agent的系统分析 201
9.2.3 实现与仿真 205
9.3 Swarm系统简介 207
9.3.1 Swarm的思想 208
9.3.2 Swarm的发展历程 208
9.3.3 Swarm的建模思想和方法 209
9.3.4 Swarm的体系结构和仿真结构 210
9.3.5 Swarm的基本特征和Java接口 211
9.4 Swarm应用实例 215
9.4.1 热虫(Heatbug) 215
9.4.2 供应链系统的建模与仿真 217
第十章 离散事件系统的建模工具——Petri网 222
10.1 Petri网的基本概念 222
10.1.1 Petri网的基本定义 222
10.1.2 Petri网的运行规则 224
10.1.3 Petri网的分析技术 225
10.1.4 Petri网的扩展 227
10.2 着色Petri网 229
10.3.1 层次Petri网的基本定义 231
10.3 层次Petri网 231
10.3.2 基于层次Petri网的建模过程 233
10.4 混凝土施工系统的仿真 237
10.4.1 混凝土运输浇筑系统总体模型 237
10.4.2 拌和楼Petri网模型 239
10.4.3 汽车水平运输Petri网模型 240
10.4.4 起重机的Petri网模型 242
第十一章 分布建模与仿真 244
11.1 分布式系统 244
11.1.1 分布式系统的基本概念 244
11.1.2 分布式应用系统 245
11.2.1 仿真系统分解 247
11.2 分布式仿真技术 247
11.2.2 时刻、时钟和同步性 250
11.2.3 逻辑进程仿真 254
11.3 分布对象计算技术 256
11.3.1 分布对象技术的基本概念 256
11.3.2 分布式对象技术的主流技术 257
11.3.3 分布对象计算技术展望 261
11.4 分布式交互仿真技术(DIS) 262
11.4.1 分布式交互仿真的基本概念 262
11.4.2 分布式交互仿真的关键技术 264
11.4.3 HLA(High Level Architecture)体系结构 269
参考文献 272