《系统工程导论 梁军 第2版》PDF下载

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  • 作  者:梁军,赵勇主编
  • 出 版 社:北京:化学工业出版社
  • 出版年份:2013
  • ISBN:9787122164414
  • 页数:279 页
图书介绍:本教材系统地介绍系统工程理论的基本概念、原理与应用。内容上,第1~3章介绍了系统工程的基础理论与方法论,并指出系统工程与系统科学之间的内在联系,进行社会经济系统及其复杂性分析,培养读者系统论的思维方法;第4~6章就系统分析、系统仿真、系统建模和系统预测方面进行了较为详细的讨论,介绍了多种系统工程研究的思想和方法,以熟悉实际系统工程问题的解决步骤和技术路线;第7、8章阐述了系统评价、系统决策和系统设计的基本方法,使读者掌握一定的系统综合能力,为系统工程思想与方法的实际应用创造条件;第9章结合一些实际应用背景,给出了几个系统工程案例。书中每章配有典型的例题,并在章后配有一定量的思考题、习题。

1 概述 1

1.1 关于系统 1

1.1.1 什么是系统 1

1.1.2 系统的特征 2

1.1.3 系统的分类 3

1.2 系统工程 5

1.2.1 什么是系统工程 5

1.2.2 系统工程解决问题的主要特点 5

1.2.3 系统工程的研究对象与内容 6

1.2.4 系统工程主要理论基础 7

1.3 系统工程的发展历史 7

1.3.1 系统工程的产生与发展 7

1.3.2 系统工程在中国 8

1.3.3 研究趋势与展望 9

1.4 系统工程的应用领域 10

思考题与习题 11

2 系统工程的基础理论与方法论 12

2.1 系统最优化理论 12

2.1.1 线性规划 12

2.1.2 整数规划 16

2.1.3 非线性规划 20

2.1.4 动态规划 29

2.1.5 多目标规划 32

2.2 控制理论基础 33

2.2.1 控制系统的描述形式 33

2.2.2 系统最优控制 34

2.2.3 大系统理论 35

2.3 信息论基础 39

2.4 系统工程方法论 40

2.4.1 霍尔三维结构 40

2.4.2 切克兰德“调查学习”模式 42

思考题与习题 42

3 社会经济系统及其复杂性 44

3.1 社会经济系统及其特点 44

3.2 社会经济系统的因素复杂性 45

3.3 社会经济系统结构的复杂性 46

3.4 社会经济系统中的不完全理性 48

3.5 社会经济系统中选择的复杂性 50

3.6 社会经济系统的方法论 52

思考题与习题 54

4 系统分析 55

4.1 系统分析概述 55

4.1.1 系统分析的定义 55

4.1.2 系统分析的意义 55

4.1.3 系统分析的内容 56

4.1.4 系统分析的步骤 60

4.2 系统目标分析 62

4.2.1 系统目标分析分类 63

4.2.2 系统目标的建立 64

4.2.3 建立目标集的基本原则 65

4.2.4 目标冲突的协调 66

4.3 系统环境分析 67

4.3.1 系统环境的概念 67

4.3.2 环境因素的分类 67

4.3.3 环境因素的确定与评价 69

4.4 系统结构分析 70

4.4.1 系统结构概念 70

4.4.2 系统要素集分析 71

4.4.3 系统相关性分析 71

4.4.4 系统阶层性分析 71

4.4.5 系统整体分析 72

4.5 系统层次分析 73

4.5.1 递阶层次结构 73

4.5.2 构造判断矩阵和计算相对权重 74

4.5.3 一致性检验 76

4.5.4 层次总排序 77

4.5.5 层次分析法应用 77

4.6 系统分析举例 79

思考题与习题 82

5 系统模型与仿真 84

5.1 系统模型 84

5.1.1 系统模型的定义与特征 84

5.1.2 建立系统模型的必要性 85

5.1.3 系统模型的分类 86

5.1.4 系统模型的作用 87

5.2 系统建模 88

5.2.1 对系统模型的要求和建模的原则 88

5.2.2 系统建模方法与步骤 89

5.3 系统工程研究中常用的主要模型 90

5.3.1 结构模型 90

5.3.2 网络模型 99

5.3.3 状态空间模型 103

5.3.4 输入输出模型 104

5.4 系统仿真概述 106

5.4.1 系统仿真的概念 106

5.4.2 仿真技术的发展 108

5.4.3 系统仿真分类 110

5.4.4 系统仿真的基本步骤 111

5.5 连续系统仿真与离散系统仿真 113

5.5.1 连续系统仿真 113

5.5.2 离散事件系统仿真 122

思考题与习题 124

6 系统预测 126

6.1 引言 126

6.2 德尔菲定性预测方法 127

6.3 一元线性回归分析预测 128

6.3.1 一元线性回归原理 128

6.3.2 一元线性回归预测的精度分析 130

6.3.3 一元线性回归预测的步骤 131

6.4 一元非线性回归分析预测 133

6.4.1 函数变换线性化方法 133

6.4.2 多项式变换线性化方法 134

6.4.3 分段线性化方法 134

6.4.4 直接非线性回归分析的方法 135

6.5 多元线性回归分析预测 136

6.5.1 多元线性回归预测的原理 136

6.5.2 主要计算方法 138

6.5.3 多元线性回归方程的显著性检验 142

6.5.4 多元线性回归模型的预测精度 143

6.6 多元线性偏回归分析预测 143

6.6.1 复共线问题 143

6.6.2 岭回归分析 144

6.6.3 偏最小二乘回归分析 145

6.7 时间序列分析模型 153

6.7.1 平稳时间序列与白噪声 153

6.7.2 自回归滑动平均模型——ARMA模型 154

6.7.3 ARMA模型的参数估计 156

6.7.4 ARMA(p,q)模型的阶数估计 159

6.7.5 时间序列分析预测 160

思考题与习题 162

7 系统设计与评价 164

7.1 系统设计的任务与原则 164

7.2 系统设计的程序与步骤 166

7.2.1 设计方针和方法的给定 166

7.2.2 寻求方案的策略 166

7.2.3 综合 168

7.2.4 分析 169

7.3 系统设计中人的因素 170

7.4 系统设计中创新方法 172

7.5 系统评价的概念与任务 175

7.5.1 评价的原则 175

7.5.2 评价的实施 176

7.5.3 评价指标体系的设计 178

7.6 常用的综合评价方法 179

7.6.1 成本效益法 179

7.6.2 聚类分析法 180

7.6.3 层次分析法 180

7.6.4 专家评价法 181

7.6.5 模糊综合评价法 184

思考题与习题 188

8 系统决策 189

8.1 决策的概念 189

8.1.1 决策及其特点 189

8.1.2 决策过程 190

8.1.3 决策问题的分类 190

8.1.4 决策问题的要素和描述 191

8.2 一般决策问题 192

8.3 风险型决策 195

8.3.1 决策树与抽奖 195

8.3.2 偏好和效用 195

8.3.3 主观概率 197

8.3.4 决策规则 198

8.4 多目标决策 200

8.4.1 多目标决策问题的要素 200

8.4.2 非劣解和最佳调和解 202

8.4.3 有限方案多目标决策 202

8.4.4 几个常用的决策方法 206

8.5 群决策与专家咨询 208

8.5.1 群决策概论 209

8.5.2 专家咨询 211

8.6 决策中人的行为 213

8.6.1 有限理性 214

8.6.2 认识上的偏差 214

8.6.3 决策的文化差异 216

8.7 决策支持系统 217

8.7.1 决策支持系统的概念和特点 217

8.7.2 决策支持系统的基本模式和功能 218

8.7.3 决策支持系统的组成 219

8.7.4 决策支持系统的应用和发展 220

思考题与习题 221

9 系统工程案例 223

9.1 我国消费者物价指数CPI波动因素与预测 223

9.1.1 问题的提出 223

9.1.2 原理与方法 223

9.1.3 数据准备 226

9.1.4 模型的建立与求解 226

9.1.5 进一步的讨论 233

9.2 笔记本电脑销售市场分析 234

9.2.1 问题的提出 234

9.2.2 系统建模与分析 235

9.2.3 结论 240

9.3 大学校园路灯安置的优化分析 241

9.3.1 问题的提出 241

9.3.2 背景知识 241

9.3.3 校园路灯设计的定性分析 242

9.3.4 模型的准备 243

9.3.5 模型的建立与求解 244

9.3.6 现有路灯排布的评价与改进方案 248

9.3.7 结束语 249

9.4 NBA球员效率综合评价系统 249

9.4.1 问题的提出 249

9.4.2 效率综合评价模型建立 250

9.4.3 效率综合评价模型的验证 254

9.4.4 效率综合评价模型的应用 257

9.4.5 小结 261

9.5 养老金制度的系统分析 262

9.5.1 问题的提出 262

9.5.2 分析及建立结构模型 262

9.5.3 方案选择 264

9.5.4 结果讨论 268

9.6 大学生早餐的营养搭配分析与优化 269

9.6.1 问题的提出 269

9.6.2 背景与数据准备 269

9.6.3 多目标决策与熵权值算法设计 270

9.6.4 早餐方案初步筛选 273

9.6.5 价格最优早餐方案的确定 274

9.6.6 根据熵权值进行多目标早餐搭配方案排序 276

9.6.7 给同学们的早餐建议 278

参考文献 279