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內容簡介

本書采用大量直觀的例子、圖錶和問題增加瞭可讀性，很適閤作為大學教材、仿真應用和自學書籍。本書第5版增加瞭基於agent仿真和係統動力學內容；進一步加強瞭經典的仿真實驗設計；介紹瞭仿真輸齣分析的*新統計技術與進展。講述瞭到目前為止*新的仿真軟件處理技術；網站中提供瞭學生版的ExpertFit分布適配軟件；綜述瞭基本概率和數理統計知識；提供瞭超過215個例子，360張圖（8個顔色）和285課後作業。

目錄

第1章仿真建模入門1
1.1仿真的本質1
1.2係統、模型及仿真3
1.3離散事件仿真6
1.3.1時間推進機製7
1.3.2離散事件仿真模型的成分與組織9
1.4單服務器排隊係統的仿真12
1.4.1問題描述12
1.4.2直觀解釋18
1.4.3程序組織與邏輯27
1.4.4C程序32
1.4.5仿真輸齣與討論39
1.4.6其他終止規則41
1.4.7事件和變量的確定45
1.5庫存係統的仿真48
1.5.1問題描述48
1.5.2程序組織和邏輯50
1.5.3C程序53
1.5.4仿真輸齣和討論60
1.6並行/分布式仿真和高層體係結構61
1.6.1並行仿真62
1.6.2分布式仿真和高層體係結構64
1.7一個有效的仿真研究的步驟66
1.8仿真的優點、缺點和缺陷70
附錄1A固定增量時間推進72
附錄1B排隊係統初步73
1B.1排隊係統的組成74
1B.2排隊係統的錶示符號74
1B.3對排隊係統性能的評價75
習題78
第2章復雜係統建模85
2.1引言85
2.2仿真中的列錶處理86
2.2.1計算機中存儲列錶的方法86
2.2.2鏈式存儲分配87
2.3簡單仿真語言： simlib93
2.4單服務器排隊係統的simlib仿真102
2.4.1問題描述102
2.4.2simlib程序102
2.4.3仿真輸齣與討論107
2.5分時計算機模型108
2.5.1問題描述108
2.5.2simlib程序109
2.5.3仿真輸齣與討論117
2.6可換隊的多齣納颱銀行120
2.6.1問題描述120
2.6.2simlib程序121
2.6.3仿真輸齣與討論131
2.7加工車間模型134
2.7.1問題描述134
2.7.2simlib程序136
2.7.3仿真輸齣與討論147
2.8高效的事件列錶處理149
附錄2ASimlib的C代碼150
習題163
第3章仿真軟件181
3.1引言181
3.2仿真軟件包與編程語言182
3.3仿真軟件分類183
3.3.1通用與麵嚮應用的仿真軟件包的比較183
3.3.2建模方法183
3.3.3通用建模元素186
3.4期望的仿真軟件特點186
3.4.1通用能力187
3.4.2軟硬件需求189
3.4.3動畫和動態圖形189
3.4.4統計能力190
3.4.5客戶支持和文檔192
3.4.6輸齣報錶和圖錶193
3.5通用仿真軟件包193
3.5.1Arena193
3.5.2ExtendSim198
3.5.3Simio206
3.5.4其他通用仿真軟件包212
3.6麵嚮對象的仿真212
3.7麵嚮應用的仿真軟件包舉例213
第4章基礎概率與統計迴顧214
4.1引言214
4.2隨機變量和它們的性能214
4.3仿真輸齣數據和隨機過程226
4.4均值、方差和相關係數的估計229
4.5均值的置信區間和假設檢驗233
4.6強大數定律240
4.7用均值來替代概率分布的危險性241
附錄4A協方差平穩過程的說明241
習題242
第5章建立有效、可信、適度詳細的仿真模型246
5.1引言及定義246
5.2確定模型詳細程度的準則249
5.3仿真計算機程序校驗251
5.4提高模型有效性和可信性的技術255
5.4.1收集係統高質量的信息和數據256
5.4.2與管理者定期溝通257
5.4.3維持一份書麵的假設文檔，並執行一次結構化走查258
5.4.4采用定量技術確認模型組件260
5.4.5確認整個仿真模型的輸齣262
5.4.6動畫268
5.5管理者在仿真過程中的作用269
5.6比較實際觀測值和仿真輸齣數據的統計程序269
5.6.1檢測法270
5.6.2基於獨立數據的置信區間法273
5.6.3時間序列方法276
5.6.4其他方法277
習題277
第6章輸入概率分布選擇279
6.1引言279
6.2常用的概率分布285
6.2.1連續分布的參數化285
6.2.2連續分布286
6.2.3離散分布305
6.2.4經驗分布305
6.3評估樣本獨立性的方法316
6.4活動Ⅰ： 假設分布類型319
6.4.1求和統計320
6.4.2直方圖322
6.4.3分位數求和與盒形圖324
6.5活動Ⅱ： 參數估計330
6.6活動Ⅲ： 判斷擬閤分布的代錶性334
6.6.1啓發式方法335
6.6.2擬閤優良度檢驗344
6.7ExpertFit軟件與擴展例子359
6.8分布平移與截斷364
6.9貝塞爾分布366
6.10確定多元分布、相關性及隨機過程367
6.10.1確定多元分布368
6.10.2確定任意邊際分布與相關性372
6.10.3確定隨機過程373
6.11缺少數據時的分布的選擇375
6.12到達過程模型380
6.12.1泊鬆過程380
6.12.2非平穩泊鬆過程381
6.12.3批到達384
6.13不同數據集的同質性檢驗385
附錄6A伽馬和貝塔分布的MLE錶386
習題389
第7章隨機數發生器393
7.1引言393
7.2綫性同餘發生器397
7.2.1混閤發生器399
7.2.2乘法發生器400
7.3其他類型的發生器402
7.3.1更一般的同餘402
7.3.2組閤發生器403
7.3.3反饋移位寄存器發生器405
7.4隨機數發生器的檢驗409
7.4.1經驗檢驗409
7.4.2理論檢驗414
7.4.3關於檢驗的某些一般看法418
附錄7APMMLCG的可移植C源碼419
附錄7B組閤MRG的可移植C源碼421
習題423
第8章隨機變數的産生426
8.1引言426
8.2産生隨機變數的通用方法428
8.2.1反變換法428
8.2.2組閤法437
8.2.3捲積法440
8.2.4捨選法441
8.2.5均勻比法448
8.2.6特性法450
8.3連續隨機變數的産生451
8.3.1均勻變數452
8.3.2指數分布452
8.3.3m�步錐蚶擠植�453
8.3.4伽馬分布453
8.3.5韋伯分布456
8.3.6正態分布457
8.3.7對數正態分布458
8.3.8β分布458
8.3.9皮爾森Ⅴ型分布459
8.3.10皮爾森Ⅵ型分布460
8.3.11對數邏輯斯諦剋分布460
8.3.12有界江森分布460
8.3.13無界江森分布461
8.3.14貝塞爾（Bezier）分布461
8.3.15三角分布461
8.3.16經驗分布462
8.4離散隨機變數的産生463
8.4.1伯努利分布464
8.4.2離散均勻分布464
8.4.3任意離散分布464
8.4.4二項分布469
8.4.5幾何分布469
8.4.6負二項分布469
8.4.7泊鬆分布470
8.5隨機矢量、相關隨機變數與隨機過程的産生470
8.5.1利用條件分布471
8.5.2多變量正態分布與多變量對數正態分布472
8.5.3相關伽馬隨機變數473
8.5.4由多變量族中産生474
8.5.5具有任意規定的邊際分布和相關性的隨機矢量的産生474
8.5.6隨機過程的産生475
8.6到達過程的産生476
8.6.1泊鬆過程476
8.6.2非平穩泊鬆分布477
8.6.3批到達481
附錄8A捨選法的正確性481
附錄8B彆名法的準備482
習題483
第9章單係統輸齣數據分析488
9.1引言488
9.2隨機過程的瞬態和穩態行為特性491
9.3關於輸齣分析的仿真類型493
9.4終止型仿真的統計分析497
9.4.1均值估計498
9.4.2其他性能度量的估計507
9.4.3初始條件選擇510
9.5穩態參數的統計分析511
9.5.1初始瞬態問題511
9.5.2均值的重復運行/刪除法523
9.5.3均值的其他方法526
9.5.4其他性能度量的估計540
9.6穩態周期參數的統計分析542
9.7性能的多種度量545
9.8重要變量的時距圖548
附錄9A期望比與對摺估計550
習題551
第10章比較不同的係統配置556
10.1引言556
10.2兩個係統的期望響應差的置信區間560
10.2.1雙-t置信區間560
10.2.2改進的雙樣本t檢驗置信區間562
10.2.3兩種方法的對比563
10.2.4基於穩態性能度量的比較563
10.3兩個以上係統比較的置信區間565
10.3.1與標準比較566
10.3.2兩兩比較568
10.3.3與最好的進行多重比較569
10.4排序與選擇569
10.4.1k個係統中選擇最好的570
10.4.2包含k個係統中最好係統的大小為m的子集的選擇576
10.4.3補充的問題和方法577
附錄10A選擇方法的有效性582
附錄10B選擇方法的常量583
習題584
第11章方差縮減技術587
11.1引言587
11.2公共隨機數588
11.2.1基本原理589
11.2.2適用性590
11.2.3同步性592
11.2.4實例596
11.3對偶變量法604
11.4控製變量法610
11.5間接估計法617
11.6調節法619
習題623
第12章實驗設計與優化629
12.1引言629
12.22k析因設計632
12.32k-p部分析因設計649
12.4響應麵與元模型656
12.4.1庫存模型的介紹與分析657
12.4.2捕食者-獵物模型668
12.4.3空間填充設計和剋裏金法671
12.5基於仿真的優化679
12.5.1優選法681
12.5.2與仿真軟件有接口的優選法軟件包682
習題690
第13章基於Agent的仿真及係統動力學693
13.1引言693
13.2基於Agent的仿真694
13.2.1實例699
13.2.2時間推進機製704
13.2.3小結707
13.3連續係統仿真707
13.3.1係統動力學708
13.4離散-連續混閤仿真713
13.5濛特卡羅仿真714
13.6電子錶格仿真717
習題719
第14章製造係統仿真網站章
附錄721
參考文獻725
索引759

精彩書摘

第3章
仿真軟件
建議首先閱讀的節： 3��1節至3��4節
3.1引言
在學習第1章和第2章中的仿真例子時，讀者可能注意到瞭大多數離散事件仿真模型編程中所需要的幾個要素，包括：
産生隨機數，即均勻概率分布U（0,1）的觀測值
産生一個特定概率分布（例如，指數分布）的隨機變量
推進仿真時間
從事件列錶中確定下一事件，並將控製權轉交給適當的代碼塊
嚮一個列錶添加記錄或從列錶中刪除記錄
搜集輸齣統計信息並生成結果報告
探測錯誤發生的條件
事實上，這些特徵對大多數仿真程序來說是通用的，這就導緻瞭專用仿真軟件包的開發。我們認為，近年來仿真之所以日益流行，主要原因是這些軟件包的改進與其更易於使用。
在3.2節我們將討論使用仿真程序包建立仿真模型相對於使用編程語言（如C、C++或Java）的優勢; 在3.3節我們給齣仿真軟件的分類，包括對通用的和麵嚮應用的仿真軟件包的討論; 3.4節介紹仿真軟件包的期望特性，包括動畫; 3.5節給齣n個流行的通用仿真軟件包——Arena、Extend、Sim和Simio的簡要描述，並分彆利用這n個仿真軟件包構建瞭一個小工廠的仿真模型; 在3.6節，我們介紹麵嚮對象的仿真軟件; 最後，在3.7節，我們介紹若乾麵嚮不同應用的仿真軟件包。
刊物OR/MS Today往往定期地進行仿真軟件的評述。
……

前言/序言

《仿真建模與分析（第5版）》的目標和前4版仍然保持一緻： 提供仿真研究的所有重要方麵綜閤的與最新的進展，包括建模、仿真軟件、模型校驗與確認、輸入建模、隨機數發生器、隨機變量與過程的産生、統計設計與仿真實驗的分析，以及像製造這樣的最重要的應用領域。本書力圖促進直觀理解仿真與建模，並以技術上正確但更清晰的方式來闡述它們。全書有許多例子和習題，並有廣泛的仿真參考文獻和著作以用於進一步研究。
本書可作為各種課程的主教材，例如:
(1) 工程、製造、商業或計算機科學專業的大學三年級、高年級或新入學的研究生水平的第一門仿真課(第1章到第4章以及第5章到第9章和第13章的一部分)。在結束該課程時，學生要準備進行完整而有效的仿真學習，並進行高級仿真課程的學習。
(2) 上述任意學科的研究生的第二門仿真課程(第5章到第12章的大部分)。完成該課程後，學生應該熟悉仿真學習中更高級的方法學問題，還應該準備理解並進行仿真研究。
(3) 仿真導論，作為運籌學和管理科學中通用課程的一部分(第1章、第3章、第5章、第6章、第9章及第13章的一部分)。
對用本書作為教材的教師來說，可以從網址www.mhhe.com/law下載各種教學輔助支撐資料。這些資料包括習題答案的全集，第1章、第2章和第7章中的全部仿真模型和隨機數發生器的計算機代碼。采用此書的教師應該與本地的McGraw�睭ill代錶聯係獲得登錄標識和密碼，以便能訪問該網址的資料。
本書還可以作為仿真産業和研究人員的權威參考書。為此目的，本書對許多來自作者本人實踐和谘詢項目的實際例子進行瞭詳細討論。作者還做瞭巨大努力將主題與相關的研究文獻聯係起來，既有文字的，也有網上的，並保持這些材料實時更新。理解本書的前提是基本的基於計算的概率與統計學知識(雖然在第4章會復習這些主題)，以及對計算技術有一定瞭解。對第1章和第2章，讀者還應該熟悉通用編程語言，例如C語言。偶爾也會用到少量的綫性代數或矩陣理論。較深或有技術難度的內容放在標有星號的節中或放在各章的附錄中。在每章的開頭，給齣瞭應首先閱讀該章哪些節的建議。
本書第5版對第4版的內容進行瞭大量的改動和添加，但結構絕大部分仍然保持相同。我在第一章中刪除瞭第4版其他類型仿真的內容，並將其移到瞭後麵第13章中進行討論。第2章關於復雜係統建模已經更新，反映瞭有效事件列錶管理的最新研究內容。第3章進行瞭重寫和擴展，反映瞭仿真軟件的最新進展，給齣瞭三個用通用仿真軟件包實現的一個通用的仿真案例。第4章討論瞭置信區間與假設檢驗，做瞭很大的強化和補充，這一章的概率與統計學的基礎知識為後麵章節提供瞭基礎。第5章對經常容易誤解的校驗和標定，做瞭更為清楚的區彆。第6章說明瞭輸入模型和模型到達過程的不確定性的最新進展。第7章提供瞭最有用的隨機數發生器。第8章少量更新瞭關於隨機變量和過程産生的內容。第9章到第12章對許多統計設計與分析方法進行瞭擴展和更新，以反映當前的實際和近期的研究進展。特彆是，第9章綜閤討論瞭用於估計被仿真係統的穩態均值的固定樣本長度和序貫最新方法。更新瞭第10章中排序與選擇程序的討論以反映其較新的、有效的方法，而不是基於傳統的一緻區間方法。第11章方差減少技術僅有少量改動。在第12章中，給齣瞭廣泛得多且獨立的經典實驗設計與元模型的討論，還特彆強調瞭元模型和仿真模型。第14章是關於製造係統仿真，內容在本書的網站上，而不是在這本書裏，其中關於製造係統仿真應用和最新仿真軟件包已經進行瞭更新。本書增加瞭第13章，討論瞭基於agent的仿真和係統動力學仿真，以及第4版第1章中討論的其他類型的仿真。本書網站提供瞭學生版的ExpertFit分布擬閤軟件，它可以被用來分析第6章中相關例子和問題的數據集。為瞭方便讀者閱讀和材料壓縮，書後列齣瞭所有參考文獻。一個大而全的主題索引增強瞭本書作為參考用書的價值。
網站（www.CourseSmart.com）提供這本教材的電子書（eBook）版本。通過該網站可以減少打印版本的花費，減少環境汙染，利用網站進行學習。智慧課程（CourseSmart）電子書可以在綫復習和下載到計算機上。電子書允許讀者全文搜索，高亮顯示與注釋，以及與彆人共享注釋。智慧課程電子書在任何一個地方都可以使用，訪問www.CourseSmart.com以瞭解更多和嘗試樣章。
首先應該感謝本人以前的閤作者David Kelton，他對本書的前3版做齣瞭巨大貢獻。第5版的評審人員分彆閱讀瞭新加的以及重點變化的章節提齣瞭許多有價值的建議，這些在內容和錶達兩個方麵都得到瞭極大的加強。這些評審人員有： Christos Alexopoulos (佐治亞理工學院)，Russell Barton(賓夕法尼亞州立大學)，Chun�睭ung Chen (喬治梅森大學)，Shane Henderson（康奈爾大學)，Jack Kleijnen(蒂爾堡大學)，Pierre L.Ecuyer（濛特利爾大學)，Charles Macal(阿貢國傢實驗室)，Michael North（阿貢國傢實驗室）和Douglas Samuelson (InfoLogix公司)。眾所周知，本書一定會有不少因疏忽而産生的令人遺憾的錯誤，雖然如此，本人應該感謝以各種方式給予幫助的以下人員： Wayne Adams, Mark Anderson, Sigrun Andradóttir, Jay April, Robert Axtell, Emmett Beeker, Marco Better, Edmund Bitinas, A.J.Bobo, Andrei Borshchev, Nathanael Brown, John Carson, Loren Cobb, Eric Frisco, David Galligan, Nigel Gilbert, Fred Glover, David Goldsman, Daniel Green, Charles Harrell, Thomas Hayson, James Henriksen, Raymond Hill, Kathryn Hoad, Terril Hurst, Andrew Ilachinski, Jeffrey Joines, Harry King, David Krahl, Emily Lada, Michael Lauren, Steffi Law, Thomas Lucas, Gregory McIntosh, Janet McLeavey, Anup Mokashi, Daniel Muller, Rodney My 仿真建模與分析（第5版）/清華版雙語教學用書 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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