《模拟系统的建模与分析》求取 ⇩

目录1

第一章 基本模拟模型的建立1

1.1 模拟的本质1

1.2 系统、模型和模拟1

1.3 离散事件模拟3

1.3.1 时间推进机构3

1.3.2 离散事件模拟模型的成分和结构5

1.3.3 模拟的优点和缺点6

1.4 单服务员排队系统模拟7

1.4.1 问题的阐述7

1.4.2 直观的说明8

1.4.3 FORTRAN程序10

1.4.4 模拟的输出和讨论20

1.4.5 多种停止规则21

1.5 库存系统的模拟24

1.5.1 问题的阐述24

1.5.2 FORTRAN程序26

1.5.3 模拟的输出和讨论36

1.6 离散事件模拟研究的步骤37

1.7 其它类型的模拟39

1.7.1 连续型模拟39

1.7.2 离散-连续综合模拟40

1.7.3 蒙特卡罗模拟42

附录1A：固定增量时间推进法43

附录1B：排队系统的初步知识44

1B.1 排队系统的组成部分44

1B.3 排队系统特性测度45

1B.2 排队系统的符号45

习题46

参考文献49

第二章 建立复杂系统的模型50

2.1 概述50

2.1.1 计算机中存贮表的方法50

2.2 链式存贮分配51

2.3 一种简单的模拟语言SIMLIB54

2.4 分时计算机系统模型58

2.4.1 问题的阐述58

2.4.2 SIMLIB程序59

2.4.3 模拟的输出和讨论66

2.5.2 SIMLIB程序67

2.5.1 问题的阐述67

2.5 允许选队的多出纳员银行模型67

2.5.3 模拟的输出和讨论76

2.6 加工车间模型76

2.6.1 问题的阐述76

2.6.2 SIMLIB程序77

2.6.3 模拟的输出和讨论86

2.7 有效的事件表处理88

附录2A：SIMLIB的FORTRAN程序清单88

习题99

参考文献102

第三章 模拟语言103

3.1 概述103

3.2 模拟语言与通用语言的比较103

3.3 离散事件模拟的建模方法104

3.4.1 M/M/1排队模拟106

3.4 GASPⅣ和有关的模拟语言106

3.4.2 SLAM111

3.5 SIMSCRIPTⅡ.5111

3.5.1 M/M/1排队模拟112

3.5.2 SIMSCRIPTⅡ.5中的进程交互法115

3.6 GPSS116

3.6.1 M/M/1排队模拟117

3.7 选择模拟语言的准则120

习题121

参考文献122

4.1 概述124

4.2 随机变量及其性质124

第四章 基础概率与统计复习124

4.3 模拟的输出数据和随机过程128

4.4 平均值、方差和相关系数的估算130

4.5 平均值的置信区间和假设测试133

4.6 强大数定律135

附录4A：协方差平稳过程的评述136

习题136

参考文献137

第五章 选择输入数据的概率分布139

5.1 概述139

5.2 几种实用的概率分布140

5.2.1 分布的参数化140

5.2.2 连续分布141

5.2.3 离散分布151

5.2.4 经验分布159

5.3 假设一种分布族160

5.3.1 连续分布161

5.3.2 离散分布167

5.4 参数估计170

5.5 拟合优度试验173

5.5.1 非正规的直观评价174

5.5.2 X2试验175

5.5.3 哥尔莫高罗夫—斯米尔诺夫试验179

5.5.4 泊松过程试验182

5.5.5 其他试验183

5.6 在缺乏数据时选择分布183

5.7 到达过程的模型184

5.7.1 泊松过程185

5.7.2 非稳态的泊松过程186

5.7.3 成批到达187

附录5A：分布的移位与截断188

附录5B：伽玛和贝塔分布的最大似然估计表190

习题192

参考文献195

第六章 随机数发生器198

6.1 概述198

6.2 线性同余发生器200

6.2.1 混合同余发生器201

6.2.2 乘法同余发生器202

6.3 其它随机数发生器205

6.3.1 更广义的同余发生器205

6.3.3 陶斯沃斯发生器206

6.3.2 复合发生器206

6.4.1 实验测试207

6.4 随机数发生器的测试207

6.4.2 理论测试210

6.4.3 测试综述211

习题211

参考文献213

第七章 随机变量的产生215

7.1 概述215

7.2 产生随机变量的一般方法216

7.2.1 逆变法216

7.2.2 组合法219

7.2.3 卷积法221

7.2.4 取舍法222

7.3 连续随机变量的产生224

7.2.5 特殊性质224

7.3.1 均匀分布225

7.3.2 指数分布225

7.3.3 m-爱尔朗分布225

7.3.4 伽玛分布226

7.3.5 韦伯尔分布228

7.3.6 正态分布228

7.3.7 对数正态分布229

7.3.8 贝塔分布229

7.3.9 三角分布230

7.3.10 经验分布230

7.4 离散随机变量的产生231

7.4.3 任意离散分布232

7.4.1 贝努利分布232

7.4.2 离散均匀分布232

7.4.4 二项式分布233

7.4.5 几何分布234

7.4.6 负二项式分布234

7.4.7 泊松分布234

7.5 相关随机变量的产生235

7.5.1 条件分布的应用235

7.5.2 多变量正态和多变量指数正态分布236

7.5.3 相关珈玛随机变量236

7.6 到达过程的产生237

7.6.1 泊松过程237

7.6.2 非平稳泊松过程237

附录7A：取舍法的有效性238

7.6.3 批到达过程238

习题239

参考文献242

第八章 单一系统的输出数据分析246

8.1 概述246

8.2 与输出数据分析有关的模拟类型246

8.3 系统性能的度量248

8.3.1 性能度量的对比248

8.3.2 稳态的意义250

8.3.3 除平均值以外其他的性能度量250

8.4 置信区间的必要性252

8.5 终态模拟的置信区间253

8.5.1 固定样本量方法253

8.5.2 取得规定精度的置信区间255

8.5.3 建议使用的方法257

8.5.4 选择适当初始条件的方法258

8.6 稳态模拟的置信区间258

8.6.1 固定样本量方法259

8.6.2 序贯方法264

8.6.3 重复删除法268

8.7 多性能的度量269

8.8 全章结论性的观点270

附录8A：无记忆特性271

附录8B：数学期望的比率与分割估算值271

习题272

参考文献274

9.1 概述276

第九章 不同系统的统计方法的比较276

9.2 两系统性能测度之差的置信区间278

9.3 k个系统的最优选择280

9.4 k个系统中选择包含最优系统在内的m维子集283

9.5 k个系统中选择m个最优系统284

9.6 选择过程的确认285

附录9A：选择过程用的常数286

习题288

参考文献289

第十章 模拟模型的确认291

10.1 概述291

10.2 模拟模型的验证291

10.3 确认的一般观点293

10.4.1 模型外观有效性的研究294

10.4 确认的三步法294

10.4.2 经验法测试模型的假设295

10.4.3 模型输出数据代表性的确定296

10.5 确认的其它考虑297

10.6 实际观察和模拟输出数据比较的统计处理298

10.6.1 观察法298

10.6.2 置信区间法299

10.6.3 时序法300

习题300

参考文献301

第十一章 方差缩减技术303

11.1 概述303

11.2 公共随机数法303

11.3 对偶变量307

11.4 控制变量309

11.5 间接估计312

11.6 条件期望314

习题317

参考文献318

第十二章 试验设计和最优化321

12.1 概述321

12.2 2？析因设计322

12.3 2？-p部分析因设计326

12.4 响应曲面法328

习题329

参考文献330

附录332