Simulation Modeling and Analysis with Expertfit Software pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Averill Law

出品人:

页数:792

译者:

出版时间:2006-7-21

价格:$ 279.96

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073294414

丛书系列:

图书标签:

Simulation
Modeling
Analysis
Expertfit
Discrete-Event Simulation
Queueing Theory
Monte Carlo Simulation
Operations Research
Industrial Engineering
Management Science

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具体描述

Since the publication of the first edition in 1982, the goal of "Simulation Modeling and Analysis" has always been to provide a comprehensive, state-of-the-art, and technically correct treatment of all important aspects of a simulation study. The book strives to make this material understandable by the use of intuition and numerous figures, examples, and problems. It is equally well suited for use in university courses, simulation practice, and self study. The book is widely regarded as the "bible" of simulation and now has more than 100,000 copies in print.The book can serve as the primary text for a variety of courses; for example: a first course in simulation at the junior, senior, or beginning-graduate-student level in engineering, manufacturing, business, or computer science (Chaps. 1 through 4, and parts of Chaps. 5 through 9). At the end of such a course, the students will be prepared to carry out complete and effective simulation studies, and to take advanced simulation courses; a second course in simulation for graduate students in any of the above disciplines (most of Chaps. 5 through 12). After completing this course, the student should be familiar with the more advanced methodological issues involved in a simulation study, and should be prepared to understand and conduct simulation research; and, an introduction to simulation as part of a general course in operations research or management science (part of Chaps. 1, 3, 5, 6, and 9).

好的，这是一份关于其他领域图书的详细简介，旨在完全规避您提到的特定书籍内容。 --- 图书名称：深度学习在复杂系统优化中的前沿应用作者：张伟，李芳，王明出版社：科技前沿出版社出版日期： 2024年5月 ISBN： 978-7-5675-1234-9 图书定价： 198.00 元 --- 内容简介随着信息技术的飞速发展，复杂系统在工程、金融、医疗乃至社会治理等各个领域的重要性日益凸显。这些系统往往具有高度非线性和动态性，传统基于解析模型或线性方法的优化技术在处理其内在的随机性和大规模数据挑战时显得力不从能。本书《深度学习在复杂系统优化中的前沿应用》正是在这一背景下应运而生，旨在为研究人员、工程师和决策者提供一套系统、深入且极具前瞻性的理论框架和实践指导，探讨如何利用深度学习的强大能力，有效解决传统优化难题。本书聚焦于深度学习技术与复杂系统优化理论的交叉融合，内容覆盖了从基础理论到尖端算法的多个维度。全书共分为六大部分，结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与工程实用性之间取得完美平衡。第一部分：复杂系统基础与优化挑战本部分首先对复杂系统进行界定，阐述了其核心特征——涌现性、非线性和不确定性。详细介绍了在资源分配、调度控制、路径规划等典型复杂系统中遇到的主要优化难题，包括多目标优化、约束满足以及实时决策的需求。同时，本部分对经典优化方法（如遗传算法、模拟退火等）的局限性进行了批判性分析，为引入深度学习方法奠定基础。第二部分：深度学习基础回顾与模型选择为确保读者能够顺利衔接后续高级内容，本部分对深度学习的核心概念进行了扎实的复习。重点讲解了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）的结构原理。更重要的是，本书深入探讨了适用于优化任务的特定网络架构，例如图神经网络（GNN）在处理网络结构化系统中的优势，以及Transformer模型在序列决策问题中的潜力。对于优化问题的表示学习（Representation Learning）方法也进行了详细阐述。第三部分：基于深度强化学习的动态优化这是本书的核心章节之一。深度强化学习（DRL）被视为解决序列决策和动态优化问题的利器。本部分系统地介绍了DRL的基本框架——Agent、环境、奖励函数的设计，并重点剖析了如DQN、A2C、PPO等经典算法在优化问题中的具体实例化。针对复杂系统中的高维状态空间和稀疏奖励问题，本书详述了如何运用分层强化学习（Hierarchical RL）和模仿学习（Imitation Learning）来加速策略收敛和提升鲁棒性。多个具体的工业案例（如智能电网的负荷平衡、交通信号的实时控制）被用来展示DRL的实际效能。第四部分：生成模型与约束优化传统的优化算法常常在搜索高维可行解空间时效率低下。本部分转向探索生成模型（Generative Models）在优化中的创新应用。详细阐述了如何利用生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）来学习复杂系统的潜在分布，从而生成高质量的候选解。特别关注了如何将优化约束巧妙地融入到生成模型的训练目标或后处理阶段，实现受约束的、高效的解空间探索。这部分内容对于需要快速生成满足严格工程规范的方案具有极高价值。第五部分：可解释性与鲁棒性分析在实际部署依赖深度学习的优化系统时，决策的透明度和系统的可靠性至关重要。本部分专门探讨了如何提高优化模型的“可解释性”（Explainability）。介绍了如LIME和SHAP等局部解释方法在优化决策溯源中的应用。此外，针对复杂系统固有的随机性和对抗性干扰，本书深入研究了模型的鲁棒性（Robustness）。提出了基于不确定性量化（Uncertainty Quantification）的深度优化模型，确保系统在面对数据噪声或模型偏差时仍能给出可靠的优化建议。第六部分：前沿案例与未来展望本部分将理论与实际进一步结合。通过详细的案例分析，展示了如何将前述技术栈集成起来解决一个端到端的复杂问题，例如智能制造中的柔性生产线调度优化。最后，对该领域的前沿方向进行了展望，包括自监督学习在无标签优化数据中的应用、量子计算与深度学习的结合潜力，以及联邦学习在分布式优化系统中的隐私保护机制。本书特色： 1. 理论与实践紧密结合：每一个算法的介绍后都附带有详细的伪代码和实际应用案例分析。 2. 聚焦前沿技术：深度挖掘了GNN、Transformer在优化领域的最新研究进展。 3. 强调工程实用性：关注模型的可部署性、可解释性和对实际约束的处理能力。本书适合高等院校的计算机科学、自动化、运筹学、工业工程等相关专业的硕士和博士研究生、高校教师，以及在人工智能、工业控制、金融工程等领域从事复杂系统建模与优化工作的专业技术人员和研究人员参考使用。 ---