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出版者:

作者:Sokolowski, John A. (EDT)/ Banks, Catherine M. (EDT)

出品人:

页数:484

译者:

出版时间:2009-8

价格:1374.00 元

装帧:

isbn号码:9780470556009

丛书系列:

图书标签:

• 建模与仿真
• 数学建模
• 计算机仿真
• 系统仿真
• 数值分析
• 算法
• 工程仿真
• 优化
• 控制系统
• 人工智能

《建模与仿真》 一、引言：理解复杂世界的透视镜 在信息爆炸、技术飞速发展的今天，我们置身于一个日益复杂且动态变化的世界。从宏观的宇宙演化到微观的细胞互动，从庞大的经济系统到精密的工程设计，无不展现出其内在的复杂性与耦合性。试图直接在现实世界中进行全方位的观察、实验或改造，往往伴随着巨大的成本、风险，甚至是不可能的挑战。正是在这样的背景下，建模与仿真（Modeling and Simulation, M&S）作为一种强大的科学研究、工程设计、决策支持和教育培训的手段应运而生，并日益成为理解和驾驭复杂系统的关键工具。 《建模与仿真》这本书，旨在深入浅出地为您揭示这一强大领域的精髓。它并非仅仅罗列各种技术和方法，而是致力于构建一个清晰的认知框架，让读者能够理解建模与仿真背后的核心思想、理论基础、关键技术以及其在各个领域的广泛应用。本书将引导您一步步探索如何将现实世界中的复杂现象抽象为可计算的模型，如何利用这些模型在虚拟环境中进行模拟实验，从而洞察事物运行的规律，预测未来的趋势，并最终为优化设计、改进性能、制定策略提供科学的依据。 本书的编写目标是，让读者无论是否拥有深厚的数学或计算机科学背景，都能通过系统的学习，建立起对建模与仿真方法的信心和能力。我们将避免过多地使用艰涩的数学术语或过于偏颇的技术细节，而是力求从概念层面出发，循序渐进地引导读者理解核心原理。通过丰富的案例分析和实际应用场景的描述，本书将帮助您认识到建模与仿真并非高不可攀的技术，而是可以融入到您的日常工作和学习中的一种通用性思维方式和解决问题的工具。 二、核心理念：抽象、表示与模拟 建模与仿真的核心在于“抽象”和“表示”。任何复杂的现实系统，我们无法直接对其进行操作，因此需要通过抽象的方式，提取其关键特征和相互关系，然后用一种能够被计算机理解和处理的形式（即模型）来表示它们。 1. 抽象的力量：抓住事物的本质 抽象是建模的第一步，也是最关键的一步。它意味着我们需要识别出研究对象的核心要素，忽略那些次要的、不影响研究目标的细节。例如，在模拟交通流量时，我们可能只需要关注车辆的运动轨迹、速度、密度等信息，而不需要模拟每个司机的驾驶习惯或车内乘客的对话。抽象的程度直接影响到模型的准确性和计算效率。本书将探讨不同层次的抽象方法，以及如何根据研究目的选择合适的抽象粒度。 2. 模型的构建：语言与结构的融合 一旦完成了抽象，就需要选择合适的工具和方法来构建模型。模型可以被视为一种语言，它使用特定的符号、规则和结构来描述现实世界的系统。这些模型可以是数学模型（如微分方程、统计模型）、逻辑模型（如规则系统、状态机）、物理模型（如电路图、机械结构图），甚至是基于agent的模型。本书将介绍构建模型时需要考虑的关键因素，包括模型的类型选择、参数化、验证与确认等。我们将强调，一个好的模型应该既能准确地反映现实，又能便于进行仿真分析。 3. 仿真的执行：虚拟实验的舞台 模型本身是静态的，只有通过仿真才能赋予其动态生命。仿真就是按照模型所定义的规则，在计算机上模拟系统随时间演变的过程。这就像是在一个虚拟的实验室里，我们可以改变系统的初始条件、输入参数，观察系统的响应，并进行多次实验，而无需担心现实世界中的成本和风险。本书将深入探讨不同类型的仿真方法，例如离散事件仿真、连续系统仿真、蒙特卡洛仿真等，以及它们适用的场景。我们还将讨论仿真过程中的一些关键技术，如时间管理、随机数生成、数据采集与分析等。 三、建模的方法与技术：从概念到实现 构建一个有效的模型是仿真成功的基石。本书将系统地介绍各种主流的建模方法和技术，帮助读者掌握构建不同类型模型的技巧。 1. 数学模型：基于数学语言的描述 数学模型是最基础也是最强大的建模方式之一。它利用代数方程、微分方程、概率统计等数学工具来描述系统的动态行为和内在关系。例如，物理定律（如牛顿定律）、经济学模型（如供需模型）、生物学模型（如种群增长模型）都大量使用数学方程来表达。本书将探讨如何将现实问题转化为数学模型，以及如何求解和分析这些模型。 2. 基于Agent的建模（ABM）：微观互动驱动宏观现象 ABM是一种新兴且日益重要的建模方法，特别适用于模拟具有自主决策能力的个体（agent）之间相互作用所产生的宏观复杂行为。例如，可以用来模拟城市交通拥堵的形成、传染病的传播、金融市场的行为、甚至社会群体的动态。本书将详细介绍ABM的构建原理，包括agent的定义、行为规则、环境交互以及群体行为的涌现。 3. 系统动力学（SD）：反馈回路与延时 系统动力学关注的是系统内部的反馈回路和延时如何影响系统的长期行为。它常用于分析社会、经济、环境等领域的复杂问题，如政策评估、资源管理等。本书将讲解SD模型的结构，包括存量、流量、反馈回路以及如何使用SD软件进行仿真。 4. 离散事件系统仿真（DES）：事件驱动的进程模拟 DES是模拟涉及离散事件发生过程的系统最常用的方法，例如生产线上的产品流转、呼叫中心的客户等待、计算机网络中的数据包传输等。本书将介绍DES的核心概念，如实体、事件、队列、资源以及如何使用DES工具包来构建和分析模型。 5. 其他建模范式： 除了上述主流方法，本书还将简要介绍其他一些重要的建模技术，如混合系统建模（结合连续与离散）、数据驱动建模（从数据中学习模型）、以及基于规则的系统等，使读者能够根据具体问题的需求，选择最适合的建模范式。 四、仿真的实施与分析：从数据到洞察 构建了模型之后，如何有效地执行仿真并从仿真结果中提取有价值的信息，是建模与仿真过程的关键环节。 1. 仿真软件与平台：工具的选择与应用 本书不会局限于某一种特定的仿真软件，而是会介绍各类仿真软件的特点和适用范围，包括通用仿真平台（如MATLAB/Simulink, AnyLogic）、领域专用软件（如Arena for manufacturing, NetLogo for ABM）以及编程实现仿真（如Python with SimPy）。我们将引导读者了解如何选择合适的工具，并掌握基本的使用方法。 2. 仿真实验的设计：科学的探索 一次成功的仿真离不开精心设计的仿真实验。这包括确定实验目的、选择合适的输入参数、设计实验场景、进行敏感性分析以及处理随机性等。本书将提供关于如何进行有效仿真实验设计的指导原则。 3. 仿真结果的分析与可视化：解读数据的艺术 仿真运行后，会产生海量的结果数据。如何对这些数据进行有效的分析，提取关键信息，并以直观的方式呈现出来，是至关重要的。本书将介绍常用的统计分析方法、数据挖掘技术以及各种可视化手段，如图表、动画、热力图等，帮助读者理解仿真结果的含义。 4. 模型验证与确认（V&V）：保证模型的可靠性 无论模型多么复杂，其最终目的都是为了更好地理解和预测现实系统。因此，对模型的准确性进行评估是必不可少的。本书将详细阐述模型验证（模型是否正确地实现了其设计）和模型确认（模型是否准确地反映了现实世界）的过程和方法，强调V&V在提高仿真可信度中的重要性。 五、建模与仿真的应用领域：无处不在的力量 建模与仿真技术已渗透到当今社会的各个角落，成为推动科技进步和解决实际问题的强大引擎。本书将通过一系列丰富的案例，展示建模与仿真在以下领域的广泛应用： 工程与制造： 产品设计优化、生产流程仿真、故障诊断与预测、供应链管理、机器人仿真等。 科学研究： 物理过程模拟（如天气预报、流体力学）、化学反应模拟、生物系统建模（如基因表达、药物动力学）、天体物理学研究等。 交通与物流： 城市交通流仿真、航空公司调度优化、港口和仓库运营模拟、快递配送路径规划等。 经济与金融： 宏观经济模型、金融市场行为分析、风险评估、投资策略模拟等。 社会科学与公共政策： 城市规划、人口动态模拟、传染病传播预测、社会行为研究、政策影响评估等。 军事与国防： 作战态势模拟、武器系统性能评估、军事演习仿真、训练系统开发等。 医疗与健康： 疾病传播模型、药物研发与测试、手术流程仿真、医院运营优化等。 教育与培训： 虚拟实验、飞行模拟器、驾驶模拟器、技能培训平台等。 通过这些案例，读者将直观地感受到建模与仿真如何帮助我们应对现实世界的挑战，做出更明智的决策，并推动创新。 六、未来展望：智能与融合 建模与仿真领域正处于不断发展和演进之中。随着人工智能、大数据、高性能计算等技术的飞速发展，建模与仿真将迎来更加广阔的应用前景。本书将对未来趋势进行展望，包括： 与人工智能的融合： 如何利用AI技术自动生成模型、优化仿真参数、解释仿真结果。 虚实融合（Digital Twin）： 物理世界与数字世界的实时同步，实现更精准的监控、预测和控制。 高性能计算与并行仿真： 利用强大的计算能力模拟更大、更复杂的系统。 可视化与人机交互的进步： 提供更直观、更沉浸式的仿真体验。 七、结语 《建模与仿真》这本书，是您探索和掌握这一强大技术的向导。它希望能够激发您对复杂系统的好奇心，赋予您用模型和模拟的思维去分析和解决问题的能力。通过本书的学习，您将不仅仅掌握一套技术，更重要的是培养一种全新的观察世界、理解世界、改变世界的方式。我们相信，建模与仿真将成为您应对未来挑战、抓住机遇的有力武器。

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