Metamodeling for Method Engineering pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Mit Pr

作者:Jeusfeld, Manfred/ Jarke, Matthias (EDT)/ Mylopoulos, John (EDT)

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2009-8

价格:$ 62.15

装帧:HRD

isbn号码:9780262101080

丛书系列:

图书标签:

方法工程
元建模
软件工程
需求工程
模型驱动开发
领域特定语言
知识工程
软件建模
过程改进
形式化方法

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具体描述

This text is a guide to the foundations of method engineering, a developing field concerned with the definition of techniques for designing software systems. The approach is based on metamodeling, the construction of a model about a collection of other models. The book applies the metamodeling approach in five case studies, each describing a solution to a problem in a specific domain. Suitable for classroom use, the book is also useful as a reference for practitioners. The book first presents the theoretical basis of metamodeling for method engineering, discussing information modeling, the potential of metamodeling for software systems development, and the introduction of the metamodeling tool ConceptBase. The second, and larger, portion of the book reports on applications of the metamodeling approach to method engineering. These detailed case studies range from telecommunication service specification, hypermedia design, and data warehousing to cooperative requirements engineering, chemical device modeling, and design of new abstraction principles of modeling languages. Although these chapters can stand alone as case studies, they also relate to the earlier theoretical chapters. The metamodeling approach described in the book is based on the Telos metamodeling language implemented by the ConceptBase system. An accompanying CD-ROM contains the ConceptBase system and a large collection of Telos metamodels discussed in the text. The CD-ROM enables readers to start directly with method engineering, from small method chunks up to complete method definitions. The complete definition of Ed Yourdon's structured analysis method is included as an instructional example.

好的，这是一份为一本名为《Metamodeling for Method Engineering》的书籍撰写的详细图书简介，内容不包含该书的实际信息，而是围绕一个虚构的、与之主题相关但内容迥异的领域展开，以满足您的要求。 --- 图书名称：系统动力学中的复杂性建模与适应性演化作者：[虚构作者姓名] 导言：理解动态系统的脉络在当今快速变化的世界中，从全球经济系统到复杂的生态环境，再到大型组织的内部结构，我们所面对的挑战往往不再是线性的、可预测的。相反，我们身处一个充满反馈回路、时间滞后和非预期涌现行为的复杂系统中。传统的分析方法往往在面对这种动态性时显得力不从心，它们倾向于将系统分解为孤立的部件，却忽略了这些部件之间相互作用产生的涌现属性。本书《系统动力学中的复杂性建模与适应性演化》正是为了填补这一认知鸿沟而创作的。它深入探讨了如何运用系统动力学（System Dynamics, SD）这一强大的建模范式，来捕捉、模拟并理解那些看似混沌实则内在有序的复杂系统的行为模式。我们不仅关注于如何构建这些模型，更侧重于如何在模型构建过程中融入适应性思维，以应对系统自身的演化需求。第一部分：系统思维的基石与建模范式本部分将为读者奠定坚实的理论基础。我们将从系统思维的基本概念出发，阐述反馈回路（Feedback Loops）、存量与流量（Stocks and Flows）以及延迟效应（Time Lags）在系统行为塑造中的核心作用。第一章：从线性到非线性：系统动力学的起源与哲学本章将回顾系统动力学自其诞生以来如何逐步发展，以及它如何挑战了还原论（Reductionism）的经典科学范式。我们将探讨系统思维如何帮助决策者超越表象，看到驱动事件背后的结构性原因。重点将放在因果回路图（Causal Loop Diagrams, CLDs）的绘制与解读上，强调其作为概念建模工具的强大直觉性。第二章：存量、流量与行为模式的生成这是建模实践的基石。我们将详细剖析存量（状态变量）和流量（变化率）在系统动力学中的数学意义。通过一系列精心设计的案例，读者将学习如何将现实世界的流程（如人口增长、资源消耗或库存管理）转化为精确的存量-流量图（Stock and Flow Diagrams, SFDs）。本章还将深入分析不同SFD结构如何必然导致特定的宏观行为模式，如指数增长、S形曲线、振荡乃至崩溃。第三章：延迟的代价：信息、决策与行为的失配延迟是复杂系统中产生不稳定性和振荡的关键因素。本章将聚焦于不同类型的延迟（如信息延迟、资源处理延迟和感知延迟）对系统动态的影响。我们将展示如何通过精确量化这些延迟，来识别导致系统反应过度或反应不足的“结构陷阱”，并探讨如何设计结构来减轻或利用这些延迟效应。第二部分：高级建模技术与参数化在掌握了基本结构之后，本部分将引导读者进入更精细、更具挑战性的建模领域，专注于模型的验证、敏感性分析以及参数的校准。第四章：构建层次化模型：从宏观到微观的耦合现实世界的系统往往是多尺度的。本章探讨如何构建层次化的系统动力学模型，即将不同时间尺度和空间尺度的子系统进行有效耦合。我们将讨论如何处理层级之间的相互影响，例如，微观层面的决策规则如何向上聚合影响宏观的系统结构，反之亦然。重点将放在如何保持模型复杂性与可解释性之间的平衡。第五章：数据的驱动与模型的校准一个好的模型不仅要有合理的结构，还需要与现实数据相匹配。本章将详细介绍数据采集、预处理和时间序列数据的准备工作，以便用于模型校准。我们将介绍统计学方法在系统动力学模型参数估计中的应用，包括但不限于优化算法和参数敏感性分析，确保模型的经验有效性。第六章：模型的验证与稳健性评估系统动力学模型的有效性依赖于其结构和参数的合理性。本章着重于模型验证的严谨性。我们将区分结构验证、行为验证和参数验证，并引入稳健性测试（Robustness Testing）的概念。读者将学习如何通过“极端情景测试”来评估模型在未观测边界条件下的行为预测能力，从而增强决策者对模型的信心。第三部分：适应性演化与政策干预模型构建的最终目标是支持有效的决策和干预。本部分将系统动力学模型作为理解和设计适应性策略的工具。第七章：反馈中的学习与适应性机制一个能够持续生存的系统必须具备学习和适应的能力。本章探讨如何在SD模型中显式地或隐式地嵌入学习过程。我们将研究“适应性决策规则”如何影响系统的长期轨迹，例如，决策者如何根据历史偏差修正其预测模型，以及系统如何通过其内部结构对外部冲击做出内化的、非线性的适应性反应。第八章：干预杠杆点的识别与政策设计系统中的“杠杆点”（Leverage Points）是那些看似微小但能产生巨大、持久影响的干预点。本章将运用模型分析技术，如结构路径分析和时间序列比较，来精确识别系统中最脆弱或最具影响力的控制点。我们将展示如何基于这些发现，设计出前瞻性的、避免产生负面副作用的干预政策。第九章：复杂系统中的策略冲突与共识构建在现实世界中，不同利益相关方往往对系统的结构和行为有不同的认知模型。本章聚焦于如何使用“群体仿真”（Group Model Building, GMB）的方法，将系统动力学建模与协作工具相结合。我们将详细介绍如何通过共同构建和探讨模型，来揭示不同认知模型之间的冲突点，并最终促进跨部门的共识和统一的适应性策略。结语：面向未来的动态治理本书的终极目标是赋予读者一种新的、动态的视角来审视世界。我们期望读者在完成本书的学习后，不仅能构建精确的仿真模型，更能以系统思维指导日常的决策，在不确定的环境中，设计出更具韧性、更富适应性的组织与社会结构。目标读者：本书面向对复杂系统、商业战略、公共政策制定、环境管理或工程优化感兴趣的研究人员、高级管理者和专业人士。它要求读者具备一定的定量分析基础，但侧重于概念理解和模型构建的应用，而非纯粹的数学推导。 ---