Introduction to Simulation Using Siman pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Companies

作者:Robert E. Shannon, Randall P. Sadowski, C. Dennis Pegden Claude Dennis Pegden

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780071138109

丛书系列:

图书标签:

• Simulation
• Siman
• Discrete-Event Simulation
• Modeling
• Queueing Theory
• Stochastic Processes
• Operations Research
• Industrial Engineering
• Systems Engineering
• Computer Simulation

运筹学与系统建模的基石：经典教材导览 （一本聚焦于离散事件仿真理论、方法论与实际应用的综合性教材的简介） 本书旨在为读者提供一个坚实的基础，用以理解和掌握现代系统分析与优化领域的核心工具——离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）。我们深知，在当今复杂多变的工程、管理、医疗乃至社会系统中，传统的解析方法往往难以应对其固有的随机性与动态交互特性。因此，仿真技术已成为决策者洞察系统行为、评估不同设计方案的不可或缺的利器。 本书的结构设计遵循了从理论基础到高级应用的渐进式学习路径，确保即便是初次接触仿真建模的读者也能逐步建立起完整的知识体系。全书内容紧密围绕模型构建的逻辑框架、随机数与随机变数的准确表征、仿真程序的实现流程、以及结果的统计有效性验证这四大核心支柱展开。 第一部分：仿真导论与建模哲学 开篇部分，我们首先界定了仿真的概念及其在运筹学、工业工程和计算机科学中的历史地位。我们详细探讨了仿真与其他分析技术（如排队论、优化方法）的区别与互补性，强调了仿真作为“虚拟实验平台”的独特价值。 系统概念的清晰界定是成功建模的第一步。我们深入剖析了仿真模型中必须识别的关键要素：实体（Entities）、资源（Resources）、活动（Activities）、事件（Events）以及状态变量（State Variables）。如何从一个复杂的现实场景中提炼出这些核心元素，并定义它们之间的因果关系，是本书着重训练读者的一项核心技能。 建模范式的选择是后续工作的基础。本书系统地对比了心跳式（Clock-Driven）和事件驱动式（Event-Driven）两种主要的仿真逻辑。我们强调，对于大多数需要精确描述系统动态变化的实际问题，事件驱动模型的效率和直观性更胜一筹，并为后续章节的实现奠定了理论基础。 第二部分：随机性的精确捕捉——输入数据建模 仿真之所以强大，是因为它能够整合现实世界中的不确定性。本部分专注于如何科学地处理输入数据中的随机性。 我们首先回顾了概率论与数理统计中与仿真直接相关的基础概念，例如随机变量的描述性统计量。随后，我们将重点介绍拟合优度检验（Goodness-of-Fit Testing）的方法论。这部分内容不仅仅是罗列检验方法，更重要的是阐述了在实际数据稀疏或信息不完整的情况下，如何选择合适的概率分布（如指数分布、正态分布、威布尔分布等）来准确地描述到达过程、服务时间或故障率。 随机数生成是仿真的核心技术环节。我们详细探讨了伪随机数生成器（PRNGs）的内在机制，包括线性同余法、Mersenne Twister 等。更重要的是，本书强调了随机数序列的质量检验——如何通过运行测试（如Chi-Square检验、游程检验）来确保生成的随机数序列具有统计学上的独立性和均匀性，避免因生成器质量低下导致的模型偏差。 在掌握了基础随机数后，本书引导读者学习如何将这些均匀分布的随机数转换为任意目标分布的随机变量，重点介绍逆变换法（Inverse Transform Method）、接受-拒绝法（Acceptance-Rejection Method）等实用技术在软件实现中的应用。 第三部分：模型的构建与实现——逻辑流程的梳理 本部分是连接理论与实践的桥梁，专注于如何将抽象的系统逻辑转化为可执行的仿真程序结构。 我们将事件驱动模型的核心组成部分——事件清单（Event List）——的实现方式进行了深入的比较分析。优先队列（Priority Queue）结构（通常使用二叉堆或斐波那契堆实现）如何高效地管理未来事件，确保系统时钟的准确推进，是本章的关键。 仿真中的状态管理是避免模型错误的重中之重。本书详细讨论了系统状态变量的更新规则，特别是在处理资源分配、排队等待、以及与其他系统交互（如同步或异步通信）时的逻辑边界条件。 为了便于读者理解和应用，我们采用了系统化的方法来组织仿真模型的流程控制。这包括： 1. 初始化模块： 如何设定系统的初始状态、清除历史数据、并启动第一个系统事件。 2. 运行控制模块： 区分逻辑终止条件（如完成N个订单）与时间终止条件（如运行到特定时间点），以及如何进行预热期（Warm-up Period）的处理，以消除初始条件对稳态结果的干扰。 3. 报告生成模块： 明确区分瞬时统计量（如系统内人数）和周期性统计量（如平均等待时间）。 第四部分：结果的有效性与输出数据分析 一个设计精良的模型如果输出结果不可信，则毫无价值。本部分致力于确保仿真结果的有效性（Validity）和可靠性（Reliability）。 模型验证（Verification）关注的是“我们是否正确地构建了模型？”。我们探讨了如何通过逐步细化法（Incremental Debugging）、人工跟踪（Manual Tracing）以及与其他已知模型（如理论排队模型M/M/1）进行比较，来确认程序逻辑的正确性。 模型确认（Validation）则关注的是“我们是否构建了正确的模型？”。本章深入讲解了如何利用收集到的历史真实数据，对模型输出的统计特性（如平均值、方差、分布形状）进行对比分析，应用诸如Kolmogorov-Smirnov检验或t检验等方法来证明模型输出与实际观察结果之间的统计一致性。 最后，面对仿真生成的高度相关的输出数据，我们详细介绍了稳态仿真的统计分析技术。这包括如何确定数据收集期，如何计算置信区间（Confidence Intervals），以及如何选择合适的删除点（Truncation Point）。对于需要长期预测的系统，我们还会介绍时间序列分析在仿真输出数据处理中的初步应用。 通过对这些核心概念的系统阐述，本书旨在培养读者构建、运行和评估复杂系统仿真模型的能力，使其能够利用这一强大的分析工具，为实际决策提供科学、量化的支持。本书的重点始终在于“为什么”要这样做，而非仅仅是“如何”操作某特定软件，从而确保读者掌握的是仿真方法论的普适性知识。

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