Discrete-Event System Simulation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Banks, Jerry/ Carson, John S., II/ Nelson, Barry L./ Nicol, David M.

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2009-7

价格:1143.00 元

装帧:

isbn号码:9780136062127

丛书系列:

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• 概率论
• 仿真软件

运筹学与决策科学：现代决策支持系统的理论与实践 本书深入探讨了运筹学和决策科学的基石理论、前沿方法以及在复杂系统优化中的实际应用，旨在为管理者、工程师和研究人员提供一个全面的框架，以应对从资源分配到流程改进的各种挑战。 本书的叙事结构围绕“理解复杂性——建立模型——求解优化——实现决策”这一核心流程展开，详细剖析了支撑现代企业和工程系统高效运作的数学工具和计算范式。我们不聚焦于离散事件的模拟技术本身，而是将重点置于如何利用更宏观、更基础的优化和决策理论来预先设计和评估系统结构，从而在根本上减少对事后模拟的需求，或为模拟模型的参数设定提供更扎实的理论基础。 第一部分：决策科学的基础范式与数学建模 本部分奠定了全书的理论基石，侧重于如何将现实世界的问题转化为可分析的数学结构。 第一章：决策环境与结构化思维 本章首先界定了决策科学的范畴，区分了确定性、不确定性和风险环境下的决策制定。重点讲解了如何通过利益相关者分析（Stakeholder Analysis）和目标层级分解（Goal Hierarchy Decomposition）来清晰界定决策问题。不同于侧重事件序列的模拟，我们强调稳健性分析（Robustness Analysis），即评估决策方案在参数波动下的性能表现。内容涵盖了决策树的构建、信息对称性与非对称性的影响，以及如何利用贝叶斯框架来更新先验知识。 第二章：线性规划与凸优化基础 线性规划（LP）是所有组合优化问题的起点。本章详细阐述了标准形式的建立、图解法、单纯形法（Simplex Method）的内部工作原理，以及对偶理论的深刻含义。对偶变量（Shadow Prices）的解释被置于核心地位，它们揭示了资源稀缺性的经济价值，这是指导资源配置的关键指标。随后，我们将视野扩展到非线性规划（NLP）的基础，特别是凸优化问题，介绍梯度下降法、KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker Conditions）在约束优化中的应用，并讨论如何利用Hessian矩阵来判断解的性质。 第三章：网络流理论与资源分配 本章聚焦于网络拓扑结构下的优化问题。除了最大流-最小割（Max-Flow Min-Cut）定理的标准讲解外，重点深入探讨了最小成本流问题（Minimum Cost Flow）及其在供应链中的应用，例如仓库选址和运输网络设计。本章还引入了更复杂的网络模型，如多商品流问题（Multi-Commodity Flow），展示了如何平衡不同类型资源在共享网络中的竞争性需求。 第二部分：不确定性下的决策与博弈论 在现实世界中，许多关键决策必须在信息不完全或存在竞争对手的情况下做出。本部分提供了处理这些不确定性和交互性的工具。 第四章：随机规划与多阶段决策 随机规划（Stochastic Programming）是处理不确定性输入的核心工具。本章区分了两阶段随机规划（Two-Stage SP）（决策先于随机事件发生）和多阶段随机规划（Multi-Stage SP），后者尤其适用于需要序列决策的场景。我们详尽分析了期望值随机最优法（Expected Value of Perfect Information, EVPI）的概念，用以量化获取额外信息带来的潜在价值。动态规划（Dynamic Programming）作为解决多阶段决策问题的核心算法，其贝尔曼方程的构建逻辑被细致拆解，强调状态（State）和策略（Policy）的定义。 第五章：博弈论与策略互动 本章将决策环境扩展到包含理性对手的情况。重点介绍了纳什均衡（Nash Equilibrium）的概念，并区分了纯策略纳什均衡与混合策略纳什均衡。对于涉及时间顺序和信息不对称的博弈，本章详细阐述了子博弈完美纳什均衡（Subgame Perfect Nash Equilibrium, SPNE）和贝叶斯纳什均衡（Bayesian Nash Equilibrium）的求解方法，这些是分析竞争性市场结构和战略谈判的关键。 第六章：决策分析中的多准则评估 现实中的决策往往涉及相互冲突的多个目标（如成本、质量、风险）。本章介绍了处理这种复杂偏好的方法。除了经典的层次分析法（AHP），我们重点引入了熵权法（Entropy Weight Method）和TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution），强调如何为不同标准赋予客观或主观权重，并在多属性效用函数框架下找到帕累托最优解集。 第三部分：组合优化与启发式算法 当问题规模过大，无法通过精确算法在合理时间内求解时，组合优化和高效的近似方法变得至关重要。 第七章：整数规划的建模与求解 本章专注于将现实中的离散决策（如“是/否”、“选择哪个”）转化为整数规划（IP）模型。我们详细分析了指派问题（Assignment Problem）、背包问题（Knapsack Problem）的转化技巧，并深入探讨了集合覆盖问题（Set Covering）和车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的精确建模。对于求解，本章侧重于分支定界法（Branch and Bound）的机制，解释了如何利用松弛线性规划的结果来有效地剪枝搜索空间。 第八章：启发式与元启发式搜索 对于NP-hard问题，启发式方法提供了快速且质量可接受的近似解。本章系统介绍了多种元启发式（Metaheuristics）算法： 1. 局部搜索的改进： 禁忌搜索（Tabu Search）如何通过记忆机制避免陷入局部最优。 2. 群体智能方法： 粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）的基本原理，侧重于它们如何模拟自然现象来探索解空间。 3. 模拟退火（Simulated Annealing）： 详细解释了温度调度（Cooling Schedule）对搜索质量的影响，及其与热力学过程的类比。 第九章：应用的系统设计与评估 本章将理论与实践相结合，探讨如何利用本卷介绍的优化工具来指导大型系统的设计。内容包括：设施选址（Facility Location）模型的构建，供应链韧性（Supply Chain Resilience）的量化指标（如通过鲁棒优化评估中断成本），以及项目调度中的关键路径法（CPM）和资源平衡技术。最终，本章强调了优化模型的结果应如何被转化为可执行的业务流程，以及如何评估模型的实用性和计算效率。 --- 本书旨在提供一个坚实的、以优化和决策为核心的分析工具箱，适用于那些需要超越简单事件跟踪，转而进行前瞻性、结构性优化的领域。它关注于“为什么会发生”和“我们应该如何设计”的根本性问题，而非“当发生时会怎样”的描述性分析。

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作为一名软件工程师，我一直在寻找能够帮助我更好地理解和设计大规模、高并发系统的工具和理论。我们经常需要处理大量的用户请求，这些请求的到达和处理本身就是一系列离散的事件。这本书的题目——《离散事件系统仿真》——立刻引起了我的注意。我设想它会提供一种系统性的方法来分析这些事件驱动的系统，比如如何模拟网络请求的延迟、服务器的负载分配、或者数据库的并发访问。我希望这本书能够教授我如何识别和定义系统中的关键事件，如何使用队列和调度算法来管理这些事件，以及如何通过仿真来预测系统的性能瓶颈和稳定性。我对它可能包含的关于随机变量、概率分布以及统计分析的内容尤为期待，因为这些对于构建逼真的仿真模型至关重要。这本书给我一种感觉，它将为我提供一种全新的视角来审视我每天都在接触的软件系统。

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这本书的封面设计真是太引人注目了，一种深邃的蓝色调，上面印着复杂的、交织的线条，似乎在描绘着某种动态的系统。这立刻就勾起了我对“离散事件”这一概念的强烈好奇心。我一直对那些由一系列不连续的、在特定时间点发生的事件驱动的系统着迷，比如交通流量的波动、生产线的调度、甚至计算机网络的通信。这本书的书名——“离散事件系统仿真”——直击了我对这类复杂系统进行建模和分析的渴望。我期待着它能深入浅出地介绍如何将这些抽象的概念转化为实际可操作的仿真模型，从而帮助我理解那些肉眼难以察觉的系统动态。封面给我的第一印象就是专业、严谨，并且充满了探索未知的潜力，让人迫不及待地想翻开扉页，一探究竟。我脑海中已经开始构思，这本书或许会带领我进入一个由事件触发、状态转移的迷人世界，在那里，每一个时间点的变化都至关重要，每一个队列的长度都承载着系统的效率信息。

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我是一名对人工智能和机器学习的底层逻辑充满好奇的研究者。我一直认为，许多人工智能系统的行为，特别是那些涉及到代理交互、决策制定和学习过程的，都可以看作是复杂的离散事件系统。例如，一个多智能体系统中的每个智能体都可能根据接收到的信息（事件）做出反应，并产生新的事件。这本书的名字——“离散事件系统仿真”——让我联想到，它或许能够提供一个理论框架，帮助我理解这些复杂系统的涌现行为。我希望能学习到如何将这些抽象的智能体行为模型化，如何仿真它们的交互过程，以及如何分析仿真结果来理解系统的整体性能和演化规律。这本书的标题暗示了它将深入到“系统”层面，这意味着它可能不仅仅关注个体智能体的行为，而是会探索这些个体如何共同构成了更庞大、更复杂的智能系统。我期待它能够为我提供一种新的研究工具，帮助我更深入地理解人工智能的本质。

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我是一名初入数据科学领域的学生，对如何利用计算机模拟来理解和优化现实世界的问题感到非常兴奋。在课程中，我常常会遇到一些需要模拟复杂流程的情况，比如客户服务中心的排队系统、物流网络的货物配送，或者是在线游戏中的玩家交互。而“离散事件系统仿真”这个书名，完美地契合了这些场景。我猜想这本书会从最基础的原理讲起，逐步深入到各种仿真技术和方法论。我特别希望能学习到如何将抽象的流程转化为具体的仿真模型，并理解不同的仿真算法（例如，使用离散时间步还是事件驱动）的优缺点。这本书的标题也让我联想到，它很可能会介绍如何进行仿真实验设计、如何验证模型的准确性，以及如何利用仿真结果来做出更明智的决策。我期望它能为我打下坚实的基础，让我能够独立地进行各种类型的系统仿真分析。

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我最近对金融市场的微观结构产生了浓厚的兴趣，特别是那些高频交易模型背后所涉及的事件驱动机制。当我看到《离散事件系统仿真》这本书时，我立刻联想到了这些。市场上的买卖订单、交易执行、价格变动，这些都是典型的离散事件。我设想这本书会提供一套强大的工具和理论框架，让我能够构建一个模拟真实金融市场微观行为的仿真模型。我希望能学到如何定义事件、如何管理事件队列、如何处理事件之间的相互作用，以及如何收集和分析仿真结果来验证我的交易策略。这本书的名字暗示着它会深入到“系统”的层面，这意味着它可能不仅仅是关于单个事件的描述，而是会关注事件如何共同塑造一个更大、更复杂的系统。我期待它能教会我如何从宏观到微观地理解金融市场的运行规律，并可能为我提供一些量化分析的思路。

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