5062802|正版仿真建模与分析（原书第5版）/数学 书籍 商城
9787111557463
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作者陈晨
出版社机械工业出版社
ISBN9787111557463
出版时间2010-01
装帧平装
货号544334806102
上书时间2023-04-25
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书 名: 【正版】仿真建模与分析（原书第5版）|5062802 图书定价: 119元 作 者: [美]埃弗里尔 M.劳 出 版 社: 机械工业出版社 出版日期: 2017/1/3 0:00:00 ISBN 号: 9787111557463 开 本:16开 页 数:495 版 次:1-1 \
埃弗里尔 M.劳是Averill M. Law & Associates公司(亚利桑那州图森市)总裁，该公司专门从事仿真培训、咨询并提供软件。他以前是亚利桑那大学决策科学专业教授和威斯康星大学工业工程专业副教授。他在加州大学伯克利分校获得工业工程与运筹学硕士和博士学位，在加州大学长滩分校获得数学硕士学位，在宾夕法尼亚州立大学获得数学学士学位。
劳博士在19个国家讲过超过525个“仿真与统计”短期课程，包括许多内部讲座，如美铝(ALCOA)公司、AT&T公司、波音公司、卡特彼勒公司、可口可乐公司、CSX公司、加拿大国防研究与开发组织、通用电气公司、通用汽车公司、IBM公司、Intel公司、洛克西德·马丁公司、洛斯·阿尔莫斯国家实验室、美国导弹防御局、摩托罗拉公司、NASA、美国国家安全局、北大西洋公约组织(NATO)、诺斯罗普·格鲁门(Northrop Grumman)公司、挪威国防研究基础设施部、南非萨索尔公司、3M公司、时代华纳公司、UPS公司、美国空军部、美国陆军部、驻韩美军部、美国海军部、威瑞森公司、惠而浦 (Whirlpool)公司，以及施乐公司。
劳博士一直是许多机构的仿真顾问，例如埃森哲(Accenture)公司、波音公司、博思艾伦(BoozAllen & Hamilton)公司、康菲石油(ConocoPhillips)公司、美国国防建模与仿真办公室、惠普(Hewlett-Packard)公司、凯撒铝业(Kaiser Aluminum)公司、金伯利·克拉克(Kimberly-Clark)公司、M&M/Mars公司、美国科学应用国际公司(SAIC)、桑迪亚国家实验室(Sandia National Labs)、瑞典国防材料管理部(Swedish Defense Materiel Administration)、3M公司、Tropicana公司、美国空军部、美国陆军部、美国潜艇公司、美国海军部、美国退伍军人管理局(Veteran’s Administration) ，以及施乐公司。
他是ExpertFit分布拟合软件的开发者，该软件自动进行仿真输入概率分布选择。ExpertFit在全世界多于2000个单位得到使用。他还开发了《Simulation of Manufacturing Systems》（制造系统仿真）与《How to Conduct a Successful Simulation Study》（怎样进行成功的仿真研究）的录像带。
2009年，劳博士获得INFORMS 仿真学会终身成就奖，撰写了三本书，发表了大量文章，涉及领域包括仿真、运筹学、统计学、制造和通信网络。他的文章“仿真输出数据的统计分析”(Statistical Analysis of Simulation Output Data)曾经是仿真领域《Operations Research》期刊上的第一篇特邀文章。他关于制造系统仿真的系列论文获1988年工业工程最佳论文奖。在其学术生涯期间，美国海军研究办公室支持其仿真研究连续达8年之久。他曾任INFORMS仿真学院院长。在1990年和1991年间，他为《Industrial Engineering》杂志撰写过关于仿真的专栏，也在国际仿真会议上做过大会主题发言。\
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本书对离散事件系统仿真的重要方面进行了阐述，主要内容包括仿真建模入门、复杂系统建模、仿真软件、基础概率知识、仿真模型的建立、输入概率分布的选择、随机数发生器、随机变数的产生、单系统输出数据的分析、不同系统配置的比较、方差的缩减、实验设计与优化，以及基于Agent的仿真和系统动力学等。本书适合作为工程、计算机科学等相关专业的仿真课程教材，也可以供相关专业人士使用。\
出版者的话
译者序
作者简介
符号表
前言
第1章 仿真建模入门1
1.1 仿真的本质1
1.2 系统、模型及仿真2
1.3 离散事件仿真4
1.3.1 时间推进机制4
1.3.2 离散事件仿真模型的组件与结构6
1.4 单服务台排队系统的仿真7
1.4.1 问题描述7
1.4.2 直观解释11
1.4.3 程序组织与逻辑17
1.4.4 C程序19
1.4.5 仿真输出与讨论26
1.4.6 其他终止规则27
1.4.7 事件和变量的确定30
1.5 库存系统的仿真31
1.5.1 问题描述31
1.5.2 程序组织和逻辑33
1.5.3 C程序35
1.5.4 仿真输出和讨论40
1.6 并行/分布式仿真和高层体系结构42
1.6.1 并行仿真42
1.6.2 分布式仿真和高层体系结构43
1.7 一个有效的仿真研究的步骤45
1.8 仿真的优点、缺点和缺陷47
附录1A 固定增量时间推进48
附录1B 排队系统入门48
习题51
第2章 复杂系统建模56
2.1 引言56
2.2 仿真中的表处理56
2.2.1 计算机中存储表的方法56
2.2.2 链式存储分配57
2.3 简单仿真语言：Simlib60
2.4 单服务台排队系统的Simlib仿真66
2.4.1 问题描述66
2.4.2 Simlib程序66
2.4.3 仿真输出与讨论71
2.5 分时计算机模型72
2.5.1 问题描述72
2.5.2 Simlib程序72
2.5.3 仿真输出与讨论78
2.6 可换队的多出纳台银行80
2.6.1 问题描述80
2.6.2 Simlib程序81
2.6.3 仿真输出与讨论89
2.7 加工车间模型91
2.7.1 问题描述91
2.7.2 Simlib程序92
2.7.3 仿真输出与讨论101
2.8 高效的事件表处理102
附录2A Simlib的C代码103
习题115
第3章 仿真软件126
3.1 引言126
3.2 仿真软件包与编程语言的比较126
3.3 仿真软件分类127
3.3.1 通用与面向应用的仿真软件包的比较127
3.3.2 建模方法127
3.3.3 通用建模元素128
3.4 期望的软件特点129
3.4.1 通用能力129
3.4.2 软硬件需求130
3.4.3 动画和动态图形130
3.4.4 统计能力131
3.4.5 客户支持和文档132
3.4.6 输出报告和图表133
3.5 通用仿真软件包133
3.5.1 Arena软件包133
3.5.2 ExtendSim135
3.5.3 Simio140
3.5.4 其他通用仿真软件包143
3.6 面向对象的仿真144
3.7 面向应用的仿真软件包举例144
第4章 基础概率与统计回顾145
4.1 引言145
4.2 随机变量及其性质145
4.3 仿真输出数据和随机过程152
4.4 均值、方差和相关系数的估计153
4.5 均值的置信区间和假设检验156
4.6 强大数定律160
4.7 用均值来替代概率分布的危险性160
附录4A 协方差平稳过程的说明161
习题161
第5章 建立有效、可信、适度详细的仿真模型164
5.1 引言及定义164
5.2 确定模型详细程度的准则166
5.3 仿真计算机程序校验167
5.4 提高模型有效性和可信性的方法170
5.4.1 收集系统高质量的信息和数据170
5.4.2 与管理者定期沟通171
5.4.3 维持一份书面的假设文档，并执行一次结构化走查171
5.4.4 采用定量技术确认模型组件172
5.4.5 确认整个仿真模型的输出173
5.4.6 动画177
5.5 管理者在仿真过程中的作用177
5.6 比较实际观测值和仿真输出数据的统计程序177
5.6.1 检测法178
5.6.2 基于独立数据的置信区间法180
5.6.3 时间序列方法182
5.6.4 其他方法182
习题182
第6章 输入概率分布的选择184
6.1 引言184
6.2 常用的概率分布187
6.2.1 连续分布的参数化187
6.2.2 连续分布187
6.2.3 离散分布187
6.2.4 经验分布202
6.3 评估样本独立性的方法204
6.4 活动Ⅰ：假设分布类别205
6.4.1 求和统计205
6.4.2 直方图207
6.4.3 分位数求和与盒形图208
6.5 活动Ⅱ：参数估计211
6.6 活动Ⅲ：判断拟合分布的代表性214
6.6.1 启发式方法215
6.6.2 拟合优良度检验219
6.7 ExpertFit软件与扩展的例子228
6.8 分布平移与截断231
6.9 贝塞尔分布233
6.10 确定多元分布、相关性及随机过程233
6.10.1 确定多元分布234
6.10.2 确定任意边际分布与相关性236
6.10.3 确定随机过程237
6.11 缺少数据时分布的选择238
6.12 到达过程模型241
6.12.1 泊松过程241
6.12.2 非平稳泊松过程242
6.12.3 批到达244
6.13 不同数据集的同质性评测244
附录6A 伽马分布和贝塔分布的MLE表245
习题247
第7章 随机数发生器250
7.1 引言250
7.2 线性同余发生器253
7.2.1 混合发生器254
7.2.2 乘法发生器254
7.3 其他类型的发生器256
7.3.1 更一般的同余256
7.3.2 组合发生器256
7.3.3 反馈移位寄存器发生器258
7.4 随机数发生器的检验261
7.4.1 实验检验261
7.4.2 理论检验265
7.4.3 关于检验的某些一般看法267
附录7A PMMLCG的可移植C源码267
附录7B 组合MRG的可移植C源码269
习题271
第8章 随机变量的产生274
8.1 引言274
8.2 产生随机变量的通用方法275
8.2.1 反变换法275
8.2.2 组合法280
8.2.3 卷积法282
8.2.4 舍选法283
8.2.5 均匀比法285
8.2.6 特性法287
8.3 连续随机变量的产生288
8.3.1 均匀分布288
8.3.2 指数分布288
8.3.3 m厄兰分布289
8.3.4 伽马分布289
8.3.5 韦布尔分布291
8.3.6 正态分布291
8.3.7 对数正态分布292
8.3.8 β分布293
8.3.9 皮尔逊V型分布293
8.3.10 皮尔逊VI型分布294
8.3.11 对数逻辑斯蒂分布294
8.3.12 有界约翰逊分布294
8.3.13 无界约翰逊分布294
8.3.14 贝塞尔分布294
8.3.15 三角分布294
8.3.16 经验分布295
8.4 离散随机变量的产生296
8.4.1 伯努利分布296
8.4.2 离散均匀分布296
8.4.3 任意离散分布296
8.4.4 二项分布300
8.4.5 几何分布300
8.4.6 负二项分布300
8.4.7 泊松分布300
8.5 随机向量、相关随机变量与随机过程的产生301
8.5.1 利用条件分布301
8.5.2 多变量正态分布与多变量对数正态分布301
8.5.3 相关伽马随机变量302
8.5.4 由多变量族中产生303
8.5.5 具有任意规定的边际分布和相关性的随机向量的产生303
8.5.6 随机过程的产生304
8.6 到达过程的产生305
8.6.1 泊松过程305
8.6.2 非平稳泊松分布305
8.6.3 批到达307
附录8A 舍选法的正确性307
附录8B 别名法的准备308
习题309
第9章 单系统输出数据分析312
9.1 引言312
9.2 随机过程的瞬态和稳态行为特性314
9.3 关于输出分析的仿真类型315
9.4 终止型仿真的统计分析317
9.4.1 均值估计317
9.4.2 其他性能度量的估计323
9.4.3 初始条件选择325
9.5 稳态参数的统计分析326
9.5.1 初始瞬态问题326
9.5.2 均值的重复运行/删除法333
9.5.3 均值的其他方法335
9.5.4 估计性能的其他度量344
9.6 稳态周期参数的统计分析345
9.7 性能的多种度量347
9.8 重要变量的时距图348
附录9A 期望比与对折估计349
习题350
第10章 比较不同的系统配置353
10.1 引言353
10.2 两个系统的期望响应差的置信区间355
10.2.1 双t置信区间356
10.2.2 改进的双样t置信区间357
10.2.3 两种方法的对比357
10.2.4 基于稳态性能度量的比较358
10.3 两个以上系统比较的置信区间359
10.3.1 与标准比较359
10.3.2 两两比较360
10.3.3 与最好的进行多重比较361
10.4 排序与选择362
10.4.1 在k个系统中选择最好的362
10.4.2 包含k个系统中最好系统且大小为m的子集的选择366
10.4.3 补充的问题和方法367
附录10A 选择方法的有效性370
附录10B 选择方法中的常量370
习题371
第11章 方差缩减技术373
11.1 引言373
11.2 公共随机数374
11.2.1 基本原理374
11.2.2 适用性374
11.2.3 同步性376
11.2.4 实例379
11.3 对偶变量法384
11.4 控制变量法387
11.5 间接估计法392
11.6 调节法394
习题396
第12章 实验设计与优化400
12.1 引言400
12.2 2k析因设计401
12.3 2k-p部分析因设计413
12.4 响应面与元模型418
12.4.1 库存模型的介绍与分析418
12.4.2 捕食者猎物模型424
12.4.3 空间填充设计和克里金法425
12.5 基于仿真的优化430
12.5.1 优选法431
12.5.2 与仿真软件有接口的优选法软件包431
习题437
第13章 基于Agent的仿真及系统动力学439
13.1 引言439
13.2 基于Agent的仿真439
13.2.1 详细示例444
13.2.2 基于Agent仿真的时间推进机制446
13.2.3 基于Agent仿真的总结448
13.3 连续仿真448
13.4 离散连续混合仿真451
13.5 蒙特卡罗仿真452
13.6 电子表格仿真454
习题455
附录 相关分布的临界点456
参考文献458
中英文名词对照488
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本书第5版的目标和前4版仍然保持一致：提供仿真研究的所有重要方面综合的与最新的进展，包括建模、仿真软件、模型校验和确认、输入建模、随机数发生器、随机变量和过程的产生、统计设计和仿真实验的分析，以及强调像制造这样的最重要的应用领域。本书旨在促进读者直观理解仿真与建模，并以技术上正确但更清晰的方式来阐述它们。全书有许多例子和习题，并有广泛的仿真参考文献和著作以供读者进一步研究。
本书可作为各种课程的基本内容，例如:
●工程、制造、商业或计算机科学专业的高年级大学生或低年级研究生的第一门课(第1～4章以及第5～9章和第13章的一部分)。在结束该课程时，学生要准备进行完整而有效的仿真学习，并进行高级仿真课程的学习。
●上述任意学科的研究生的第二门仿真课程(第5～12章的大部分)。完成该课程后，学生应该熟悉仿真学习中更高级的方法学问题，也应该准备理解并进行仿真研究。
●作为运筹学和管理科学中通用课程一部分的仿真导论(第1章、第3章、第5章、第6章、第9章及第13章的一部分)。
对用本书作为教材的教师来说，可以从网址www.mhhe.com/law下载各种教学辅助支撑资料。这些资料包括习题答案的全集，第1章、第2章和第7章中的全部仿真模型以及随机数发生器的代码。
本书还可以作为仿真从业者和研究人员的权威参考书。本书末尾对作者本人的诸多实践和咨询项目的实际例子进行了详细讨论。作者还做了巨大努力将主题与相关的研究文献联系起来，既有纸质的，也有在线的，并保持这些材料实时更新。理解本书的前提是有微积分、概率与统计学方面的基础知识(虽然第4章也涉及这些主题)，以及会用计算机做一些实验。对第1章和第2章，读者还应该熟悉通用编程语言，例如C语言。偶尔书中也会用到少量的线性代数或矩阵理论。较深或有技术难度的内容放在标有星号的节中或在各章的附录中。
对第4版的内容进行了大量的修改和补充完成了第5版，但结构绝大部分仍然保持相同。第1章中部分仿真内容移到第13章，留到后面讨论。第2章关于复杂系统建模的内容已经更新，反映了有效事件列表管理的最新研究内容。第3章进行了重写和扩展，反映了仿真软件的最新进展，给出了三个用通用仿真软件包实现的一个通用的仿真案例。第4章讨论了置信区间与假设检验，补充了较多新内容，这一章中概率与统计学方面的基础知识为后面章节提供了基础。第5章对校验和标定做了更为清楚的区别，以避免混淆两者。第6章说明了输入模型不确定性和模型到达过程的最新进展。第7章提供了最有用的随机数发生器。第8章少量更新了关于随机变量和随机过程产生的内容。许多统计设计与分析方法在第9～12章进行扩展和更新，以反映当前的实践水平和近期的研究进展。特别是，第9章综合讨论了用于估计仿真系统的稳态均值的最新方法。更新了第10章中排序与选择程序的讨论以反映其较新的、有效的方法，这些方法并非基于传统的一致区间方法。第11章涉及的方差缩减技术仅有少量改动。第12章讨论了广泛得多且独立的经典实验设计与元模型，还特别强调了哪些设计和元模型专门用于仿真模型。新增的第14章讨论制造系统仿真，内容参见本书的配套网站，而不包含在纸质书里。第14章中关于制造系统仿真应用和最新仿真软件包的内容已经进行了同步更新。本书增加了第13章，讨论了基于Agent的仿真和系统动力学，以及在第4版第1章中提及的其他类型的仿真。学生版的ExpertFit分布拟合软件可以在本书配套网站中找到，它可以用来分析第6章例子和习题中相关的数据集。为了方便读者阅读和节约篇幅，书后列出了所有参考文献。最后的中英文名词对照增强了本书作为参考文献的价值。
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首先应该感谢本人以前的合作者David Kelton，他对本书的前三版做出了巨大贡献。第5版的评审人员给予了我极大的帮助并对初稿给出了深入的反馈意见，从而使本书在内容和表达两个方面都得到了极大的加强。这些评审人员有：Christos Alexopoulos (佐治亚理工学院)，Russell Barton(宾夕法尼亚州立大学)，Chun-Hung Chen (乔治梅森大学)，Shane Henderson（康奈尔大学)，Jack Kleijnen(蒂尔堡大学)，Pierre L'Ecuyer（蒙特利尔大学)，Michael North（美国阿贡国家实验室），以及Douglas Samuelson (InfoLogix公司)。众所周知，本书一定会有不少因疏忽而产生的令人遗憾的错误，虽然如此，本人还是感谢以各种方式给予帮助的以下人员：Wayne Adams， Mark Anderson， Sigrun Andradottir， Jay April， Robert Axtell， Emmett Beeker， Marco Better， Edmund Bitinas， A.J.Bobo， Andrei Borshchev， Nathanael Brown， John Carson， Loren Cobb， Eric Frisco， David Galligan， Nigel Gilbert， Fred Glover， David Goldsman， Daniel Green， Charles Harrell， Thomas Hayson， James Henriksen， Raymond Hill， Kathryn Hoad， Terril Hurst， Andrew Hachinski， Jeffrey Joines， Harry King， David Krahl， Emily Lada， Michael Lauren， Steffi Law， Thomas Lucas， Gregory McIntosh， Janet McLeavey， Anup Mokashi， Daniel Muller， Rodney Myers， William Nordgren， Ernie Page， Dennis Pegden， David Peterson， Stuart Eobinson， Paul Sanchez， Susan Sanchez， Lee Schruben， David Siebert， Jeffery Smith， David Sturrock， Ali Tafazzoli，Andrew Waller， Hong Wan， Robert Weber， Preston White， James Wilson。
埃弗里尔 M.劳
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