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离散事件动态系统性能评估与仿真

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作者周江华，苗育红

出版社科学出版社

ISBN9787030498366

出版时间2015-02

装帧平装

开本其他

定价58元

货号8838303

上书时间2024-12-23

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品相描述：全新
商品描述
作者简介
周江华，男，江西鹰潭人，中国科学院光电研究院研究员。博士生导师。1994年获国防科技大学学士学位，2006年取得西安交通大学硕士、博士学位。主要研究方向：临近空间飞行器控制系统、离散动态系统评估与仿真。现任中国科学院平流层飞艇飞控系统主任设计师．主持开发了KFPilot无人飞艇通用自动驾驶仪。在靠前外期刊和会议上发表学术论文40余篇，拥有国家发明2项、实用新型2项、国防1项。

苗育红，女，河南方城人，解放军61683部队不错工程师，硕士生导师。1993年、1996年取得火箭军工程大学学士、硕士学位，2010年获得清华大学博士学位。主要研究方向：飞行器设计、军事目标学。参与多项军队重点研究项目，获得军队科技进步奖4项；在靠前外期刊和会议上发表学术论文40余篇，其中EI检索11篇；撰写及翻译教材6部；拥有国防1项。

目录
前言

章绪论

1.1离散事件动态系统的研究对象

1.2计算机仿真在DEDS研究中的地位和作用

1.3高效率仿真在DEDS性能评估中的价值

1.4DEDS的研究现状和研究手段

1.4.1提高仿真效率的主要手段

1.4.2灵敏度估计的高效率仿真

第2章随机变量的高效率抽样技术

2.1U(0，1)均匀分布随机数发生器

2.1.1基本构造形式

2.1.2组合式随机数发生器

2.1.3随机数发生器的检验

2.2随机变量的精确抽样技术

2.2.1反变换法

2.2.2取舍法

2.2.3函数变换法

2.2.4组合法

2.2.5比值法

2.2.6概率密度函数凹变换法

2.3取中分布随机变量抽样算法

2.3.1反变换法

2.3.2简单取舍法

2.3.3继承取舍抽样法

2.4剩余分布抽样的高效率算法

2.4.1剩余分布的数学描述

2.4.2当前常用的剩余分布抽样方法

2.4.3继承取舍抽样法

2.4.4极限分布抽样法

2.4.5函数变换法

2.4.6应用举例

2.5本章小结

第3章随机DEDS仿真的三种实现

3.1DEDS的五元组描述

3.2经典事件调度法

3.3极小分布抽样法

3.3.1方法的数学描述

3.3.2Markov系统的高效率仿真

3.3.3并发构造样本路径的归一时钟序列法

3.4嵌入泊松流法

3.4.1方法的数学描述

3.4.2Markov型DEDS仿真的标准钟方法

3.5应用举例

3.6本章小结

第4章Markov型DEDS性能评估的NON-CLOCK方法

4.1DEDS性能评估问题的一般描述

4.2DEDS仿真时样本路径的终止方式

4.3NON-CLOCK方法

4.3.1构造Z序列的基本仿真流程

4.3.2不同仿真类型下Z序列的构造

4.3.3性能测度的估计

4.3.4稳态性能测度的估计

4.4算法适用性检验

4.4.1M／M／1／K系统平均首次溢出时间的估计

4.4.2M／M／1／K瞬时溢出概率的估计

4.4.3M／M／1／K系统【0，T】时间内平均队长的估计

4.4.4M／M／1／K系统稳态平均队长

4.5NC方法的扩展

4.5.1并发构造多参数集下的样本路径

4.5.2系统可靠度估计的Ⅰ型仿真方案

4.5.3Ⅱ型仿真的另一种估计器

4.5.4提高Z序列“均匀化实现”效率的技巧

4.6应用举例

4.6.1最优贮备问题

4.6.2k-out-of-n(F)C系统的可靠性评估

4.6.3电力系统安全性评估

4.7本章小结

第5章小概率事件系统仿真的NC-重要抽样方法

5.1小概率事件仿真难题

5.2重要抽样方法原理

5.3NC-重要抽样仿真框架

5.3.1Z序列似然函数计算

5.3.2改变Z序列概率测度的动态变参数法

5.3.3NC-重要抽样方法的仿真流程

5.4NC-重要抽样的三种估计器

5.4.1经典估计器

5.4.2比值估计器

5.4.3控制变量估计器

5.5稳态性能测度估计的重要抽样方法

5.6NC-重要抽样方法在高可靠性仿真中的应用

5.6.1加速失效重要抽样方案

5.6.2系统平均首次失效时间(MTTF)的估计

5.6.3系统稳态可用度估计

5.6.4平均开工时间的估计(MTBF)

5.6.5系统可靠度估计

5.7仿真实验

5.7.1M／M／1／K队列溢出概率评估

5.7.2M／M／1／K队列平均首次失效时间评估

5.7.3M／M／1／K队列瞬时可靠度估计

5.8应用举例

5.9本章小结

第6章Markov-DEDS参数灵敏度估计

6.1DEDS参数灵敏度估计的一般描述

6.2NC框架下性能评估问题简要回顾

6.3参数灵敏度的SPA-LR估计器

6.4稳态性能测度的灵敏度估计

6.5高阶导数的估计

6.6灵敏度估计算法检验

6.6.1M／M／1／K队列平均崩溃时间的参数灵敏度估计

6.6.2M／M／1／K队列瞬时溢出概率的参数灵敏度估计

6.6.3M／M／1／K系统【0，T】时间内平均队长的灵敏度估计

6.6.4M／M／1／K队列稳态平均队长的参数灵敏度估计

6.6.5M／M／1队列稳态平均队长的高阶参数灵敏度估计

6.7提高灵敏度估计效率的方法

6.7.1SPA-LR估计器的收敛特征分析

6.7.2通过缩短Z序列的长度提高估计效率

6.7.3减小灵敏度估计方差的控制变量法

6.7.4减小灵敏度估计方差的重要抽样方法

6.8应用举例

6.9本章小结

第7章仿真精度分析

7.1子样独立时的仿真精度分析

7.1.1经典统计学方法

7.1.2经典方法的贯序实现方案

7.1.3Jackknife方法

7.1.4Bootstrap方法

7.2子样相关时的仿真精度分析

7.2.1批平均值法

7.2.2一致批均值法

7.2.3一致批均值法的动态实现

7.2.4重叠批平均值法

7.3本章小结

参考文献

索引

主编推荐
导语_点评_词 

精彩内容
本书从*变量的生成、样本路径的抽样和估计器的构造三个层面着手探讨了离散事件动态系统(DEDS)性能评估与灵敏度估计中的率仿真问题。在*个层面，对*数发生器的构造、*变量的计算机生成技术进行了系统的归纳和整理，重点讨论了取中分布和剩余分布等非传统*变量的率抽样问题。在后两个层面，建立了离散事件动态系统广义半Markov过程(GSMP)的一般描述，并在GSMP描述的框架内研究并给出了DEDS仿真的三种不同实现：“经典事件调度法”“极小分布抽样法”和“嵌入泊松流法”。

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