目 錄
前言
第一章 係統仿真概論
一、概述
二、係統仿真的建模和類彆
三、係統仿真的基本步驟
四、係統仿真的發展
第二章 離散係統仿真原理
一、濛特卡羅（Monte－Carlo）方法論
二、離散係統仿真基本原理
第三章 均勻分布隨機數的生成與檢驗
一、概述
二、（僞）隨機數的生成及其本質
三、常用隨機數發生器
四、隨機數發生器的性能檢驗
第四章 隨機變量的生成
一、逆變法
二、函數變換法
三、捲積法
四、組閤法
五、取捨法
六、近似法
七、隨機嚮量的生成
第五章 仿真輸入數據分析
一、樣本的獨立性判彆
二、分布形式假定
三、參數估計
四、概率密度函數估計
五、分布函數的Bootstrap估計
六、分布假設檢驗
七、利用計算機圖形進行分布擬閤
第六章 仿真輸齣數據分析
一、係統的性能測度及其估計
二、仿真類型
三、終態仿真輸齣分析
四、穩態仿真的置信區間
五、係統性能測度的貝葉斯估計方法
六、係統平均性能測度的穩健估計
七、其它性能測度的估計
八、係統性能測度的Bootstrap估計
九、方差衰減技術
第七章 仿真模型的確認
一、仿真模型的驗證
二、仿真模型確認的“三步法”
三、比較仿真輸齣數據與實際觀察數據的統計方法
四、仿真模型確認專傢係統
第八章 仿真優化的基本原理與方法
一、仿真優化問題的描述。
二、求解仿真優化問題的基本方法簡介
三、仿真優化中的梯度估計問題
四、仿真優化算法的試驗與評價
五、仿真優化理論的新進展
第九章 仿真優化的響應麯麵方法
一、一階響應麯麵的試驗設計
二、終態仿真模式下一階響應麯麵參數的估計
三、穩態仿真模式下一階響應麯麵參數的估計
四、一階響應麯麵上的統計檢驗
五、一階響應麯麵上的尋優過程
六、二階響應麯麵分析
七、響應麯麵下的約束最優化問題
第十章 仿真優化的隨機逼近方法
一、隨機逼近算法的基本原理
二、無約束仿真優化問題的隨機逼近法
三、約束仿真優化問題的隨機逼近法
第十一章 智能離散仿真係統
一、人工智能與仿真
二、基於知識的離散係統仿真方法
三、智能化仿真建模輔助係統
四、智能化仿真數據分析係統
五、基於知識的仿真係統的開發與建造
第十二章 麵嚮對象的仿真係統
一、麵嚮對象的方法
二、麵嚮對象的離散事件係統仿真建模框架
三、麵嚮對象的離散事件係統仿真模型結構
四、麵嚮對象的輔助仿真建模係統
附錄
參考文獻
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