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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Kurzhanski, Alexander B. 编

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:1988-3-21

价格:USD 43.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540186663

丛书系列:

图书标签:

离散事件系统
建模与仿真
排队论
性能分析
Petri网
状态机
离散事件模拟
系统建模
计算机科学
运筹学

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具体描述

《现代系统建模与分析》内容梗概本书致力于深入探讨复杂动态系统的建模、分析与优化方法，着重于提供一套系统性的理论框架和实用的技术工具，以应对现实世界中日益增长的工程、科学与管理问题。我们关注的系统，其状态随离散的事件发生而变化，这些事件可能是瞬时的、不可预测的，并且会对系统行为产生显著影响。本书并非聚焦于某种特定类型的系统，而是旨在建立一种普适性的思维方式和分析范式，能够应用于从通信网络、制造车间到交通流量、生物过程等广泛领域。核心内容与章节概述全书围绕“离散事件”这一核心概念展开，从最基础的模型构建，逐步深入到复杂的分析技术和决策支持。第一部分：离散事件系统的基本概念与建模第一章：系统、模型与事件的本质本章奠定本书的理论基础。我们将首先对“系统”这一抽象概念进行定义，区分静态与动态系统，并引入“状态”和“行为”等关键术语。随后，我们将聚焦于“离散事件系统”的独特性质：状态的突变性、事件的随机性与不确定性。我们还会讨论模型在理解和控制复杂系统中的作用，以及不同类型模型的优劣势，为后续章节的模型构建做好铺垫。本章将阐述为什么对于许多现实世界的现象，离散事件模型比连续模型更为贴切和有效。第二章：状态机与有限自动机本章介绍最基础也是最强大的离散事件系统建模工具——状态机。我们将详细讲解有限状态自动机（Finite State Automata, FSA）的组成要素（状态、输入字母表、转移函数、初始状态、接受状态），并通过大量实例，如简单的电梯控制、门锁机制、交通信号灯等，展示如何用 FSA 来刻画系统的行为。我们还将讨论 FSA 的变种，如非确定性有限自动机（NFA）和确定性有限自动机（DFA），以及它们之间的等价性转换。这部分内容将帮助读者建立起直观的系统动态行为表示能力。第三章：Petri 网：并发与同步的建模语言 Petri 网是一种特别适用于建模具有并发、异步和资源共享特性的离散事件系统的工具。本章将详细介绍标记（token）和库所（place）-转换（transition）模型的概念，以及 Petri 网的网格（net）、标记（marking）、执行（firing）等核心组成部分。我们将深入探讨基本 Petri 网（BPN）的建模能力，并介绍扩展的 Petri 网，如带有时钟的 Petri 网（Timed Petri Nets）和具有优先级约束的 Petri 网（Priority Petri Nets），以处理更复杂的系统特性，如任务执行时间、事件发生的概率以及操作间的优先级关系。通过对制造系统、并行计算和工作流建模的示例，读者将学会如何利用 Petri 网来捕捉和分析系统的并发行为和潜在的死锁问题。第四章：马尔可夫链与随机离散事件系统现实世界中许多事件的发生具有随机性，直接影响系统的长期行为和性能。本章引入马尔可夫链（Markov Chains, MC）作为建模具有随机状态转移的离散事件系统的有力工具。我们将讲解马尔可夫链的基本定义、转移概率矩阵、状态空间，并重点阐述其“无记忆性”这一核心属性。我们将区分离散时间马尔可夫链（DTMC）和连续时间马尔可夫链（CTMC），并介绍如何利用这些模型来分析系统的稳态行为、首次到达概率以及平均停留时间等重要性能指标。通过对队列系统、可靠性分析和状态依赖的故障检测等应用场景的讨论，读者将掌握如何量化和预测随机事件对系统性能的影响。第五章：混合系统初步许多现实系统同时包含连续变化的动态以及离散的事件驱动行为，这种系统被称为混合系统。本章将对混合系统进行初步的介绍，重点关注其关键特征——连续动态部分（如物理定律描述的变量）与离散事件部分（如控制器决策、故障触发）之间的交互。虽然不深入到复杂的混合系统分析，但我们会概述其建模挑战，以及如何将前几章介绍的离散事件建模技术与连续时间动态相结合，为理解更复杂的系统提供一个基础性的视角。第二部分：离散事件系统的分析与性能评估第六章：仿真技术：理解复杂系统的实践工具当解析方法难以应对复杂的离散事件系统时，仿真技术成为至关重要的分析手段。本章将详细介绍离散事件系统仿真（Discrete Event Simulation, DES）的原理和方法。我们将讲解事件列表（event list）管理、状态更新、随机数生成以及仿真输出数据的收集与统计。本书将涵盖几种主要的仿真建模方法，如事件驱动仿真（event-driven simulation）和过程驱动仿真（process-driven simulation）。通过对交通流模拟、生产调度优化和通信网络性能评估等实际案例的讲解，读者将掌握如何构建、运行和解释仿真模型，以评估不同设计方案或运行策略的性能。第七章：性能指标与度量有效的系统分析离不开准确的性能指标。本章将系统地介绍用于评估离散事件系统性能的各种常用指标，并讨论如何从仿真输出或解析模型中获取这些指标。我们将涵盖的指标包括但不限于：吞吐量（throughput）、延迟（latency）、排队长度（queue length）、服务水平（service level）、资源利用率（resource utilization）、系统可靠性（system reliability）、可用性（availability）以及故障率（failure rate）。我们将强调根据具体的系统类型和分析目标选择合适的性能指标的重要性，并介绍一些基本的统计分析技术，如置信区间估计和假设检验，以确保分析结果的可靠性。第八章：可达性与活性分析对于基于状态的建模（如 Petri 网），分析系统的可达性（reachability）和活性（liveness）是发现潜在问题（如死锁、饥饿）的关键。本章将深入探讨这些概念。我们将介绍如何使用标记遍历（marking traversal）技术来计算可达标记集（reachable marking set），以及如何识别系统中可能出现的死锁状态（deadlock states）和不可达状态（unreachable states）。同时，我们将定义和分析系统的活性，确保所有合法的操作都能在任何可达状态下被执行，并且不会出现无限期等待（starvation）的情况。第九章：排队论基础与应用排队论是分析涉及等待和服务的离散事件系统（如呼叫中心、服务台、计算机网络节点）的经典理论。本章将介绍排队论的基本模型，包括 Kendall 符号（如 M/M/1, G/G/k）的含义，以及泊松到达过程（Poisson arrival process）和服务时间分布（exponential service time, general service time）等概念。我们将推导和应用一些基本排队模型的性能指标，如平均等待时间、平均队列长度和系统饱满度。通过对不同排队策略（如先到先服务 FCFS、后到先服务 LCFS、优先级）的比较分析，读者将能够为需要排队处理的系统设计更有效的调度和资源分配策略。第三部分：优化与控制第十章：基于模型的优化一旦系统能够被建模和分析，优化其性能就成为下一个重要目标。本章将介绍如何利用前几章建立的模型进行系统优化。我们将探讨静态优化技术，如通过调整模型参数来最大化吞吐量或最小化成本。同时，我们将介绍动态优化方法，例如通过反馈控制策略来维持系统在期望的工作点。我们将讨论一些优化算法，如贪婪算法、搜索算法，以及它们在离散事件系统中的应用。第十一章：强化学习在离散事件系统中的初步应用强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种强大的序贯决策方法，在处理复杂、动态且具有不确定性的环境方面展现出巨大潜力。本章将介绍强化学习的基本概念，包括智能体（agent）、环境（environment）、状态（state）、动作（action）、奖励（reward）和策略（policy）。我们将重点阐述如何将离散事件系统的状态、可执行动作以及系统反馈的奖励映射到强化学习的框架中。通过一些简化的案例，例如使用强化学习来优化生产线调度、管理通信网络拥塞或控制机器人路径规划，读者将初步了解如何运用强化学习来训练智能体，使其在离散事件环境中做出最优决策，以实现长期累积奖励的最大化。第十二章：鲁棒性与容错设计现实系统总会面临各种意外情况，如组件故障、输入扰动或参数变化。本章将探讨离散事件系统的鲁棒性（robustness）和容错（fault tolerance）设计。我们将分析系统在面对不确定性和故障时的行为，并介绍一些设计策略，以提高系统的可靠性和韧性。这包括冗余设计、故障检测与恢复机制，以及能够适应变化的自适应控制策略。我们将讨论如何通过建模和仿真来评估系统的鲁棒性，并为设计更加健壮的系统提供指导。本书特色广泛的应用领域: 书中涵盖了多种现实世界中的应用实例，使读者能够理解理论知识如何在实际场景中得到应用。理论与实践相结合: 本书在提供扎实理论基础的同时，也强调了实用的分析和建模技术，包括仿真和初步的优化方法。循序渐进的难度: 内容从基础概念开始，逐步深入到更复杂的分析技术，适合不同层次的读者。清晰的逻辑结构: 章节之间相互关联，层层递进，构建了一个完整的离散事件系统分析框架。强调建模思维: 鼓励读者以系统化的视角去理解和分析问题，培养独立建模和解决问题的能力。目标读者本书适合所有对理解和分析复杂动态系统感兴趣的读者，包括：计算机科学、电气工程、机械工程、工业工程、运筹学等相关专业的本科生和研究生。从事系统设计、性能分析、优化和控制的工程师、研究人员和技术人员。对如何建模和分析现实世界中的动态过程（如交通、通信、制造、物流、生物系统）有浓厚兴趣的广大学者和爱好者。通过研读本书，读者将能够掌握分析和管理各种离散事件系统的核心知识和技能，从而在各自的领域内做出更明智的决策，设计更高效、更可靠的系统。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅在于理论的罗列，更在于它对建模范式的系统性梳理。它不仅仅讲解了如何建立一个离散事件模型，更深入探讨了不同建模方法（如事件驱动、基于状态）之间的权衡与适用场景。我发现作者对“系统”的理解非常宏观，从微观的信号交互到宏观的系统级性能指标，都有着非常精到的把握。书中讨论的仿真技术部分，虽然没有深入到具体软件的使用教程，但它提出的仿真策略和结果验证方法论，对于任何从事系统验证工作的工程师来说，都是宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

阅读此书的过程，更像是一场智力上的马拉松。书中的习题设计得非常巧妙，它们往往不是简单的计算题，而是需要读者综合运用前面章节知识的综合性问题。我特别喜欢那些“开放式”的探讨题，它们迫使你去思考理论在实际工程约束下的局限性，而不是一味地相信数学模型的完美。这本教材的深度足以支撑研究生阶段的研究工作，对于渴望在复杂系统领域深耕的人来说，它无疑是一部值得反复研读的经典著作。

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这是一本写给有志于理解和设计复杂动态系统的专业人士的著作。它的语言风格是沉稳而内敛的，没有过多的修饰，所有的重点都集中在知识的准确传递上。我个人认为，如果能将书中提及的 Petri 网和有限状态机理论的应用案例再丰富一些，增加一些现代工业控制系统中的案例分析，那就更加完美了。但即便如此，它在构建读者对“事件”驱动的动态世界观方面，已经做到了极致。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的某些章节对初学者来说，门槛略高。特别是关于随机过程和马尔可夫链的应用部分，如果你在概率论和随机过程方面基础不扎实，可能会感到吃力。我花了好一番功夫才啃下来关于性能评估和优化那一块，但一旦理解了其中的逻辑，你会发现它为你打开了一扇全新的大门——如何用数学的语言精确地描述和预测复杂系统的动态行为。作者在推导关键公式时，步骤详尽到几乎不需要读者自己进行太多中间步骤的补全，这份细致非常难得。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约而不失深度，初读便给人一种严谨、专业的印象。内页的排版清晰，大量图表的运用有效地辅助了复杂的理论阐述，尤其是在处理系统建模与分析的环节，那些流程图和状态转移图简直是教科书级别的范例。我特别欣赏作者在概念引入上的循序渐进，没有一开始就堆砌晦涩的数学公式，而是从现实世界中的实际问题入手，比如生产调度、通信网络中的数据包处理，这些生动的例子立刻将抽象的离散事件概念拉近了距离。

评分☆☆☆☆☆