管理建模与仿真 管理建模 管理学 系统仿真 MATLAB和NetLogo 系统建模 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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姜金贵 宋艳 杜蓉 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111586098

商品编码：22281415511

出版时间：2017-12-15

基本信息

作者： 姜金贵    宋艳    杜蓉   

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111586098

上架时间：2017-12-13

出版日期：2018 年1月

开本：16开

版次：1-1

内容简介

本书将管理科学问题进行分类总结，在阐述系统建模、系统仿真等的概念内涵、基本理论、基本方法与技术的基础上，重点围绕基于MATLAB和NetLogo两种工具软件管理科学问题的建模与仿真，结合实例进行了详细的讲解与分析。
本书适用于管理类研究生和高年级本科生，以及对管理建模与仿真感兴趣的读者。 

目录

前言
第1章 导论/1
学习目标/1
引例/1 
1.1 系统及其分类/2
1.2 系统建模/4
1.3 系统仿真/8
1.4 系统建模与仿真技术的应用/9
总结与习题/11
第2章 建模的基本理论/12
学习目标/12
引例/12
2.1 建模的原则与模型的有效性/13
2.2 演绎推理/16
2.3 系统辨识理论/18
2.4 相似理论/20
2.5 灰色系统理论/23
2.6 自组织理论/25
2.7 元胞自动机理论/29
总结与习题/36
第3章 仿真方法与技术/37
学习目标/37
引例/37
3.1 仿真技术的分类/38
3.2 仿真的一般过程/42
3.3 仿真技术的特点和作用/43
3.4 仿真技术的应用/44
3.5 仿真技术的发展/46
总结与习题/48
第4章 MATLAB基础/49
学习目标/49
引例/49
4.1 MATLAB的基本构成与操作/50
4.2 变量与函数/59
4.3 矩阵及其运算/61
4.4 M文件与编程/66
4.5 基本绘图函数及其操作/66
总结与习题/85
第5章 神经网络模型及仿真/86
学习目标/86
引例/86
5.1 人工神经网络基本理论/87
5.2 BP神经网络算法/92
5.3 BP神经网络的MATLAB工具箱/94
5.4 组建神经网络的注意事项/101
5.5 基于MATLAB工具箱的神经网络建模仿真实例/104
总结与习题/113
第6章 灰色预测建模仿真/115
学习目标/115
引例/115
6.1 预测概述/116
6.2 灰色系统概论/129
6.3 灰色预测模型/132
6.4 灰色预测的MATLAB建模仿真实例/136
总结与习题/144
第7章 层次分析法建模仿真/145
学习目标/145
引例/145
7.1 评价概述/146
7.2 层次分析法的基本原理/150
7.3 层次分析法的MATLAB建模仿真实例/155
总结与习题/158
第8章 现代优化模型与仿真/160
学习目标/160
引例/160
8.1 优化问题概述/161
8.2 遗传算法及其MATLAB仿真/164
8.3 模拟退火算法及其MATLAB仿真/173
8.4 蚁群算法及其MATLAB仿真/180
8.5 粒子群算法及其MATLAB仿真/187
总结与习题/192
第9章 复杂适应系统建模与仿真/194
学习目标/194
引例/194
9.1 复杂适应系统理论的基本观点与概念/195
9.2 个体怎样适应和学习/201
9.3 从个体到全局——回声模型/202
9.4 复杂适应系统建模与仿真工具NetLogo简介/205
9.5 NetLogo建模仿真框架/209
9.6 NetLogo建模技术/210
9.7 NetLogo建模仿真操作学习/212
9.8 实例分析：网络危机信息传播的演化仿真/231
总结与习题/251
参考文献/252 

前言

管理建模与仿真是一门综合运用管理知识、数学建模理论与方法、决策科学方法、现代计算机仿真技术研究解决管理实践问题的科学，是管理类专业的一门重要基础课程。本书是作者在长期的管理科学、建模与仿真领域的教学、科研实践基础上，对管理领域中主要研究问题进行系统归纳总结，并广泛借鉴国内外管理建模与仿真方面文献凝练形成的。书中将管理科学问题进行分类总结，在阐述系统建模、系统仿真等的概念内涵、基本理论、基本方法与技术的基础上，重点围绕基于MATLAB和NetLogo两种工具软件的管理科学问题的建模与仿真，结合实例进行了详细的讲解与分析。
本书在MATLAB工具软件应用部分，围绕管理领域中的预测问题、分类问题、评价问题、优化问题等，对包括神经网络、灰色系统、层次分析法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等在内的建模仿真方法的基本原理、应用步骤、实例、程序代码等进行了详细讲解；在NetLogo工具软件部分，强调了建模仿真技术的操作性，通过层层深入的实例逐步明晰了建模仿真技术的操作步骤，后更是结合网络危机信息传播演化仿真这一综合实例系统地讲解了如何对某一管理科学问题进行模型构建与仿真。
本书不仅可以用于管理类研究生和高年级本科生的教科书，同时也适合对管理建模与仿真方法和技术有兴趣的读者。本书的特色是突出建模与仿真方法在管理领域中的应用，在系统梳理管理各类科学问题的基本原理、基本方法与流程的基础上，介绍各类问题解决的建模与仿真方法和技术，并强化案例分析与操作，力图使读者能够通过案例的学习与操作做到触类旁通，从而掌握这一类管理科学问题的建模与仿真方法，以便更好地应用到管理实践与科学研究。
在阐述方式上，本书力求简明扼要、深入浅出，运用大量的实例来讲解管理问题的建模与仿真技术以及工具软件的使用，致力于提高读者的实践操作能力，为研究解决管理中出现的多类问题提供方法、技术、工具、实例的支持。此外，本书在每一章的开篇之初都设有引例，激发读者对知识学习的兴趣；每一章之后的习题则能够帮助读者复习本章知识点，更加灵活地拓展和应用所学知识。
本书共分9章，其中第1章、第2章、第7章由宋艳执笔，第3章、第5章、第6章、第8章的8.4、8.5节、第9章的9.1~9.3节由姜金贵执笔，第4章、第8章的8.1~8.3节、第9章的9.4~9.8节由杜蓉执笔。全书后由姜金贵负责统稿和审定。
本书的编写得到了工业和信息化部“十二五”规划教材基金资助，哈尔滨工程大学经济管理学院灾难与危机管理研究所团队的支持，在此，作者向支持本书出版的领导、学者表示深深的谢意。
由于作者水平有限，书中不妥之处在所难免，恳请有关专家和广大读者批评指正。
姜金贵、宋艳、杜蓉
2017年11月 

《管理建模与仿真》 一、 书籍简介 本书旨在为读者提供一套系统、深入的管理建模与仿真方法论，帮助读者理解、设计和应用各类模型，以解决复杂的管理问题，优化决策过程，并预测系统行为。本书强调理论与实践相结合，内容涵盖了从基础概念到高级技术的广泛范围，尤其侧重于实际应用中常用的建模工具与技术。 核心内容与结构： 全书共分为四个主要部分，循序渐进地引导读者进入管理建模与仿真的世界。 第一部分：管理建模基础 本部分为读者打下坚实的理论基础，介绍管理建模的核心概念、原则与分类。 第一章：管理建模的范畴与意义 1.1 什么是管理建模？ 本章将阐释管理建模的定义，将其视为一种抽象化、概念化和形式化复杂管理系统以理解、分析和改进其行为的工具。探讨建模不仅仅是构建模型，更是理解问题、识别关键因素、建立因果关系的过程。 介绍不同层次的管理问题，从战略决策到运营执行，说明建模在各个层面的适用性。 1.2 管理建模的价值与作用 深入分析管理建模在提升决策质量、降低风险、预测未来趋势、优化资源配置、促进沟通与协作等方面的关键作用。 通过案例分析，展示建模如何帮助企业应对市场变化、技术革新、竞争压力等挑战。 1.3 管理模型的分类 介绍基于不同维度（如抽象程度、动态性、确定性、表示方法等）的模型分类方法，如描述性模型、预测性模型、规范性模型；静态模型、动态模型；确定性模型、概率性模型；概念模型、数学模型、计算机模型等。 简要介绍不同类型模型的特点、适用场景及优缺点。 1.4 管理建模的流程与方法论 详细介绍一个通用的管理建模流程，包括问题定义、目标设定、概念模型构建、数学模型建立、模型验证与校准、仿真实验设计、结果分析与解释、模型应用与维护等关键步骤。 强调迭代性、反馈性和多学科交叉在建模过程中的重要性。 第二章：系统思维与模型构建原则 2.1 系统思维的基石 介绍系统思维的核心概念，如整体性、相互依存性、反馈回路、延迟效应、非线性关系等。 阐述系统思维如何帮助我们超越局部视角，理解系统整体的动态行为及其内在规律。 2.2 建模的基本原则 简化性与有效性： 强调在模型中只包含与问题相关的关键要素，避免不必要的复杂性，同时确保模型能有效反映系统本质。 目的性： 模型的设计应紧密围绕建模目标，不同目的可能需要不同粒度的模型。 清晰性与可理解性： 模型应易于理解、解释和交流，无论是概念模型还是数学模型。 灵活性与可扩展性： 好的模型应具备一定的灵活性，便于在未来进行修改和扩展，以适应不断变化的需求。 鲁棒性与灵敏度分析： 探讨模型对输入参数变化或假设条件改变的敏感性，以及如何确保模型结果的可靠性。 2.3 概念模型的设计 介绍如何从现实世界的问题出发，通过抽象和概括，形成清晰的概念模型。 常用的概念模型表示工具，如流程图、数据流图、因果回路图、系统动力学图等，并介绍其在不同场景下的应用。 强调概念模型在沟通和团队协作中的作用。 第二部分：数学建模与分析 本部分将深入探讨构建和分析数学模型的方法，为建立精确的仿真模型奠定基础。 第三章：代数模型与优化 3.1 线性代数基础及其在管理中的应用 介绍向量、矩阵、线性方程组等基本概念。 探讨线性模型在资源分配、生产计划、市场预测等领域的应用，如线性规划问题。 3.2 优化模型：线性规划与整数规划 详细介绍线性规划模型的目标函数、约束条件、决策变量。 介绍求解线性规划问题的图解法、单纯形法（概念介绍，不深入算法细节）。 引入整数规划的概念，并说明其在组合优化问题中的重要性，如指派问题、背包问题等。 3.3 非线性模型与非线性规划 探讨非线性关系在管理问题中的存在，如规模经济、边际效用递减等。 介绍非线性规划的基本思想和常见应用场景，如成本最小化、利润最大化等。 第四章：微分方程与动态系统建模 4.1 微分方程在描述动态过程中的作用 介绍常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的基本概念。 阐述微分方程如何用于描述管理系统中随时间变化的变量，如库存水平、人口增长、市场份额变化等。 4.2 动态系统模型：系统动力学（SD） 深入介绍系统动力学（System Dynamics, SD）的建模思想，包括状态变量、流量、反馈回路、延迟等关键元素。 展示如何使用因果回路图（Causal Loop Diagrams, CLD）和存量-流量图（Stock-and-Flow Diagrams, SFD）构建系统动力学模型。 讨论系统动力学在模拟长周期、复杂系统行为方面的优势，如战略规划、政策分析、宏观经济模拟等。 4.3 仿真软件在动态系统建模中的作用 简要介绍典型的系统动力学仿真软件（如Stella, Vensim等）的工作流程和基本功能（不以特定软件为主，而是介绍通用概念）。 强调仿真软件如何帮助我们解决复杂的微分方程组，进行情景分析和政策模拟。 第三部分：离散事件仿真与代理建模 本部分将聚焦于模拟离散事件和个体行为的建模方法，这在运营管理、供应链、服务系统等领域尤为重要。 第五章：离散事件仿真（DES）基础 5.1 离散事件仿真（DES）的概念与原理 详细解释离散事件仿真的核心思想：系统状态的变化发生在离散的时间点，由一系列“事件”驱动。 介绍事件调度、状态变量、仿真时钟、随机数生成等基本组成部分。 区分 DES 与其他仿真方法（如SD）的特点和适用场景。 5.2 DES中的关键建模要素 实体（Entities）： 模拟对象，如客户、产品、任务等。 队列（Queues）： 资源不足时，实体等待服务的场所。 资源（Resources）： 执行任务或服务实体的工具或人员，如柜台、机器、服务员等。 节点（Nodes）： 系统中的处理点或逻辑分支。 到达过程（Arrival Processes）： 实体进入系统的模式，通常用概率分布描述。 服务过程（Service Processes）： 实体接受服务的时间或方式，也常使用概率分布。 5.3 DES模型构建的步骤 明确仿真目标和范围。 识别关键实体、队列、资源和流程。 收集数据（到达率、服务时间、资源容量等）。 选择仿真建模工具。 构建仿真模型，包括定义实体行为、事件逻辑、资源使用策略等。 模型验证与确认。 设计仿真实验。 运行仿真，收集与分析结果。 第六章：代理建模与仿真（MAS） 6.1 代理建模（Agent-Based Modeling, ABM）概述 介绍 ABM 的核心理念：模型由大量自主的、能够感知环境并与其交互的“代理”（Agents）组成。 强调 ABM 的自下而上（Bottom-Up）建模范式，宏观行为源于微观代理的行为和交互。 对比 ABM 与 DES 和 SD 的异同，说明 ABM 在模拟复杂自适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）中的独特优势。 6.2 代理的定义与行为 代理的构成： 属性（Attributes）、状态（States）、规则（Rules）、行为（Behaviors）。 代理的交互： 代理之间的直接或间接交互，影响彼此的行为和状态。 环境（Environment）： 代理所处的空间和影响其行为的因素。 6.3 ABM 在管理领域的应用 市场行为模拟：消费者选择、竞争策略、价格动态。 组织行为模拟：团队协作、信息传播、创新扩散。 社会现象模拟：传染病传播、群体决策、城市交通。 供应链与物流优化。 6.4 代理建模工具介绍（概念性） 简要介绍一些常用的 ABM 开发平台（如 NetLogo, Repast, AnyLogic 等），重点在于其能够支持代理定义、环境交互、规则编程和可视化仿真。 第四部分：模型验证、仿真分析与应用 本部分将聚焦于如何确保模型的有效性，以及如何从仿真实验中提取有价值的见解，并将模型应用于实际管理决策。 第七章：模型验证与确认（V&V） 7.1 验证（Verification）：模型是否正确实现？ 介绍模型验证的重要性：确保模型代码或逻辑准确无误地反映了所设计的模型。 常用的验证技术：代码审查、单元测试、调试、模型逻辑检查、与简单案例的比较。 7.2 确认（Validation）：模型是否代表真实系统？ 介绍模型确认的挑战与目标：确保模型能够有效地描述和预测真实系统的行为。 常用的确认技术： 定性确认： 专家意见、与历史数据比较、模型行为合理性检查。 定量确认： 统计检验（如 t 检验、卡方检验），比较模型输出与真实系统数据的统计特性。 面向目标的确认： 关注模型能否回答特定的管理问题。 7.3 模型校准（Calibration） 解释模型校准的含义：调整模型参数，使其输出与历史数据或已知结果匹配。 介绍校准的方法和注意事项，以及校准与确认的关系。 第八章：仿真实验设计与结果分析 8.1 仿真实验的目的与类型 介绍不同类型的仿真实验，如“what-if”分析、最优方案搜索、灵敏度分析、风险评估、性能测试等。 8.2 实验设计的基本原则 明确实验目标。 识别关键输入变量。 选择合适的运行次数（Replications）。 考虑随机性（Randomness）和统计显著性。 有效利用仿真结果。 8.3 统计分析方法 介绍描述性统计：均值、方差、置信区间等。 介绍推断性统计：假设检验、回归分析、方差分析（ANOVA）等，用于比较不同方案的性能，识别关键影响因素。 讨论如何处理仿真输出中的相关性。 8.4 结果可视化与解读 强调图表（如直方图、散点图、箱线图、时间序列图）在展示和解释仿真结果中的重要作用。 如何将统计分析结果转化为易于理解的管理洞察。 第九章：管理建模与仿真的实际应用 9.1 战略决策支持 通过案例展示如何使用仿真模型进行市场进入分析、新产品开发评估、长期产能规划等。 9.2 运营管理优化 在生产调度、库存管理、供应链协同、服务流程设计等方面的应用。 9.3 风险管理与危机应对 模拟自然灾害、经济衰退、市场波动等风险情景，评估应对策略的效果。 9.4 政策评估与制定 分析新政策（如环境法规、税收政策）对经济系统或社会行为的潜在影响。 9.5 组织学习与能力提升 如何通过构建和使用模型，帮助组织更好地理解自身运作，促进知识共享和决策能力的提升。 总结： 本书通过对管理建模基础、数学模型构建、离散事件仿真、代理建模以及模型验证与分析等关键环节的深入阐述，旨在为读者提供一套全面而实用的管理建模与仿真知识体系。本书内容严谨，结构清晰，并辅以丰富的理论概念和应用方向的介绍，希望能成为有志于提升管理决策能力、掌握前沿分析工具的读者的一本宝贵参考书。 关于本书的独特之处： 本书的编写力求在理论深度和实践可操作性之间取得平衡。它不仅介绍建模的“是什么”，更侧重于“怎么做”，并强调理解模型背后的逻辑和系统动力学。在技术工具方面，虽然会提及一些知名的仿真软件（如 MATLAB 在数值计算和某些仿真模型构建中的应用，以及 NetLogo 在代理建模方面的优势），但本书的核心在于传授普适性的建模思想、方法论和分析框架，而非局限于某个特定软件的教程。这种方法使得读者无论将来使用何种工具，都能灵活运用所学知识解决问题。本书也着重强调系统思维在整个建模过程中的贯穿作用，以及模型验证与确认在确保模型有效性上的不可或缺性。 目标读者： 本书适合以下读者群体： 管理学专业学生： 深入理解管理决策背后的量化分析方法。 商业分析师与数据科学家： 提升建模与仿真分析能力，为企业提供更专业的决策支持。 企业管理者与决策者： 掌握一种更科学、更前瞻的决策工具，理解复杂系统的运作规律。 工程师与研究人员： 扩展在管理领域的建模与仿真应用视野。 对复杂系统建模与分析感兴趣的读者。 本书将帮助读者建立起对管理建模与仿真的信心，并将其作为解决复杂管理挑战、驱动组织创新与发展的重要利器。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在系统建模的实践层面做得非常出色。作者并没有空谈理论，而是将MATLAB和NetLogo这两个强大的仿真工具，作为连接管理理论与实际应用的桥梁。他不仅仅是简单地介绍软件的语法和功能，更重要的是，他展示了如何利用这些工具来解决实际的管理问题。我尤其欣赏的是，书中对模型构建的每一个步骤都进行了细致的讲解，从数据的收集与预处理，到模型的选择与参数设定，再到仿真结果的分析与解读，都提供了详尽的操作指南。这对于我这样的初学者来说，无疑是极其宝贵的。我尝试着跟着书中的例子，在MATLAB中实现了几个简单的仿真模型，并惊喜地发现，我的理解能力和实践能力都得到了显著提升。书中的代码示例清晰易懂，而且作者还提供了很多关于如何优化模型、提高仿真效率的技巧，这些都是在其他教材中很难找到的。这本书就像一本“手把手”的教程，让我能够快速上手，并充满信心地去探索更复杂的管理建模与仿真问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是打开了一扇通往更高层次管理智慧的大门。作者的笔触既有理论的深度，又不失实践的温度，将“管理建模与仿真”这个听起来颇为高深的领域，变得触手可及。他巧妙地将管理学的精髓与系统仿真的力量相结合，为我们提供了一种全新的、更具科学性的管理视角。我特别赞赏作者在讲解过程中所展现的批判性思维。他不仅仅是介绍方法和工具，更重要的是引导读者去思考，为什么需要建模？不同的模型有什么优劣？仿真结果又该如何解读？这种深入的剖析，让我不再是被动接受知识，而是主动地去理解和应用。书中的案例分析非常丰富，涵盖了生产制造、市场营销、金融风险等多个领域，让我看到了管理建模与仿真在不同场景下的广泛应用。我甚至觉得，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本启发思考的哲学读物，它让我重新审视了管理的本质，并为我提供了解决复杂管理问题的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书在探讨管理学与系统建模的结合方面，展现出了前所未有的深度和广度。作者并没有将管理学视为一个孤立的学科，而是将其与先进的建模和仿真技术紧密相连，形成了一个强大的分析框架。在阅读过程中，我发现作者对管理的各个方面都有着深刻的洞察，从战略规划到运营执行，再到人力资源管理，几乎涵盖了现代管理学的核心内容。而他将这些管理学原理通过严谨的数学模型和计算机仿真来验证和优化，这种跨学科的视角，让我耳目一新。书中对不同建模方法论的介绍，如离散事件仿真、基于主体的建模等，都进行了详细的阐述，并结合具体的管理问题进行案例分析。例如，在讨论组织结构优化时，作者利用MATLAB构建了一个基于Agent的仿真模型，模拟不同组织架构下信息传递的效率和员工的协作情况，从而为管理者提供了科学的决策依据。这种将抽象的管理理论转化为可量化、可操作的仿真模型，大大提升了管理决策的科学性和精准度，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，一种沉稳而又不失现代感的风格。我翻开第一页，就被作者严谨的逻辑和清晰的思路所折服。虽然我不是专业的研究人员，但作者用通俗易懂的语言，循序渐进地引导我进入了管理建模与仿真的世界。从最基本的概念入手，比如什么是模型，为什么需要仿真，再到如何构建一个有效的管理模型，每一步都解释得非常到位。让我印象深刻的是，作者并没有停留在理论层面，而是结合了大量的实际案例。我尤其喜欢其中关于供应链优化的章节，作者用MATLAB构建了一个动态仿真模型，直观地展示了不同的库存策略对整体效率的影响。通过这个例子，我才真正体会到理论知识是如何转化为实际生产力，以及仿真在预测和决策过程中的重要性。而且，书中的图表也非常精美，数据可视化做得很好，让我能够快速理解复杂的数据和趋势。我甚至觉得，这本书不只是为专业人士准备的，对于任何对提升管理效率、优化决策感兴趣的读者，都具有极高的参考价值。它像是一本指南，帮助我打开了通往科学管理的新视角。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本书的时候，我并没有抱太大的期望。我对“管理建模与仿真”这类题材一直有些敬而远之，总觉得会充斥着枯燥的数学公式和晦涩的理论。但这本书完全颠覆了我的认知。作者以一种极其生动有趣的方式，将复杂的概念讲解得浅显易懂。他善于运用类比和比喻，将抽象的管理理论具象化，让我仿佛置身于一个真实的管理场景中。比如，在讲解系统仿真的时候，他用了一个关于城市交通拥堵的例子，将复杂的交通流量模型用大家都能理解的语言描述出来，并生动地展示了不同的交通管制措施对拥堵情况的影响。这让我对系统仿真的强大功能有了更直观的认识。更重要的是，书中对NetLogo的使用讲解也非常详细。我之前对NetLogo一无所知，但通过书中的示例，我很快就学会了如何用NetLogo构建简单的仿真模型。这让我感到非常惊喜，原来学习仿真工具可以如此轻松有趣。这本书不仅传授了知识，更重要的是激发了我学习的兴趣，让我看到了利用仿真工具解决实际管理问题的无限可能。