復(fù)雜系統(tǒng)建模理論、方法與技術(shù)

前言

仿真科學(xué)與技術(shù)在國民經(jīng)濟(jì)、國防建設(shè)和科學(xué)研究中發(fā)揮著越來越重要的作用，已成為共用的、戰(zhàn)略性科學(xué)技術(shù)，被認(rèn)為是繼理論研究和實(shí)驗(yàn)研究之后，信息時(shí)代認(rèn)識(shí)與改造世界的又一重要方法。在眾多領(lǐng)域需求牽引下，正朝著現(xiàn)代化、科學(xué)化的方向迅猛發(fā)展。系統(tǒng)建模是仿真科學(xué)與技術(shù)的基礎(chǔ)和核心內(nèi)容，目前已形成較為完整的理論、方法與技術(shù)體系，并向網(wǎng)絡(luò)化、智能化和自動(dòng)化的方向發(fā)展，復(fù)雜系統(tǒng)建模是它的前沿新領(lǐng)域。為了進(jìn)一步推動(dòng)仿真科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展，無論是一般系統(tǒng)建?；蚴菑?fù)雜系統(tǒng)建模都存在著亟待普及和提高的問題。

內(nèi)容概要

復(fù)雜系統(tǒng)建模是越來越多的復(fù)雜工程系統(tǒng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、軍事作戰(zhàn)系統(tǒng)、人工生命系統(tǒng)等研究的基礎(chǔ)，有著極其廣泛而旺盛的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、國防和科技需求，堪稱仿真科學(xué)與技術(shù)的前沿新領(lǐng)域。    本書是一部專門研究復(fù)雜系統(tǒng)建模理論、方法與技術(shù)的著作。作者在全面論述系統(tǒng)建模基本理論和常用建模方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究面向復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模的新方法與技術(shù)，以及仿真建模環(huán)境和工具，并深入討論人們十分關(guān)心的大型復(fù)雜仿真系統(tǒng)建模的VV＆A與可信度評(píng)估技術(shù)及其應(yīng)用。    本書普遍適用于從事航空、航天、航海、能源、環(huán)保、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、交通、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、人文科學(xué)等方面研究和仿真的科學(xué)工作者、工程技術(shù)人員和高校教師參考，亦可作為高校高年級(jí)學(xué)生和研究生的教科書。

作者簡介

劉興堂，1942年2月生于陜西省三原縣，文職將軍、空軍級(jí)專家?，F(xiàn)任空軍防空導(dǎo)彈精確制導(dǎo)與控制技術(shù)研究中心主任，空軍工程大學(xué)教授、“控制科學(xué)與工程”學(xué)科博士生導(dǎo)師。兼任中國系統(tǒng)仿真學(xué)會(huì)常務(wù)理事、中國航空學(xué)會(huì)飛行力學(xué)及飛行試驗(yàn)分會(huì)委員、中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)仿真專業(yè)委員會(huì)副主任、中國計(jì)算機(jī)用戶協(xié)會(huì)仿真應(yīng)用分會(huì)理事、陜西省系統(tǒng)仿真學(xué)會(huì)副理事長。
     1965年8月西北工業(yè)大學(xué)飛機(jī)設(shè)計(jì)與制造專業(yè)本科畢業(yè)。
     1968年3月西北工業(yè)大學(xué)非線性振動(dòng)理論碩士研究生畢業(yè)。
     1968～1982年在中國飛行試驗(yàn)研究院從事飛機(jī)控制系統(tǒng)試飛和模擬研究。曾任專業(yè)組長、大型飛行模擬器工程和航空重點(diǎn)仿真實(shí)驗(yàn)室建設(shè)主管工程師。
     1982年特招入伍，在空軍工程大學(xué)導(dǎo)彈學(xué)院從教至今。長期從事飛行器導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制及復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真的教學(xué)和研究工作。
  　　曾獲國家科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)、省部級(jí)科技成果獎(jiǎng)2項(xiàng)、軍隊(duì)科技進(jìn)步獎(jiǎng)7項(xiàng)；出版專著、譯著和大型工具書13部：《機(jī)動(dòng)飛機(jī)實(shí)用空氣動(dòng)力學(xué)》、《飛機(jī)舵面的傳動(dòng)裝置》、《物理量傳感器》、《現(xiàn)代系統(tǒng)建模與仿真技術(shù)》、《現(xiàn)代飛行模擬技術(shù)》、《空中飛行模擬器》、《精確制導(dǎo)、控制與仿真技術(shù)》、《導(dǎo)彈制導(dǎo)控制系統(tǒng)分析、設(shè)計(jì)與仿真》、《現(xiàn)代辨識(shí)工程》、《應(yīng)用自適應(yīng)控制》、《新俄漢科技綜合詞典》、《俄漢航空航天航?？萍即笤~典》、《復(fù)雜系統(tǒng)建模理論、方法與技術(shù)》；發(fā)表學(xué)術(shù)論文百余篇。

書籍目錄

序前言第1章  緒論  1.1  系統(tǒng)概念與分類    1.1.1  系統(tǒng)概念    1.1.2  系統(tǒng)分類  1.2  復(fù)雜性概念與復(fù)雜系統(tǒng)提法    1.2.1  復(fù)雜性概念    1.2.2  復(fù)雜系統(tǒng)提法  1.3  復(fù)雜系統(tǒng)的特點(diǎn)、研究對(duì)象及方法    1.3.1  復(fù)雜系統(tǒng)的特點(diǎn)    1.3.2  復(fù)雜系統(tǒng)的研究對(duì)象    1.3.3  復(fù)雜系統(tǒng)的研究方法  1.4  系統(tǒng)研究現(xiàn)狀和趨勢    1.4.1  研究現(xiàn)狀    1.4.2  發(fā)展趨勢  1.5  系統(tǒng)建模與仿真    1.5.1  模型概念、性質(zhì)及分類    1.5.2  數(shù)學(xué)建模及其過程    1.5.3  仿真建模與系統(tǒng)仿真    1.5.4  系統(tǒng)建模與仿真體系結(jié)構(gòu)  1.6  對(duì)復(fù)雜問題建模與仿真的重要思考    1.6.1  復(fù)雜系統(tǒng)研究是建模與仿真發(fā)展的動(dòng)力源    1.6.2  支撐復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿真的新理論    1.6.3  復(fù)雜系統(tǒng)建模方法學(xué)進(jìn)展    1.6.4  適應(yīng)于復(fù)雜仿真系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)    1.6.5  復(fù)雜系統(tǒng)建模環(huán)境及工具    1.6.6  復(fù)雜仿真系統(tǒng)與VV&A技術(shù)  思考題第2章  系統(tǒng)建模的基本理論  2.1  引言  2.2  模型論及其相關(guān)理論    2.2.1  引言    2.2.2  實(shí)際系統(tǒng)的抽象    2.2.3  系統(tǒng)描述及其保存關(guān)系    2.2.4  模型的非形式化與形式化描述    2.2.5  模型集總    2.2.6  模型簡化    2.2.7  模型修改    2.2.8  模型靈敏度分析    2.2.9  模型的有效性及可信性  2.3  相似理論及演繹推理    2.3.1  引言    2.3.2  相似概念及分類    2.3.3  相似關(guān)系    2.3.4  相似定理    2.3.5  演繹推理    2.3.6  連續(xù)物理系統(tǒng)的相似性及其模型通式  2.4  系統(tǒng)辨識(shí)理論    2.4.1  系統(tǒng)辨識(shí)概念、定義及要素    2.4.2  系統(tǒng)辨識(shí)框架和內(nèi)容    2.4.3  系統(tǒng)辨識(shí)方法與算法  2.5  系統(tǒng)層次性與分形理論    2.5.1  系統(tǒng)的層次性概念    2.5.2  系統(tǒng)分析與層次分析    2.5.3  系統(tǒng)層次分析方法概述    2.5.4  系統(tǒng)分形概念    2.5.5  分形理論的要點(diǎn)  2.6  復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論    2.6.1  基本概念    2.6.2  CAS樹    2.6.3  主體的適應(yīng)和學(xué)習(xí)    2.6.4  CAS宏觀模型  2.7  定性理論、模糊理論及云理論    2.7.1  定性理論的產(chǎn)生及其范疇    2.7.2  定性推理    2.7.3  定性建模    2.7.4  模糊理論的產(chǎn)生    2.7.5  模糊集合（論）    2.7.6  模糊集合運(yùn)算和基本定理    2.7.7  模糊數(shù)和模糊集合特征描述    2.7.8  模糊關(guān)系    2.7.9  云理論  2.8  自組織理論    2.8.1  引言    2.8.2  理論基礎(chǔ)及研究范疇    2.8.3  系統(tǒng)自組織概念    2.8.4  耗散結(jié)構(gòu)論    2.8.5  協(xié)同學(xué)    2.8.6  日趨完善的自組織理論  2.9  元胞自動(dòng)機(jī)與支持向量機(jī)理念    2.9.1  引言    2.9.2  元胞自動(dòng)機(jī)理念    2.9.3  元胞自動(dòng)機(jī)的功能特點(diǎn)    2.9.4  支持向量機(jī)理念和內(nèi)涵    2.9.5  支持向量分類機(jī)    2.9.6  支持向量回歸機(jī)  2.10  灰色系統(tǒng)理論和馬爾可夫理論    2.10.1  引言    2.10.2  灰色系統(tǒng)基本原理    2.10.3  灰色系統(tǒng)理論體系結(jié)構(gòu)    2.10.4  灰色概念、運(yùn)算及灰色聯(lián)度分析    2.10.5  灰色系統(tǒng)建模    2.10.6  馬爾可夫過程    2.10.7  馬爾可夫鏈及其相關(guān)定義和定理  2.11  圖論    2.11.1  引言    2.11.2  圖概念及重要術(shù)語    2.11.3  樹及其生成樹    2.11.4  遍歷、歐拉圖及哈密頓圖    2.11.5  圖矩陣  2.12  網(wǎng)絡(luò)理論    2.12.1  引言    2.12.2  基本概念及其物理意義    2.12.3  網(wǎng)絡(luò)最大流及最小流    2.12.4  最短路和最小代價(jià)流    2.12.5  工程網(wǎng)絡(luò)圖    2.12.6  計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)    2.12.7  Petri網(wǎng)    2.12.8  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    2.12.9  貝葉斯網(wǎng)  2.13  元模型及綜合集成研討廳理念    2.13.1  引言    2.13.2  元模型理念及其相關(guān)概念    2.13.3  綜合集成研討廳理念  2.14  虛擬現(xiàn)實(shí)及其相關(guān)理論    2.14.1  引言    2.14.2  基本概念及定義    2.14.3  VR系統(tǒng)及分類    2.14.4  VR硬、軟件工具    2.14.5  VR技術(shù)及其應(yīng)用  思考題第3章  常用數(shù)學(xué)建模方法、原理及案例  3.1  概述    3.1.1  引言    3.1.2  數(shù)學(xué)建模方法的選取  3.2  機(jī)理分析法    3.2.1  方法原理    3.2.2  建模過程    3.2.3  應(yīng)用案例  3.3  盲接相似法    3.3.1  方法原理    3.3.2  建模過程    3.3.3  應(yīng)用案例  3.4  量綱分析法    3.4.1  方法原理    3.4.2  建模過程    3.4.3  應(yīng)用案例  3.5  比例法    3.5.1  方法原理    3.5.2  建模過程    3.5.3  應(yīng)用案例  3.6  概率統(tǒng)計(jì)法    3.6.1  方法原理    3.6.2  建模過程    3.6.3  應(yīng)用案例  3.7  回歸分析法    3.7.1  方法原理    3.7.2  建模過程    3.7.3  應(yīng)用案例  3.8  集合分析法    3.8.1  方法原理    3.8.2  建模過程    3.8.3  應(yīng)用案例  3.9  層次分析法    3.9.1  方法原理    3.9.2  建模過程    3.9.3  應(yīng)用案例  3.10  圖解法    3.10.1  方法原理    3.10.2  建模過程    3.10.3  應(yīng)用案例  3.11  蒙特卡羅法    3.11.1  方法原理    3.11.2  建模過程    3.11.3  應(yīng)用案例  3.12  模糊集論法    3.12.1  引言    3.12.2  隸屬函數(shù)確定法    3.12.3  模糊聚類分析法    3.12.4  模糊模式識(shí)別法    3.12.5  模糊綜合評(píng)判法  3.13  “隔艙”系統(tǒng)法    3.13.1  方法原理    3.13.2  建模過程    3.13.3  應(yīng)用案例  3.14  灰色系統(tǒng)法    3.14.1  方法原理    3.14.2  建模過程    3.14.3  應(yīng)用案例  3.15  想定法    3.15.1  方法原理    3.15.2  建模過程    3.15.3  應(yīng)用案例  3.16  計(jì)算機(jī)輔助法    3.16.1  方法原理    3.16.2  建模過程    3.16.3  應(yīng)用案例  3.17  系統(tǒng)辨識(shí)法    3.17.1  方法原理    3.17.2  建模過程    3.17.3  應(yīng)用案例  3.18神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法    3.18.1  方法原理    3.18.2  建模過程    3.18.3  應(yīng)用案例  思考題第4章  面向復(fù)雜系統(tǒng)建模的新方法與技術(shù)  4.1  概述  4.2  混合建模方法與技術(shù)    4.2.1  引言    4.2.2  分析-統(tǒng)計(jì)法    4.2.3  模糊辨識(shí)法    4.2.4  基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型辨識(shí)  4.3  組合建模方法與技術(shù)    4.3.1  方法原理    4.3.2  技術(shù)特點(diǎn)    4.3.3  典型應(yīng)用  4.4  基于智能技術(shù)的Agent/MAS建模方法與技術(shù)    4.4.1  引言    4.4.2  方法原理    4.4.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.4.4  典型應(yīng)用  4.5  基于Petri網(wǎng)建模方法與技術(shù)    4.5.1  引言    4.5.2  方法原理    4.5.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.5.4  典型應(yīng)用  4.6  馬爾可夫建模方法與技術(shù)    4.6.1  引言    4.6.2  動(dòng)態(tài)系統(tǒng)傳統(tǒng)馬爾可夫建模方法與技術(shù)    4.6.3  動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模糊馬爾可夫建模方法與技術(shù)  4.7  Bootstrap、Bayes及Bayes Bootstrap建模方法與技術(shù)    4.7.1  引言    4.7.2  Bootstrap建模方法與技術(shù)    4.7.3  Bayes Bootstrap建模方法與技術(shù)    4.7.4  Bayes建模方法與技術(shù)  4.8  基于貝葉斯網(wǎng)的建模方法與技術(shù)    4.8.1  引言    4.8.2  基于專家主導(dǎo)的貝葉斯網(wǎng)建模方法與技術(shù)    4.8.3  基于聯(lián)結(jié)樹的貝葉斯網(wǎng)建模方法與技術(shù)  4.9  定性建模方法與技術(shù)    4.9.1  引言    4.9.2  基于p-范數(shù)的近似推理定性建模方法與技術(shù)    4.9.3  基于通用系統(tǒng)問題求解系統(tǒng)理論的歸納推理定性建模方法與技術(shù)    4.9.4  基于QSIM算法的定性建模方法與技術(shù)    4.9.5  基于微分方程定性理論的建模方法與技術(shù)    4.9.6  基于范例推理建模方法與技術(shù)  4.10  基于因果關(guān)系的建模方法與技術(shù)    4.10.1  引言    4.10.2  方法原理    4.10.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.10.4  典型應(yīng)用  4.11  基于云理論的建模方法與技術(shù)    4.11.1  引言    4.11.2  方法原理    4.11.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.11.4  典型應(yīng)用  4.12  基于元模型的建模方法與技術(shù)    4.12.1  引言    4.12.2  方法原理    4.12.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.12.4  典型應(yīng)用    4.12.5  基于元模型的仿真模型表示及建模方法  4.13  基于元胞自動(dòng)機(jī)的建模方法與技術(shù)    4.13.1  引言    4.13.2  方法原理    4.13.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.13.4  典型應(yīng)用  4.14  基于支持向量機(jī)的建模方法與技術(shù)    4.14.1  引言    4.14.2  方法原理    4.14.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.14.4  典型應(yīng)用  4.15  基于超高計(jì)算智能逼近的建模方法與技術(shù)    4.15.1  引言    4.15.2  基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法與技術(shù)    4.15.3  基于協(xié)同進(jìn)化計(jì)算的建模方法與技術(shù)    4.15.4  基于多智能體遺傳算法的建模方法與技術(shù)  4.16  基于混合專家系統(tǒng)的建模方法與技術(shù)    4.16.1  引言    4.16.2  方法原理    4.16.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.16.4  典型應(yīng)用  4.17  綜合集成建模方法與技術(shù)    4.17.1  引言    4.17.2  方法原理    4.17.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.17.4  典型應(yīng)用  4.18  基于CAS理論的建模方法與技術(shù)    4.18.1  引言    4.18.2  方法原理    4.18.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.18.4  典型應(yīng)用  4.19  基于自組織理論的建模方法與技術(shù)    4.19.1  引言    4.19.2  基于GMDH建模的方法原理    4.19.3  基于GMDH建模的技術(shù)特點(diǎn)    4.19.4  基于GMDH建模的典型應(yīng)用  4.20  基于分形理論的建模方法與技術(shù)    4.20.1  引言    4.20.2  方法原理    4.20.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.20.4  典型應(yīng)用  4.21  多分辨率建模方法與技術(shù)    4.21.1  引言    4.21.2  方法原理    4.21.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.21.4  典型應(yīng)用  4.22  面向?qū)ο蠼７椒ㄅc技術(shù)    4.22.1  引言    4.22.2  方法原理    4.22.3  技術(shù)特點(diǎn)    4.22.4  典型應(yīng)用  思考題第5章  復(fù)雜系統(tǒng)M&S支撐環(huán)境及工具  5.1  概述  5.2  UML/Rational Rose    5.2.1  引言    5.2.2  UML/Rational Rose簡介    5.2.3  應(yīng)用實(shí)例  5.3  ABM/Swarm    5.3.1  引言    5.3.2  SVVarm平臺(tái)簡介    5.3.3  應(yīng)用實(shí)例  5.4  HLA/RTI    5.4.1  引言    5.4.2  基本思想及開發(fā)過程    5.4.3  應(yīng)用實(shí)例  5.5  OpenGL/Vega和MultiGen/Creator    5.5.1  引言    5.5.2  OpenGL/Vega簡介    5.5.3  MultiGen/Creator簡介    5.5.4  應(yīng)用實(shí)例  5.6  MATLAB/Simulink    5.6.1  引言    5.6.2  MATLAB/Simulink簡介    5.6.3  應(yīng)用實(shí)例  5.7  ADAMS/VieVV    5.7.1  引言    5.7.2  ADAMS簡介    5.7.3  應(yīng)用實(shí)例  5.8  STAGE/STRIVE    5.8.1  引言    5.8.2  STAGE簡介    5.8.3  STRIVE簡介    5.8.4  應(yīng)用實(shí)例  5.9  Globus Toolkit    5.9.1  引言    5.9.2  網(wǎng)格技術(shù)發(fā)展概況    5.9.3  Globus Toolkit簡介    5.9.4  應(yīng)用實(shí)例  5.10  M&S的其他支撐環(huán)境與工具  思考題第6章  大型復(fù)雜仿真系統(tǒng)的VV&A及可信度評(píng)估  6.1  引言  6.2  大型復(fù)雜仿真系統(tǒng)的特點(diǎn)及可信度評(píng)估對(duì)策    6.2.1  現(xiàn)代大型復(fù)雜仿真系統(tǒng)的特點(diǎn)    6.2.2  大型復(fù)雜仿真系統(tǒng)的可信度評(píng)估對(duì)策  6.3  VV&A基本概念及相關(guān)概念    6.3.1  基本概念    6.3.2  相關(guān)概念  6.4  VV&A的原則和工作模式    6.4.1  仿真系統(tǒng)VV&A原則    6.4.2  VV&A工作模式  6.5  仿真系統(tǒng)V&V方法    6.5.1  仿真系統(tǒng)校核方法    6.5.2  仿真系統(tǒng)驗(yàn)證方法    6.5.3  一般最大熵譜估計(jì)法    6.5.4  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大熵譜估計(jì)法  6.6  復(fù)雜仿真系統(tǒng)生命周期VV&A方案設(shè)計(jì)  6.7  典型復(fù)雜仿真系統(tǒng)生命周期VV&A開發(fā)過程    6.7.1  分布交互式仿真系統(tǒng)生命周期VV&A開發(fā)過程    6.7.2  HLA仿真系統(tǒng)生命周期VV&A開發(fā)過程    6.7.3  DIS/HLA仿真系統(tǒng)生命周期VV&A開發(fā)過程  6.8  復(fù)雜仿真系統(tǒng)VV&A標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范及其應(yīng)用    6.8.1  引言    6.8.2  復(fù)雜仿真系統(tǒng)VV&A標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范的需求分析    6.8.3  復(fù)雜仿真系統(tǒng)VV&A標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范技術(shù)框架及主要內(nèi)容    6.8.4  復(fù)雜仿真系統(tǒng)VV&A標(biāo)準(zhǔn)/規(guī)范應(yīng)用  6.9  VV&A的自動(dòng)化、通用化和智能化問題    6.9.1  VV&A工作流的自動(dòng)化    6.9.2  通用的VV&A體系    6.9.3  基于人工智能的VV&A平臺(tái)  6.10  M&S的VV&A管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)    6.10.1  引言    6.10.2  系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)    6.10.3  系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)    6.10.4   VV&A管理庫設(shè)計(jì)    6.10.5  系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)    6.10.6  應(yīng)用實(shí)例  6.11  大型復(fù)雜仿真系統(tǒng)的可信度評(píng)估方法    6.11.1  引言    6.11.2  層次分析評(píng)估法    6.11.3  模糊綜合評(píng)判法    6.11.4  模糊層次分析評(píng)估法    6.11.5  灰色綜合評(píng)估法    6.11.6  相似度辨識(shí)評(píng)估法    6.11.7  基于逼真度評(píng)估法  思考題參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：第2章 系統(tǒng)建模的基本理論2.1 引言系統(tǒng)建模包括數(shù)學(xué)建模與仿真建模，它們以多個(gè)學(xué)科理論為基礎(chǔ)。模型論、相似理論、系統(tǒng)論和辨識(shí)理論是系統(tǒng)建模的最基本理論。除此，系統(tǒng)建模的基本理論還包括復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論、自組織理論、網(wǎng)絡(luò)理論、定性理論、云理論、模糊理論、灰色系統(tǒng)理論、元胞自動(dòng)機(jī)和支持向量機(jī)理念、馬爾可夫理論、元模型理論及綜合集成研討廳體理念及虛擬現(xiàn)實(shí)理論等。2.2 模型論及其相關(guān)理論模型論及其相關(guān)理論是系統(tǒng)建模最重要的基本理論之一，是描述系統(tǒng)模型的數(shù)學(xué)知識(shí)，包括系統(tǒng)抽象與描述及系統(tǒng)與模型描述間的保存關(guān)系等。模型論的相關(guān)理論包括：模型集總、簡化和修改，以及模型有效性和模型靈敏度分析等。2.2.2 實(shí)際系統(tǒng)的抽象本質(zhì)上講，模型是從實(shí)際系統(tǒng)概念出發(fā)的關(guān)于現(xiàn)實(shí)世界的一小部分或某幾方面的“抽象”的“映像”。按照模型論，系統(tǒng)建模需要進(jìn)行如下抽象：輸入量、輸出量、狀態(tài)變量及它們之間的函數(shù)關(guān)系。這種抽象過程謂之模型的理論構(gòu)造。抽象中，必須聯(lián)系真實(shí)系統(tǒng)與建模目標(biāo)，首先提出一個(gè)詳細(xì)描述系統(tǒng)的抽象模型，再在此基礎(chǔ)上不斷增加細(xì)節(jié)至原抽象中去，使其抽象不斷地具體化。這里，描述變量起著至關(guān)重要的作用，它或可觀測，或不可觀測。從外部對(duì)系統(tǒng)施加影響或干擾的可觀測變量稱為輸入量，而系統(tǒng)對(duì)輸入量的響應(yīng)謂之輸出量。輸入量和輸出量對(duì)的集合，表征著真實(shí)系統(tǒng)的“輸入一輸出”性狀。這時(shí)，真實(shí)系統(tǒng)可視為產(chǎn)生一定性狀數(shù)據(jù)的信息源，而模型則是產(chǎn)生與真實(shí)系統(tǒng)相同性狀數(shù)據(jù)的一些規(guī)則、指令的集合，抽象在其中則起著媒介作用（見圖2.1）。

編輯推薦

　　本書特點(diǎn)：　　本書是一部系統(tǒng)、全面研究復(fù)雜系統(tǒng)建模理論、方法與技術(shù)的專著?！　≡诶碚撋?，高度概括系統(tǒng)建?；纠碚摚攸c(diǎn)闡述復(fù)雜系統(tǒng)建模新理論；　　在方法上，系統(tǒng)總結(jié)系統(tǒng)建模常用方法，深入探討復(fù)雜系統(tǒng)建模方法體系；　　在技術(shù)上，廣泛研究復(fù)雜系統(tǒng)建模支撐環(huán)境及工具，著重討論復(fù)雜系統(tǒng)建模VV&A技術(shù)及其應(yīng)用。

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