管理学
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194千字
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2017-12-01
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主编推荐语
本书介绍了管理领域中最经典积累问题和算法。
内容简介
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、最优化问题等，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，最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。
目录
- 版权信息
- 前言
- 第1章 导论
- 学习目标
- 引例
- 1.1 系统及其分类
- 1.1.1 系统的定义和特性
- 1.1.2 系统分类
- 1.2 系统建模
- 1.2.1 模型及其基本性质
- 1.2.2 模型的分类
- 1.2.3 建模方法与步骤
- 1.3 系统仿真
- 1.3.1 系统仿真的定义
- 1.3.2 系统、模型、仿真三者之间的关系
- 1.4 系统建模与仿真技术的应用
- 1.4.1 航空航天领域
- 1.4.2 电力工业
- 1.4.3 石油、化工、冶金工业
- 1.4.4 政策仿真
- 1.4.5 经济安全分析
- 总结与习题
- 第2章 建模的基本理论
- 学习目标
- 引例
- 2.1 建模的原则与模型的有效性
- 2.1.1 建模的原则
- 2.1.2 模型的有效性
- 2.2 演绎推理
- 2.2.1 演绎推理的定义
- 2.2.2 演绎推理形式
- 2.3 系统辨识理论
- 2.3.1 系统辨识的定义及基本要素
- 2.3.2 系统辨识准则
- 2.3.3 系统辨识的模型类
- 2.3.4 系统辨识的步骤
- 2.4 相似理论
- 2.4.1 相似概念
- 2.4.2 相似分类与方式
- 2.4.3 相似关系
- 2.4.4 相似定理
- 2.5 灰色系统理论
- 2.5.1 灰色系统基本原理
- 2.5.2 灰色系统理论体系结构
- 2.5.3 灰色概念、运算及灰色关联度分析
- 2.6 自组织理论
- 2.6.1 系统自组织概念
- 2.6.2 耗散结构论
- 2.6.3 协同学理论
- 2.6.4 超循环理论
- 2.6.5 突变论
- 2.6.6 分形理论
- 2.6.7 混沌学
- 2.7 元胞自动机理论
- 2.7.1 元胞自动机的定义
- 2.7.2 元胞自动机的构成
- 2.7.3 元胞自动机的基本特征
- 2.7.4 元胞自动机的分类
- 总结与习题
- 第3章 仿真方法与技术
- 学习目标
- 引例
- 3.1 仿真技术的分类
- 3.1.1 根据模型的构造方法分类
- 3.1.2 根据仿真所采用的计算机类型分类
- 3.1.3 根据仿真时钟与实际时钟的比例关系分类
- 3.1.4 根据系统模型的特性分类
- 3.2 仿真的一般过程
- 3.3 仿真技术的特点和作用
- 3.3.1 仿真技术的特点
- 3.3.2 仿真技术的作用
- 3.4 仿真技术的应用
- 3.5 仿真技术的发展
- 总结与习题
- 第4章 MATLAB基础
- 学习目标
- 引例
- 4.1 MATLAB的基本构成与操作
- 4.1.1 MATLAB主界面的结构与功能
- 4.1.2 命令窗口的基本操作命令
- 4.1.3 键盘快捷操作
- 4.1.4 帮助功能操作
- 4.2 变量与函数
- 4.2.1 数值的记述
- 4.2.2 默认常量
- 4.2.3 变量
- 4.2.4 函数
- 4.3 矩阵及其运算
- 4.3.1 操作符与运算符
- 4.3.2 矩阵的输入与运算
- 4.4 M文件与编程
- 4.4.1 M文件编辑/调试器窗口
- 4.4.2 M文件
- 4.5 基本绘图函数及其操作
- 4.5.1 图形窗口的打开和设置
- 4.5.2 二维图形的基本绘制方法
- 4.5.3 三维图形的基本绘制方法
- 总结与习题
- 第5章 神经网络模型及仿真
- 学习目标
- 引例
- 5.1 人工神经网络基本理论
- 5.1.1 生物神经元
- 5.1.2 人工神经网络基本概念
- 5.1.3 人工神经网络结构
- 5.1.4 人工神经网络的学习
- 5.2 BP神经网络算法
- 5.3 BP神经网络的MATLAB工具箱
- 5.3.1 BP神经网络创建函数
- 5.3.2 神经元激励函数
- 5.3.3 BP神经网络学习函数
- 5.3.4 BP神经网络训练函数
- 5.3.5 性能函数
- 5.4 组建神经网络的注意事项
- 5.4.1 神经元节点数
- 5.4.2 数据预处理和后期处理
- 5.4.3 学习速率的选定
- 5.5 基于MATLAB工具箱的神经网络建模仿真实例
- 5.5.1 公路运量预测
- 5.5.2 上市公司信用分类
- 总结与习题
- 第6章 灰色预测建模仿真
- 学习目标
- 引例
- 6.1 预测概述
- 6.1.1 预测的基本概念
- 6.1.2 预测的基本原理与步骤
- 6.1.3 预测资料的收集与预处理
- 6.1.4 预测方法的分类
- 6.2 灰色系统概论
- 6.2.1 灰色系统理论的产生
- 6.2.2 灰色系统概念及其特点
- 6.2.3 灰色预测概念
- 6.3 灰色预测模型
- 6.3.1 灰色生成
- 6.3.2 灰色预测模型GM
- 6.4 灰色预测的MATLAB建模仿真实例
- 6.4.1 公司收入预测
- 6.4.2 与会代表人数预测
- 6.4.3 SARS疫情对经济指标影响问题
- 总结与习题
- 第7章 层次分析法建模仿真
- 学习目标
- 引例
- 7.1 评价概述
- 7.1.1 评价概念
- 7.1.2 评价尺度
- 7.1.3 评价的原则
- 7.1.4 评价的步骤
- 7.2 层次分析法的基本原理
- 7.2.1 递阶层次结构的建立与特点
- 7.2.2 构造判断矩阵
- 7.2.3 层次单排序及一致性检验
- 7.2.4 层次总排序及一致性检验
- 7.2.5 层次分析法的优点和局限性
- 7.3 层次分析法的MATLAB建模仿真实例
- 总结与习题
- 第8章 现代优化模型与仿真
- 学习目标
- 引例
- 8.1 最优化问题概述
- 8.1.1 最优化问题涉及的基本概念
- 8.1.2 最优化问题分类
- 8.1.3 最优化问题的求解步骤
- 8.1.4 现代优化算法
- 8.2 遗传算法及其MATLAB仿真
- 8.2.1 遗传算法的基本原理
- 8.2.2 遗传算法的流程
- 8.2.3 遗传算法的优缺点
- 8.2.4 遗传算法的MATLAB仿真
- 8.3 模拟退火算法及其MATLAB仿真
- 8.3.1 模拟退火算法的基本原理
- 8.3.2 模拟退火算法的流程
- 8.3.3 模拟退火算法的一些说明
- 8.3.4 模拟退火算法的MATLAB仿真
- 8.4 蚁群算法及其MATLAB仿真
- 8.4.1 蚁群算法的基本原理
- 8.4.2 蚁群算法的流程
- 8.4.3 蚁群算法的特点
- 8.4.4 蚁群算法的MATLAB仿真
- 8.5 粒子群算法及其MATLAB仿真
- 8.5.1 粒子群算法的基本原理
- 8.5.2 标准粒子群算法的流程
- 8.5.3 标准粒子群算法的参数选取
- 8.5.4 标准粒子群算法的优缺点
- 8.5.5 标准粒子群算法的MATLAB仿真
- 总结与习题
- 第9章 复杂适应系统建模与仿真
- 学习目标
- 引例
- 9.1 复杂适应系统理论的基本观点与概念
- 9.1.1 复杂适应系统理论的核心思想——适应性造就复杂性
- 9.1.2 复杂适应系统理论的基本概念
- 9.1.3 复杂适应系统的主要特点
- 9.2 个体怎样适应和学习
- 9.2.1 刺激-反应模型
- 9.2.2 适应度的确认和修改
- 9.2.3 新规则的产生
- 9.3 从个体到全局——回声模型
- 9.3.1 位置和资源
- 9.3.2 回声模型的基本框架
- 9.3.3 回声模型的扩充
- 9.4 复杂适应系统建模与仿真工具NetLogo简介
- 9.4.1 NetLogo的主要功能
- 9.4.2 NetLogo特点
- 9.4.3 NetLogo平台功能介绍
- 9.5 NetLogo建模仿真框架
- 9.5.1 NetLogo软件
- 9.5.2 模型的抽象
- 9.5.3 建模仿真基本过程
- 9.6 NetLogo建模技术
- 9.6.1 主体交互
- 9.6.2 持久关系的建立
- 9.6.3 多类异质主体
- 9.7 NetLogo建模仿真操作学习
- 9.7.1 模型
- 9.7.2 指令（commands）
- 9.7.3 程序
- 9.8 实例分析：网络危机信息传播的演化仿真
- 9.8.1 网络危机信息仿真模型的构建
- 9.8.2 仿真的实现与仿真结果
- 总结与习题
- 参考文献
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出版方
机械工业出版社有限公司
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