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目录1

前言1

第1章　系统工程概述1

1.1　系统的基本概念1

1.1.1　系统思想与系统现象1

1.1.2　系统的定义及特征3

1.1.3　系统的分类6

1.2　什么是系统工程7

1.2.1　系统工程的概念及特点7

1.2.2　系统工程的发展历史8

1.2.3　系统工程的作用及应用领域9

1.3.1　一般系统论11

1.3　系统工程的理论基础11

1.2.4　系统工程的学习方法11

1.3.2　经济控制论12

1.3.3　信息论12

1.3.4　 运筹学13

1.3.5　耗散结构理论与协同学14

思考题16

第2章　系统工程方法论17

2.1　系统工程基本工作方法17

2.2　系统分析20

2.2.1　系统分析的概念20

2.2.2　系统分析的要素20

2.2.3　系统分析的特点21

2.2.5 应用实例22

2.2.4　系统分析的步骤22

思考题29

第3章　系统描述方法30

3.1　描述系统的工具体系30

3.2　描述系统的指标与指标体系31

3.3　建模的注意事项32

3.4　数据的管理33

3.5　模型的分类34

3.5.1　数学模型34

3.5.2　图形模型35

3.5.3　有向图和矩阵37

3.6　建立数学模型的方法38

3.6.1　使用高阶微分方程建模38

3.6.2　使用传递函数建模39

3.6.3　使用状态变量建模40

3.6.4　使用输入输出数据建模41

3.7　建立图形模型的方法42

思考题45

第4章　计算机系统模拟47

4.1　系统模拟概述47

4.2　确定性系统的仿真48

4.3　控制系统的仿真50

4.4　蒙特卡洛模拟52

4.4.1　随机数生成器53

4.4.2　按概率分布抽样55

4.4.3　蒙特卡洛模拟流程57

4.4.4　蒙特卡洛模拟结果的分析58

4.5　排队系统的仿真59

4.6　使用定性知识的仿真61

4.7仿真总结64

思考题64

第5章　系统的最优化65

5.1　什么是最优化65

5.2　最优化问题的形式化描述65

5.2.1　线性规划（LP）66

5.2.2　非线性规划67

5.2.3　整数规划67

5.2.4　随机规划68

5.3　单目标最优化问题的求解70

5.2.5 多目标规划70

5.3.1 无约束非线性最优化问题71

5.3.2　有约束非线性最优化问题72

5.3.3　约束最优化问题的求解76

5.3.4　灵敏度分析79

5.4　多目标最优化问题的求解80

5.4.1　如何处理多个目标80

5.4.2　平衡分析81

5.4.3 目标规划82

5.4.4　最优满意化（需求水平法）83

5.4.5　简化平衡分析84

5.4.6　小结—柔性最优化86

思考题86

6.1　预测概述87

第6章　预测技术87

6.2　定性预测技术89

6.2.1　集思广义法89

6.2.2　特尔菲法89

6.2.3　主观概率法89

6.2.4　交叉概率法90

6.3　因果关系预测方法90

6.3.1　一元线性回归预测90

6.3.2　多元线性回归预测93

6.3.3　非线性回归97

6.4　平滑预测技术99

6.4.1　移动平均法99

6.4.2　指数平滑法101

6.4.3　预测技术的比较104

6.5　马尔柯夫链分析法预测105

6.5.1 马尔柯夫链的概念105

6.5.2　状态转移概率矩阵及其基本性质106

6.5.3　k步状态转移概率矩阵106

6.5.4　稳定状态概率向量108

6.5.5　马尔柯夫链分析的预测应用110

6.6　预测中的数据处理与结果评判111

6.6.1　数据的鉴别与处理112

6.6.2　无数量标志因素的数量化114

6.6.3　对预测结果的评判117

6.7　预测的缺点118

思考题118

7.1.2　价值121

7.1.1　系统评价121

7.1　系统评价概述121

第7章　系统评价121

7.1.3　评价尺度122

7.1.4　系统评价的任务122

7.2　系统评价的步骤及构成122

7.2.1　评价系统分析123

7.2.2　评价资料的收集124

7.2.3　评价指标的选择124

7.2.4　评价函数的确定124

7.2.5　评价值的计算124

7.2.6　综合评价125

7.3　系统评价的理论和方法125

7.3.1　评价理论125

7.3.2　评价方法127

7.4　费用-效益分析129

7.4.1　费用、效益和有效度的基本概念129

7.4.2　费用和效果的关系129

7.4.3　费用分析130

7.4.4　费用—效益分析评价基准133

7.5　关联矩阵法134

7.6　层次分析法137

7.6.1　原理138

7.6.2　多级递阶结构138

7.6.3　判断矩阵139

7.6.4　相对重要程度的计算139

7.6.5　一致性检验140

7.6.6　综合重要度的计算141

7.7　模糊评价法143

7.7.2　模糊变量的运算144

7.7.3　模糊综合评价144

7.7.1　模糊的概念及度量144

7.8　决策方案的几种分级方法145

7.8.1　按比例划分等级145

7.8.2　按区段分级146

7.8.3　聚类式分级方法147

思考题149

第8章　决策分析方法153

8.1　决策、决策分析的概念及其特征153

8.2　决策环境与决策过程154

8.2.1　决策环境154

8.2.2　决策分析过程155

8.3.1　期望值法156

8.3　风险型决策分析156

8.3.2　决策树法157

8.4　灵敏度分析159

8.5　情报的价值和贝叶斯决策160

8.5.1　完全情报的价值160

8.5.2　非完全情报和贝叶斯决策161

8.53　非完全情报的价值163

8.6　效用值概念163

8.6.1　期望收益值163

8.6.2　效用值的必要性及其概念165

8.6.3　工程示例166

思考题167

9.1.2　企业所面临的动态经营环境170

9.1.1　企业成长离不开特定背景环境的主题170

第9章　动态环境下的企业战略柔性170

9.1　动态经营环境与企业高成长170

9.1.3　动态环境对企业经营实践的主要挑战171

9.1.4　高成长企业的关键特征与战略柔性177

9.1.5　柔性的必要性及其战略价值179

9.1.6　柔性管理的可行性179

9.2　柔性的概念与类型180

9.3　战略柔性体系184

9.3.1　战略柔性体系的概念与必要性184

9.3.2　战略柔性体系的构成要素及其互动关系185

9.4　战略柔性体系的测度与增强途径剖析192

9.4.1　战略柔性体系的测度193

9.4.2　增强战略柔性的途径193

思考题195

第10章　新的系统概念196

10.1　遗传算法196

10.1.1　什么是遗传算法196

10.1.2　GA的过程196

10.1.3　进化规划198

10.1.4　遗传算法（GA）的工程应用198

10.2 自律分散系统和自组织化199

10.2.1　自律分散系统199

10.2.2 自律分散系统的例子199

10.2.3　自组织化200

10.3　人工智能与人工生命201

10.3.1　人工智能201

10.3.2　人工生命202

10.4.1　什么是复杂系统203

10.4　复杂系统的系统科学203

10.4.2　复杂系统的三个分类204

思考题205

第11章　系统工程应用实例206

11.1　研究院所的分类管理206

11.1.1　研究开发工作的类型及指标体系206

11.1.2　因子分析207

11.1.3　分类209

11.1.4　注记209

11.2　本科毕业生论文模糊评价系统研究209

11.2.1 引言209

11.2.3　模糊综合评价210

11.2.2　管理工程专业毕业生论文模糊评价模型210

11.2.4　模糊聚类分析213

11.2.5　结论215

11.3　微机生产计划、统计管理信息系统的设计215

11.3.1 生产计划子系统216

11.3.2　生产统计子系统218

11.3.3　生产控制系统220

11.4　名牌系统工程应用案例及其启示222

11.4.1　名牌系统工程模型222

11.4.2　名牌系统工程应用案例223

11.4.3　威龙葡萄酒名牌之路的启示227

系统工程专业术语英汉对照229

参考文献232