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目录1

第1章 系统科学与系统工程概述1

1.1 系统与系统论1

1.1.1 系统概念1

1.1.2 系统的定义2

1.1.3 系统的层次、结构、行为、功能2

1.1.4 系统的特性3

1.1.5 系统的分类3

1.1.6 系统科学研究的主要内容6

1.1.7 复杂系统及其特点7

1.2 系统科学概述7

1.2.1 系统科学方法论7

1.2.2 系统科学理论基础12

1.3 系统工程概述20

1.3.1 系统工程的含义与特点20

1.3.2 系统工程的发展与应用22

1.3.3 系统工程的理论基础25

1.3.5 系统工程的基本逻辑过程与方法27

1.3.4 系统工程方法论的特点27

1.4 系统科学与系统工程方法论的关系37

思考题37

第2章 系统模型化的理论与方法39

2.1 系统模型化概念39

2.1.1 系统模型与模型化39

2.1.2 系统模型的分类40

2.2 系统模型化过程41

2.2.1 系统建模的具体要求41

2.2.2 系统模型化的基本理论42

2.2.3 系统模型化程序43

2.2.4 系统模型化方法44

2.3 数学建模44

2.3.1 数学模型的特点44

2.3.2 数学模型的分类45

2.3.3 数学模型的建立步骤47

2.3.4 数学建模的工具48

思考题49

3.1.2 优化方法的分类50

3.1.1 系统最优化概述50

3.1 概述50

第3章 系统规划与最优化的理论与方法50

3.2 线性规划51

3.2.1 线性规划的基本概念51

3.2.2 单纯形法53

3.2.3 改进单纯形法59

3.2.4 线性规划的对偶问题64

3.3 非线性规划66

3.3.1 一维搜索66

3.3.2 梯度法68

3.3.3 制约函数法70

3.4 动态规划72

3.4.1 多阶段决策问题72

3.4.2 动态规划的基本概念72

3.4.3 动态规划的基本原理和方法74

3.5 系统优化理论的新进展75

3.5.1 遗传算法75

3.5.2 蚂蚁算法91

3.5.3 粒子群算法98

3.5.4 混沌算法102

思考题108

第4章 系统模拟（仿真）的理论与方法109

4.1 系统仿真概论109

4.1.1 系统仿真概念109

4.1.2 系统仿真分类110

4.1.3 系统仿真的基本步骤111

4.2 系统模拟概论114

4.2.1 模拟与模型114

4.2.2 系统模拟模型114

4.2.3 系统模型的结构115

4.2.4 系统模拟116

4.2.5 系统模拟方法117

4.2.6 计算机模拟117

4.2.7 计算机模拟的应用118

4.3 系统动力学仿真119

4.3.1 什么是系统动力学119

4.3.2 系统动力学建模仿真步骤120

4.3.3 因果关系、反馈及系统边界122

4.3.4 系统动力学流图法124

4.3.5 DYNAMO语言的应用125

4.3.6 高级计算机模拟语言129

4.3.7 DYNAMO语言程序设计实例130

思考题131

第5章 系统预测的理论与方法133

5.1 系统预测原理与方法133

5.1.1 预测的概念133

5.1.2 预测的基本原理134

5.1.3 预测的分类136

5.1.4 预测步骤138

5.2.1 德尔斐法140

5.2 定性预测140

5.2.2 主观概率法144

5.2.3 交叉概率法145

5.3 定量预测146

5.3.1 时间序列分析146

5.3.2 一元非线性回归模型和多元线性回归模型147

5.3.3 一元线性回归149

5.4.1 GM（1，1）模型的基本原理155

5.4.2 灰色预测的类型155

5.4 灰色预测——GM（1，1）模型155

5.4.3 GM（1，1）模型的建立方法和步骤156

5.4.4 模型检验156

5.5 人工神经网络算法159

5.5.1 BP网络的结构159

5.5.2 BP神经网络的计算过程160

5.5.3 模糊神经网络算法161

5.5.4 遗传BP算法162

5.6.1 支持向量机理论165

5.6 统计学习理论165

5.6.2 最小二乘支持向量机168

5.6.3 改进的最小二乘支持向量机169

5.6.4 基于混沌优化的最小二乘支持向量机径流预测模型170

5.7 小波分析172

5.7.1 小波分析的发展历史172

5.7.2 小波分析的基本原理172

5.7.3 小波分析在水文时间序列组成分析中的应用175

思考题178

6.1.2 系统评价的原则179

6.1.1 系统评价的概念179

6.1 系统评价179

第6章 系统综合评价的理论与方法179

6.1.3 系统评价的步骤180

6.1.4 系统综合评价的要素181

6.2 多目标综合评价183

6.2.1 多目标综合评价指标的建立及筛选183

6.2.2 指标权重的确定185

6.2.3 综合评价模型的比较分析186

6.3.1 矛盾问题188

6.3 可拓学评价方法188

6.2.4 多目标评价的灵敏度分析188

6.3.2 可拓学的基本理论189

6.3.3 可拓学在系统评价中的应用194

6.4 集对分析法196

6.4.1 集对分析简介196

6.4.2 SPA评价方法的步骤196

6.4.3 三种基本方法及应用举例197

思考题200

7.1.2 科学决策的程序201

7.1.1 基本概念201

7.1 决策分析与对策分析概述201

第7章 系统决策与对策分析的理论及方法201

7.1.3 决策特点202

7.1.4 决策的分类203

7.2 常用决策方法203

7.2.1 决策矩阵203

7.2.2 决策树204

7.2.3 不确定型决策205

7.3.1 期望值准则207

7.3.2 决策方法207

7.3 风险型决策207

7.4 多目标决策210

7.4.1 多目标决策的分析方法210

7.4.2 对策分析212

7.5 可能度与满意度决策方法217

7.5.1 可能度和满意度的概念217

7.5.2 可能度和满意度的并合218

7.5.3 可能度和满意度方法在系统多目标分解中的应用219

思考题221

参考文献222