江西财经大学决策理论与方法课件第七章 仿真概述.ppt

Copyright ? 2009 All Rights Reserved,信息管理学院 Copyright ? 2009 All Rights Reserved,信息管理学院 * 决策理论与方法 华长生 江西财经大学数学与管理工程系 Email:huachsh@ 课程网站：/skyclass/ 第7章 仿真概述 7.1复杂系统与系统模型 7.2系统仿真 7.3复杂系统微观仿真 7.4蒙特卡罗仿真方法 系统是一切事物的存在方式之一，因此都可以采用系统观点来描述。构建模型是求解系统的通用方法，简单系统可以用数学方法求解，但对复杂系统而言数学方法往往面临很大困难，因此用仿真技术对复杂系统建立仿真模型，通过对仿真模型运行结果的分析来求解复杂系统，成为一个有效的方法。本章对系统、复杂系统、系统模型、仿真技术、微观仿真应用及蒙特卡罗方法进行概括性介绍。 7.1复杂系统与系统模型 7.1.1系统概念 系统概念来源于人类长期的实践活动，人类很早就认识到事物的发展不是孤立的、割裂的、互不联系的，应将世界看成是相互联系、相互作用、相互制约的统一整体。 “系统”是人类知识体系中一个非常基本的概念，具有丰富的内涵，许多学者按自己的理解给出了系统的定义。 例如，一般系统论的创始人贝塔朗菲把“系统”定义为“相互作用诸要素的综合体”。 美国著名学者R.L.Ackoff认为：“系统是由两个或多个以上相互联系的任何种类的要素所构成的集合”。 一般认为，系统可被定义具有特定功能的、相互间具有有机联系的许多要素所构成的整体。 7.1复杂系统与系统模型 7.1.1系统概念 系统不是孤立的，而是生存在一定的环境之中，系统与环境之间可能存在物质、能量、信息交换，如图7-1所示。将系统与环境分开的是系统的边界。 从系统内部来看，系统是由多个要素组成的，而这些要素之间存在相互作用。 当系统的元素较少时，系统可以按照单一的模式对元素进行整合，但当元素很多、差异不能忽略时，往往将元素划分为不同的部分，形成子系统，子系统可以是层层嵌套的。 7.1复杂系统与系统模型 7.1.1系统概念 系统的结构：元素与子系统统称为组分，组分与组分之间关联方式的总和，称为系统的结构。 整体涌现性：若干组分按某种方式整合成为一个系统，就会产生整体特有而部分所没有的特性、功能或行为，也就是说，系统相比组分具有质的提升，这种整体具有而部分或部分的总和所不具有的特性，称为整体涌现性（Emergence）。 由于元素特性、元素数量、元素关联方式的不同，整体涌现性在质和量上千差万别，产生出世界上无穷无尽的系统。 系统科学研究的一个重要方面就是探究整体涌现性发生的条件、机制、规律。 7.1复杂系统与系统模型 7.1.1系统概念 系统的分类： 按系统的形式可分为自然系统、人造系统和人为系统。 天体系统、气象系统都是自然界里形成的自然系统，各类生命与无生命实体共存于各个自然系统中。 人造系统则是人类为了某种需求而构造的系统，如自动控制系统、计算机系统等。 人类在长期的生活生产过程中也形成了一些人为系统，如交通系统、金融系统等，这些系统中人及人的行为是影响系统性能的重要因素。 7.1复杂系统与系统模型 7.1.1系统概念 系统的分类： 根据系统结构中是否存在反馈，系统分为开环境系统和闭环系统。 闭环系统是将系统的部分输出反馈成为输入。 反馈机制在许多自然、人造及人为系统中都存在，它是实现自动控制、自适应的基本形式，也是产生系统复杂性的一个重要因素。如人脑、人类社会就存在多重反馈回路，是系统复杂性的一个重要来源。 7.1复杂系统与系统模型 7.1.1系统概念 系统的分类： 根据是否包含随机因素，系统可分为确定型系统与随机型系统。 输入输出的不确定性既是现实系统的一种常见的特性，又是系统复杂性的一种表现。 随机因素的存在使得对系统的观测、解释、推断更为困难，要求采用适当的统计方法进行处理。 7.1复杂系统与系统模型 7.1.2 复杂性与复杂系统 简单与复杂是相对的，在20世纪50~60年代，系统科学的研究对象基本上属于简单系统，尚未触及真正的复杂性。从20世纪70年代至今，系统科学逐渐转向复杂性研究。 在很多领域如物理、化学、生物、经济、社会等，人们发现一些系统具有与简单系统不同的特性，如非线性、混沌、自组织、涌现等，这些用传统的还原论很难研究，一些科学家采用不同的方法论，对复杂性和复杂系统进行研究，试图建立关于复杂系统的一般理论。 7.1复杂系统与系统模型 7.1.2 复杂性与复杂系统 比较有影响的有美国的复杂适应系统理论、欧洲的自组织理论、中国的开放的复杂巨系统理论等。 特别是1984年成立的美国圣达菲研究所（Santa Fe Institute，SFI），集中了一批不同领域不同学科的科学家，专门从事