基于Agent的复杂系统建模仿真方法研究进展
2003年1月第14卷第1期装备指挥技术学院学报
Journal of t he Academy of Equipment Command &Technology January 2003Vol.14 No 11
收稿日期:2002210209
基金项目:国家/8630计划资助项目
作者简介:罗 批(1974-),男(汉族),重庆人,博士后.
基于Agent 的复杂系统建模仿真方法研究进展
罗 批, 司光亚, 胡晓峰, 杨镜宇
(国防大学训练模拟中心,北京100091)
摘 要:由于传统建模方法难于适应复杂系统规模大、结构和层次复杂以及非线性等特点,需要采用新的建模理论和方法。基于Agent 的复杂模型构建技术是目前最具活力的方法之一。首先简要介绍了Agent 的基本概念及其一般结构,并讨论了基于Agent 建模仿真方法的基本思路与特点;然后,综述了基于Agent 复杂模型构建技术的研究现状;最后,指出了该建模仿真方法的主要发展趋势。
关 键 词:复杂系统;Agent;建模仿真
中图分类号:E 911
文献标识码:A 文章编号:CN1123987(2003)0120078205
所谓的复杂系统是指系统具有大量交互成
分,其内部关联复杂、不确定、总体行为具有非线性,即不能通过系统的局部特性,形式地或者抽象地描述整个系统特性的系统。复杂系统涉及范围很广,包含自然现象、生物、经济、军事、政治、社会等各个方面,如经济领域的宏观经济、金融证券市场,生物领域的种群消长过程、胚胎形成过程、生命起源、物种进化,环境和生态领域沙尘暴的形成、水土流失、厄尔尼诺现象以及军事领域的政治军事对抗的相互影响,不同武器装备的综合作战效能,武器装备体系论证,高层决策中的民意问题等[1~5]。
由于复杂系统是一个无法重现,不可计算的系统。对这样不可计算系统的研究,系统仿真是一个重要的、甚至是唯一的研究手段。而建模理论与仿真方法是核心问题,即如何对目标系统建立仿真模型。国内外研究表明,传统的建模方法(诸如还原论方法、归纳推理方法等)已经不能很好地刻画复杂系统,需要采用新的建模理论与仿真方法。而基于Agent 的建模理论和仿真技术是最具活力、最有影响的方法之一。其基本思想是通过模拟现实世界,将复杂系统划分为与之相应的Agent(每个Agent 具有各自的数据、知识、模型以及接口等),以自底向上的方式,从研究个体
微观行为着手,进而获得系统宏观行为
[6~10]
。
1 Agent
Agent 理论与技术的研究最早源于分布式人工智能(DAI),但从80年代末开始,对其研究拓
展到DAI 领域之外,并与许多其他领域相互借鉴和融合,在许多不同于最初DAI 的领域中得到广泛地应用。
1.1 Agent 的基本概念[7~13]
Agent 是一个使用广泛的概念,在不同的学科领域、甚至在同一学科中,对其都有着不同的理解,至今没有一个确切的概念,其中文术语有/智能体0、/代理人0、/主体0、/代理商0、/代理0以及/结点0等。可以这样描述:Agent 是指在一定的环境下能独立自主地运行,作用于自身生成的环境也受到外部环境的影响,并能不断地从环境中获取知识以提高自身能力,且将推理和知识表示相结合的智能实体,具有自治性、反应性、自适应性、可通信性以及自学习性等特点。1.2 Agent 的一般结构[12,13]
Agent 通常由6个部分组成:
1)知识库。存储Agent 的知识,知识来源有2个途径:一是由用户增加,二是通过学习模块获
得;
2)推理机。利用已有知识控制通讯模块、事件处理模块以及学习模块;
3)用户界面。用户可以利用该界面维护知识库,并通过推理机控制通讯模块、事件处理模块和学习模块;
4)通讯模块。负责Agent与外界(环境或别的Agent)的通讯;
5)事件处理模块。是Agent要实现目标的事件处理方法的集合;
6)学习模块。从Agent的不断运行过程中总结经验,为知识库增加新的知识。
2基于Agent的建模技术及其特点[3,7,8,10,11,14]
基于Agent的建模仿真是利用Agent思想对复杂系统中各个仿真实体(诸如,经济系统中的家庭、企业、银行政府等组织)构建模型,通过对Agent个体及其相互之间(包括与环境)的行为进行刻画,描述复杂系统的宏观行为,其包括以下7个特点:
1)系统描述自然性。即在一定层次上对目标复杂系统进行自然分类,然后建立一一对应的Agent模型。
2)采用自底向上的方式。在建模过程中强调对复杂系统中个体行为的刻画和对个体间通信、合作和交流的描述,试图通过对微观(底层)行为的刻画来获得系统宏观(上层)行为。
3)适合分布计算。将Agent分布到多个结点上,支持复杂系统的分布或并行仿真,但必须考虑通信开销。
4)模型重用性。基于Agent思想建立的复杂系统各仿真实体模型,由于其封装性和独立性较强,可以使一些成熟、典型的Agent模型得到广泛地应用,以提高建立目标应用系统的效率。
5)支持对主动行为的仿真。Agent是描述个体主动性的有效方法,Agent可以接收其它Agent 和外界环境的信息,并且按照自身规则和约束对信息进行处理,然后修改自己的规则和内部状态,并发送信息到其它Agent或环境中,Agent的这种行为模式适合对主动行为的仿真。
6)仿真的动态性和灵活性。表现在2个方面:一方面,Agent实体在仿真过程中可以与用户进行实时交互;另一方面,在仿真过程中具有增加和删除实体的能力。
7)将系统宏观和微观行为有机地联系起来。极端的还原论观点将宏观现象的原因简单地归结为微观,否认从微观到宏观存在着质的变化;另一种比较普遍的观念是:将统计方法当作从微观向宏观跨越的唯一途径或唯一手段。而基于Agent 的建模仿真技术提供了既别于极端还原论又别于单纯统计思想的新方法,将系统宏观和微观行为有机地结合起来。
3研究现状
基于Agent的建模仿真方法已经广泛地应用到复杂系统所涉及的各领域如经济、军事、社会、工业等。
3.1经济领域
美国Sandia国家实验室开发了一种美国经济的仿真模型)))Aspen,它是基于Agent建模仿真方法在经济领域最为典型的应用。Aspen以居民(household)、工业(industry)、银行(bank)、政府(government)等微观单位作为描述和模拟对象,建立了各自的Agent模型。通过这些仿真模型来模拟现实社会经济系统中的某些过程(诸如,某种政策的实施过程,以分析该政策对微观单元的影响及引起的宏观效果)。另外,Aspen融合了Sandia实验室的进化学习和并行计算等最新技术,与传统的经济模型相比具有许多明显优势:1能在单一和一致的计算环境中模拟经济;o在模拟过程中,允许诸如货币政策、税法和贸易政策等法律、法规以及政策变化以分析其对宏观经济的影响;?允许对经济系统中不同部门进行单独分析以便与其它部门一起进行综合分析,以更好地分析整个经济进程;?建立了经济系统中基本决策部门行为的准确模型。目前,Aspen已经应用到美国经济的简单仿真、过渡经济仿真以及电力系统仿真等方面。值得指出的是其可以扩展应用到诸如货币政策(monetary policy)、机构分裂(infrastructure disruptions)、外汇汇率(foreign exchange rates)、DOD问题(DOD problem)、生化战争(Bio/Chem warfare)、能源政策(energy policy)以及金融市场(financial markets)等领域[15~21]。
另外,Lettau构造了一个较为简单的,基于Agent组成的人工金融市场,在市场中每个交易者由Agent来代替[22]。此外,SantaFe研究所在Swarm平台上开发的虚拟股市,成功地将基于
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第1期罗批,等:基于Agent的复杂系统建模仿真方法研究进展
Agent的建模思想和遗传算法应用到股市仿真中[23]。同样,Iowa州立大学经济系的Leigh T esfatsion教授也采用Agent的建模方法去分析劳动力市场、失业情况等问题[24]。
同样,国内研究人员诸如天津大学的刘豹[12]及上海交通大学的胡代平[25,26]等人建立了基于Agent模型的股票预测支持系统。此外,国防科技大学的金士尧[11]等在自行开发的仿真平台上建立基于Agent的金融证券市场模型,其包括投资者Agent、基金组织Agent、企业Agent、交易所Agent、证券公司Agent以及政府Agent模型等。而东南大学的曹文彬[27]等人则在电子商务的供应链管理中建立了Agent的模型,提出了适合电子商务环境下动态供应链管理中基于Agent的多目标决策方法。中国人民大学的陈禹等人利用Swarm平台在经济领域中对基于Agent的建模方法进行了积极而卓有成效的研究和探索,建立了阿克罗夫、Aspen的仿制、国会山保姆公司以及任务分配等模型[3]。
3.2军事领域
军事领域中较为成功的应用之一是研究战斗涌现行为的工具EINSTein,其基本单元是ISAAC Agent,每个Agent代表一个战斗单元)))步兵、坦克、运输车辆等,即采用Agent的方式建立了这些战斗单元的模型,其希望通过仿真揭示出高层战术行为(突破、侧面机动、牵制等)和底层战斗动作(运动、通信、开火等)之间的基本关系[28]。国防科技大学的王怀民[29]等人提出了基于联合意图理论(joint intension)的Agent小组工作模型,用以支持虚拟战场中自主Agent的协作行为,建立了Agent间合作研讨与冲突对抗的理论框架,并通过对Agent及Agent小组活动的行为跟踪来推测高层目标和行为。空军指挥学院的战晓苏[30]等人则将Agent建模思想引入作战计划协同生成中,提出了基于MAS和Web技术为核心的战斗计划推理分析环境系统结构,给出了系统原型。装备指挥技术学院的宋华文[31]等人在弹药供应控制智能决策支持系统中,采用Agent建立了装备部首长、军械科、处长以及弹药助理员等弹药供应过程中参与决策的客观主体模型,运用这些模型模拟实际的弹药供应过程。国防大学训练模拟中心的黄谦[32]等人将Agent建模思想引入危机决策对抗模拟等问题中,提出了基于双层黑板模型的危机决策对抗模拟智能求解框架。此后,空军指挥学院的徐邦年[33]等人将Agent建模方法应用到多机空战的仿真分析中,从个体和编队两个层面对多机空战决策过程进行建模:用BDI Agent描述指挥所的慎思决策行为,用混合型Agent描述飞行员的直觉、反应混合决策行为;同时,用编队结构和编队战术来构造编队的结构要素和行为要素,模拟多个飞行员Agent 之间的协同决策行为。
3.3其它领域
洛斯阿拉莫斯实验室和SantaFe研究所在仿真城市交通和环境状况中引入了Agent的建模仿真思想[34]。生物领域中最具有代表性的是Lorcan Coyle采用Swarm平台研究Darwinian进化论,采用Agent来模拟Bug(即物种),通过Bug 的基因来研究物种进化[35]。另外,装备指挥技术学院的唐跃平[36]等人在航天无线电测控模拟训练系统中也引入了Agent的建模思想。此外,中国中医研究院中药研究所黄璐琦等人也在中医/脏腑0关系的研究中引入了Agent的建模思想[37]。同时,基于Agent的建模仿真方法在企业管理、工业控制、信息、化工等其它领域也得到了不同程度地应用[37~40]。
值得指出的是,由SantaFe研究所人工生命小组开发完成的基于Agent建模仿真平台Swarm,其是基于霍兰1994年提出复杂适应系统(CAS)理论(基本思想是/适应性造就复杂性0)构建起来的。Swarm的建立为某些复杂问题的研究提供了一个公共的仿真平台,目的是减少研究者建立与模拟现实人工世界的工作量,为仿真调试、运行和结果分析提供一个标准化的工具包[3,23]。应该指出的是,本节提及的系统大多都是基于CAS理论或与之非常接近的思想。
4发展趋势
由上可知,从基于Agent建模仿真方法研究和应用的深度和广度来看,国内外都将其作为研究复杂系统强有力的工具之一,希望通过该建模技术的研究,寻求复杂系统建模的突破口。但可以清晰地看到,其理论和方法还不够成熟,仍停留在理论和模型的探索阶段,大多数是概念框架的研究(尤其国内的研究),基本上没有成型实用系统或属于概念演示,并不能真正、具体地对现实中特定复杂系统进行描述、分析和控制。因此,为了更好地研究和应用基于Agent的建模仿真方法,应开展以下4个方面的工作:
1)基于Agent的建模理论的研究。这种建模
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理论不同于传统的建模理论,它是一种具有整体
涌现性、非还原性或非相加性的复杂模型构建理论。对其研究越深入,不仅有助于基于Agent建模仿真方法的进一步应用,还有助于对复杂系统及其复杂性的进一步理解和认识[41,42]。
2)基于Agent的建模仿真平台的研究。目前,基于Agent建模的仿真平台除了上述的Aspen、Swarm、EINSTein以外,还有IMT、MAML、Evo、Repast以及StarLogo等[23,43,44],以及国内国防科技大学金士尧等开发的分布仿真平台[11]。这些平台中大多数适合规模不大、结构简单的复杂系统建模仿真,且许多尚未成熟。另外,利用仿真平台进行目标应用系统的开发,可以减少许多基础性工作,有利于加快复杂应用系统的研制速度,可以提高模型的重用程度以及研究实验结果的可比性。因此开展对仿真平台的研究,对复杂系统本身的认识以及复杂应用系统的开发都具有很现实的意义。
3)基于Agent建模仿真的应用系统开发研究。基于Agent建模仿真方法研究的最终目的就是应用,而目前的应用很不成熟和深入。因此,必须大力开展基于这种最具发展潜力、最具应用前景的建模方法的研究,在应用中进一步理解和认识它的精髓。
4)基于Agent建模过程中某些特定问题的研究。诸如,正反馈或报酬递增(Increasing Return)、随机性以及环境对个体Agent复杂行为影响的理解等[1,3,4]。
5结束语
复杂系统的研究被誉为21世纪的核心科学问题之一,其涵盖之广几乎涉及所有学科。由于其具有规模大、结构和层次复杂以及非线性等特点,导致采用传统建模方法无能为力,需要采用新的建模理论和方法。基于Agent的复杂模型构建技术是目前最具活力的方法之一,现已经广泛地应用到复杂系统涉及的各领域中。对它的研究,有望获得复杂系统建模的突破。值得指出的是:我们目前已经开始以典型复杂系统)))战争系统为应用背景,研究基于Agent的建模理论和仿真技术,旨在为战争系统中许多尚未或采用传统建模仿真方法不易解决的问题提供一条崭新的思路和方法,其研究成果将另文论述。参考文献:
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Re view of Agent2base d Mode ling and Simula tion in Complex System
LUO Pi,SI Guang2ya,HU Xiao2feng,YANG Jing2yu
(Center of Traini ng&Simulation,National University of Defense Technology,Beijing100091,China)
A bstract:The complex system with the characteristics of large2scale,complicated2structure,multi2 level and non n linearity result in not being easy to model with the traditional methods,which needs new theory and methods of modeling and simulation.Agent n based modeling and simulation methodology is the one of hot topics.In the paper,the basic conception and the general structure of agent are introduced briefly;and the main idea and characteristic of agent2based modeling and simulation are given.Finally,the main research trends of this methodology are pointed out.
Key words:complex system;Agent;modeling&simulation
(责任编校:程万鑫) 82装备指挥技术学院学报2003年
建模与仿真
第1章建模与仿真的基本概念 参照P8例子，列举一个你相对熟悉的简单实际系统为例，采用非形式描述出来。 第2章建模方法论 1、什么是数学建模形式化的表示？试列举一例说明形式化表示与非形式化表示的区别。 模型的非形式描述是说明实际系统的本质，但不是详尽描述。是对模型进行深入研究的基础。主要由模型的实体、包括参变量的描述变量、实体间的相互关系及有必要阐述的假设组成。模型的非形式描述主要说明实体、描述变量、实体间的相互关系及假设等。 例子：环形罗宾服务模型的非形式描述： 实体 CPU，USR1，…，USR5 描述变量 CPU:Who,Now(现在是谁)----范围{1,2,…,5}; Who.Now=i表示USRi由CPU服务。 USR：Completion.State（完成情况）----范围[0，1]；它表示USR完成整个程序任务的比例。参变量 X-----范围[0，1]；它表示USRi每次完成程序的比率。 i 实体相互关系 （1）CPU 以固定速度依次为用户服务，即Who.Now为1，2，3，4，5，1，2…..循环运行。 X工作。假设：CPU对USR的服务时间固定，不（2）当Who.Now=I,CPU完成USRi余下的 i X决定。 依赖于USR的程序；USRi的进程是由各自的参变量 i 2、何谓“黑盒”“白盒”“灰盒”系统？ “黑盒”系统是指系统内部结构和特性不清楚的系统。对于“黑盒”系统，如果允许直接进行实验测量并通过实验对假设模型加以验证和修正。对属于黑盒但又不允许直接实验观测的系统，则采用数据收集和统计归纳的方法来假设模型。 对于内部结构和特性清楚的系统，即白盒系统，可以利用已知的一些基本定律，经过分析和演绎导出系统模型。 3、模型有效性和模型可信性相同吗？有何不同？ 模型的有效性可用实际系统数据和模型产生的数据之间的符合程度来度量。它分三个不同级别的模型有效：复制有效、预测有效和结构有效。不同级别的模型有效，存在不同的行为水平、状态结构水平和分解结构水平的系统描述。 模型的可信度指模型的真实程度。一个模型的可信度可分为： 在行为水平上的可信性，即模型是否重现真实系统的行为。 在状态结构水平上可信性，即模型能否与真实系统在状态上互相对应，通过这样的模型可以对未来的行为进行唯一的预测。 在分解结构水平上的可信性，即模型能否表示出真实系统内部的工作情况，而且是惟一表示出来。 不论对于哪一个可信性水平，可信性的考虑贯穿在整个建模阶段及以后各阶段，必须考虑以下几个方面： 1在演绎中的可信性。2在归纳中的可信性。3在目的方面的可信性。 4、基于计算机建模方法论与一般建模方法论有何不同？（P32） 经典的建模与仿真的主要研究思路，首先界定研究对象-实际系统的边界和建模目标，利用已有的数学建模工具和成果，建立相应的数学模型，并用计算装置进行仿真。这种经典的建
系统建模与仿真课程简介
系统建模与仿真 开课对象：工业工程开课学期：6 学分：2学分；总学时：48学时；理论课学时：40学时； 实验学时：0 学时；上机学时：8学时 先修课程：概率论与数理统计 教材：系统建模与发展，齐欢，王小平编著，清华大学出版社，2004.7 参考书： 【1】离散事件系统建模与仿真，顾启泰，清华大学出版社 【2】现代系统建模与仿真技术，刘兴堂，西北工业大学出版社 【3】离散事件系统建模与仿真，王维平，国防科技大学出版社 【4】系统仿真导论，肖田元，清华大学出版社 【5】建模与仿真，王卫红，科学出版社 【6】仿真建模与分析(Simulaton Modeling and Analysis)(3rd eds.)，Averill M. Law, W.David Kelton，清华大学出版社/McGraw-Hill 一、课程的性质、目的和任务 建模与仿真是当代现代科学技术的主要内容，其技术已渗透到各学科和工程技术领域。本课程以一般系统理论为基础，让学生掌握适用于任何领域的建模与仿真的一般理论框架和基本方法。 本课程的目的和任务是使学生： 1．掌握建模基本理论； 2．掌握仿真的基本方法； 3．掌握一种仿真语言及仿真软件； 4．能够运用建模与仿真方法分析、解决工业工程领域的各种常见问题。 二、课程的基本要求 1．了解建模与仿真的作用和发展，理解组成要素。 2．掌握建模的几种基本方法，及模型简化的技术手段。 3．掌握建模的一般系统理论，认识随机数的产生的原因及统计控制方式。 4．能对离散事件进行仿真，并能分析运行结果。 三、课程的基本内容及学时分配 第一章绪论（3学时） 1．系统、模型、仿真的基本概念
中科大 系统建模与仿真
系统建模与仿真 第3章连续系统的模型 中国科学技术大学曾凡平
课程复习 2.1 典型的试验信号 –阶跃、速度、加速度、脉冲、指数、正弦和余弦 2.2 拉普拉斯变换 –定义、典型信号的拉氏变换、性质和定理 2.3 拉普拉斯反变换 –反变换的部分分式、留数计算法、Matlab 方法。2.4 微分方程的拉普拉斯变换解法 ∑=?????=n k k k n n n f s s F s t f L 1)1()()0()()]([
第3章连续系统的模型 ?系统的动态特性可以用微分方程描述，微分方程是其他数学模型（传递函数、状态空间表达式）的基础。线性定常集中参数系统的输入x (t ) 与输出y (t ) 之间的关系可以以下的微分方程描述： ()() ()())()()()()()()()(111101111t x b dt t dx b dt t x d b dt t x d b t y a dt t dy a dt t y d a dt t y d m m m m m m n n n n n n ++++=++++??????""N =max(n ,m )称为系统的阶次，对应的系统称为N 阶系统。
第3章连续系统的数学模型3.1 线性系统的微分方程模型 3.2 传递函数 3.3系统的方框图及化简
3.1 线性连续系统的微分方程模型 ?用分析法建立系统的微分方程要经过以下步骤：(1) 确定系统的输入和输出变量。 –系统中有很多变量，有些变量是外界施加到系统的，这些变量称为输入（也称为激励）；有些是体现系统状态变化的变量，称为状态变量，系统的输出是状态变量的一部分。(2) 将系统分解为各个环节，依次确定各环节的输入和输出，根据环节所遵循的物理规律列写个环节的微分方程。 (3) 消去中间变量，写出系统的微分方程。
复杂战争系统建模与仿真需求及ABMS方法
2008年12月第22卷第6期 装甲兵工程学院学报 Journal of Academy of A r mored Force Engineering Dec .2008 Vol .22No .6 文章编号:167221497(2008)0620033206 复杂战争系统建模与仿真需求及AB M S 方法 李 雄 高世峰 崔巅博 董志明 (装甲兵工程学院装备指挥与管理系,北京100072) 摘 要:复杂战争系统与一般的物理系统相比,建模与仿真条件、要求与过程有着明显差异。在论述战争系统及其复杂性的基础上,分析了复杂战争系统一般的建模与仿真方法及存在的问题,重点分析研究了基于Agent 的建模与仿真(ABMS )方法。将ABMS 方法应用于信息化战场多传感器仿真演示,验证了其对复杂战争系统建模与仿真的可行性与有效性。 关键词:多Agent 系统;基于Agent 的建模与仿真(ABMS );复杂战争系统中图分类号:N945112;N945113 文献标志码:A M odeli n g and S i m ul a ti on Requ i re m en ts and AB M S M ethod of Co m plex W arfare System L I Xi ong G AO Shi 2feng CU ID ian 2bo DONG Zhi 2m ing (Depart m ent of Equi pment Command and Adm inistrati on,Academy of A r mored Force Engineering,Beijing 100072,China ) Abstract:There are such obvi ous differences in the conditi on,de mand and p r ocess of modeling and si m u 2lati on bet w een comp lex warfare syste m and general physical syste m.This paper discusses the warfare sys 2te m and its comp lexity,analyzes conventi onal modeling and si m ulati on methods and their shortcom ings, and puts e mphasis on agent 2based modeling and si m ulati on (ABMS )method .The feasibility and availa 2bility of ABMS f or comp lex warfare syste m modeling and si m ulati on is validated by app lying it t o multi p le sens ors si m ulati on de monstrati on on inf or mati on battlefield . Key words:multi 2agent syste m;agent 2based modeling and si m ulati on (ABMS );comp lex warfare syste m 收稿日期:2008209210基金项目:军队科研计划项目 作者简介:李 雄(1975-),男,湖南湘阴人,副教授,博士. 复杂系统是人类社会活动(包括军事行动)的主要组织形式。为了更好地反映信息化战争行动的特点,要求用“战争模拟”取代“作战模拟”,用“复杂战争系统”取代“作战系统”,通过采用适用的方法对复杂战争系统进行建模与仿真 [1-3] ,构建面向信息化时 代的战争模拟体系,从而突破“从战争中学习战争”的传统方式束缚,实现“从未来中学习战争”。 1 战争系统及其复杂性 复杂系统是指由相互交互主体(或者是进程、 元素)组成的网络,其中所有单个主体的活动使系 统具备了动态、聚合的行为。由此,复杂系统往往表 现出2个最基本的属性与机制:聚合性(Aggrega 2ti on )与非线性(Non 2linearity )。 就指挥控制而言,未来战场要求一体化的传感器网络为指挥机构和武器平台提供前所未有的空间感知,各级指挥员乃至基层作战单元由此可看到通用的、与战场相关的电子动态画面,从而可实时掌握敌军、自己和友军在战场中的准确位置,驱散战场“迷雾”,使指挥员能更及时、更准确地定下决心。部队战斗力的总和,不再是各个作战单元的简单相加。
复杂系统建模与分析
复杂系统建模与分析 课程内容 1．绪论：系统与模型、概念模型、数学模型、复杂系统、应用示例。 2．概念建模方法：现状、概念建模过程、概念建模方法、概念建模语言。 3．系统的数学描述：系统的抽象化与形式化、确定性数学模型、随机性数学模型。 4．连续系统建模方法：微分方程、状态空间、变分原理。 5．离散事件系统的建模方法：随机数产生与性能检测、实体流图法、活动周期法、Petri网法。。 6．随机变量模型的建模方法：分布类型假设、分布参数估计、分布假设检验。 7．基于系统辨识的建模方法：概述、模型参数的辨识方法、模型阶次的辨识方法。 8．复杂系统的建模方法：神经网络的建模方法、灰色系统的建模方法、基于Agent的行为建模方法。 9．复杂系统的计算机仿真建模方法：概述、基本概念、一般步骤与仿真钟推进、仿真语言介绍（Witness、E-Mplant）、复杂物流系统仿真应用。 参考教材： [1] 系统建模. 郭齐胜等编，国防工业出版社，2006 [2] 复杂系统的分析与建模. 王安麟编，上海交通大学出版社，2004 [3] 复杂系统建模理论与方法. 陈森发编，东南大学出版社，2005 [4] 离散事件动态系统. 郑大钟，清华大学出版社2001年 1．绪论 1．1 系统与模型 1．1．1 系统 系统：按照某些规律结合起来，互相作用、互相依存的所有实体的集合或总体。 可以将港口码头定义为一个系统。该系统中的实体有船舶和码头装卸设备。船舶按某种规律到达，装卸设备按一定的程序为其服务，装卸完后船舶离去。船舶到达模式影响着装卸设备的工作忙闲状态和港口的排队状态，而装卸设备的多少和工作效率也影响着船舶接受服务的质量。 系统有三个要素，即实体、属性、活动。实体确定了系统的构成，也就确定了系统的边界，属性也称为描述变量，描述每一实体的特征。活动定义了系统内部实体之间的相互作用，反映了系统内部发生变化的过程。 状态：在任意时刻，系统中实体、属性、活动的信息总和。
工业工程系统建模与仿真期末复习
工业工程系统建模与仿真期末复习
第一章绪论 1、系统是指相互联系又相互作用者的对象的 有机组合。系统包括工程系统和非工程系 统，自然系统和人工系统，也可分为复杂系 统和简单系统、中小系统和大系统。 2、系统具给定的边界、输入和输出，其三要素 为：实体、属性、活动。 3、模型是实际系统本质的抽象和简化。分为： 物理模型和数学模型。 4、建模：为了达到系统研究的目的，用于收集 和描述系统有关信息的实体。 5、仿真的意义：系统是研究对象，建模是系统 特性的描述，仿真则包含建立模型及对模型 进行实验两个。 6、根据模型类型，系统仿真分为物理仿真、数 学~和物理—数学~。 7、系统仿真的步骤及基本功能：1）调研系统， 明确问题；2）设立目标，制定计划；3）建 立系统数学模型；4）模型校核、验证及确 认；5）数据采集；6）数学模型与仿真模型 的转换；7）仿真实验设计；8）编制程序， 仿真实验，运行模型，计算结果；9）数据
处理，统计分析；10）优化与决策。 8、仿真技术的分类。按什么分，按什么分…… 9、仿真技术不足：建模方法尚不完善，须通过 建模和仿真人员分析。 10、发展趋势：一体化建模与仿真环境。 11、研究热点：面向对象仿真、定性仿真、智能 仿真、分布交互仿真、可视化仿真、多媒体 仿真、虚拟现实仿真、internet网上仿真。 12、系统辨识：在对被识系统进行输入和输出观 测的基础上，从设定的一类系统中确定出一 个与被识系统等价的系统。（两种方式：在 线辨识和离线辨识） 13、系统辨识过程要解决：模型框架、模型结构、 模型参数。系 14、互逆的技术手段：系统辨识与系统分析。 15、系统分析：通过一系列步骤，帮助决策者选 择决策方案的一种系统方法。（五大要素： 目标、替代方案、费用、模型和准则） 第二章 1、系统模型分类：1）按照变量情况：确定型模型、随机型模型；2）按数学方法：初等模型、微分方程模型、优化模型、控制模型；3）按实
生产系统建模与仿真
《建模与仿真》课程教学大纲 (Modeling and Simulation) 课程编码： 学分：2.5 总学时：40 适用专业：工业工程 先修课程：生产计划与控制、工程统计学、工程数学、运筹学、计算机编程技术 一、课程的性质、目的和任务 《建模与仿真》是面向工程实际的应用型课程，是工业工程系的主导课程之一。学生通过本课程的学习能够初步运用仿真技术来发现生产系统中的关键问题，并通过改进措施的实现，提高生产能力和生产效率。本课程的目的是要求学生通过学习、课堂教育和上机训练，能了解如何运用计算机仿真技术模拟生产系统的布置和调度管理。并熟悉和掌握计算机仿真软件的基本操作和能够实现的功能。使学生了解计算机仿真的基本步骤。结合本课程的特点，使学生掌握或提高系统化分析问题和解决问题的能力,为系统化管理生产打下基础。二、教学基本要求 具体在教学过程中要求学生应该达到： 1.全面了解本课程的性质与任务、框架内容以及理论和方法； 2.掌握仿真的概率统计基础知识。 3.掌握供理论模型建模方法。 4.掌握仿真模型的设计与实现方法。 5.熟练应用建模理论,对排队系统、库存系统、加工制造系统进行建模仿真。 三、教学内容与学时分配 离散事件系统仿真是仿真技术的重要领域，在规划论证、方案评估、计划调度、 加工制造、产品试验、生产培训、训练模拟、管理决策等方面得到广泛应用。本课程 深入地介绍了离散事件系统建模仿真的理论、方法和技术，突出对理论建模方法和计 算机实现技术的讲解，对离散事件系统建模仿真的发展和应用情况做了比较详尽的介 绍。 具体教学内容如下： 第一章绪论 4学时
本章分析了系统和制造系统定义、组成与特点，介绍了系统建模与仿真的基本概念和使用步骤，并给出应用案例。 本章教学目标： 本章教学基本要求： 了解常用术语及常用的仿真软件，了解仿真技术的的发展状况及应用。 理解系统与制造系统的定义及系统建模与仿真的概念及系统、模型与仿真之间的关系。 掌握制造系统建模与仿真的基本概念及基本步骤。 本章教学重点：制造系统建模与仿真的原则及基本步骤。 本章教学难点：制造系统建模与仿真的原则及基本步骤 第一节系统与制造系统 0.3学时 （一）什么是系统 （二）制造系统的组成与特点 第二节系统建模与仿真的基本概念。 0.3学时 (一)系统、模型与仿真的关系 (二)系统建模与仿真技术的特点 第三节制造系统建模与仿真的基本概念。 0.3学时 （一）制造系统建模与仿真的特点分析 （二）制造系统类型及建模元素 （三）制造系统仿真的功能分析 第四节系统建模与仿真的基本步骤 0.4学时 第五节系统建模与仿真的案例分析 0.5学时 （一）连杆生产线的组成与功能分析 （二）连杆生产线仿真模型的构建 （三）仿真逻辑的分析与定义 （四）仿真结果分析及系统优化 第二章系统建模与仿真的基本原理 2学时 本章在分析离散事件系统模型的分类和元素组成的基础上，介绍了建立系统模型的常用方法。 本章教学目标：使学生掌握常用的系统建模方法 本章教学基本要求：
.灰色系统关联度分析法
21.灰色系统关联度分析法 对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度，称为关联度。它描述系统发展过程中因 素间相对变化的情况，也就是变化大小、方向及速度等指标的相对性。如果两者在系统发展过程中相对变化基本一致，则认为两者关联度大；反之，两者关联度就小。灰色系统理论的关联度分析与数理统计学的相关分析是不同的，两者的区别在于第一，它们的理论基础不同。关联度分析基于灰色系统的灰色过程，而相关分析则基于概率论的随机过程；第二，分析方法不同。关联分析是进行因素间时间序列的比较，而相关分析是因素间数组的比较；第三，数据量要求不同。关联分析不要求数据太多，而相关分析则需有足够的数据量；第四，研究重点不同。关联度分析主要研究动态过程，而相关分析则以静态研究为主。 因此，关联度分析适应性更广，在用于社会经济系统中的应用更有其独到之处。 21.1原理与方法简介 关联度分析一般包括下列计算和步骤：(1) 原始数据变换；(2) 计算关联系数；(3) 求关联度；(3) 排关联序；(4) 列关联矩阵。在应用中是否进行所有步骤，可视具体情况而定。 设有m 个时间序列 t n x x x x x x x x x x x x t t n t n n m m n m 12 1112211122221 2 ()()()()() () ()()() ()()() 亦即 {{{1(0)2(0)m (0) X t X t X t ()},()},,()} (t =1, 2, …, N ) N 为各序列的长度即数据个数，这m 个序列代表m 个因素(变量)。另设定时间序列： {X 0(0)(t )} (t =1, 2, …, N ) 该时间序列称为母序列, 而上述m 个时间序列称为子序列。关联度是两个序列关联性大小的度量。根据这一观点，可给关联度一个量化模型，其计算方法与步骤具体叙述如下： (1) 原始数据变换 由于系统中各因素的量纲(或单位)不一定相同，如劳动力为人，产值为万元，产量为吨 等，且有时数值的数量级相差悬殊，如人均收入为几百元，粮食每公顷产量为几千公斤，费用为几十万元，有些产业产值达百亿元，有些产业才几万元，等等，这样的数据很难直接进行比较，且它们的几何曲线比例也不同。因此，对原始数据需要消除量纲(或单位)，转换为可比较的数据序列。目前，原始数据的变换有以下几种常用方法： a)均值化变换。先分别求出各个序列的平均值，再用平均值去除对应序列中的各个原始数据，所得到新的数据列，即为均值化序列。其特点是量纲为一，其值大于0，并且大部分近于1，数列曲线互相相交。 b)初值化变换。分别用同一序列的第一个数据去除后面的各个原始数据，得到新的倍数数列，即为初值化数列。量纲为一，各值均大于0，且数列有共同的起点。
系统建模与仿真实验报告
实验1 Witness仿真软件认识 一、实验目的 熟悉Witness 的启动；熟悉Witness2006用户界面；熟悉Witness 建模元素；熟悉Witness 建模与仿真过程。 二、实验内容 1、运行witness软件，了解软件界面及组成； 2、以一个简单流水线实例进行操作。小部件（widget）要经过称重、冲洗、加工和检测等操作。执行完每一步操作后小部件通过充当运输工具和缓存器的传送带（conveyer）传送至下一个操作单元。小部件在经过最后一道工序“检测”以后，脱离本模型系统。 三、实验步骤 仿真实例操作: 模型元素说明：widget 为加工的小部件名称；weigh、wash、produce、inspect 为四种加工机器，每种机器只有一台；C1、C2、C3 为三条输送链；ship 是系统提供的特殊区域，表示本仿真系统之外的某个地方； 操作步骤： 1：将所需元素布置在界面：
2：更改各元素名称： 如; 3:编辑各个元素的输入输出规则：
4:运行一周（5 天*8 小时*60 分钟=2400 分钟），得到统计结果。5:仿真结果及分析： Widget： 各机器工作状态统计表：
分析：第一台机器效率最高位100%，第二台机器效率次之为79%，第三台和第四台机器效率低下，且空闲时间较多，可考虑加快传送带C2、C3的传送速度以及提高第二台机器的工作效率，以此来提高第三台和第四台机器的工作效率。 6：实验小结： 通过本次实验，我对Witness的操作界面及基本操作有了一个初步的掌握，同学会了对于一个简单的流水线生产线进行建模仿真，总体而言，实验非常成功。
系统建模与仿真
系统建模仿真技术的历史现状和发展趋势分析 工程133 胡浩3130212026 【摘要】：经过半个多世纪的发展,仿真技术已经成为对人类社会发展进步具有重要影响的一门综合性技术学科。本文对建模与仿真技术发展趋势作了较全面分析。仿真建模方法更加丰富,更加需要仿真模型具有互操作性和可重用性,仿真建模VVA与可信度评估成为仿真建模发展的重要支柱;仿真体系结构逐渐形成标准,仿真系统层次化、网络化已成为现实,仿真网格将是下一个重要发展方向;仿真应用领域 更加丰富,向复杂系统科学领域发展,并将更加贴近人们的生活。 工程系统的仿真，起源于自动控制技术领域。从最初的简单电子、机械系统，逐步发展到今天涵盖机、电、液、热、气、电、磁等各个专业领域，并且在控制器和执行机构两个方向上飞速发展。 控制器的仿真软件，在研究控制策略、控制算法、控制系统的品质方面提供了强大的支持。随着执行机构技术的发展，机、电、液、热、气、磁等驱动技术的进步，以高可靠性、高精度、高反应速度和稳定性为代表的先进特征，将工程系统的执行品质提升到了前所未有的水平。相对控制器本身的发展，凭借新的加工制造技术的支持，执行机构技术的发展更加富于创新和挑战，而对于设计、制造和维护高性能执行机构，以及构建一个包括控制器和执行机构的完整的自动化系统也提出了更高的要求。 AMESIM软件正是能够提供平台级仿真技术的工具。从根据用户需求，提供液压、机械、气动等设计分析到复杂系统的全系统分析，
到引领协同仿真技术的发展方向，AMESIM的发展轨迹和方向代表了工程系统仿真技术的发展历程和趋势。 一、系统仿真技术发展的现状 工程系统仿真作为虚拟设计技术的一部分，与控制仿真、视景仿真、结构和流体计算仿真、多物理场以及虚拟布置和装配维修等技术一起，在贯穿产品的设计、制造和运行维护改进乃至退役的全寿命周期技术活动中，发挥着重要的作用，同时也在满足越来越高和越来越复杂的要求。因此，工程系统仿真技术也就迅速地发展到了协同仿真阶段。其主要特征表现为： 1、控制器和被控对象的联合仿真：MATLAB＋AMESIM，可以覆盖整个自动控制系统的全部要求。 2、被控对象的多学科、跨专业的联合仿真：AMESIM＋机构动力学＋CFD＋THERMAL＋电磁分析 3、实时仿真技术 实时仿真技术是由仿真软件与仿真机等半实物仿真系统联合实现的，通过物理系统的实时模型来测试成型或者硬件控制器。 4、集成进设计平台 现代研发制造单位，尤其是设计研发和制造一体化的大型单位，引进PDM/PLM系统已经成为信息化建设的潮流。在复杂的数据管理流程中，系统仿真作为CAE工作的一部分，被要求嵌入流程，与上下游工具配合。
建模与仿真
实验设计（论文）报告 课题名称：单一生产线建模与仿真 学校： 系别： 班级： 姓名： 学号： 日期： 2011年 4 月 16 日
摘要：针对传统数值方法难以求解复杂排队系统模型的问题,采用新一代面向对象的Simio仿真软件进行建模和仿真分析。采用Simio 软件构建序列表和运输器的仿真模型,认识关于SOURCE,SERVER,SINK 等对象的更多建模知识，对基于部件类型的处理时间及单个发生器和多种处理类型进行设定，然后对模型进行统计分析,并对系统的方案进行思考和改进。分析结果表明,利用Simio软件可方便地对各领域的模型及其相关问题进行建模仿真,具有较大的应用潜力。 关键词：实体序列表；运输器；处理时间；发生器
目录 一.序言 1.1 Simio系统仿真背景 1.2 系统建模与仿真现状分析 1.3 本课题的研究意义 二.Simio系统仿真的模型 2.1 模型的选择 2.2 建立模型 2.2.1系统模型 2.2.2建立模型的步骤 三.仿真的运行与调整 3.1 仿真的运行 3.2 仿真的调整 3.2.1 能力选择调整 3.2.2 参数选择的调整 四.结论分析 五.建议
一、序言 1.1背景 Simio是由一个极富行业经验的团队所创造的。本软件的缔造者C. Dennis Pegden博士拥有30年以上的仿真经验，是公认的行业领军人物。当前在仿真软件市场份额上领先的SLAM和Arena就是在他的领导下研发的。团队的其他成员的背后同样也闪耀着一连串仿真行业突破性进展的光芒。正是这样一个团队，现在聚集到一起，集中他们的全部智慧以及总计超过100年的仿真经验为你创造出了下一代的仿真工具，也许是最好的仿真工具Simio。 作为仿真工具的革命性进展，Simio完全是从零开始开发的。它采用了继“面向事件”和“面向过程”之后的“面向对象”的建模方法，并支持这三种建模方法的无缝衔接。Simio还同时支持离散和连续系统建模，以及基于“智能主体”(Agent-Based)的大规模应用。这些不同的建模范式可以在同一个模型中自由地揉合。 1.2 Simio系统建模与仿真现状分析 当前，仿真技术已经成为分析、研究各种复杂系统的重要工具，它广泛应用于工程领域和非工程领域。仿真可定义为：在全部时间内，通过对系统的动态模型性能的观测来求解问题的技术。对复杂物流系统进行仿真，起目的是通过仿真了解物料运输、存储动态过程的各种统计、动态性能。但由于现代生产物流系统具有突出的离散性、随机性的特点，因此人们希望通过对生产物流系统的计算机辅助设计及仿真
制造系统建模与仿真在工业工程中的应用 0713020
制造系统建模与仿真在工业工程中的应用0713020 工业工程刘鹏 [摘要]介绍了企业发展和建模的必要性和必然性，分析了制造系统的建模与仿真在优化企业资源中的作用及意义，详细地论述了制造系统的建模与仿真在优化企业资源中的具体应用。 关键词：制造系统；建模与仿真；企业优化；仿真应用 系统建模与仿真技术的含义 系统建模与仿真技术是以相似原理、模型理论、系统技术、信息技术以及建模与仿真应用领域的有关专业技术为基础，以计算机系统、与应用相关的物理效应设备及仿真器为工具，利用模型参与已有或设想的系统进行研究、分析、设计、加工生产、试验、运行、评估、维护、和报废(全生命周期)活动的一门多学科的综合性技术。 仿真科学和技术的通用性和战略性 仿真的通用性表现在一切基础学科(如物理、化学、天文?)都可以通过仿真来研究；并可以极大地提高研究的安全性。仿真的战略性表现在一切复杂巨系统的研究都离不开仿真技术，可以说研究复杂巨系统采用仿真技术是唯一的途径。正如宋健院士所说：“系统仿真是科学实验的利器。 国内仿真技术发展 在我国仿真技术经过半个多世纪的发展，已经从军工走向国民经济。已经从工程走向非工程；已经从确定的小系统走向不确定的复杂巨系统。最初的仿真技术只是用计算机来求解方程，为了实时性，大
都采用电子模拟计算机。现在的仿真技术已经融合了信息技术、网络技术、系统技术、控制技术和高性能的计算技术，以完全崭新的面貌出现在我们的面前。 现在，摆在我们仿真工作者面前的任务是：在虚拟世界与真实世界之间架起一座桥梁；通过仿真技术构筑起一个平台，来勾画出创新型国家的轮廓，例如，国家正投入几个亿，来建设国家级研究经济模型的仿真实验室。 仿真技术，一方面反映了我国仿真技术和仿真技术应用发展的现状，另一方面，又对我国仿真技术今后的发展方向产生了指导作用。近年来，我国仿真技术及其应用的发展是十分迅猛的。仿真技术的发展，使人感到震惊。研究天文、地理、宇宙进化论等等，要依靠仿真，几乎没有哪个领域能离开仿真技术。凡是能写成方程的都要进行仿真。故应鼓励仿真界的科技人员发挥聪明才智，搞好仿真技术。 仿真技术的广度、深度、高度的提高，正反映了我国仿真技术和应用的发展。例如，“面向复杂性地理问题的虚拟研讨厅体系研究”，“复杂系统建模中的几个问题”等都是有代表性的好文章，反映了我国仿真技术已经在军事和国民经济的一些复杂巨系统研究建设中发挥越来越重要的作用。 1、制造系统的建模与仿真在优化企业资源中的作用及意义 计算机仿真技术作为一门高新技术，其方法学建立在计算机能力的基础之上。随着计算机技术的发展，仿真技术也得到迅速的发展，其应用领域及其作用也越来越大。尤其在航空、航天、国防及其他大
复杂系统建模论文
复杂系统建模简述 目前,我们面临的社会正迅速从制度经济转入知识经济,其中所涉及的各种研究系统越来越复杂,人在之中的作用也变得越来越不可忽略。而网络化的加速发展,更是极大地加剧了各类系统的复杂性程度。因此现有的系统分析方法已远远不能有效地解决这些复杂系统所面临的许多关键性问题,我们需要新的理论、新的方法、新的技术有针对性的进行复杂系统建模，所以复杂系统建模的知识就越来越重要。下面就我所学到的复杂系统建模做一个简述。 一、系统理论概述 平常说的系统是具有一定功能,相互间具有有机联系,由许多要素或构成部分组成的整体。可以将港口码头定义为一个系统。该系统中的实体有船舶和码头装卸设备。船舶按某种规律到达，装卸设备按一定的程序为其服务，装卸完后船舶离去。船舶到达模式影响着装卸设备的工作忙闲状态和港口的排队状态，而装卸设备的多少和工作效率也影响着船舶接受服务的质量。 系统一般有三个要素，即实体、属性、活动。实体确定了系统的构成，也就确定了系统的边界，属性也称为描述变量，描述每一实体的特征。活动定义了系统内部实体之间的相互作用，反映了系统内部发生变化的过程。 系统建模则是建立一个新系统，用来模拟或仿真原有系统。模型是对实际系统的简化表示，它提取和反映了所研究系统的基本性质。模型的表现形式有直觉模型、实物模型、模拟模型、图表模型、数学模型。其中数学模型的种类包括参数模型、非参数模型、模糊及神经元模型、区域规划模型、网络模型、黑箱模型、黑板模型、遗传算法模型等。 二、复杂系统理论概述 典型的复杂系统有工程技术大系统,社会经济大系统,生态环境大系统. 复杂系统则是能够被解耦或者分解成若干个互连子系统，从而进行有效计算或者满足实际需要的系统，或传统的建模、系统分析、控制器设计及优化技术不能处理的、具有多个互连子系统的系统。
数学建模案例分析--灰色系统方法建模2灰色预测模型GM(1-1)及其应用
§2 灰色预测模型GM(1,1)及其应用 蠕变是材料在高温下的一个重要性能。处于高温状态下的材料长期受到载荷作用时，即使其载荷较低，并且在短时间的高温拉伸试验中材料不发生变形，但在此情况下仍会有微小的蠕变，极端的情况下，甚至会使材料发生破坏。高温材料多应用于各种车辆的发动机及冶金厂中各种设备上，如果因蠕变引起破坏，可能造成很大的事故。 为了保证设备的安全可靠，在某一使用温度下，预先知道该材料对不同载荷应力下断裂的时间是很重要的。过去，人们都是通过蠕变试验测量断裂时间。而做蠕变试验时，需要很长时间才能得到结果，即使通过试验得出的数据，也只是对某几个具体试样而言，存在很大的偶然性，不能代表普遍的规律。如果将实测的数据用灰色系统理论来处理，可以预测在某一温度下的任何载荷应力的断裂时间。 一、灰色预测模型GM （1,1） 建模步骤如下： （1）GM （1,1）代表一个白化形式的微分方程： u aX dt dX =+)1() 1( （1） 式中，u a ,是需要通过建模来求得的参数；) 1(X 是原始数据) 0(X 的累加生成（AGO ）值。 （2）将同一数据列的前k 项元素累加后生成新数据列的第k 项元素，这就是数据处理。表示为： ∑==k n n X k X 1 )0() 1()()( （2） 不直接采用原始数据) 0(X 建模，而是将原始的、无规律的数据进行加工处理，使之变得较有规 律，然后利用生成后的数据列来分析建模，这正是灰色系统理论的特点之一。 （3）对GM （1,1），其数据矩阵为 ???? ?? ? ? ?+--+-+-=1)]()1([5.01)]3()2([5.01)]2()1([5.0)1()1()1()1()1()1(N X N X X X X X B （3） 向量T N N X X X Y )](,),3(),2([)0()0()0( = （4）作最小二乘估计，求参数u a , N T T Y B B B u a 1)(?-=??? ? ??=α （4） （5）建立时间响应函数，求微分方程（1）的解为 a u e a u X t X at +-=+-))1(()1(?)0()1( （5）
系统建模与仿真报告
新螺丝湾公交枢纽站 公交系统建模与仿真专业 姓名 学校 起止日期 报告提交日期
摘要 自新螺丝湾国际商贸城和新南部客运站建成并运营以来，该地区的人流量突增，同时给新螺丝湾公交枢纽站带来了新的挑战。因此，怎样能更好的做好该地区的公交车的调度和运营，满足乘客需求成了至关重要的问题。本课题在以满足乘客的需求提高该系统的效率为目标的前提下，采用了面向对象的离散虚拟仿真软件3D max和Flexsim,对昆明新螺丝湾公交枢纽站站内公交调度时间及库存时间进行了仿真系统研究;利用计算机仿真搭建了一个公交运输的仿真平台, 建立了昆明新螺丝湾公交枢纽站站内仿真模型，针对该系统在公交车调度和库存中存在的问题提出相应的改进方案，效率高,乘客满意度高,为公交公司在做公交调度方面的决策时提供有用方案。 关键词：新螺丝湾公交枢纽站;面向对象;flexsim;仿真模型
目录 摘要 1．绪言 (1) 2.理论分析 (1) 2.1数据采集方法： (1) 2.2数据样本分析： (1) 2.3数据分析方法： (1) 2.4建模方法 (2) 3.实验研究 (2) 3.1研究地点 (2) 3.2研究时间 (2) 3.3研究目的 (2) 3.4研究方法 (2) 4.数据分析 (2) 4.1新螺蛳湾公交调度分析 (2) 4.1.1 154路公交车调度分析 (2) 4.1.2 186路公交车调度分析 (5) 4.1.3 C7路公交车调度分析 (8) 4.2新螺蛳湾公交库存分析 (11) 4.2.1 154路公交车库存分析 (11) 4.2.2 186路公交车库存分析 (12)
4.2.3 C7路公交车库存分析 (13) 5.建模与仿真 (14) 5.1新螺蛳湾公交枢纽站布局图 (14) 5.2新螺蛳湾公交枢纽站公交车流程 (14) 5.3新螺蛳湾公交枢纽站设施的F LEXSIM实体映射对照 (15) 6.结果分析与结论 (15) 6.1154路公交 (15) 6.2186路公交 (16) 6.3C7路公交 (16) 7.感想 (16) 参考文献 (18)
动态系统建模与仿真
摘要：经过半个多世纪的发展，仿真技术已经成为对人类社会发展进步具有重要影响的一门综合性学科。本文对建模与仿真技术发展趋势作了比较全面的分析。仿真建模方法更加丰富，更加需要仿真建模具有互操作性和可重用性，仿真建模与可信度评估成为仿真建模发展的重要支柱；仿真体系结构逐渐形成标准，仿真系统层次化、网络化已成为现实，仿真网格将是下一个重要发展方向；仿真应用领域更加丰富，向复杂系统领域发展，并将更将贴近人们的生活。 经过半个多世纪的发展，仿真技术已经成为人类社会发展进步具有重要影响的一门综合性学科。仿真技术的领域不在局限于某些尖端学科技术研究领域，而成为一项被众多学科领域广泛采用的通用型技术。半个世纪以来，仿真救赎一方面始终是建模技术、计算技术和其他信息技术最先的应用者，另一方面是对计算技术和网络技术等的发展不断提出新的挑战。 在我国建模与仿真方法是随着应用需求的发展不断的进步，近十年来仿真技术发展是沿着以应用需求牵引建模与仿真系统开发、以建模与仿真系统带动建模与仿真技术突破、以建模与仿真技术促进建模与仿真系统发展、将建模与仿真系统又服务于应用良性循环的道路向前发展。 仿真技术研究人员一方面不断地扩展仿真应用领域，另一方面，其他领域研究的丰富成果与不断促使仿真技术人员从新的角度、新的高度、新的广度认识建模与仿真。在近半个世纪的积累和近十年的快速发展的基础上，建模与仿真技术已经成为以相似原理、模型理论、系统技术、信息技术以及仿真应用领域的有关专业技术为基础，以计算机系统、与应用相关的物理效应设备及仿真器为工具，利用模型对已有的或设想的系统进行研究、分析、实验与运行的一门综合性技术。 仿真建模的发展 仿真是基于建模的活动，模型建立、实现、验证、应用是仿真过程不变的主题。随着时代的发展，仿真模型包含的内容大大扩展，建模方法日益多样，模型交互性和重要性变的越来越重要，模型的校核与验证的成功为仿真中必要步骤。 -----------------------------------系统仿真学报杨明张冰王子才哈尔滨工业大学，哈尔滨150001 基本概念 系统：按照某些规律结合起来，互相作用、互相依存的所有实体的集合或总和。模型：从特定应用角度，表达对象系统特征与特性的形式。仿真：用物理模型或数学模型代替实际系统进行实验和研究。 对象系统：仿真、分析与研究的对象。仿真系统：实施仿真的系统。 仿真分类：
系统建模方法
系统建模方法 2.1系统抽象与数学描述 2.1.1 实际系统的抽象 本质上讲，系统数学模型是从系统概念出发的关于现实世界的一小部分或几个方面的抽象的“映像”。 为此，系统数学模型的建立需要建立如下抽象：输入、输出、状态变量及其间的函数关系。这种抽象过程称为模型构造。抽象中，必须联系真实系统与建模目标，其中描述变量起着很重要的作用，它可观测，或不可观测。 从外部对系统施加影响或干扰的可观测变量称为输入变量。 系统对输入变量的响应结果称为输出变量。 输入、输出变量对的集合，表征着真实系统的“输入-输出”性状（关系）。 综上述，真实系统可视为产生一定性状数据的信息源，而模型则是产生与真实系统相同性状数据的一些规则、指令的集合，抽象在其中则起着媒介作用。系统数学建模就是将真实系统抽象成相应的数学表达式（一些规则、指令的集合）。
（可观测） 输出变量 （可观测） 输入变量 黑箱 灰箱 白箱 ωt ） ω（t ）、ρ（t ）---输入输出变量对 真实系统建模的抽象过程
2.1.2 系统模型的一般描述及描述级（水平） 2.1.2.1 系统模型的一般描述： 一个系统的数学模型可以用如下七元组集合来描述： 2.1.2.2 系统模型描述级（水平）： 按照系统论的观点，实际系统可在某种级（水平）上被分解，因此系统的数学模型可以有不同的描述级（水平）： ⑴ 性状描述级 性状描述级或称为行为描述级（行为水平）。在此级上描述系统是将系统堪称黑箱，并施加输入信号，同时测得输出响应，结果是得出一个输入-输出对：(ω，ρ) 及其关系R s ={(ω，ρ)：Ω，ω，ρ}。 ()λδ,,,,,,Y Q X T S Ω= 其中： :T 时间基，描述系统变化的时间坐标，T 为整数则称为离散时间系 统，为实数则称为连续时间系统； :X 输入集，代表外部环境对系统的作用。 :Ω输入段集，描述某个时间间隔内的输入模式，是()T X ,的一个 子集。 :Q 内部状态集，描述系统内部状态量，是系统内部结构建模的核心。 :δ状态转移函数，定义系统内部状态是如何变化的，是一个映射。 :Y 输出集，系统通过它作用于环境。 :λ输出函数，是一个映射，给出了一个输出段集。
系统建模与仿真-哈尔滨工业大学
《系统辨识》 实验手册 哈尔滨工业大学控制与仿真中心 2018年5月
目录 实验1 白噪声和M序列的产生---------------------------------------------------------- 2 实验2 脉冲响应法的实现---------------------------------------------------------------- 5 实验3 递推最小二乘法的实现---------------------------------------------------------- 9 附录实验报告模板---------------------------------------------------------------------- 13
实验1 白噪声、M 序列的产生 一、实验目的 1、熟悉并掌握产生均匀分布随机序列方法以及进而产生高斯白噪声方法 2、熟悉并掌握M 序列生成原理及仿真生成方法 二、实验原理 1、混合同余法 混合同余法是加同余法和乘同余法的混合形式，其迭代式如下： 11 1(*)mod /n n n n x a x b M R x M +++=+?? =? 式中a 为乘子，0x 为种子，b 为常数，M 为模。混合同余法是一种递归算法，即先提供一个种子0x ，逐次递归即得到一个不超过模M 的整数数列。 2、正态分布随机数产生方法 由独立同分布中心极限定理有：设随机变量12,,....,,...n X X X 相互独立，服从同一分布，且具有数学期望和方差： 2(),()0,(1,2,...)k k E X D X k μσ==>= 则随机变量之和1 n k i X =∑的标准化变量 : () n n n k k k X E X X n Y μ --= = ∑∑∑近似服从(0,1)N 分布。 如果n X 服从[0, 1]均匀分布，则上式中0.5μ=，2 1 12 σ= 。即 0.5n k X n Y -= ∑近似服从(0,1)N 分布。