系统动力学与动态系统描述-方程
系统动力学

系统动力学—管理科学与工程王江坤S090091374一、系统动力学介绍1956年,Jay W.Forrester 放弃了其在电机控制领域的研究,转而将反馈控制的基本原则用于社会经济学系统。
1961年,他在MIT工业管理学院研究公司管理问题,出版了其专著Industrial Dynomics, 这标志着这一学科的创立。
在过去的40年中,系统动力学有了长足的发展。
系统动力学的理论、思想方法和工具,对于分析社会经济中许多复杂动态问题非常有效。
另一方面,系统动力学的分析方法、建模方法、模拟方法和模拟工具比较规范,易于学习和应用。
(1)事件-行为-结构在日常生活中,我们往往是从事件开始认识事物的。
事件一般是在固定的时间点上出现的。
我们要正确的认识事件,须要联系相关事件,并从它们的发展过程中去观察。
也即,要考察事件所在的行为模式。
行为模式是系统的外在表现,可表现为一系列的相关事件随事件的演变过程,是多个关联事件表现出的过去现在和未来。
行为摸式是由系统的内部结构决定的。
结构是产生行为模式的物质的、能量的、信息的内在关系。
系统的结构决定其行为模式,而事件是行为模式的重要片段。
利用系统动力学分析问题,要由事件出发,分析系统的结构与行为模式的关系,以采取成功的政策和策略,调整系统结构,干预和控制系统,改善系统的行为模式,大大避免坏的事件的发生。
(2)系统动力学处理问题的过程●提出问题:明确建立模型的目的。
即要明确要研究和解决什么问题。
●参考行为模式分析:分析系统的事件,及实际存在的行为模式,提出设想和期望的系统行为模式。
作为改善和调整系统结构的目标。
●提出假设建立模型:由行为模式,提出系统的结构假设。
由假设出发,设计系统的因果关系图,流图,并列出方程,定义参数。
从而将一系列的系统动力学假设,表示成了清晰的数学关系集合。
●模型模拟:调整参数,运行模型,产生行为模式。
建立好的模型是一个实验室,可以由试验参数和结构的变化理解结构与系统行为模式的关系。
(完整版)系统动力学模型SD3

(19) rabbit births = Rabbit Population * rabbit birth rate Units: Rabbit/Year
(20) rabbit crowding = Rabbit Population/carrying capacity Units: Dmnl
建立表函数的原则
1. 建立表函数时大致要考虑:曲线的斜率和形状,一个或一个以上的特 殊点和参考曲线。
2. 设置曲线的斜率。使之与其表示的影响的性质吻合,负值斜率代表负 反馈,正值斜率代表正反馈。
3. 选择曲线的形状。小心确定在极端条件下和曲线中部的斜率与曲线的 值。
4. 尽可能在表函数上把x,y的特殊点标出,如:x,y分别取0和1时,极端 条件下的x,y值和某些研究问题所要求的特殊点。
LEVEL.K*CONST
LEVEL.K/LIFE
(GOAL.K-LEVEL.K)/ADJTM
LEVEL.K*AUX.K与LEVEL.K/AUX.K EFFECT.K+NORM.K(某些因素的影响作用+额定速率)
EFFECT.K*NORM.K(额定速率与某个(或几个)因子的乘积)
LEVEL.K*CONST
建立方程的目的:在于使模型能用计算机模拟(或得到解析 解),以研究模型假设中隐含的动力学特性,并确定解决问题 的方法与对策。
状态变量与Level方程 速率(变化率)方程 辅助方程 SD模型举例
5.1.1 状态变量与Level方程
状态变量是随时间而变化的积累量,是物质、能量与信息的储存环节。 如:人口、企业雇员人数、库存、生产能力、银行存款等。
系统动力学九种模型

系统动力学九种模型标题:系统动力学九种模型:一种掌握复杂系统行为的有力工具引言:系统动力学是一门研究动态系统行为的学科,旨在通过模型和模拟来分析和预测系统的行为。
在系统动力学中,有九种常用的模型,它们分别从不同角度和层次探索和描述系统的行为。
本文将深入探讨系统动力学中的九种模型,并分享对这些模型的观点和理解。
第一部分:系统动力学简介与基本概念1.1 系统动力学的定义和应用领域1.2 动态系统和反馈环路的基本概念第二部分:系统动力学九种模型的介绍与分析2.1 流量模型:描述物质或信息在系统中的流动2.2 资源积累模型:描述资源的积累和消耗2.3 优先水平与延迟模型:描述不同的优先级和延迟对系统行为的影响2.4 饱和非线性模型:描述系统在达到饱和点后的行为变化2.5 非线性积分模型:描述系统内部非线性交互对整体行为的影响2.6 动态变化和叠加模型:描述系统多个变量之间的相互作用与叠加效应2.7 时滞模型:描述系统行为中存在的时间滞后和延迟2.8 分层模型:描述系统中的层次结构以及不同层次之间的相互作用2.9 非线性交互模型:描述系统中多个元素之间的非线性相互作用第三部分:系统动力学九种模型的应用案例分析3.1 商业经济领域中的应用案例3.2 环境与能源管理中的应用案例3.3 社会系统中的应用案例3.4 健康医疗领域中的应用案例第四部分:总结与回顾性内容4.1 对系统动力学九种模型的综合回顾4.2 对应用案例的总结与反思结论:系统动力学九种模型是一种有力的工具,能够揭示系统行为的本质和规律。
通过对这些模型的研究和应用,我们能够更深入地理解和预测复杂系统的行为。
在不同领域的实践中,系统动力学九种模型已经取得了许多成功的应用案例。
然而,我们也要意识到这些模型只是对现实世界的近似和抽象,对复杂系统行为的完整描述还需要我们的不断深入研究和探索。
(2000字)4.1 对系统动力学九种模型的综合回顾在前面的章节中,我们对系统动力学九种模型进行了详细的介绍。
系统动力学与动态系统描述 因果关系图

• 在确定两者之间关系时,要假定其它要素不变; • 要注意互为因果、一因多果、多因一果等情况。
出生人口
+
+
总人口
施肥 光照
+
+产量
投资
+消费 +资产
因果关系图举例
• 人口问题 • 库存问题 • 传染病蔓延问题 • 捕食者与被捕食者问题
人口问题
• 关键要素:
– 人口数量:Population – 出生数量:Birth – 死亡数量:Death – 出生率: Birth Rate – 平均寿命:Average Age
• 因果链或回路只反映变量之间的逻辑关系或变化方向;
• 在判定某一因果链或回路的正负时,假定回路外影响回路 的所有因素不变;
• 在因果关系回路中,负因果链的总数为偶数时,此回路为 正因果关系回路;负因果链的总数为奇数时,此回路为负 因果关系回路。
系统观:因果互变性
• 对于一个动态系统而言,因果关系并非单方向的运动,在 第一回合中,因引起果,而在第二回合中,果成了因。例 如人口问题。
– 建立从整体上分析复杂系统的框架,为进一步深入分析和 定量分析打好基础。
因果关系图的画法
• 尽可能多地找出实际系统的要素:
– 系统的要素的是人们对系统进行研究的着眼点,同时也是对系统 进行控制的关键所在。因而,准确确定系统中的要素,即那些对 系统行为产生关键性影响的组成部分,是对系统进行研究的前提 条件。
3. 只考虑逻辑关系,不必考虑是否能变化
某种产品税率
- 该产品供应量
因果关系图画法小节
4. 确定因果关系时不必考虑变量与时间的关系
订货
+
库存量
5. 确定两者之间的因果关系时假定其它要素不变
系统动力学

1.系统动力学基本概念
因果关系图:
表示系统反馈结构的重要工具,因果图包 含多个变量,变量之间由标出因果关系的 箭头所连接。变量是由因果链所联系,因 果链由箭头所表示。
杯中水位 + 斟水速率 + + 决定添水 水位差 + 期望 水位
因果链极性:
每条因果链都具有极性,或者为正(+)或者 为负(-)。
反馈回路的极性:
反馈回路的极性取决于回路中各因果链符 号。回路极性也分为正反馈和负反馈,正 反馈回路的作用是使回路中变量的偏离增 强,负则趋于稳定。
1.系统动力学基本概念
系统动力学模型流图:是指由专用符号组成用以表示因果关
系环中各个变量之间相互关系的图示。专用符号主要如下
1.系统动力学基本概念
状态变量:代表事物(包括物质和非物质的)的积累。其数值大小是表
系统流图
公路货物运输系统流图,如图所示
公路货物运输系统用公路货运量 ( LGLHY) 总人口数 ( LZRK ) 和GDP 作 为每个子系统的状态变量,分别用公路货运量年增长量 ( DHY) 年净增 人口数 ( DRK ) GDP 年增长量 ( DGDP ) 作为速率变量,其他变量均为 辅助变量
Contents
系统动力学基本概念 系统动力学分析问题的步骤 系统动力学的应用
1 2
3
5
3.系统动力学的应用
系统动力学以一种结构性的视角,通过对各种系统关 系进行精确的定量分析研究解决问题。系统动力学的应用 几乎遍及各类系统,深入到各个领域,例如在区域货运系 统与经济互动关系研究、城市私家车拥有量发展问题、 航空系统客运量预测、 城市物流园区规划中的需求预测、 机动化发展政策对城市发展、城市交通系统的影响以及城 市公交价格组合策略研究等方面都有所应用。 下例是将系统动力学的方法应用于公路货物运输系统, 建立货物运输系统动力学模型,对未来运量预测,并以黑 龙江省公路货物运输相关统计数据对模型进行验证。
系统动力学模型

系统动力学模型系统动力学模型是一种旨在评估和预测系统行为的工具。
它可以量化系统的状态改变,以及它们之间的相互作用。
系统动力学模型是一种有用的工具,可以用来研究复杂系统,了解系统是如何处理不同类型的信息,并预测它们的未来行为。
系统动力学模型是一种基于理论的系统分析方法,它的基本假设是系统的行为可以用一组模型来表示。
模型可以是相互作用的系统元素,也可以是连接系统元素的联系。
系统动力学模型的目的是使用这些模型来研究系统的结构、属性和行为,并预测系统的未来发展。
系统动力学模型采用了一种基于计算机的技术,称为差分方程式方法,来描述和解释系统的动力学变化。
差分方程式方法使用动力学变量,如速度、位置、电位、势能等,来描述系统的运动。
这种方法可以用来模拟并预测复杂系统的行为。
系统动力学模型还应用于行为学领域,用于模拟人类行为的动态变化的过程。
行为学中的系统动力学模型可以用来理解社会行为中的复杂性和模糊性,以及行为的有机变化。
在行为学中,系统动力学模型的一个重要应用是可以用来计算不同行为的不稳定性,并预测行为的发展趋势。
系统动力学模型有助于分析和预测复杂系统的行为,它可以用来理解和描述系统的内在振荡机制,以及两个或多个系统之间的互动关系。
它还可以用来分析行为学中的行为变化,并预测行为的趋势。
系统动力学模型的广泛应用使它成为一种重要的工具,用于研究复杂系统的运作和行为,以及理解行为的动态变化。
综上所述,系统动力学模型是一种用于评估和预测系统行为的有用工具。
它可以使用模型来描述系统的结构、属性和行为,并利用差分方程式方法来模拟复杂系统的行为,为行为学提供有用的工具。
系统动力学模型的应用范围广泛,可以用来研究复杂系统的内部机制,以及行为的发展趋势。
系统动力学课件

要点二
系统模型建立
根据流图,建立相应的数学模型,包括变量、参数、方程 等,描述系统的动态行为。
参数估计与模型检验
参数估计
根据历史数据和实际情况,估计模型中的参数值,使模 型更加接近实际系统。
模型检验
通过对比模拟结果和实际数据,验证模型的准确性和有 效性,对模型进行必要的调整和修正。
模型仿真与结果分析
VS
详细描述
iThink是一款具有创新性和灵活性的系统 动力学软件。它提供了丰富的建模工具和 功能,支持构建各种类型的系统模型,并 能够进行仿真和分析。iThink还具有开放 性和可扩展性,支持与其他软件进行集成 和定制开发,满足用户的特定需求。
06
系统动力学案例分析
企业战略管理案例
总结词
通过系统动力学方法分析企业战略管理问题 ,探究企业战略制定和实施过程中的动态变 化和反馈机制。
系统动力学课件
contents
目录
• 系统动力学概述 • 系统动力学的基本概念 • 系统动力学的应用领域 • 系统动力学建模方法与步骤 • 系统动力学软件介绍 • 系统动力学案例分析
01
系统动力学概述
系统动力学的定义
系统动力学:是一门研究系统动态行为的学科,它通过建 立数学模型来描述系统内部各要素之间的相互作用和反馈 机制,从而预测系统的未来状态和行为。
05
系统动力学软件介绍
STELLA
总结词
功能强大、广泛应用的系统动力学软件
详细描述
STELLA是一款功能强大的系统动力学软件,广泛应用于各个领域,如商业、教育、科研等。它提供了丰富的建 模工具和功能,支持构建复杂的系统模型,并能够进行仿真和分析。STELLA具有友好的用户界面和易于学习的 特点,使得用户能够快速上手并高效地构建和运行模型。
系统动力学

例: 人口子系统的因果关系图
根据实际意义,分析顶点间的关联关系,建立 因果关系。
三、系统动力学流图模型
因果关系图:刻划两个变量的关联关系,解 决了当一个变量增加时,与它成因果关系的变量 是增加还是减少的问题。 但如何建立两个变量的量的关系?
通过绘制流图和写动力学方程统的一种模型, 它有效地解决了这一个问题。
因果关系图
定义:在系统中,若t时刻要素变量vj(t) 随vi(t)而变化,则称vi(t)到vj(t)存在因果链 vi(t)→vj(t), t∈T。 例如:年出生人口v2(t)→人口v1(t)
因果链极性
定义:设存在因果链vi(t)→vj(t), t∈T。 ①若任t∈T, vi(t)任增量Δvi(t)>0,存在对应 Δvj(t)>0,则称在时间区间T内,vi(t)到vj(t)的因果 链为正,记为vi(t)→vj(t), t∈T。 ②若任t∈T, vi(t)任增量Δvi(t)>0,存在对应 Δvj(t) < 0,则称在时间区间T内,vi(t)到vj(t)的因 果链为负,记为vi(t)→vj(t), t∈T。
流图提供了新的思想方法
用流位和流率描述系统 任何系统本质量只是两类:
一类是积累变量--对应积分 一类是积累变量的对应速度变量--对应微分
分析
因果关系图中的要素必须满足以下两个条件: 1、单位一定要明确。 在经济管理系统中,有时候,一些量的单位不明 确,我们建立因果关系时,就应该设计单位。 如,一些心理学方面的变量可被看作是具有压力 或压强的单位量。有的变量要素可以为无量纲(如比 例等)。 2、因果关系图的要素变量v(t)必须是名词或名词 短语。并对v(t)的Δv(t)(Δv(t)>0或Δv(t)<0)有明确的 意义。 只有满足这两条,才能建立起映射F(t)。即确定 各因果链的极性。
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系统动力学与动态系统描述
李旭教授
复旦大学管理学院
从库存系统开始认识SD方程
•对右图的库存系统考虑:
–库存是如何变化的?
–如何进行订货决策?
–如何用数学方法描述?
•库存变化规律:
•销售量的描述:
•决策过程描述:
•辅助计算描述:
方程及其理解
•SD方程的概念:
–SD方程是在流图基础上对系统要素之间的关系定量描述的一组数学关系式;
–SD方程是从一组已知的初始状态开始确定下一组状态的递推关系式;
–SD方程中要有一个恰当的时间间隔,以完成方程的递推;
•SD方程的理解:
–SD方程的实质是微分方程组,由于规模和非线性等原因不能求得解析解,所以只能求其数值解。
即差分化处理后仿真;
–按照上述规则递推就可以得到各个变量随时间变化的曲线。
即系统的变化过程。
SD方程的种类•水平方程(L)
•速率方程(R)
•辅助方程(A)
•常量方程(C)
•初值方程(N)
•为了完成递推计算,需要首先明确三个基本时间参数:时点、区间、差分步长。
•时间参数的描述:
–K :现在时刻;
–J :前一个时刻;
–L :下一个时刻;
–JK :时刻J 和K 之间的区间;
–KL :时刻K 和L 之间的区间;
–DT :差分步长。
SD 方程中的时间描述
J K L t
JK KL DT DT
水平方程(L)
•反映系统状态随时间的变化,是变化对时间的积累。
因此具有固定的形式:
•SD中采用差分方程的形式:
L 方程的理解
•对水平方程的理解:
–水平方程是一个一阶差分方程,具有固定的表现形式;
–水平方程是一个有记忆的量,方程中一定有其前一时刻的状态值;
–水平方程是将决策变成行动,即将速率变量转换成水平量的方程,因此方程中一定含有速率量;
–水平方程是变化对时间的积累,因此方程中一定含有
DT,并且DT 只能出现在水平方程中。
速率方程(R)
观测状态
偏差行动→R 目标状态
•方程原理:
–系统变化的自然规律。
例如,人口的死亡。
–人们控制系统的主观愿望。
例如,订货决策。
•一般形式:
R 方程的理解
•速率方程的实质是自然规律或决策策略,由这些规律或决策策略改变系统的状态;
•速率方程最终是水平变量和常量的函数,但为了更好地描述决策过程或表达清楚,速率方程中经常包括辅助变量;
•速率方程中不出现具有积分意义的差分步长DT。
常见R 方程的形式
•R = Level×Const
–例如:
•R = Level/Life
–例如:
常见R 方程的形式
•R = (Goal-Level)/Adjustment
–例如:
EIR:监禁率;
PC:监狱容量;
ASL:平均服刑期
CR:容量比;
ECTS:容量比对服刑期的影响
ATS:实际服刑时间
•R = Normal×Effect
–例如:
常见R 方程的形式
•R = Normal + Effect
–例如:
=+被捕食者死亡数量被捕食者自然死亡数量捕食者吃掉的数量
辅助方程(A)•从理论上看:
–水平方程
–速率方程
–常量、初始条件完全确定和计算系统的状态
•问题:
–计算式过于冗长、复杂;
–不便于描述自然规律或决策过程;
–不便于利用中间结果分析问题。
辅助方程(A)
•辅助方程及其作用:
–A 方程是计算R 方程的子方程,即用于计算辅助变量的取值;
–A 方程描述自然规律或决策过程;
–A 方程一般具有实际意义。
•辅助方程的建立:
–建立辅助方程一般采用“跟踪”法,按逻辑顺序计算;
–变量之间的运算规则,可以根据实际意义确定;
–量纲分析是建立辅助方程的重要技巧;
–辅助方程之间不能出现“环”。
辅助方程之间的“环”•
环:辅助变量“闭合”引用:
•用水平变量解开“环”:
A B
C
D
B
C
D A
人口问题(1)
人口问题(1)
人口问题(2)
人口问题(2)
库存问题(1)
库存问题(1)
库存问题(2)
库存问题(2)
传染病问题(1)
传染病问题(1)
传染病问题(2)
传染病问题(2)
捕食者与被捕食者问题
•X:被捕食者数量;
•BX:被捕食者出生数量;
•DX:被捕食者死亡数量;
•Y:捕食者数量;
•BY:捕食者出生数量;
•DY:捕食者死亡数量;
•BXY:被捕食者数量对捕食者成活率的影响;
•DYX:单位捕食者、单位时间内,作为食物,对被捕食者的需求。
捕食者与被捕食者问题
捕食者与被捕食者问题
方程的计算
•计算顺序如下:
J K L J
K L t 计算K 时刻
的水平量计算K 时刻的辅助变量计算KL 区间的速率量
时间向前推进一个DT
•0时刻(取DT=1):
–L: IL=5;
–A: Error=DIL-IL=10-5=5;
–R: OR=Error/AT=5/2=2.5.
•1时刻:
–L: IL=IL+OR×DT=5+2.5=7.5;
–A: Error=DIL-IL=10-7.5=2.5;
–R: OR=Error/AT=2.5/2=1.25.
•2时刻:
–L: IL=IL+OR×DT=7.5+1.25=8.75;
–A: Error=DIL-IL=10-8.75=1.25;
–R: OR=Error/AT=1.25/2=0.625
•3时刻:
–L: IL=IL+OR×DT=8.75+0.625=9.375;
–A: Error=DIL-IL=10-9.375=0.625;
–R: OR=Error/AT=0.625/2=0.3125.
•4时刻:
–L: IL=IL+OR×DT=9.375+0.3125=9.6875;
–A: Error=DIL-IL=10-9.6875=0.3125;
–R: OR=Error/AT=0.3125/2=0.15625.
•5时刻:
–L: IL=IL+OR×DT=9.6875+0.15625=9.84375;
–A: Error=DIL-IL=10-9.84375=0.15625;
–R: OR=Error/AT=0.15625/2=0.078125.
DT的选择
01234•DT选择的原则:
–DT太大:计算速度快,但计算精度低;
–DT太小:计算精度高,但计算速度低;
–为了兼顾计算“精度”和“速度”,应在能保证波形
不失真的条件下,尽可能大地选择DT。
•DT选择的方法:
–一阶系统:DT=(0.1-0.5)×Min(T);
–高阶系统:DT=0.5×Min(延迟常数)/延迟阶数;
–根据实际情况确定。
SD分析问题过程小结
•整个分析过程从定
性到定量,步步深
入,简单直观,具有较好的科学性和实用性。
为分析复杂系统提供了一般的方法。
因果关系图
实际系统
关键要素
流图
方程
仿真分析
了解和认识系统
深入理解和分析
区分变量性质、
明确控制作用
定量描述
仿真平台(Vensim)
SD分析问题过程小结(续)
•系统中的回路有两种:
–增长回路:正反馈回路,系统中的引擎作用;
–调节回路:负反馈回路,系统中的控制作用。
•内在规律:
–水平变量是影响系统复杂性的重要参数。
一般来讲,系统中水平变量越多系统越复杂。
–速率变量反映了系统的决策或变化幅度。
–辅助变量描述了系统的决策或变化过程。
SD分析问题过程小结(续)•反馈回路(闭合的边界)
–L 和R :反馈回路内的子结构
•目标、观测值、偏差和控制作用:R 方程内的次级
子结构
•进一步理解:
–只有R 能够改变L;
–R 只依赖L 和C;
–R 方程是一个政策表达式。