系统建模与仿真概述
系统建模与仿真全要点复习
系统建模与仿真全要点复习一、概念系统建模是指使用适当的抽象方法，将真实世界的系统抽象为一组数学模型和图形模型，以便进行问题分析和求解的过程。
仿真是对系统模型进行实验和模拟，以获取对系统行为和性能的认识。
二、目的和方法1.目的：系统建模与仿真的主要目的是帮助我们理解和分析复杂系统，在实际应用中可以用来优化系统设计、评估系统性能、指导决策等。
2.方法：系统建模与仿真的方法包括系统抽象、建立数学模型、选择合适的仿真工具、进行仿真实验和结果分析等。
三、建模语言和工具1. 建模语言：建模语言是描述系统模型的形式语言，常用的建模语言有UML（统一建模语言）、SysML（系统建模语言）等。
2. 建模工具：建模工具是用来支持系统建模与仿真的软件工具，常用的建模工具有MATLAB/Simulink、Arena、AnyLogic等。
四、建模过程1.定义问题：明确系统建模与仿真的目的，并明确需要解决的问题或疑问。
2.收集数据：收集与系统有关的数据，包括系统的输入、输出和相关参数等。
3.建立模型：根据收集到的数据，选择适当的建模语言和工具，建立系统的数学模型和图形模型。
4.进行仿真实验：使用建立的模型进行仿真实验，在仿真中可以设置不同的参数和条件，观察系统的行为和性能。
5.分析结果：根据仿真实验的结果，分析系统的行为和性能，解决问题或寻找优化方案。
五、常用的系统建模方法1. 离散事件仿真（Discrete Event Simulation，DES）：用事件驱动的方法对系统进行建模和仿真，适用于描述复杂系统的动态行为。
2. 连续系统仿真（Continuous System Simulation，CSS）：用微分方程或差分方程描述系统的动态行为，适用于描述连续系统。
3. 混合仿真（Mixed Simulation）：将离散事件仿真与连续系统仿真相结合，适用于描述既有离散事件又有连续行为的系统。
六、系统建模与仿真应用领域七、系统建模与仿真的优势1.易于理解和分析：通过系统建模和仿真可以将复杂系统的行为和性能可视化，帮助人们更容易理解和分析系统。
系统建模与仿真简述
第1章 概述
• 1 .2 仿真的意义阐释
计算机仿真出现的意义： 计算机仿真之前的科研状态分析： 费时费力费用高，周期长，可靠性高，复杂度高的 问题难以解决，缺乏形象性可视性。 计算机仿真之后的科研状态分析： 省时省力省费用，周期短，可靠性高，复杂度高的 问题也能解决，复杂环境下的问题也能解决，形象直 观，可视性、可操控性强。 例如：航天环境下的计算机仿真，核技术中的仿真等。
4
第1章 概述
当下的意义: 建模、仿真能力对年轻的一代IT技术人才已经 不是特长，而是基本的技能和交流工具。 如，ITU(国际电信联盟）第三代通信系统的标 准讨论规定：技术文本与仿真结果必须同时提交， 并且鼓励对其他公司提交的方案进行仿真验证。 我们学习掌握MATLAB仿真，在某种意义上说 是在科学计算、工程设计和工具应用上与国际接
第1章 概述
1
第1章 概述
• 1 什么是仿真？（仿真的 定义和意义） • 2 数学仿真与MATLAB软件 • 3 电子通信系统的建模与 仿真 • 4 本课程的内容与结构概 观
2
第1章 概述
1 .1 什么是仿真？（仿真的定义）
• 系统仿真(Simulation)技术也称为系统模拟技术，简 称“仿真”。 • 计算机仿真：本课程特指自1970年以来发展起来的 利用现代计算机和仿真软件来进行仿真的计算机仿 真技术。由于计算机仿真具有精度高，通用性强， 重复性好，建模迅速以及成本低廉等许多优点。 • MATLAB仿真：是计算机仿真的一种。近年来在计算 机仿真的基础之上，发展了以MATLAB/Simulink为代 表的多种科学计算和系统仿真系统。它使用起来比 利用传统的Fortran、C/C++语言进行仿真可靠、方便、 快捷。
生产系统建模与仿真概述
生产系统建模与仿真概述1. 引言在现代制造业中，生产系统的建模和仿真是一个重要的工具。
通过建立准确的生产系统模型和进行有效的仿真分析，可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低成本，提高产品质量。
本文将对生产系统建模和仿真的概念、方法和应用进行概述。
2. 生产系统建模的概念生产系统建模是将实际的生产系统抽象成一种可供计算机处理的模型，以实现对生产系统进行分析和优化的目的。
生产系统建模可以基于不同的层次和粒度，从整体到局部进行建模，从宏观到微观进行分析。
生产系统建模的主要目标包括：•分析生产系统的结构和运行特性•预测生产系统的性能指标•评估生产系统的灵活性和鲁棒性•优化生产系统的配置和资源分配•支持决策和规划过程3. 生产系统建模方法生产系统建模的方法包括基于统计学的方法、基于物理建模的方法和基于仿真的方法。
下面分别对这些方法进行介绍。
3.1 基于统计学的方法基于统计学的方法是通过统计数据和概率模型来描述和分析生产系统的行为。
这种方法适用于大规模复杂的生产系统，在建模过程中需要考虑到各种不确定性因素。
常用的统计分析方法包括排队论、蒙特卡洛模拟和回归分析等。
3.2 基于物理建模的方法基于物理建模的方法是通过建立物理模型来描述生产系统的结构和运行机理。
这种方法适用于对生产系统的细节进行建模和分析，可以更加真实地模拟系统的行为。
常用的建模方法包括Petri网、离散事件系统和系统动力学等。
3.3 基于仿真的方法基于仿真的方法是通过建立仿真模型来模拟生产系统的运行过程。
仿真模型可以在计算机上进行运行，模拟真实的生产系统在不同条件下的表现和性能。
基于仿真的方法可以提供对生产系统的详细和动态的分析。
常用的仿真软件包括Arena、AnyLogic和FlexSim等。
4. 生产系统仿真的应用生产系统仿真广泛应用于制造业的各个领域和环节，包括生产计划与调度、供应链管理、物流和运输等。
以下列举几个常见的应用场景。
4.1 生产计划与调度生产计划与调度是生产系统管理的核心环节，通过仿真模型可以评估不同的排程策略和调度算法，并选择最优的方案。
生产系统建模与仿真
第10章 生产系统建模与仿真
本章内容
• • • • 生产系统建模概述 常见生产系统模型 生产系统仿真技术 生产系统仿真实例
1.生产系统建模概述
1.1生产系统模型
– 模型是系统某种特定性能的一种抽象形式。 它是为了某种特定的目的将系统的某一部分 信息进行抽象而构成的系统替代物，是对系 统的简化 – 模型是现实系统的抽象描述，它由一些与所 分析的问题有关的主要因素构成，并表明有 关因素之间的关系
1.生产系统建模概述
• 生产系统的建模原则
– 准确性。模型必须反映现实物理系统的本质规律，数据 必须可靠，公式和图表必须正确，有科学依据 – 可靠性。模型必须反映事物的本质，且有一定的精度。 – 简明性。模型的表达式应明确、简单、抓住本质 – 实用性。模型必须能方便用户，具有实用性，因此要使 模型标准化、规范化 – 反馈性。建模时要注意灵敏问题
1.生产系统建模概述
• 生产系统的一般建模方法
– 优化方法。该方法是依赖精确的数学方程式和严密的数 学过程来分析和评价生产系统的各种可选方案，从数学 上可以证明所得到的解是针对该问题的最优解 – 仿真模型。所谓仿真模型，就是以代数和逻辑语言做出 对系统的模拟，这种模拟通常要利用随机的数学关系。 仿真模型能真实的模拟系统过程，可用于生产系统中的 各种规划 – 启发式模型。启发式模型是以启发式方法为基础建立的 系统模型。启发式方法是指那些能指导问题求解的原理 、概念和经验法则
v jk | y j y k | wij | yi bi |
j 1 i 1
m
n
f 2 (y) =
1 j k m
j 1 i 1 m n
2.常见生产系统模型
• 多设施选址—分配模型
供应链系统仿真与建模概述
供应链系统仿真与建模概述供应链系统仿真与建模是指使用计算机模拟技术对供应链系统进行仿真和建模，以评估和优化供应链系统的性能。
通过模拟真实的供应链系统运行，可以帮助决策者深入了解供应链系统的运作规律和影响因素，并提供决策支持和优化建议。
1.问题定义：明确仿真与建模目的和研究的供应链系统，包括系统的组成、功能和运作方式等。
根据不同目的选择合适的仿真方法和技术。
2.数据收集：收集供应链系统相关的数据，包括历史数据、实时数据和市场数据等。
数据的质量和可靠性对仿真结果的准确性和可信度有重要影响。
3.建立模型：根据问题定义和数据收集，确定供应链系统的模型结构和参数。
根据供应链系统的特点和需求，选择合适的建模方法，如系统动力学模型、代理模型或离散事件模型等。
4.验证与验证：通过与实际运行的供应链系统进行比较和验证，确定模型的准确性和有效性。
在仿真过程中，也需不断校正和优化模型，以提高仿真的准确性和可信度。
5.仿真实验与分析：使用模型进行供应链系统的仿真实验，模拟不同情景、参数和决策的影响。
通过仿真实验结果的分析与比较，评估供应链系统的性能和影响因素。
6.优化与决策支持：基于仿真实验结果和分析，提出优化供应链系统的策略和决策。
包括优化供应链系统的结构、流程和资源配置，以提高供应链系统的效率、灵活性和响应能力。
供应链系统仿真与建模的应用领域非常广泛。
在制造业领域，可以帮助优化生产计划、库存管理和物流配送等环节。
在零售业领域，可以优化销售预测、库存消耗和订单处理等环节。
在物流业领域，可以优化运输路线、配送效率和资源调度等环节。
然而，供应链系统仿真与建模也存在一些挑战和限制。
首先，模型的准确性和可靠性直接影响仿真结果的可信度。
因此，数据的质量和模型的合理性是非常关键的。
其次，复杂的供应链系统和不确定的环境因素增加了模型的复杂性和实施难度。
因此，需要合适的建模方法和仿真技术来应对复杂性和不确定性。
综上所述，供应链系统仿真与建模是一种重要的方法和工具，可以帮助优化供应链系统的性能和决策。
系统的建模与仿真
系统的建模与仿真摘要：系统的建模与仿真是一种现代的工程手段，可以帮助工程师在设计和测试新系统之前进行可靠的探索和预测。
本文将介绍系统建模和仿真的基本概念、实现方法以及其在各个领域的应用。
关键词：系统建模；仿真；探索；预测；应用一、引言系统的建模与仿真是一种现代的工程手段，可以帮助工程师在设计和测试新系统之前进行可靠的探索和预测。
系统建模是将现实中复杂的系统抽象为可以用计算机程序进行描述、分析和预测的数学模型；仿真是在计算机上通过运行建立的数学模型来模拟真实系统的行为。
系统建模与仿真的应用涉及到各个领域，例如，航空航天、汽车工业、制药业等。
本文将介绍系统建模和仿真的基本概念、实现方法以及其在各个领域的应用。
二、系统建模系统建模是将现实中复杂的系统抽象为可以用计算机程序进行描述、分析和预测的数学模型。
系统建模的目的是帮助工程师理解系统的行为，探索设计方案和调试错误。
系统建模的基本步骤包括：（1）确定系统的物理对象和变量系统的物理对象是指在系统中具有实际物理意义的元素，例如，机器上的零部件、航空器的传感器等；系统的变量是指描述系统中特定元素状态、性能或行为的测量值或变量。
（2）选择适当的数学模型根据所要研究的系统属性，选择适当的数学模型。
模型可以是基于物理学、数学、统计学或概率论等方面的。
相应的模型纲要应明确表明模型的输入和输出变量。
（3）根据模型的纲要建立模型使用适当的数学软件或编程语言来建立模型。
模型描述了系统元素之间的关系和动力学行为，并且可以为各种输入变量的不同值生成预测结果。
（4）验证模型准确度将模型与现实系统的行为进行比较，以评估模型的准确性。
三、仿真仿真是在计算机上通过运行建立的数学模型来模拟真实系统的行为。
根据仿真所关心的问题，可以将仿真分为过程仿真（process simulation）、物理仿真（physical simulation）和Agent仿真。
过程仿真是对系统过程活动的建模仿真；在物理仿真中，计算机正在模拟真实物体的运动和行为；代理仿真是指以一种状态轮廓来表示代理，仿真管理代理之间的相互作用和机械造作。
系统仿真与建模总结
系统仿真与建模总结系统仿真与建模是一种将实际系统抽象为数学模型，并通过计算机模拟来模拟系统行为和性能的方法。
它是一门交叉学科，涉及计算机科学、数学、工程等多个领域。
系统仿真与建模能够帮助我们理解和分析实际系统的特性、优化系统设计和运行策略，进而提高生产效率、降低成本、风险和资源消耗。
本文将对系统仿真与建模的基本概念、方法和应用进行总结。
系统仿真与建模的基本概念可以分为系统、仿真和建模三个方面。
系统是指由一组相互关联的部分组成的整体，可以是物理系统、生物系统、社会系统等。
仿真是通过模拟计算机来模拟系统行为和性能的过程，主要包括系统运行的时钟、初始条件和输入参数等。
建模是指将实际系统抽象为数学模型的过程，通过建立数学方程或算法来描述系统的行为和性能。
建模方法包括物理模型、统计模型、概率模型、优化模型等。
系统仿真与建模的方法可以分为离散事件仿真和连续仿真两大类。
离散事件仿真是指在离散时刻发生离散事件，如排队系统、进程调度等。
连续仿真是指在连续时间内，系统状态随时间的变化而变化，如流量传输、温度变化等。
离散事件仿真通常使用事件驱动方式，连续仿真则使用微分方程或差分方程进行数值求解。
此外，还可以根据仿真的精度需求，使用高级仿真方法如混合仿真、并行仿真、多尺度仿真等。
系统仿真与建模的应用非常广泛，主要涵盖了工程、科学、经济、管理等领域。
在工程领域中，可以应用系统仿真与建模来优化生产过程、设计产品、测试设备、评估系统性能等。
例如，在汽车工业中，可以使用系统仿真与建模来模拟汽车设计，优化车身结构，减少风阻，提高燃油效率。
在科学研究中，可以使用系统仿真与建模来研究天体物理、生物进化、气候变化等复杂系统的行为和性能。
在经济管理中，可以使用系统仿真与建模来预测市场变化、风险评估、优化运营策略等。
系统仿真与建模具有很多优点。
首先，系统仿真与建模可以将实际系统抽象为数学模型，从而简化了对系统的理解和分析。
其次，系统仿真与建模可以通过计算机模拟快速获得系统的运行结果，减少了实验测试的时间和成本。
系统建模与仿真课程设计
系统建模与仿真课程设计1. 引言系统建模与仿真是一门重要的工程技术，广泛应用于工业、制造、军事、医疗等领域。
系统建模与仿真旨在通过研究和模拟现有的系统，从而加以优化和改进，从而更好地满足用户需求。
本文将对系统建模与仿真课程的设计进行介绍和讨论。
2. 课程目标本课程旨在通过教学和实践，让学生掌握系统建模和仿真的基本原理和方法，能够利用建模工具进行系统的建模、仿真和分析，从而提高工程技术能力。
3. 课程内容本课程包含以下内容：3.1 系统建模基础主要介绍系统建模的基本概念、方法和应用场景，包括：•系统和子系统的定义，如何确定系统边界和系统需求•系统建模的分类和目的，如何选择适合的建模方法•系统建模的过程和工具，如何进行系统建模和从建模数据中获取信息•系统建模的质量和评估，如何保证模型正确性和可靠性3.2 系统仿真基础主要介绍系统仿真的基本概念、方法和应用场景，包括：•仿真的分类和应用，如何用仿真方法解决复杂问题•仿真的过程和工具，如何进行仿真实验和获取仿真结果•仿真结果的评估和分析，如何对仿真结果进行统计分析和数据挖掘3.3 系统建模与仿真综合案例通过实践项目解决实际问题，包括：•给定特定问题场景，学生需要自行选择建模方法，构建系统模型，并进行仿真与分析•进行查找资料、设计方案，完善仿真模型、仿真结果分析和出报告等工作4. 教学方法本课程采用“理论讲解与实践结合”的教学方式，主要采用以下教学方法：4.1 讲授理论分析系统建模与仿真理论，关注实用性和应用场景，让学生了解基本概念、方法和工具。
4.2 课程实践使用典型工具进行实践，让学生掌握软件的操作流程，学会练习建模和仿真实验，并了解数据分析的基本方法。
4.3 案例分析以课程案例为例，分析系统建模与仿真的具体实施步骤，让学生了解如何进行系统建模和仿真实验。
5. 实践项目本课程要求学生完成一项实践项目，主要包括以下内容：•根据题目要求，学生需要自行选择建模方法，构建系统模型，并进行仿真与分析•进行查找资料、设计方案，完善仿真模型、仿真结果分析和出报告等工作实践项目将占据本课程总成绩的50%以上，是课程的重要组成部分。
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基于任务的概念模型：面向特别种类的任务，直接 刻画任务结构而非执行任务的方法。
数学模型
1）定义：对于现实世界的一个特定对象，为了一个 特定目的，根据对象特有的内在规律，做出一些 必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的 一个数学结构。
模型分解 第一种分解：模型=集合结构（静态结构 、动态结 构） 第二种分解：模型=集合结构（框架、结构、参数 ）
3. 系统的分类 按照系统中起主要作用的状态随时间变化分类:
连续系统：状态随时间连续变化的系统。 离散事件系统：状态的变化在离散的时间点上发生,且
往往又是随机的系统。
按照系统物理结构和数学性质分类:
线性系统和非线性系统。 定常系统和时变系统。 集中参数系统和分布参数系统 单输入单输出系统和多输入多输出系统
概念模型
1）定义：为了某一目的，对真实世界及其活 动进行的概念抽象与描述，是运用语言、 符号和框图等形式，对从所研究的问题抽 象出的概念进行有机的组合。这些有机组 合的概念就形成了某种概念模型.
2） 概念模型的分类
（1）从概念模型描述的内容来分类
面向领域的概念模型：将真实世界划分成相应的领域 ，再对每个领域进行概念建模。
系统建模与仿真概述
第一章 系统建模与仿真概述
主要内容
• 系统与模型 • 系统建模 • 系统仿真 • 系统建模与仿真技术
1.1.1 系统
1. 系统的广义定义：
由相互联系、相互制约、相互依存的若干 组成部分（要素）结合起来在一起形成的 具有特定功能和运动规律的有机整体。
举例：
宇宙世界，原子分子，电炉温度调节系统， 商品销售系统，等等。
温度 给定值
比较器Biblioteka 温度偏差调节器控制电 炉的电
压
扰动 加热炉
温度
炉温值
温度计
经理部
市场部
采购部
仓储部
销售部
2 系统的特性： 1）系统是实体的集合
实体是指组成系统的具体对象 例如：电炉调节系统中的比较器、调节器、电炉、
温度计。 商品销售系统中的经理、部门、商品、货币、仓库
等。
实体具有一定的相对独立性，又相互联系构成一个 整体，即系统。
面向设计的概念模型：在领域概念的基础上，进一步 进行相应的概念设计。如数据库设计概念模型。
（2）从概念模型的用途来分类 资源概念模型：用作一种资源,支撑进一步的开发。 主用概念模型：在系统开发过程中，根据需求和资源
概念模型进一步开发出的模型。
（3）基于知识获取与描述方法来分类
基于表示的概念模型：直接反映与推理机制关联的 符号级表示。
• 按照子系统的数量分类
小系统、大系统、巨系统
1.1.2模型
1.模型的定义
模型是一个系统的物理的、数学的或其他方 式的逻辑表述，它以某种确定的形式（如 文字、符号、图表、实物、数学公式等） 提供关于系统的知识。
2. 模型的分类
物理模型：根据一定的规则（如相似原理 ）对系统简化或比例缩放而得到的复制品 。
系统三要素：实体、属性与活动。
系统是在不断地运动、发展、变化的；系统不是孤立存在的；系统 边界的划分在很大程度上取决于系统研究的目的。
系统研究：系统分析、系统综合和系统预测。 系统描述：同态、同构
同态：系统与模型之间行为的相似（低级阶段） 同构：系统与模型之间结构的相似（高级阶段）
同态与同构建模
2）分类：
按照系统的特性来分：线性与非线性、静态与动 态、确定性与随机性、微观与宏观、定常（时不 变）与非定常（时变）、集中参数与分布参数
按照研究方法来分：连续模型与离散模型、时域 模型与频域模型、输入输出模型与状态空间模型
系统建模就是：认识系统，并把它表述出来 。1.2.1系统建模的信息源
建模目的
（3）综合法
1.2.3 模型的可信度
可信度水平
行为水平、状态结构水平、分解结构水平上的可信度
可信度分析应该考虑的问题
演绎/归纳/目的中的可信性
1.2.4 建模的一般原则
简单性 清晰性 相关性 准确性 可辨识性 集合性
1.2.5 建模的一般过程
建模者根据建模目的、已掌握的先验知识以及数据通 过目的协调、演绎分析以及归纳程序三种途径构造模 型，然后通过可信性分析，最后获得最终模型。
3. 系统的分类
按照系统内子系统的关联关系分类
简单系统：组成子系统数量较少，子系统之间的关系 比较简单，或尽管子系统数量较多，但它们之间的关 联关系比较简单。 例如：一台仪器
复杂系统：系统具有众多的状态变量,反馈结构复杂,输 入与输出呈现非线性特征(高阶次、多回路、非线性)
复杂巨系统：子系统数量极大，种类很多，关系复杂 例如：星系系统
同构系统：对外部激励具有同样反应的系统 同态系统：两个系统只有少数具有代表性的输入输出
相对应
3. 系统的分类
按照系统特性分类:
工程系统（物理系统）：为了满足某种需要或实现某 个预定的功能，采用某种手段构造而成的系统，如机 械系统、电气系统等。
非工程系统（非物理系统）：由自然和社会发展过程 中形成的，被人们在长期的生产劳动和社会实践中逐 步认识的系统，如社会系统、经济系统、管理系统、 交通系统等。
先验知识
建模过程 系统模型
实验数据
1.2.2 系统建模的途径
（1）分析法/演绎法/理论建模/机理建模
根据系统的工作原理，运用一些已知的定理、定律 和原理推导出描述系统的数学模型。
（2）测试法/归纳法/实验建模/系统辨识
通过测试系统在人为输入作用下的输出响应，或正 常进行时系统的输入输出记录，加以必要的数据处 理和数学计算，估计出系统的数学模型。
2 ）组成系统的实体具有一定的属性
属性是指实体所具有的全部有效性，例如状态、参 数等。在电炉温度调节系统中，温度、温度偏差、 电压等都是属性。在商品销售系统中，部门的属性 有人员的数量、职能范围，商品的属性有生产日期 、进货价格、销售日期、售价等等。
系统处于活动之中
活动是指实体随时间的推移而发生属性变化。例如 ：电炉温度调节系统中的主要活动是控制电压的变 化，而商品销售系统中的主要活动有库存商品数量 的变化、零售商品价格的增长等。