系统的模型、优化与仿真的关系
系统仿真原理及应用
2009-2010年第2学期系统仿真原理及应用教学内容绪论离散事件系统仿真输入数据的分析仿真结果与系统方案分物流仿真软件介绍学校：武汉科技学院学院：机电工程学院班级：工业工程071姓名：学号：参考教材•《物流系统仿真原理与应用》张晓萍主编.中国物资出版社,2005.•《生产系统建模与仿真》孙小明编著.上海交通大学出版社,2006.•《制造系统建模与仿真》目录第1讲绪论系统仿真技术的发展历史1.2 系统仿真的基本概念系统仿真技术的特点系统仿真的应用系统仿真的相关技术第2讲离散事件系统建模与仿真的基本原理 系统建模与仿真的基本步骤离散事件系统建模的基本要素建立系统模型的常用方法离散事件系统仿真程序的基本结构系统建模与仿真案例分析第3讲输入数据的分析简介原始数据的收集随机变量的识别参数估计拟合度检验第4讲随机变量的产生随机数的生成方法随机数发生器的检验随机变量的生成原理典型随机变量的生成第5讲排队系统的建模与仿真⏹排队论的基本概念排队系统的组成到达模式服务机构排队规则队列的度量⏹排队模型的分类⏹排队系统的分析单服务台M/M/1模型多服务台M/M/c模型M/M/c和M/M/1模型比较第6讲系统仿真算法事件调度法活动扫描法进程交互法第1讲绪论1.1 系统仿真技术的发展历史一、系统模型系统模型——对实际系统进行简化和抽象、能够揭示系统元素之间关系和系统特征的相关元素实体。
•物理模型——根据相似准则缩小和简化的实际系统，对这样的物理模型进行实验研究，其结果可以近似推广到原系统。
存在的主要问题：研究费用较为昂贵试验是有限制的需要花费大量的时间数学模型仿真模型1952年美国成立仿真学会美国的《21世纪制造业发展战略报告》中提出，2020年前世界制造业面临的6大挑战和10大关键技术中，10大关键技术的第5项是“企业建模及仿真”。
20世纪40年代，冯·诺依曼正式提出了系统仿真的概念世界先进国家的生产企业将生产仿真研究作为研究生产系统的一个重要手段，如英特尔、戴尔、马士基等，在企业扩建和改造的前期、新产品生产的投入之前，都会运营计算机仿真技术对企业将要采用的生产系统进行仿真和预测，为生产系统的调度决策、生产能力预测、生产设备的合理匹配、生产线的效率提高提供量化依据，为生产系统的早日投入正常生产运行起到出谋划策的作用。
机械系统优化设计与性能评估
机械系统优化设计与性能评估导言机械系统在现代工程中起着重要的作用，因其复杂性和多样性，设计和优化机械系统以实现最佳性能一直是工程师们面临的挑战之一。
本文将讨论机械系统的优化设计方法和性能评估技术，探讨如何最大程度地提高机械系统的性能和效率。
一、机械系统优化设计机械系统的优化设计旨在通过改进和优化系统的组成部分来提高整个系统的性能。
优化设计的关键在于通过系统性的方法，找到合适的参数组合以最大化系统的性能指标。
下面将介绍几种常用的机械系统优化设计方法。
1.1 数学模型和仿真设计优化的第一步是建立数学模型来描述机械系统的行为。
这可以是基于物理原理的微分方程模型，也可以是基于实验数据的统计回归模型。
基于数学模型，可以进行仿真来预测和评估系统的性能。
利用仿真，可以快速评估不同设计参数对系统性能的影响，从而指导实际设计和优化过程。
1.2 多目标优化机械系统往往有多个性能指标，如效率、耐用性、成本等。
多目标优化方法旨在找到一个参数组合，以使系统在多个目标下达到最佳平衡。
常用的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法等。
通过多目标优化，可以实现系统性能的全面优化。
1.3 敏感度分析敏感度分析可以揭示系统响应对设计参数变化的敏感程度，从而指导系统的进一步优化。
敏感度分析可以通过计算相对参数变化对性能变化的影响来实现。
例如，可以通过计算参数的一阶和二阶导数来确定系统的敏感程度。
敏感度分析的结果可以提供针对系统优化的重要指导。
二、机械系统性能评估机械系统的性能评估是为了验证系统是否满足设计要求，并提供参考参数以进行系统优化。
在进行性能评估时，需要考虑不同的因素和指标。
2.1 安全性评估安全性是机械系统设计的重要考虑因素。
安全性评估旨在确定系统在正常运行或故障状态下是否满足相关的安全标准和要求。
对于复杂的机械系统，常常需要进行结构强度和稳定性分析，以确保其在各种工作条件下的安全性。
2.2 压力分析压力分析用于评估机械系统中各个组件所承受的力和应力情况。
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。
模拟与仿真报告：系统设计与参数优化
模拟与仿真报告：系统设计与参数优化一、引言——探索模拟与仿真在系统设计中的应用在现代科学技术的发展中，模拟与仿真成为了解决复杂问题和预测系统行为的重要工具。
本报告将深入探讨模拟与仿真在系统设计中的应用，并重点关注参数优化对系统性能的影响。
二、系统设计的模拟与仿真方法1. 数学建模与系统仿真数学建模是系统设计中的重要环节，通过建立系统的数学模型，我们可以预测系统的行为和性能。
仿真是对数学模型进行计算机实现，通过模拟系统运行，观察和分析系统的动态特性，为系统设计提供依据。
2. 基于物理模型的仿真基于物理模型的仿真通过建立物体之间的物理关系，模拟真实世界的物理系统。
例如，通过建立动力学方程和约束方程，可以对机械系统进行仿真，预测系统的运动轨迹和稳定性。
3. 离散事件仿真离散事件仿真适用于描述具有离散状态和离散事件的系统。
通过对系统中的事件进行建模，可以模拟系统的运行情况。
例如，离散事件仿真可以用于模拟交通网络中的车辆流动，预测拥堵情况和交通状况。
三、参数优化在系统设计中的应用1. 参数优化的意义与目标参数优化是在给定约束条件下，通过改变系统的参数，使系统达到最优性能。
通过参数优化，可以提高系统的效率、减少资源消耗，甚至改善系统的稳定性和可靠性。
2. 参数优化的方法与技术参数优化通常可以通过遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等进行实现。
这些算法基于数学模型和计算机仿真，通过不断迭代调整系统参数，逐步逼近最优解。
3. 参数优化在机械设计中的应用参数优化在机械设计中起着重要作用。
通过调整零件的尺寸和材料，可以改变机械系统的刚度、强度和重量等性能指标。
通过参数优化，可以找到最佳设计方案，提高机械系统的工作效率和可靠性。
四、参数优化案例分析——电力系统设计以电力系统设计为例，探讨参数优化在系统设计中的具体应用。
通过对发电机、变压器、输电线路等关键设备进行参数优化，可以提高电力系统的效率和可靠性。
1. 发电机参数优化通过对发电机的设计参数进行优化，可以提高发电机的能效和功率密度。
工业工程中的生产系统建模与仿真
工业工程中的生产系统建模与仿真工业工程是一个综合性的学科，涉及到生产系统的规划、设计和优化。
而在现代工业生产中，生产系统建模与仿真是一种重要的手段，可以帮助企业更好地理解和优化生产过程。
本文将探讨工业工程中的生产系统建模与仿真的重要性和应用。
一、生产系统建模与仿真的概念生产系统建模与仿真是通过使用计算机模拟技术，对生产系统的各种组成部分进行抽象和描述，以便于对实际生产过程进行理解、优化和决策的过程。
它可以帮助企业了解不同部分之间的相互关系以及影响因素，从而更好地进行生产计划和资源分配。
二、生产系统建模与仿真的重要性1. 提高生产效率：通过建立适当的模型和仿真实验，可以找到生产过程中的瓶颈和短板，从而采取相应的措施来提高生产效率。
2. 降低成本：通过模型和仿真，可以分析不同生产决策的效果，比如调整生产线布局、优化生产流程等，从而降低生产成本。
3. 提高交付能力：通过对生产系统进行建模和仿真，可以准确预测不同订单的交付时间，提前做好安排，以满足客户的需求。
4. 优化资源利用：通过模拟不同的资源配置方案，可以找到最佳的资源利用方式，避免资源浪费和不必要的投资。
5. 提高决策的科学性：通过对生产系统进行建模和仿真，可以提供客观的数据支持，为决策提供科学依据，减少主观偏差和风险。
三、生产系统建模与仿真的应用1. 生产计划优化：通过对生产系统进行建模和仿真，可以帮助企业制定合理的生产计划，合理安排生产资源，提高生产效率。
2. 工艺改进和优化：通过对生产过程进行仿真和优化，可以找到工艺的瓶颈，并提出改进方案，以提高生产效率和质量。
3. 供应链优化：通过建立供应链的模型和仿真，可以优化供应链的各个环节，提高整体的运作效率和响应能力。
4. 库存管理：通过对供应链进行建模和仿真，可以分析不同的库存策略，优化库存水平，减少库存成本。
5. 运输规划与优化：通过建立物流网络的模型和仿真，可以优化运输路线和频率，减少运输成本和时间。
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。
离散控制系统中的系统仿真与优化
离散控制系统中的系统仿真与优化离散控制系统是一种通过离散时间点上的输入和输出信号之间的关系来控制系统行为的系统。
在现代工业中，离散控制系统的应用非常广泛。
为了提高离散控制系统的性能和稳定性，系统仿真和优化技术成为必不可少的工具。
本文将探讨离散控制系统中系统仿真与优化的重要性和应用。
一、系统仿真系统仿真是用计算机模拟离散控制系统行为的过程。
通过仿真，可以有效地预测系统的性能和行为，以便对系统进行分析和优化。
系统仿真有以下几个重要的步骤：1. 建立数学模型：将离散控制系统抽象为数学模型，包括系统的输入、输出和状态方程。
数学模型的建立需要了解系统的物理特性和控制策略。
2. 确定仿真参数：确定仿真的时间步长和仿真的时间范围。
时间步长需要根据系统的快慢和仿真的要求进行选择，时间范围需要涵盖系统的全部行为。
3. 编写仿真程序：使用编程语言编写仿真程序，根据数学模型进行计算和仿真。
仿真程序需要考虑系统的输入和输出信号、状态变量和控制算法等因素。
4. 运行仿真程序：运行编写的仿真程序，获得系统在不同时间点的输入和输出信号。
可以通过图形界面或者数据分析工具对仿真结果进行可视化和分析。
系统仿真可以帮助工程师深入理解离散控制系统的工作原理和特性。
通过对仿真结果的分析，可以发现潜在的问题和改进的潜力，为系统优化奠定基础。
二、系统优化系统优化是指通过改变系统的参数和控制策略，以达到性能和稳定性的最佳化。
离散控制系统的优化可以通过以下几个方面进行：1. 参数调整：通过调整系统的参数，如增益、阈值等，来改变系统的响应特性。
参数调整可以通过试错法或者优化算法来实现。
2. 控制策略设计：通过设计合理的控制策略，如PID控制、模糊控制等，来提高系统的性能和稳定性。
控制策略设计需要考虑系统的动态特性和控制目标。
3. 信号滤波：对系统的输入和输出信号进行滤波处理，去除噪声和干扰，提高系统的鲁棒性和稳定性。
系统优化的目标是使系统的性能指标达到最佳化，如稳定性、响应时间、误差等。
系统的模型、仿真与优化三者之间的关系
系统的模型、仿真与优化三者之间的关系宇宙间任何复杂的事物都是由系统构成的，简单的、复杂的；单一的、交织的等。
人类社会文明的进步必然要跟世间的万物发生关系，这也就表明人们会不可避免的跟万物间的系统发生干涉，包括对系统的认识、了解、改造等。
当然，想要改造系统，或者创造一个新生的系统，很多时候并不能理想的去直接与所要干涉的系统工程发生关系，因为有时候所涉及的系统往往过于复杂或者抽象。
因此，通过建立一个可以直观感知，甚至是触碰的系统模型，并在对模型的研究中得出一些对原始系统的结论似乎是一种更为行之有效的办法。
对系统改造的最终目的是为了实现系统的最优化，从而输出最优解。
由于系统的某些实际原因使得不能对系统直接进行研究，因此需要建立系统模型，并通过对模型系统的仿真，从而得出实际系统的最优解。
由此看来：建立合理的系统模型是一切系统活动的前提；对模型系统的仿真是系统研究的手段；而使系统最优化并得出系统的最优解则是这一系列系统活动的最终目的。
系统模型是指以某种确定的形式（如文字、符号、图表、实物、数学公式等），对系统某一方面本质属性的描述。
对系统模型而言：一方面，根据不同的研究目的，可对同一系统可建立不同的系统模型，另一方面，同一系统模型也可代表不同的系统。
系统模型的特征有以下三个：（1）它是现实系统的抽象或模仿；（2）它是由反映系统本质或特征的主要因素构成的；（3）它集中体现了这些主要因素之间的关系。
因此，要想更贴近实际的对一个系统进行研究就必须建立一个合理的系统模型。
系统仿真，就是根据系统分析的目的，在分析系统各要素性质及其相互关系的基础上，建立能描述系统结构或行为过程的、且具有一定逻辑关系或数量关系的仿真模型，据此进行试验或定量分析，以获得正确决策所需的各种信息。
其利用计算机来运行仿真模型，模拟系统的运行状态及其变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特性，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能。
供应链管理中的仿真模型与优化算法
供应链管理中的仿真模型与优化算法一、引言供应链管理是企业运营中至关重要的一个环节。
在日益激烈的市场竞争下，企业需要通过优化供应链来提高效率、降低成本、提供更好的服务。
仿真模型与优化算法是供应链管理中常用的工具与方法，本文将介绍供应链管理中的仿真模型与优化算法的应用。
二、供应链管理中的仿真模型1. 仿真模型概述供应链仿真模型是指基于计算机模型的供应链系统建模与仿真的过程。
它可以模拟供应链中各个环节的流程与决策，方便分析与优化供应链运作效果。
仿真模型可以包括供应链网络结构、库存管理、订单处理、物流运输等各个方面。
2. 仿真模型的优势与应用- 仿真模型可以帮助企业识别瓶颈环节及优化机会，通过调整参数与策略，提高供应链的整体运作效率。
- 仿真模型可以帮助预测供应链系统在不同的市场需求、供应波动等情况下的响应与表现，从而为决策者提供基于数据的依据。
- 仿真模型可以改善供应链的风险管理能力，通过模拟不同的风险情景，帮助企业制定应对策略，减少潜在的损失。
- 仿真模型在供应链协同与合作中发挥重要作用，通过模拟合作关系中的各个环节，帮助企业优化协同效果，提高整体竞争力。
三、供应链管理中的优化算法1. 优化算法概述供应链管理中的优化算法是指通过数学模型与计算方法，寻找最优解或接近最优解的算法。
常用的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。
2. 优化算法的应用- 线性规划是一种常用的优化算法，通过建立供应链系统的线性规划模型，可以对供应链中的资源分配、生产计划、库存管理等问题进行优化。
- 整数规划在供应链管理中的应用较广泛，它可以应用于货物配送路径的选择、仓库位置的选取等问题，通过求解最优的整数解来提高供应链的效率与成本控制。
- 动态规划可以帮助企业在面临不确定的需求与供应时做出最优的决策，通过建立动态规划模型，可以在不同的状态下进行决策，以达到最优的供应链运作效果。
- 遗传算法是一种模拟自然遗传的优化算法，在供应链管理中可以应用于优化调度问题、物流路径的规划等，通过模拟遗传过程中的选择、交叉与变异等操作，找到最优解。
系统工程考试复习重点
1.系统工程的研究对象是：组织化的大规模复杂系统;2.系统的定义：由两个以上的有机联系、相互自作用的要素组成,具有特定功能、结构很环境的整体;3.该定义的四个要点：系统及其要素、系统和环境、系统的结构、系统的工程;4.系统的一般属性：整体性是系统最基本、最核心的特性、是系统性最集中的体现;、关联性构成系统的要素是相互联系、相互作用的、环境适应性、目的性、层次性;简答：1.说明系统的一般属性的含义,并据此归纳出若干系统思想或观点;整体性：是系统最基本、最核心的特性,是系统性最集中的体现;关联性：构成系统的要素是相互联系、相互作用的；同时,所有要素均隶属于系统整体,并具有互动关系; 环境适应性：环境的变化必然引起系统功能及结构的变化;系统必须首先适应环境的变化,并在此基础上使环境得到持续改善;目的性、层次性系统思想或观点：比如：从综合系统的整体性和目的性,可归纳出整体最优的思想;5.系统工程所研究对象系统的复杂性主要表现在：系统工程工程和属性多样性,由此带来的多层目标间经常会出现相互消长、或冲突的关系；系统通常由多维且不同质的要素所构成；一般为人—机系统,而人及其组织或群体表现出固有的复杂性；由要素间相互作用关系所形成的系统结构日益复杂化和动态化;大会莫复杂性系统还具有规模庞大及经济性突出等特点;6.系统的类型：自然系统和人造系统；实体系统和概念系统；动态系统和静态系统；封闭系统和开放系统举例：现在工业企业及其生产经营活动具有许多系统性特征;首先,工业企业及其生产经营是一个由人、财、物信息等基本要素构成的整体性系统；其次工业企业是一个投入—产出系统;第三,工业企业是个开放系统;第四,宫爷爷接生产经营过程形成一个具有自适应能力的动态系统过程;7.系统工程的概念：指是从整体出发、合理开发、运行和革新一个大规模复杂系统所需思想、理论、方法论、方法和技术的总称,属于一门综合性的工程技术;8.系统工程是一门交叉性的学科9.系统工程方法的思想和及应用要求：需要确立系统的观点系统工程工作的前提、总体最优及平衡协调的观点目的、综合运用方法和技术的观点解决问题的手段、问题导向和反馈控制的观点有效的保障;10.系统工程方法的特点：系统工程是一门交叉性的学科;系统工程是一般采用先决定整体框架、后进入内部详细设计的程序；系统工程试图通过将构成事物的要素加以适当配置来提高整体工程,其核心思想是“综合即创造”；系统工程属于“软科学”；科学性与艺术性兼容；多领域,多科学的理论、方法与技术的集成；定性分析与定量分析有机结合；需要有关各方面的人员,组织等的协作;11.系统工程方法论：指分析和解决系统开发、运作及管理实践中的问题所遵循的工作程序、逻辑步骤和基本方法;踏实系统工程思考问题和处理问题的一般方法和总体框架;12.系统工程的应用领域：工程项目管理系统工程;研究工程项目的总体设计、可行性、国民经济评价、工程进度管理、工程质量管理、风险投资分析、可靠性分析、工程成本效益分析等;13.霍尔三维结构集中体现了系统工程方法的系统化、结合化、最优化、程序化和标准化等特点,是系统工程方法论的重要基础内容;14.霍尔三维：时间维：是系统工程的工作阶段或进程;系统工程工作从规划到更新的整个过程或寿命周期分为七个阶段：规划阶段、设计阶段、分析或研制阶段、运筹或生产阶段、系统实施或“安装”阶段、运行阶段、更新阶段;逻辑维：是指系统工程每阶段工作所应遵循的逻辑顺序和工作步骤;一般分为七步：百名问题、系统设计、系统综合、模型化、最优化、决策、实施计划;知识维和专业维15.霍尔三维结构核心内容是最优化;其特点:强调目标明确、核心内容是最优化、认为现实问题基本上度可以归纳为工程系统问题、应用定量分析手段求最优解、研究方法上的整体性三维、技术运用上的综合性知识维、组织管理上的科学性时间维和逻辑维、系统工程工作的问题导向性;16.切克兰德方法论主要内容和工作过程：认识问题、根底定义、建立概念模型、比较及探索、选择、设计与实施、评估与反馈;17.霍尔三维结构和切克兰德方法论的异同点：相同点：均为系统工程方法论,均以问题为起点、具有相应的逻辑过程不同点：霍尔方法论主要以工程系统为研究对象,而切克兰德方法论更适合对社会经济和经营管理等“软”系统问题研究；前者的核心的问题是优化问题,而后者的核心内容是比较学习；前者更过的是关注定量分析,后者比较强调定性或定性与定量有机结合的基本方法; 18.系统分析的定义：指是运用建模及预测、优化、仿真、评价等技术对系统的各有关方面进行定性与定量两结合的分析,为选择最优或满意的系统方案提供决策依据的分析研究过程19.系统分析的基本要素：问题、目的及目标目的具有整体性和唯一性,目标具有从属性和多样性、方案、模型、评价、决策者简答：.4、系统分析的要素有哪些并简述各自的含义;系统分析的6个基本要素：问题：一方面代表研究对象,或称对象系统；另一方面表示现实系统与目标系统的偏差;目的及目标：目的是对系统的总要求,具有整体性和唯一性；目标是系统目的的具体化,具有从属性和多样性;方案：方案是达到目的及目标的途径;模型：由说明系统本质的主要因素及其相互关系构成;是研究与解决问题的基本框架,起到帮助认识系统、模拟系统和优化与改造系统的作用,是对实际问题的描述、模仿和抽象;评价：即评定不同方案对系统目的的达到程度;决策者：系统问题中的利益主体和行为主体;5、如何正确理解系统分析的程序系统分析的基本过程：认识问题→探寻目标→综合方案→模型化→优化或仿真分析→系统评价→决策;并非对所有问题进行系统分析都要履行这些环节,而是要根据实际问题的需要有所侧重或只涉及其中一部分环节;但认识问题、综合方案、系统评价等过程通常必不可少;6、初步系统分析有何意义如何做好这项工作认识问题、探寻目标及综合方案构成了初步的系统分析;What：研究哪些问题,问题与哪些因素相关why：为什么要研究该问题,期望达到的状态是什么where：系统边界和环境如何when：分析的是什么时候的情况who：问题与谁直接相关how：如何实现系统的目标状态这些是使系统分析走上正轨的过程,又是使系统分析人员和决策者一起进入角色的过程;8、进行系统分析的原则和要求有哪些为什么1坚持问题导向：帮助决策者解决实际问题,是系统分析的目的2以整体为目标：以整体最优为核心的系统观点是系统分析得前提条件;3多方案模型分析和选优：对多个方案进行模型化及优化或仿真计算,尽可能得到定量化的分析结果,是系统分析的核心内容;4定量分析和定性分析相结合：系统分析的基本手段;5多次反复进行：系统分析成功的重要保障;20.系统分析的程序：认识问题、探寻目标、综合方案、模型化、优化或仿真分析、系统评价、决策;前三个为初步分析定性分析,第四五个为规范分析定量分析,第六七个为综合分析评价21.应用系统分析的原则：坚持问题导向、着眼整体、权衡优化、方法集成其主要特点及相应的要求：坚持问题导向、以整体为目标、多方案模型分析和选优、定性与定量分析相结合、多次反复性进行;22.创新方案的产生技术：提问法、头脑风暴法、德尔菲法、群体决策支持系统、情景分析发;23.模型的三个特征：它是现实世界部分的抽象或模仿、它是由那些与分析的问题有关因素构成的、它表明了有关因素间的相互关系;24.模型化就是为了描述系统的构成和行为,对实体系统的各种因素进行适当筛选,用一定方式数学、图像等表达系统实体的方法;简答：1、系统模型有哪些主要特征模型化的本质和作用是什么主要特征：它是现实世界部分的抽象或模仿；它是由那些与分析问题有关的因素构成的；它表明了有关因素间的相互关系;模型化的定义：为描述系统的构成和行为,对实体系统的各种因素进行适当筛选,用一定方式数学、图像等表达系统实体的方法;本质：利用模型与原型之间某方面的相似关系,在研究过程中可以用模型来代替原型,通过对模型的研究得到关于原型的一些信息;作用：模型本身是人们对客体系统一定程度研究结果的表达;这种表达是简洁的、形式化的;模型提供了脱离具体内容的逻辑演绎和计算的基础,这会导致对科学规律、理论、原理的发现;利用模型可以进行“思想”试验;。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。