作战复杂系统建模及实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈寿林，张国宁，朱江 著

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• 复杂系统建模
• 作战模拟
• 系统工程
• 建模与仿真
• 军事仿真
• 复杂性科学
• 实验设计
• 运筹学
• 人工智能
• 决策支持

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118083347

版次：1

商品编码：11146673

包装：精装

开本：16开

出版时间：2012-11-01

用纸：胶版纸

页数：238

编辑推荐

　　《作战复杂系统建模及实验》是作者关于复杂性科学理论与方法在作战领域应用研究实践的一次总结。作者不单单着眼于在作战问题领域应用复杂性科学的工具，而且从哲学层面上思考了作战系统复杂性的本质及其研究的方法论，还针对当前我军作战与指挥实践中几个广受关注的问题进行r建模和实验，提出了一些新的见解，力图使本书具有科学品味，能体现研究的科学性，具有哲理品味，能启发读者运用新的思维方式思考问题，具有历史品味，能经得起作战实践发展的检验。

内容简介

　　《作战复杂系统建模及实验》是作者沈寿林、张国宁、朱江近10 年来将复杂性科学的理论方法应用于作战研究的总结，主 要包括从复杂性科学的角度对于作战的基本认识和哲学思考，作战的可实 验性、实验组织实施等作战复杂系统实验基础理论，想定生成、系统建模、知识 管理等 实验关键技术，以及上述实验理论和技术在作战方案评估推演、作战编组 效能评 估、作战指挥体系论证、战术心理战效果分析等方面的具体应用。本书适合从事作战问题研究的指挥员、参谋人员、教研人员阅读，也可供从 事复杂系统建模、仿真及开发等研究领域的科研人员参考。

目录

第1章 作战概述
1.1 作战的定义、本质与基本特征
1.2 作战的产生与发展
1.3 作战类型与作战样式
1.4 作战与战争、战役、战斗的关系
1.5 作战的规律性
第2章 作战复杂系统
2.1 作战复杂系统概述
2.2 作战系统的复杂性
2.3 作战复杂系统的研究方法
第3章 作战复杂系统实验基础
3.1 作战复杂系统的可实验性
3.2 作战复杂系统实验的一般理论
3.3 作战复杂系统实验的一般过程
第4章 作战复杂系统实验关键技术
4.1 作战复杂系统实验想定生成技术
4.2 作战复杂系统建模技术
4.3 作战实验知识工程技术
第5章 作战方案评估推演实验
5.1 问题的提出
5.2 作战方案推演模型
5.3 作战方案推演实验
第6章 作战编组效能评估实验
6.1 问题的提出
6.2 交战关系网络模型
6.3 基于复杂网络理论的作战编组效能分析
6.4 基于复杂适应系统理论作战编组效能分析
6.5 小结
第7章 作战指挥体系论证实验
7.1 问题的提出
7.2 梅特卡夫定律的反思
7.3 基于复杂网络理论的作战指挥体系模型构建与分析
7.4 基于多Agenf抽象建模的作战指挥体系对抗实验与分析
7.5 小结
第8章 战术心理战效果分析实验
8.1 问题的提出
8.2 战术心理战建模
8.3 战术心理战效果分析实验实例
8.4 小结
参考文献
后记

前言/序言

《复杂系统与仿真技术：理论、方法与应用》 引言 在当今高度互联、动态变化的世界中，我们面临的问题越来越具有系统性、非线性和不确定性。从宏观的全球经济波动、气候变化，到微观的社会群体行为、生物神经网络，再到具体的交通拥堵、供应链管理，乃至军事战略决策，无数的现象都呈现出“复杂系统”的特征。这些系统由大量相互作用的个体或要素构成，其整体行为往往难以从局部要素的性质中直接预测，呈现出涌现性、自组织性和鲁棒性等深刻的规律。因此，对复杂系统进行深入理解、有效建模和精准仿真，已成为科学研究、工程实践和社会治理的关键挑战。 本书《复杂系统与仿真技术：理论、方法与应用》正是为了应对这一挑战而诞生的。它旨在为读者提供一个全面而深入的视角，系统地阐述复杂系统的基本理论，介绍先进的建模与仿真方法，并探讨这些技术在各个领域的广泛应用。本书不局限于某一特定学科的范畴，而是力求构建一个跨学科的知识体系，帮助读者建立起对复杂系统及其分析工具的整体认识。 第一部分：复杂系统导论 本部分将带领读者走进复杂系统的世界，揭示其核心概念和基本特征。 第一章：什么是复杂系统？ 本章将从哲学和科学的角度，对“复杂系统”这一概念进行界定。我们将探讨复杂系统的定义、区别于简单系统和混乱系统的关键特征，例如： 涌现性（Emergence）：整体的属性无法简单地由部分的属性叠加得到，例如“水”的湿润性并非来自单个水分子，而是大量水分子相互作用的结果。 自组织性（Self-organization）：系统能够在没有外部强制控制的情况下，自发地形成有序的结构和模式，如蚁群的觅食路径、鸟群的飞行队形。 相互依存性（Interdependence）：系统的各个部分紧密相连，一个部分的改变会影响到其他部分，甚至整个系统。 非线性（Nonlinearity）：输入与输出之间不存在简单的比例关系，微小的扰动可能引发巨大的后果（蝴蝶效应），也可能被系统吸收而无甚影响。 适应性（Adaptation）：系统能够根据环境变化调整其行为和结构，以维持或优化自身的功能。 反馈回路（Feedback Loops）：系统中存在正反馈和负反馈机制，这些机制深刻地影响着系统的演化方向和稳定性。 我们将通过丰富的案例，如生态系统、经济市场、城市交通网络等，生动形象地解释这些概念，让读者对复杂系统的本质有初步的感知。 第二章：复杂系统的涌现现象与规律 本章将深入探讨复杂系统中最为引人注目的“涌现”现象。我们将剖析涌现产生的机制，以及如何识别和理解这些宏观规律。 微观行为与宏观模式：我们将分析从个体简单的规则如何组合成群体复杂的行为。例如，个体之间的简单交互规则如何导致蜂群的筑巢行为，或者股票市场中投资者的买卖决策如何导致股价的波动。 相变与临界现象：许多复杂系统在特定条件下会发生“相变”，即系统从一种状态突然转变为另一种状态。我们将介绍相变理论，并探讨其在社会、物理、生物等领域中的表现，例如水由液态变为固态，或者社交网络中的信息传播达到“爆发点”。 统计物理学方法：本章将介绍一些源自统计物理学的概念和工具，它们被广泛应用于理解复杂系统的统计规律，如概率分布、平均场理论等。 第三章：复杂系统中的网络结构 网络是理解复杂系统结构和功能的重要载体。本章将聚焦于复杂网络的分析。 网络的基本概念：我们将介绍图论的基本概念，如节点、边、度、路径、连通性等。 真实世界的复杂网络：我们将分析各种真实世界网络，如社交网络、互联网、生物分子网络、交通网络等的统计特征，例如小世界效应（Small-world effect）和无标度网络（Scale-free networks）的普遍性。 网络动力学：我们将初步探讨信息传播、疾病扩散、同步现象等在网络上传播的动力学过程，以及网络结构对这些过程的影响。 第二部分：复杂系统建模方法 理解了复杂系统的基本原理，本部分将重点介绍如何构建数学模型来刻画和分析这些系统。 第四章：基于代理的建模（Agent-Based Modeling, ABM） ABM是刻画复杂系统微观个体行为及其宏观涌现的强大工具。 ABM的核心思想：我们将详细解释ABM的建模思路：定义代理（Agent）及其属性、行为规则、交互机制，然后通过模拟大量代理的并行交互来观察系统行为。 ABM的设计与实现：本章将指导读者如何设计一个ABM模型，包括如何抽象个体特征、设计交互规则、设定环境参数等，并介绍实现ABM的常用软件工具和编程语言。 ABM的案例分析：我们将通过具体的案例，如模拟城市交通流、消费者行为、传染病传播、社会群体动态等，演示ABM在不同领域的应用。 第五章：系统动力学建模（System Dynamics Modeling, SDM） SDM是一种侧重于系统宏观结构和反馈回路的建模方法。 SDM的基本原理：本章将介绍SDM的核心概念，包括存量（Stocks）、流量（Flows）、反馈回路（Feedback Loops）、延迟（Delays）等。 建立SDM模型：我们将讲解如何识别系统中的关键变量，绘制辅助图（Causal Loop Diagrams）和存量流量图（Stock and Flow Diagrams），并将其转化为数学模型。 SDM的应用领域：我们将展示SDM在政策分析、环境管理、经济规划、人口动态等方面的应用，以及如何利用SDM进行情景分析和政策评估。 第六章：离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES） DES是一种用于模拟随时间离散发生的事件驱动的系统的建模方法。 DES的基本概念：本章将介绍DES的核心思想，即系统状态的变化仅在离散的“事件”发生时才发生，以及事件的调度和状态的更新。 DES模型的设计与实现：我们将讲解如何构建DES模型，包括定义实体（Entities）、队列（Queues）、服务台（Servers）、事件类型等，并介绍常用的DES仿真软件。 DES的应用场景：我们将讨论DES在制造业生产线、服务系统（如呼叫中心、医院）、物流配送、通信网络等领域的应用。 第七章：统计建模与数据驱动方法 在数据日益丰富的今天，统计建模和数据驱动方法在复杂系统研究中扮演着越来越重要的角色。 统计建模基础：本章将回顾回归分析、时间序列分析、概率模型等统计方法。 机器学习与复杂系统：我们将介绍如何利用机器学习技术，如分类、聚类、回归、深度学习等，从大量数据中提取复杂系统的模式和规律。 数据挖掘与复杂系统分析：我们将探讨数据挖掘技术在识别复杂系统中隐藏关系、发现异常模式、预测未来趋势方面的应用。 第三部分：复杂系统仿真技术与实验 模型构建完成后，仿真技术是分析和理解模型行为的关键。本部分将侧重于仿真方法的实现和实验设计。 第八章：仿真实验的设计与实施 成功的仿真实验离不开周密的设计。 仿真目标设定：如何根据研究问题明确仿真实验的目标。 仿真参数设置：如何选择和设置模型的输入参数，以及敏感性分析的重要性。 仿真运行与数据采集：如何进行仿真运行，以及如何有效地采集和存储仿真数据。 仿真结果的统计分析：如何对仿真输出数据进行统计检验和分析，以得出可靠的结论。 第九章：仿真模型的验证与确认（Verification and Validation, V&V） V&V是确保仿真模型准确性和可靠性的关键环节。 模型验证：检查模型是否按照设计正确实现，即“模型是否正确地被构建”。我们将介绍各种验证技术，如代码审查、单元测试、集成测试等。 模型确认：评估模型是否能够准确地表示真实世界系统，即“模型是否构建正确”。我们将探讨数据比对、专家评审、与其他模型比较等确认方法。 第十章：可视化技术在复杂系统仿真中的应用 直观的可视化能够极大地增强我们对复杂系统行为的理解。 数据可视化基础：介绍常用的数据可视化技术，如折线图、散点图、柱状图、热力图等。 复杂系统特有的可视化：我们将重点介绍如何可视化网络结构（如节点链接图）、空间分布（如地理信息系统集成）、动态过程（如动画模拟）、多维数据（如降维可视化）等。 交互式可视化：探讨如何利用交互式可视化工具，让用户能够探索仿真结果，改变参数，观察实时反馈，从而加深理解。 第四部分：复杂系统仿真技术的应用领域 本部分将展示复杂系统建模与仿真技术在各个领域的广泛应用。 第十一章：社会与经济领域的复杂系统仿真 城市规划与交通管理：模拟城市发展、人口迁移、交通流量、拥堵疏导等。 市场行为与金融建模：分析股票市场波动、消费者购买行为、宏观经济走势等。 社会动力学与群体行为：模拟意见传播、谣言扩散、社会网络演化、群体冲突等。 第十二章：环境与生态领域的复杂系统仿真 气候变化建模与预测：模拟大气、海洋、陆地之间的相互作用，预测气候变化趋势。 生态系统动力学：模拟物种互动、种群数量变化、生物多样性演替等。 资源管理与环境保护：优化水资源、森林资源、渔业资源的利用，评估环境污染的影响。 第十三章：工程与技术领域的复杂系统仿真 智能制造与供应链优化：模拟生产流程、物流配送、库存管理，提高效率和鲁棒性。 通信网络仿真：分析网络性能、评估协议效率、设计新的网络架构。 能源系统建模：模拟电网运行、可再生能源整合、能源消耗模式等。 第十四章：生物医学与健康领域的复杂系统仿真 疾病传播模型：模拟传染病在人群中的传播，评估干预措施的效果。 药物动力学与药效学：模拟药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。 生物分子网络与系统生物学：模拟基因调控网络、蛋白质相互作用网络，理解生命过程。 结论 本书《复杂系统与仿真技术：理论、方法与应用》致力于为读者构建一个全面、系统、实用的知识框架。通过理论的深入讲解、方法的细致阐述和应用的广泛展示，我们希望能够激发读者对复杂系统研究的兴趣，掌握分析和解决复杂问题的新型工具，并在各自的研究和实践领域取得突破。我们相信，随着对复杂系统认识的不断深化和仿真技术的持续发展，我们将能更有效地应对当今世界所面临的诸多挑战，构建一个更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对战术理论和系统工程都颇有兴趣的读者，我发现这本书提供了一个独特的视角，将两者巧妙地融合在一起。我一直认为，现代战争的复杂性已经远远超出了传统的战术手册所能涵盖的范围，它更像是一个庞大而动态的复杂系统。而这本书恰恰提供了这样一种理解和分析的工具。它不仅仅是关于数学模型的构建，更是关于如何将这些模型应用到真实的战场环境中，进行模拟和推演。我特别欣赏书中对于“作战”这一概念的深入剖析，它不仅仅局限于军事层面的对抗，更包含了情报、指挥、后勤、甚至人员心理等多种要素的相互作用。这本书似乎能够帮助我们理解，当这些要素以一种复杂的方式交织在一起时，会产生怎样意想不到的结果。它就像一把钥匙，能够打开我们对战争本质的认知。我期待它能提供一些关于如何量化评估不同作战方案的有效性的方法，并给出如何在有限的资源和时间内最大化作战效能的思路。这种从宏观到微观，再到战略层面的洞察力，是我在其他书中很少见到的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，都让我感到由衷的震撼。它所涵盖的内容，远远超出了我对“复杂系统建模”这个领域的固有认知。我原以为它会聚焦于某一特定领域，但事实证明，它提供的是一个通用的框架，可以应用于各种复杂的作战场景。我最感兴趣的是书中关于“实验”部分的论述，它不仅仅是简单的仿真运行，而是包含了一整套科学的实验设计方法。这对于我们这些需要在不确定环境中进行决策的人来说，至关重要。我曾经在分析一些关键节点的可靠性时，遇到过很多困难，因为现实环境中的干扰因素太多，很难进行有效的评估。这本书似乎能够提供一种系统性的方法，帮助我们通过仿真实验来识别系统的薄弱环节，并提出相应的改进措施。它就像一个实验室，能够让我们在安全的虚拟环境中，去探索和理解那些在现实中难以触及的复杂现象。我期待它能够为我提供一些具体的工具和技术，帮助我将这些抽象的理论转化为可执行的方案，从而提高我在复杂环境下解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的经历，远超乎了我最初的预期。我原本以为这会是一本偏向理论推导的学术专著，但实际内容却呈现出一种令人惊喜的实践导向。作者并没有仅仅停留在概念的阐述，而是深入浅出地讲解了如何将抽象的建模理论转化为可操作的工具。我尤其对书中关于“实验”部分的详细描述印象深刻。在我以往的学习和工作中，建模往往是孤立的环节，很少能得到系统性的实验验证。这本书填补了这一空白，它不仅教你如何构建模型，更重要的是指导你如何设计和执行仿真实验，以揭示模型的内在规律和系统的潜在行为。这对于我们这些需要将理论成果应用于实际的技术人员来说，是极其宝贵的。我曾尝试使用一些现有的建模工具，但往往因为缺乏系统的实验验证而对模型的可靠性存疑。这本书提供的实验框架，让我看到了如何通过多场景、多参数的仿真，来审视模型的鲁棒性和适用性。它似乎能够帮助我理解，在不同的战场条件下，系统的哪些方面会表现出脆弱性，哪些方面又具有弹性。这种从理论到实践的完整闭环，是我在其他同类书籍中从未体验过的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我这个长期从事复杂系统研究的工程师来说，无疑是一场及时雨。我一直在寻找一本能够清晰阐述复杂系统建模方法的书籍，尤其是那些能够结合实际作战场景进行分析的理论框架。我的工作常常需要在模糊、不确定且动态变化的环境中做出决策，而传统的线性模型往往显得力不从心。这本书的书名——“作战复杂系统建模及实验”，直接点出了我迫切的需求。我期待它能提供一套系统化的建模方法论，帮助我理解和预测系统在各种干预下的行为模式，尤其是在军事冲突这种极端复杂的场景下。例如，如何将情报、通信、火力、机动等多个子系统有效地集成到一个统一的框架中，并考虑它们之间的非线性耦合关系，这正是我的研究瓶颈。我希望能在这本书中找到答案，学习如何构建能够捕捉这些动态交互的数学模型，并进一步通过仿真实验来验证模型的有效性和探索最优策略。更重要的是，我希望它能提供一些量化的评估指标，让我能够客观地衡量不同模型和策略的优劣，从而为实际作战规划提供坚实的理论支持。如果这本书能够在这方面有所建树，那将极大地提升我的工作效率和决策的准确性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格和叙事方式，让我有一种与一位经验丰富的导师对话的感觉。它不像那些枯燥的教科书，而是充满了启发性的思考和引导。我尤其喜欢书中对于模型构建过程的细致描绘，它不仅仅是公式的堆砌，更是充满了作者在实际研究中遇到的挑战和解决方法。这让我在学习过程中，能够更容易地代入，并从中汲取经验。我曾经在尝试构建一些涉及到非线性动力学的模型时，屡屡受挫，原因在于无法准确捕捉到系统内部的反馈机制和突变行为。这本书似乎能够提供一些新的思路，关于如何用更精妙的数学语言来描述这些复杂的相互作用。例如，书中对于“涌现性”和“自组织”等概念的解释，让我对复杂系统的行为有了更深刻的理解。我希望它能帮助我理解，如何在有限的观测数据下，构建出具有一定预测能力的模型，并且能够解释模型的局限性。这种严谨而又充满智慧的讲解方式，是我阅读过的很多同类书籍所缺乏的。

评分☆☆☆☆☆

书还行就是价格偏高。《作战复杂系统建模及实验》是作者关于复杂性科学理论与方法在作战领域应用研究实践的一次总结。作者不单单着眼于在作战问题领域应用复杂性科学的工具，而且从哲学层面上思考了作战系统复杂性的本质及其研究的方法论，还针对当前我军作战与指挥实践中几个广受关注的问题进行r建模和实验，提出了一些新的见解，力图使本书具有科学品味，能体现研究的科学性，具有哲理品味，能启发读者运用新的思维方式思考问题，具有历史品味，能经得起作战实践发展的检验。作者沈寿林、张国宁、朱江近10 年来将复杂性科学的理论方法应用于作战研究的总结，主 要包括从复杂性科学的角度对于作战的基本认识和哲学思考，作战的可实 验性、实验组织实施等作战复杂系统实验基础理论，想定生成、系统建模、知识 管理等 实验关键技术，以及上述实验理论和技术在作战方案评估推演、作战编组 效能评 估、作战指挥体系论证、战术心理战效果分析等方面的具体应用。本书适合从事作战问题研究的指挥员、参谋人员、教研人员阅读，也可供从 事复杂系统建模、仿真及开发等研究领域的科研人员参考。（1）作战中各要素的联糸。

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东西不错！快递不错！京东不错！

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挺不错的，最后两本我买了

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听朋友说不错的书，有空好好看看

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（2）作战系统的运动。

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快递很给力，已经是第四次购买了！

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好

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好