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第1章 绪论1

1.1 离散事件动态系统的研究对象1

1.2 计算机仿真在DEDS研究中的地位和作用2

1.3 高效率仿真在DEDS性能评估中的价值4

1.4 DEDS的研究现状和研究手段7

1.4.1 提高仿真效率的主要手段7

1.4.2 灵敏度估计的高效率仿真9

第2章 随机变量的高效率抽样技术12

2.1 U（0，1）均匀分布随机数发生器13

2.1.1 基本构造形式13

2.1.2 组合式随机数发生器15

2.1.3 随机数发生器的检验17

2.2 随机变量的精确抽样技术18

2.2.1 反变换法18

2.2.2 取舍法19

2.2.3 函数变换法20

2.2.4 组合法20

2.2.5 比值法21

2.2.6 概率密度函数凹变换法22

2.3 取中分布随机变量抽样算法24

2.3.1 反变换法24

2.3.2 简单取舍法24

2.3.3 继承取舍抽样法24

2.4 剩余分布抽样的高效率算法25

2.4.1 剩余分布的数学描述25

2.4.2 当前常用的剩余分布抽样方法26

2.4.3 继承取舍抽样法27

2.4.4 极限分布抽样法28

2.4.5 函数变换法30

2.4.6 应用举例31

2.5 本章小结32

第3章 随机DEDS仿真的三种实现34

3.1 DEDS的五元组描述35

3.2 经典事件调度法36

3.3 极小分布抽样法37

3.3.1 方法的数学描述37

3.3.2 Markov系统的高效率仿真40

3.3.3 并发构造样本路径的归一时钟序列法41

3.4 嵌入泊松流法42

3.4.1 方法的数学描述42

3.4.2 Markov型DEDS仿真的标准钟方法43

3.5 应用举例44

3.6 本章小结47

第4章 Markov型DEDS性能评估的NON-CLOCK方法48

4.1 DEDS性能评估问题的一般描述49

4.2 DEDS仿真时样本路径的终止方式50

4.3 NON-CLOCK方法51

4.3.1 构造Z序列的基本仿真流程51

4.3.2 不同仿真类型下Z序列的构造53

4.3.3 性能测度的估计54

4.3.4 稳态性能测度的估计56

4.4 算法适用性检验58

4.4.1 M／M／1／K系统平均首次溢出时间的估计59

4.4.2 M／M／1／K瞬时溢出概率的估计59

4.4.3 M／M／1／K系统［0，T］时间内平均队长的估计60

4.4.4 M／M／1／K系统稳态平均队长61

4.5 NC方法的扩展62

4.5.1 并发构造多参数集下的样本路径62

4.5.2 系统可靠度估计的Ⅰ型仿真方案62

4.5.3 Ⅱ型仿真的另一种估计器64

4.5.4 提高Z序列“均匀化实现”效率的技巧65

4.6 应用举例66

4.6.1 最优贮备问题66

4.6.2 k-out-of-n（F）C系统的可靠性评估67

4.6.3 电力系统安全性评估68

4.7 本章小结73

第5章 小概率事件系统仿真的NC-重要抽样方法74

5.1 小概率事件仿真难题75

5.2 重要抽样方法原理76

5.3 NC-重要抽样仿真框架77

5.3.1 Z序列似然函数计算78

5.3.2 改变Z序列概率测度的动态变参数法79

5.3.3 NC-重要抽样方法的仿真流程81

5.4 NC-重要抽样的三种估计器82

5.4.1 经典估计器82

5.4.2 比值估计器82

5.4.3 控制变量估计器83

5.5 稳态性能测度估计的重要抽样方法84

5.6 NC-重要抽样方法在高可靠性仿真中的应用85

5.6.1 加速失效重要抽样方案85

5.6.2 系统平均首次失效时间（MTTF）的估计87

5.6.3 系统稳态可用度估计88

5.6.4 平均开工时间的估计（MTBF）88

5.6.5 系统可靠度估计88

5.7 仿真实验95

5.7.1 M／M／1／K队列溢出概率评估96

5.7.2 M／M／1／K队列平均首次失效时间评估97

5.7.3 M／M／1／K队列瞬时可靠度估计97

5.8 应用举例99

5.9 本章小结101

第6章 Markov-DEDS参数灵敏度估计102

6.1 DEDS参数灵敏度估计的一般描述102

6.2 NC框架下性能评估问题简要回顾103

6.3 参数灵敏度的SPA-LR估计器104

6.4 稳态性能测度的灵敏度估计107

6.5 高阶导数的估计108

6.6 灵敏度估计算法检验110

6.6.1 M／M／1／K队列平均崩溃时间的参数灵敏度估计110

6.6.2 M／M／1／K队列瞬时溢出概率的参数灵敏度估计112

6.6.3 M／M／1／K系统［0，T］时间内平均队长的灵敏度估计113

6.6.4 M／M／1／K队列稳态平均队长的参数灵敏度估计113

6.6.5 M／M／1队列稳态平均队长的高阶参数灵敏度估计114

6.7 提高灵敏度估计效率的方法116

6.7.1 SPA-LR估计器的收敛特征分析116

6.7.2 通过缩短Z序列的长度提高估计效率117

6.7.3 减小灵敏度估计方差的控制变量法120

6.7.4 减小灵敏度估计方差的重要抽样方法123

6.8 应用举例125

6.9 本章小结126

第7章 仿真精度分析128

7.1 子样独立时的仿真精度分析129

7.1.1 经典统计学方法129

7.1.2 经典方法的贯序实现方案133

7.1.3 Jackknife方法134

7.1.4 Bootstrap方法135

7.2 子样相关时的仿真精度分析136

7.2.1 批平均值法137

7.2.2 一致批均值法140

7.2.3 一致批均值法的动态实现141

7.2.4 重叠批平均值法142

7.3 本章小结143

参考文献145

索引153