图书介绍
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- 白世贞，王文利著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：703020798X
- 出版时间：2008
- 标注页数：300页
- 文件大小：21MB
- 文件页数：316页
- 主题词：物资供应－物资管理－系统建模；物资供应－物资管理－系统仿真
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图书目录
1 绪论1
1.1 研究的目的和意义1
1.2 供应链概述3
1.2.1 供应链和供应链管理的基本概念3
1.2.2 供应链管理实践中的问题及挑战4
1.3 国内外研究现状5
1.3.1 供应链复杂系统研究现状5
1.3.2 供应链复杂系统仿真研究现状7
1.3.3 供应链资源流研究现状9
1.4 本书的主要内容和组织结构11
1.4.1 本书的主要内容11
1.4.2 本书的组织结构12
2 复杂系统及其基于主体建模的理论15
2.1 复杂系统的概念及特征15
2.1.1 复杂系统的概念15
2.1.2 复杂系统的特征16
2.2 复杂适应系统及其理论17
2.2.1 复杂适应系统的特点17
2.2.2 复杂适应系统理论的基本内容19
2.2.3 复杂适应系统理论的应用领域24
2.2.4 复杂适应系统理论的进一步发展26
2.3 涌现及其原因27
2.3.1 涌现的内在机制27
2.3.2 涌现的特征28
2.3.3 涌现的意义29
2.4 基于Agent的复杂系统分析30
2.4.1 Agent的基本涵义及其作用30
2.4.2 面向Agent的复杂系统分析33
2.4.3 Agent类的演化35
2.4.4 基于Agent模型的构建38
2.4.5 供应链中Agent模型的举例39
2.5 小结50
3 供应链复杂系统资源及其赋值52
3.1 供应链系统资源的描述52
3.1.1 供应链资源的定义52
3.1.2 供应链资源环境的描述61
3.1.3 供应链资源价值评价的指导思想63
3.2 可直接测量（显性）资源价值的确定64
3.2.1 固定资源价值64
3.2.2 流动资源价值64
3.3 不可直接测量（隐性）资源价值的确定65
3.3.1 不可直接测量（隐性）资源的特点65
3.3.2 不可直接测量（隐性）资源向量的统计及赋值66
3.3.3 不可直接测量（隐性）资源向量的综合评价及赋值76
3.4 资源价值的整合81
3.4.1 分类变量型价值转化为效用型变量价值的方法81
3.4.2 显性资源和隐性资源价值的整合85
3.4.3 供应链系统中资源价值的数据过滤87
3.5 资源价值的编码方法93
3.5.1 浮动编码方式93
3.5.2 二进制编码方式94
3.6 资源价值的赋予97
3.6.1 资源多主体区室的建立97
3.6.2 资源交互作用的随机数确定97
3.7 资源分配模型98
3.7.1 市场导向规划基本理论98
3.7.2 市场导向规划方法99
3.7.3 供应链市场导向规划主体定义101
3.7.4 供应链市场导向规划算法104
3.8 小结105
4 供应链复杂系统主体资源流的内部模型106
4.1 Agent的抽象结构106
4.1.1 纯反应式Agent107
4.1.2 感知Agent108
4.1.3 有状态的Agent108
4.2 供应链复杂系统中企业Agent资源流的内部模型109
4.2.1 企业Agent资源流的赋值109
4.2.2 企业Agent资源流内部模型的建立111
4.2.3 企业Agent资源流内部模型的进化112
4.2.4 供应链各企业Agent资源流内部模型要素分析113
4.3 供应链复杂系统中部门Sub-Agent资源流的内部模型114
4.3.1 各功能Sub-Agent资源流的内部模型114
4.3.2 协调Sub-Agent资源流的内部模型124
4.4 小结128
5 供应链主体复杂交互资源流的离散建模129
5.1 离散事件系统建模的基本概念129
5.2 供应链系统成员相互作用的方式——新进化论假设131
5.3 双层-回声模型132
5.3.1 回声模型的七个子模型132
5.3.2 匹配速率136
5.4 供应链复杂适应系统特性的深层次分析137
5.4.1 混沌理论137
5.4.2 内耗及其原因142
5.4.3 合法系统与影子系统理论143
5.4.4 三层次决策理论145
5.4.5 个人机制与共享机制理论147
5.5 三层-回声模型149
5.5.1 交叉复制子模型149
5.5.2 创新能力子模型150
5.5.3 匹配时间152
5.6 小结153
6 供应链复杂适应系统资源流的Swarm仿真154
6.1 Swarm仿真软件简介154
6.1.1 Swarm产生的背景154
6.1.2 Swarm的逻辑结构155
6.1.3 Swarm的类库157
6.2 多Agent系统的概述160
6.3 基于Swarm技术的供应链复杂系统Agent的确定162
6.3.1 复杂系统中供应链类型的确定163
6.3.2 基于Swarm技术的供应链复杂系统的层次结构——Sut-Agent164
6.3.3 供应链复杂系统中各个Sub-Agent的相互作用以及与环境的作用167
6.3.4 基于Swarm技术的供应链复杂系统的层次结构——Agent与系统169
6.4 各层次Agent相互作用的几个基本的假设169
6.4.1 Agent之间的博弈学习理论170
6.4.2 Agent之间决策方式——三层次决策悖论171
6.5 Swarm中Agent的属性和规则集的描述172
6.5.1 Agent的属性172
6.5.2 Agent的行为规则——供应链复杂适应系统的GEF和LEF174
6.6 仿真及结果分析178
6.6.1 总体思路——Swarm模拟过程中融合遗传算法的应用178
6.6.2 模拟仿真结果180
6.7 小结183
7 供应链主体复杂交互资源流的离散-连续联合建模185
7.1 供应链的混合特性185
7.2 连续系统的建模方法186
7.2.1 系统动力学的起源与发展186
7.2.2 系统动力学的应用情况187
7.2.3 系统动力学建模的原则189
7.2.4 Vensim软件简介189
7.2.5 系统动力学在供应链中的应用190
7.3 混合系统的建模方法191
7.3.1 混合自动机（HA）192
7.3.2 时段演算及其扩充192
7.3.3 编程语言模型192
7.3.4 混合Petri网（HPN）193
7.4 供应链复杂系统资源流的Petri网建模193
7.4.1 Petri网的建模优势193
7.4.2 供应链Agent内部模型的Petri网表示方法194
7.5 供应链复杂系统资源流的混合Petri网建模200
7.5.1 混合Petri网的基本概念200
7.5.2 原材料和产成品资源流的混合Petri网模型建立201
7.5.3 混合Petri网模型参数优化204
7.5.4 两种仿真及结果的比较分析205
7.6 供应链机器设备和运输工具资源流的混合Petri网模型208
7.6.1 供应链混合Petri网资源冲突的化解208
7.6.2 混合Petri网模型的优化211
7.7 小结213
8 供应链混合动态系统资源流的AnyLogic仿真214
8.1 AnyLogic仿真软件简介214
8.1.1 AnyLogic的建模语言214
8.1.2 AnyLogic的建模结构215
8.1.3 AnyLogic的建模技术216
8.1.4 AnyLogic的仿真框架217
8.2 供应链仿真模型的框架218
8.2.1 AnyLogic平台上Agent的定义218
8.2.2 Agent携带的资源流218
8.3 供应链系统中的不确定性219
8.3.1 供应不确定性219
8.3.2 运输不确定性219
8.3.3 需求不确定性220
8.4 供应链各阶段资源流的模拟仿真221
8.4.1 供应阶段221
8.4.2 运输阶段226
8.4.3 销售阶段233
8.5 小结239
9 供应链主体复杂交互资源流的网络建模241
9.1 复杂网络的基本概念241
9.2 网络的统计特征242
9.2.1 平均路径长度242
9.2.2 聚类系数242
9.2.3 度与度分布243
9.3 常见的复杂网络模型243
9.3.1 小世界网络模型243
9.3.2 无标度网络模型245
9.4 供应链组织的网络形态247
9.4.1 供应链网络的结构特性248
9.4.2 不同资源流动模式下供应链网络结构模型249
9.4.3 不同资源管理模式下供应链网络结构252
9.5 供应链网络的复杂性255
9.5.1 供应链网络结构的复杂性255
9.5.2 供应链网络的小世界特性255
9.5.3 供应链网络的无标度特性256
9.6 供应链复杂网络中资源流中断风险的控制257
9.6.1 供应链资源流中断风险257
9.6.2 复杂网络的脆弱性和鲁棒性258
9.6.3 供应链资源流中断风险的控制259
9.7 小结262
10 供应链复杂网络资源流的Repast仿真263
10.1 Repast仿真软件简介263
10.1.1 Repast的设计思想263
10.1.2 Repast类库简介265
10.1.3 Repast仿真模型的结构266
10.1.4 Repast的离散事件调度机制267
10.2 复杂网络的Repast仿真模型268
10.2.1 建立网络模型268
10.2.2 显示网络271
10.2.3 输入和输出网络数据273
10.2.4 时间序列机制275
10.2.5 用户与模型的交互277
10.2.6 建立主模型类278
10.3 供应链复杂网络资源流的Repast仿真280
10.3.1 基本假设280
10.3.2 仿真模型281
10.3.3 结果分析282
10.4 小结285
11 结论与展望287
11.1 主要结论287
11.2 主要创新点289
11.3 研究与展望290
参考文献292