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复杂系统建模与仿真——基于Python语言
丛   书   名: 大数据与商务智能系列
作   译   者:陈洁 出 版 日 期:2021-05-01
出   版   社:电子工业出版社 维   护   人:王二华 
书   代   号:G0410800 I S B N:9787121410802

图书简介:

本书借助大量有趣的模型和实例,介绍复杂系统及模型的相关概念。本书使用的Python语言被认为是非常优秀的数据分析和建模工具,设计高效且易学易用。本书采用理论分析与实践相结合的方式,建立系统的数学模型及相应的计算机模型和虚拟仿真实验。本书适合对复杂性科学有浓厚兴趣并具备一定计算机编程技术的读者阅读。希望读者通过阅读本书,可以学会用模型思考问题,掌握对自然、经济和社会中复杂现象的建模与仿真技术,从而研究和预测它们的发展态势。本书配套的程序源代码,可以登录华信教育资源网(www.hxedu.com.cn)免费下载。 本书适合作为高等院校管理类、工程类、信息技术类等专业的相关课程教材,也可供社会相关从业人员参考阅读。
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    内容简介

    本书借助大量有趣的模型和实例,介绍复杂系统及模型的相关概念。本书使用的Python语言被认为是非常优秀的数据分析和建模工具,设计高效且易学易用。本书采用理论分析与实践相结合的方式,建立系统的数学模型及相应的计算机模型和虚拟仿真实验。本书适合对复杂性科学有浓厚兴趣并具备一定计算机编程技术的读者阅读。希望读者通过阅读本书,可以学会用模型思考问题,掌握对自然、经济和社会中复杂现象的建模与仿真技术,从而研究和预测它们的发展态势。本书配套的程序源代码,可以登录华信教育资源网(www.hxedu.com.cn)免费下载。 本书适合作为高等院校管理类、工程类、信息技术类等专业的相关课程教材,也可供社会相关从业人员参考阅读。

    图书详情

    ISBN:9787121410802
    开 本:16(185*260)
    页 数:248
    字 数:372

    本书目录

    第1章 绪论 
    1.1 系统与模型
    1.1.1 系统
    1.1.2 系统模型
    1.2 复杂系统模型 
    1.2.1 复杂性的定义
    1.2.2 复杂性科学的研究对象
    1.2.3 复杂系统的基本特征 
    1.2.4 系统建模方法论 
    1.2.5 复杂系统的成因
    1.2.6 复杂系统的分析与建模
    1.3 复杂系统模型的发展现状
    1.3.1 自然科学领域
    1.3.2 经济管理领域
    1.3.3 桑塔菲研究所
    第2章 建模工具
    2.1 建模工具概述
    2.2 Python建模工具包 
    2.2.1 NumPy
    2.2.2 SciPy 
    2.2.3 Matplotlib 
    2.2.4 SimPy
    2.2.5 SimuPy
    2.2.6 PyGame
    2.2.7 SymPy
    2.2.8 PIL 
    2.2.9 Mesa 
    2.2.1 0NetworkX
    2.3 简单案例:Schelling模型
    
    第3章 元胞自动机 
    3.1 元胞自动机概述 
    3.1.1 元胞自动机的提出 
    3.1.2 元胞自动机的定义 
    3.2 初级元胞自动机 
    3.3 二维元胞自动机 
    3.4 元胞自动机应用案例 
    3.4.1 格子气体模拟 
    3.4.2 表决与退火模型
    3.4.3 森林火灾模型 
    3.4.4 DLA模型 
    3.4.5 激发介质中的非线性波
    模型 
    3.5 元胞自动机的应用现状
    
    3.6 元胞自动机的优势与不足 
    3.7 三维元胞自动机
    第4章 多主体模型 
    4.1 Agent的基本概念 
    4.1.1 什么是Agent 
    4.1.2 Agent的特征、分类和环境 
    4.2 Multi-Agent系统 
    4.2.1 Multi-Agent系统概述 
    4.2.2 Multi-Agent软件工具 
    4.3 Multi-Agent模型的应用 
    4.4 案例
    4.4.1 “大糖帝国”模型 
    4.4.2 随机游走模型 
    4.4.3 Boltzmann财富模型 
    4.4.4 Schelling模型 
    4.4.5 Epstein内乱模型
    4.4.6 鸟群迁徙模型 
    4.4.7 病毒传播模型 
    4.4.8 食物链模型
    4.4.9 银行准备金模型
    4.4.10 囚徒困境模型
    第5章 复杂网络模型 
    5.1 网络基础
    5.1.1 网络基本概念和基础操作 
    5.1.2 网络的经典算法
    5.2 网络模型
    5.2.1 网络模型概述 
    5.2.2网络建模 
    5.2.3 网络可视化布局
    5.3 图和网络的特征 
    5.3.1 图的密度 
    5.3.2 网络的平均最短路径长度 
    5.3.3节点的偏离度 
    5.3.4 节点的中心率 
    5.3.5 互联网的PageRank 
    5.3.6 图的核心数
    5.3.7 图的度分布
    5.3.8 网络的群集化系数
    5.4 复杂动态网络模型
    5.4.1 拓扑结构不变的动态网络模型 
    5.4.2 拓扑结构变化的动态网络模型 
    5.4.3 自适应动态网络模型
    
    
    第6章 离散事件模型
    6.1 基本概念
    6.1.1 周期驱动模型与事件驱动模型 
    6.1.2 事件驱动机制 
    6.2 建模与仿真 
    6.2.1 SimPy介绍
    6.2.2 案例 
    第7章 系统动力模型 
    7.1 基本概念
    7.2 简单的系统动力模型 
    7.2.1 RCL电路
    7.2.2 单摆模型 
    7.3 混沌
    7.3.1 兰顿蚂蚁模型 
    7.3.2 蝴蝶效应 
    7.3.3 Logistic方程 
    7.3.4 物种竞争模型 
    7.3.5 Mandelbrot集合
    第8章 分形模型 
    8.1 分形概述
    8.2 分形应用
    8.3 分形建模方法
    8.3.1 L系统(L-systems)
    8.3.2 迭代函数系统 
    8.4 分形设计
    8.4.1 Sierpinski三角形 
    8.4.2 万花筒
    8.4.3 树
    8.4.4 自然地貌模拟 
    第9章 预测和学习模型
    9.1 统计预测模型
    9.1.1 回归模型 
    9.1.2 时间序列分析模型
    9.2 机器学习模型
    9.2.1 有监督的学习模型
    9.2.2 无监督的学习模型
    9.3 人工神经网络
    9.3.1 多层感知机
    9.3.2 深度学习模型 
    第10章 博弈模型 
    10.1 计算机游戏模型
    10.1.1 子模型 
    10.1.2 主体模型及系统参数
    10.1.3 逻辑规则
    10.1.4 用户界面
    10.1.5 用户交互
    10.1.6 模型的实时性与资源优化
    10.2 Q-Learning模型
    第11章 城市空间模型
    11.1 虚拟城市空间模型
    11.2 空间句法模型
    11.2.1 轴线的连接度
    11.2.2 路段的可达性
    11.2.3 轴线的选择度
    11.3 分形虚拟城市模型
    11.3.1 分形虚拟城市模型的复杂性 
    11.3.2 分形虚拟城市模型的分形假设和分形过程
    11.3.3 分形虚拟城市模型的定义
    11.3.4 分形虚拟城市模型的实现
    11.3.5 Python实现
    展开

    前     言

    前 言
    
    模型无处不在,模型的表达形式多种多样。文字符号是初级的简单模型,语法规则是较复杂的模型。语言既是一种模型,也是描述模型的工具,该工具包括语言对自身结构的描述(元语言符号)。数字也是一种模型,数字模型由简单到复杂逐渐发展,包括自然数、整数、有理数、无理数和复数等。数学也是一种语言,它本身在作为模型的同时也可作为强大的建模工具。自然语言和数学语言是建模最常用的工具。自然语言适合快速形成概略的模型,用于日常的思考、表达和交流。用自然语言表达的模型一般不够严谨、不够准确,细节也不够丰富;用数学语言表达的模型是定义明确、逻辑严谨的。除自然语言和数学语言外,还有标志、框图、图表、声音、姿势等由各种形式的信息媒体构成的语言,但这些语言都可以包含在另一种强大语言——计算机程序设计语言之中。20世纪中期发展起来的计算机程序设计语言具有非常丰富的表达能力,几乎可以包含所有的信息媒体形式,在逻辑上与数学语言类似,在表达便利方面接近自然语言,在信息呈现,即模型仿真方面是非常强大的。
    模型不仅应用于深奥的理论和复杂的工程中,在日常生活中,人们随时随地使用模型解决问题。任何一次思考、任何一次交流都是一个建模过程,把实际的事物抽象成语言文字。例如,“脑补”是当下的一个流行词,意思是在大脑中想象某个场景,这就是对模型进行的一次模拟和仿真。爱因斯坦的“思想实验”、统计物理中的“理想气体”都是模型。智能生物体还有很多模型是未经大脑的,如小脑和脊椎神经系统会对外界刺激直接做出反应。另外,基因也是模型,可以一代一代地继承和演化。
    我们的“三观”也是模型,世界观是对整个世界的认知模型,人生观是对生命存在的理解模型,价值观是个体的生存博弈模型。我们一直有意无意地建立模型、修正模型和运用模型以解决各种问题,每个人的大脑、心理或神经系统都在建立相似但不同的模型。观念、理论、技术,甚至哲学、信仰都是模型。简单的模型可以用标志、声音、姿势等简单方式建模,复杂的模型需要用数学语言建模,超级复杂的模型可能无法用现有的语言表达,需要重新创造新语言、新符号才能表达,甚至只可意会无法言传。探索发现和对事物理解的心智活动是一个建模过程,这一过程称为认知模型,本身也是一种模型。
    客观和主观、物质和意识、科学和哲学、理论和技术等都以模型为基础,任何一门学科都是针对某个领域的一个宏观模型。因此,就像每个人都需要学习系统论一样,深入了解各种类型的抽象模型有助人们建立理性思维和系统思维,提升思维和理解能力。
    20世纪初,科学突破了各个学科的边界,建立和发展了一般系统论。系统科学的发展经历了从系统论、控制论和信息论(“老三论”),到耗散结构、协同论、突变论(“新三论”),再到复杂性科学这一过程。复杂性科学研究混沌、分形、复杂适应系统、复杂网络等。从一般系统论到复杂性科学,研究方法从“还原论”回归到“整体论”,所研究的对象从机械的客体系统到生命、生态和社会等主体系统。计算机的蓬勃发展为系统的建模和仿真提供了前所未有的工具,很多原来只有高智商大脑才能想象出来的模型,如今可以用计算机以丰富的手段呈现,使人类的学习、教育和交流出现前所未有的飞跃。
    本书所介绍的模型均可以在个人计算机上运行并呈现,给读者以十分直观的认识。绝大多数模型可以自行设置模型参数,在可接受的时间内得到模拟结果。大多数复杂系统模型是开放性问题,很多模型目前依然是研究热点,存在很多需要探索的问题。读者可以通过模型的实验数据,进行数据分析和挖掘,探索模型的新特征,也可以重新设计和改造模型。模型的设计和建立是一个从无到有的过程——本来世界没有模型,因为有了人类大脑就有了模型。建模者就是虚拟模型世界的创造者。对于大部分复杂系统模型,极少情况是一次性建立的,有可能建模本身就是一个学习积累的过程,如神经网络模型需要通过“训练”才能建立;生态系统模型设定适当参数,系统的演化将永远进行,结果不可预知。模拟仿真,即观察模型的行为与建模是同样重要的,需要丰富的想象力,十分有趣。
    本书使用Python库函数建立计算机模型,介绍和演示具有里程碑意义的经典案例。模型仅仅是对现实系统的一种假设,因为现实世界具有复杂性,模型的测试、模型的正确性验证必须十分谨慎。计算机模型既要简单和高度抽象(受计算能力和存储能力的限制),又要对预测和决策具有参考价值。本书尽可能概括目前流行的各种建模方法,介绍每种建模方法的案例,所有的案例均可在计算机上在可接受的时间内运行出结果。
    本书对建模理论的介绍力求简化复杂问题,对于很深奥的数学模型知识点到为止,对计算机模型的模拟结果进行数据分析和直观讨论,力求带领读者通过仿真现象理解系统本质。Python语言功能强大,本书用Python代码诠释模型的精髓。本书配套程序源代码可以登录华信教育资源网(www.hxedu.com.cn)免费下载。
    
    展开

    作者简介

    陈洁,1966年5月出生,毕业于山东大学数学系。山东财经大学管理科学与工程学院教授,管理科学与工程专业博士,曾任山东财经大学管理科学与工程学院副院长,2009年美国ODU大学管理学院访学1年,从事电子商务研究。1988年入职,从事高等教育30余年。讲授“数据结构”,“高级程序设计语言”、“复杂系统建模与仿真”等课程。在国内外学术期刊、学术会议发表论文30余篇。现从事复杂性科学、复杂系统建模与仿真领域的研究,具体是基于大数据和人工智能的智慧城市、城市空间规划、城市复杂性等系统的算法研究。
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