管理建模与仿真——基于Python语言

第一篇 建模与仿真理论
第1章 导论 3
1.1 系统及其分类 4
1.2 系统建模 7
1.3 系统仿真 10
1.4 系统建模与仿真技术的应用 12
第2章 建模的基本理论 15
2.1 建模的原则与模型的有效性 16
2.2 演绎推理 19
2.3 系统辨识理论 21
2.4 相似理论 23
2.5 灰色系统理论 26
2.6 自组织理论 28
2.7 元胞自动机理论 33
第3章 仿真方法与技术 40
3.1 仿真技术的分类 41
3.2 仿真的一般过程 44
3.3 仿真技术的特点和作用 47
3.4 仿真技术的应用 48
3.5 仿真技术的发展 50
第二篇 Python基础
第4章 Python语言基础 55
4.1 Python简介 56
4.2 Anaconda 58
4.3 Python基础语法 65
4.4 Python基本数据类型 69
4.5 Python流程控制语句 84
4.6 Python函数和类 85
第5章 Numpy库和Pandas库 91
5.1 Numpy库 92
5.2 Pandas库 122
第6章 数据可视化Matplotlib库 143
6.1 Matplotlib概述 145
6.2 使用pyplot创建图形 145
6.3 Matplotlib参数配置 149
6.4 分析变量间关系图 153
6.5 分析变量数据分布和分散状况 157
第三篇 预测问题的建模与仿真
第7章 预测概述 167
7.1 预测的基本概念 168
7.2 预测的基本原理与步骤 170
7.3 预测数据的收集与预处理 173
7.4 预测方法的分类 181
第8章 BP神经网络预测建模与仿真 183
8.1 人工神经网络基本理论 184
8.2 BP神经网络算法 190
8.3 组建BP神经网络的注意事项 192
8.4 BP神经网络预测的Python建模仿真 193
第9章 灰色预测建模与仿真 202
9.1 灰色系统概论 203
9.2 灰色预测模型 205
9.3 灰色预测的Python建模仿真 209
第四篇 评价问题的建模与仿真
第10章 评价概述 225
10.1 评价概念 226
10.2 评价尺度 227
10.3 评价的原则 227
10.4 评价的步骤 228
第11章 层次分析法建模与仿真 232
11.1 层次分析法的基本原理 233
11.2 层次分析法的Python建模仿真 238
第12章 模糊综合评价法建模与仿真 243
12.1 模糊理论的基本概念 244
12.2 模糊综合评价法的基本原理 247
12.3 模糊综合评价法的Python建模仿真 250
第五篇 很优化问题的建模与仿真
第13章 很优化问题基本理论 255
13.1 很优化理论的发展 256
13.2 很优化问题概述 256
13.3 很优化问题的数学模型 259
13.4 很优化问题的求解步骤 260
第14章 遗传算法建模与仿真 262
14.1 遗传算法的基本原理 263
14.2 遗传算法的流程 266
14.3 遗传算法的优缺点 266
14.4 遗传算法的Python建模仿真 267
第15章 模拟退火算法建模与仿真 277
15.1 模拟退火算法概述 278
15.2 模拟退火算法的Python建模仿真 280
第16章 蚁群算法建模与仿真 288
16.1 蚁群算法概述 289
16.2 蚁群算法的Python建模仿真 291
第17章 粒子群优化算法建模与仿真 298
17.1 粒子群优化算法概述 299
17.2 粒子群优化算法的Python建模仿真 303
参考文献 308