《管理信息系统模拟》课程设计指导书Word文档格式.docx

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三、课程设计方法与步骤

进行管理系统模拟分析与设计时，应多方搜集资料，在调查研究的基础上，提交书面报告。

1、讲解课程设计概况并布置设计题目。

2、学生收集资料，选择具体题目。

3、学生在教师指导下，确定各自的具体设计题目。

4、学生在教师指导下，进行模拟系统分析与设计，提交课程设计报告。

课程设计题目：

1、离散系统模拟

（1）单服务台排队系统（M/M/1）模拟分析与设计

（2）　有顾客损失的多服务台排队系统（M/M/S）模拟分析与设计

2、连续系统模拟

（1）　捕食者与被捕食者模型模拟分析与设计

（2）网民数量扩散模型（BASS模型）模拟分析与设计

3、多智能体系统模拟

（1）　萤火虫优化系统模拟

（2）　蚁群优化系统模拟

四、课程设计注意事项

1、严禁将食物带入实验室，保持实验室整洁，计算机完好无损。

2、严禁在实验室、教室内喧哗、吵闹。

3、未经指导老师批准，不得擅自离开实验室、教室。

4、不得随意查找、观看与课程设计无关的内容。

五、课程设计的地点与时间安排

1、课程设计地点

信息管理与信息系统实验室、图书馆、自习教室

2、课程设计时间分配

内容

时间（天）

地点

设计准备

0.5

机房/图书馆

4

图书馆/机房

5

完成设计报告

机房/教室

六、课程设计的成绩评定

设计成绩按优秀、良好、中等、及格、不及格五等级评定。

成绩评定的主要依据：

（1）学生的学习态度、工作作风、独立工作能力。

20%

（2）设计思路的正确性，包括是否采用了合适的分析方法等。

15%

（3）各环节设计内容的完整和规范程度。

40%

（4）学生在设计过程中所表现出的理论知识水平和解决问题的能力。

25%

七、主要参考资料：

1、《管理系统模拟》．胡斌，周明．清华大学出版社，2008

2、《管理系统模拟》（第二版）．肖人彬．电子工业出版社，2009

3、《系统建模与仿真》．刘思峰，方志耕．科学出版社，2012

4、《计算机模拟原理与应用》．周明，胡斌．华中科技大学出版社，2005

5、《系统建模理论与方法》．夏安邦．机械工业出版社，2008

附表：

指导书编制纪录

执笔

审核

批准

日期

备注

刘长平

2015年9月

附录：

一、离散系统模拟

离散系统模拟是指系统状态仅在某些确定的时间点（由系统结构决定）才发生变化的模拟，其模拟时间呈现离散性变化，系统状态在时间点之间不变化。

1、单服务台排队系统（M/M/1）模拟分析与设计

已知顾客到达时间和服务时间的统计规律（通常来自实际数据或一定的概率分布）的情况下，如何仿真该排队系统。

系统假设：

（1）顾客源是无穷的；

（2）排队长度没有限制；

（3）到达系统的顾客按先后顺序依次进入服务。

已知条件：

（1）顾客到达时间间隔

服从均值为βi的指数分布，即：

（2）服务员服务时间

服从均值为βs的指数分布，即：

试对该单服务台排队系统进行分析、设计、模拟，并给出

（1）βi=5min，βs=4min；

（2）βi=5min，βs=5min；

（3）βi=4min，βs=5min；

三种情况下的模拟结果（到达顾客数、服务顾客数、平均等待时间、平均服务时间、平均队长）。

2、有顾客损失的多服务台排队系统（M/M/S）模拟分析与设计

在该排队系统中，有多个服务台s。

顾客逐个到达系统，已知顾客到达时间间隔是随机的，服从指数分布。

顾客在服务台的服务时间也是随机的，且服从指数分布。

当有服务台空闲时，顾客接受服务；

若排队顾客数超过k，则新到达的顾客离去，问如何仿真该排队系统。

（2）到达系统的顾客按先后顺序依次进入服务。

试对该多服务台排队系统进行分析、设计、模拟，并给出

（1）s=2，k=5，βi=5min，βs=4min；

（2）s=2，k=4，βi=3min，βs=5min；

（3）s=2，k=6，βi=2min，βs=5min；

二、连续系统模拟

连续系统是指系统的状态变量随时间连续变化的系统，因为系统状态按照一定规律随时间连续地变化，通常用微分方程模型、代数方程模型、状态空间模型、传递函数模型等来描述，但模拟推算过程仍需要将连续系统模型转变为能在计算机上运行的离散模型。

1、捕食者与被捕食者模型（Volterra模型）模拟分析与设计

意大利生物学家D’Ancona曾致力于鱼类种群相互制约关系的研究，在研究过程中他无意中发现了第一次世界大战期间地中海各港口捕获的几种鱼类占捕获总量百分比的资料，从这些资料中他发现各种食肉鱼，如鲨鱼等（称之为捕食者）占总渔获量的百分比，在1914～1923年期间，意大利阜姆港收购的捕食者所占的比例有明显的增加，数据见表1。

他知道，捕获的各种鱼的比例基本上代表了地中海渔场中各种鱼类的比例。

战争中捕获量大幅度下降，当然使渔场中食用鱼（称之为食饵）增加，以此为生的鲨鱼也随之增加。

但是捕获量的下降为什么会使鲨鱼的比例增加，即对捕食者而不是对食饵有利呢？

表1鱼类捕获量中鲨鱼所占百分比

年代

1914

1915

1916

1917

1918

百分比

11.9

21.4

22.1

21.2

36.4

1919

1920

1921

1922

1923

27.3

16.0

15.9

14.8

19.7

他无法解释这个现象，于是求助于著名的意大利数学家V.Volterra，希望建立一个食饵—捕食者系统的数学模型，定量地回答这个问题。

基本假设：

（1）捕食者的存在使食饵的增长率降低，假设降低的程度与捕食者数量成正比。

（2）捕食者由于食饵为它提供食物的作用使其死亡率降低，或使之增长，假设这个作用与食饵数量成正比。

试对该捕食者与被捕食者模型（Volterra模型）进行模拟并分析。

2、网民数量扩散模型（BASS模型）模拟分析与设计

技术扩散是指创新在一定时间内，通过某种渠道，在社会系统成员中进行传播的过程。

在过去的几十年中，社会学家、地理学家、经济学家和管理学家们对社会系统中的扩散现象，如新闻、谣言和创新传播等诸多方面进行了深入研究，并引入微分方程用于这些扩散问题的建模，其中最有影响的是FrankBass提出的预测消费品扩散的模型，即Bass模型。

在该模型中，假设新产品的潜在采用者会受到2种传播方式的影响：

（1）大众媒体，此类的采用者称为创新者。

（2）口碑，此类的采用者称为模仿者。

现以网民数量扩散为研究对象，用n（t）表示t时刻的网民数量，M表示总体市场容量，那么潜在网民数量为M－n（t）。

假定平均每个网民单位时间内带来的新网民数量与潜在网民数量呈现线性关系。

假定潜在网民的转化率与当前潜在网民的数量呈线性关系。

那么网民数量增加的速率可以用如下方程式表示：

试对上述网民数量扩散问题进行建模，并根据给定的初始值和模拟模型，按照一定的模拟步长，依次模拟时钟上的系统状态。

三、多智能体系统模拟

对于结构简单系统，可用数学建模方法来刻画。

对于结构复杂系统，很难用统一的公式来描述。

而简单的智能体间的交互作用可以产生复杂的行为，每一个智能体是对复杂系统中某个单独个体的简单模拟。

个体之间存在动态、自主的交互行为，通过交互、合作与协调机制，多个功能单一的智能体能实现一系列复杂现象。

对于异构、分散的复杂系统，基于多智能体的模拟是最适当的建模方式，其建模元素具有更高的主动性、自治性和智能性。

多智能体模拟能实现更加复杂、传统方法无法完成的模拟建模分析，充分利用计算机系统的并行计算和分布式计算的能力，主要基于2方面进行模拟：

（1）对人类的学习、合作、协商等行为进行模拟。

（2）对自然、生态中的演化行为的仿真等。

１、萤火虫优化系统模拟

自然界中约有2000多种萤火虫，多数种类的萤火虫会发出短促、有节奏的荧光，不同种类的萤火虫发光目的不同，其真实原因仍在探讨当中。

一般认为，萤火虫成虫发光的生物学意义是利用物种特有的闪光信号来定位并吸引异性，借此完成求偶交配及繁殖的使命；

少数萤火虫利用闪光信号进行捕食，还有一种作用是作为警戒信号，即当萤火虫受到刺激时会发出亮光。

萤火虫优化系统就是模拟自然界中萤火虫的发光行为构造出的随机优化算法，但在算法中舍弃了萤火虫发光的一些生物学意义，只利用其发光特性来根据其搜索区域寻找伙伴，并向邻域结构内位置较优的萤火虫移动，从而实现位置进化。

仿生原理：

用搜索空间中的点模拟萤火虫个体，将搜索和优化过程模拟成萤火虫个体的吸引和移动过程，将求解问题的目标函数度量成个体所处位置的优劣，将个体的优胜劣汰过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。

数学模型：

（1）萤火虫的相对荧光亮度为：

（2）萤火虫的吸引度为：

（3）萤火虫i被吸引向萤火虫j移动的位置更新根据下式：

算法实现优化的过程是：

先将萤火虫群体随机散布在解空间，每一只萤火虫因为所处位置不同发出的荧光亮度也不同，通过比较（根据式

（1）），亮度高的萤火虫可以吸引亮度低的萤火虫向自己移动，移动的距离主要取决于吸引度的大小（根据式

（2）），为了加大搜索区域，避免过早陷入局部最优，在位置更新过程中增加了扰动项

，根据式（3）来计算更新后的位置。

这样通过多次移动后，所有个体都将聚集在亮度最高的萤火虫位置上，从而实现寻优。

试对上述萤火虫优化系统进行编程模拟，并对给出的复杂函数进行优化求解。

2、粒子群（鸟群）优化系统模拟

粒子群优化系统是由美国的JamesKenney和RussellEberhart等在对鸟类群集活动时所形成的协同智能进行总结而提出来的一种进化算法，是一种基于群体智能理论的全局优化方法，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能来指导优化搜索。

该算法将优化问题的解（即个体）看成空间中不断飞行的，没有质量和体积的一群微粒，每个粒子所处的位置表示一个解向量。

作为智能体它能记住自身搜索到的最优解（即个体极值），并获取全体粒子群所经历过的最优解（即种群全局极值），由此指导其移动，通过逐步迭代寻得最优解。

粒子在每次迭代找到上述两个极值后，对其速度和位置分别按照式（2-1）、（2-2）进行更新：

（2-1）

（2-2）

其中，

、

分别表示第

个粒子在

和

时刻的空间位移与运动速度；

下标

是微粒的维度；

为惯性因子；

分别表示粒子个体和群体的加速权重系数；

分别表示与粒子个体及群体的加速权重系数相关的随机初值；

与

个粒子在搜索过程中的最佳位置和粒子群体在搜索过程中的最佳位置。

试对上述粒子群（鸟群）优化系统进行编程模拟，并对给出的复杂函数进行优化求解。

3、蚁群优化系统模拟

蚁群优化系统是一种源于大自然中生物世界的仿生类算法，作为通用型随机优化方法，它吸收了昆虫王国中蚂蚁的行为特性，通过其内在的搜索机制，在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效。

由于模拟仿真中使用的是人工蚂蚁概念，因此有时亦被称为人工蚂蚁系统。

据昆虫学家的观察和研究，发现生物世界中的蚂蚁有能力在没有任何可见提示下找出从其巢穴至食物源的最短路径，并且能随环境的变化而变化，适应性地搜索新的路线，产生新的选择。

作为昆虫的蚂蚁在寻找食物源时，能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物----信息素（Pheromone），使得一定范围内的其它蚂蚁能够察觉到并由此影响它们以后的行为。

当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，其留下的信息素轨迹也越来越多，以致信息素强度增大（当然，随时间的推移会逐渐挥发减弱），后来蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息素强度，这种选择过程被称之为蚂蚁的自催化行为。

由于其原理是一种正反馈机制，因此，也可将蚂蚁优化系统理解成所谓的增强型学习系统。

（1）蚂蚁k的相邻结点的转移概率为：

（2）信息素强度的更新按照下式进行：

试对上述蚁群优化系统进行编程模拟，并对给出的复杂函数进行优化求解。

课程设计报告内容

第一部分：

背景知识阐述

第二部分：

问题简介与分析

第三部分：

模拟系统分析与设计

第四部分：

程序设计与模拟

第五部分：

模拟结果分析

第六部分：

课程设计小结

附表成绩评定表

出勤状况

全勤

80％出勤

基本合格

不合格

时间

课程设计报告

完整

较完整

基本完整

内容

正确

较正确

基本正确

正确性

规范

较规范

基本规范

不规范

规范程度

学习态度

端正、认真

较端正、认真

表现

总评

淮阴工学院

作者:

楷体三号

学号：

1131****

学院:

管理工程学院

专业:

信息管理与信息系统

课程:

管理信息系统模拟

刘长平、梁坤

2016

年

12

月

1一级标题，小三号黑体，加粗

1．1二级标题，四号黑体，加粗

正文，小四宋体，1.5倍行间距，首行空2个字符

1．2二级标题，四号黑体，加粗

信息化的效果做出客观、公正和准确的综合评判。

图1.1结构模型（图标题，五号宋体，居中）

1．3二级标题，四号黑体，加粗

1.3.1三级标题，小四宋体，不加粗

空2行

参考文献（单独一页，打印时删除！

）

1孙强，郝晓玲.信息化绩效评价：

框架、实施与案例分析[M].北京：

清华大学出版社，2005

2毕意文，孙永玲.平衡计分卡中国战略实践[M].北京：

机械工业出版社，2003

3姜定维，蔡巍.BSC“平衡计分”保证发展[M].北京：

北京大学出版社，2004

4游战清，李苏剑，王忠民.企业信息化理论与案例[M].北京：

机械工业出版社，2004

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电子工业出版社，2002

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清华大学出版社，2003

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13马士华.平衡计分卡在供应链绩效评价中的应用研究[J].工业工程与管理，2002.4

14Delone,W.H.,andMclean,E.R."

InformationSystemSuccess:

TheQuestfortheDependentVariables"

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15Shang.S.andSeddon.P.（2002）.AComprehensiveFrameworkforClassfyingtheBenefitsofERPSystems.AmericasConferenceonInformationSystems,Longbeach,CaliforniaAUG,2000