本書共10章，講述了連續與離散系統模型、灰色系統、人工神經網絡、馬爾可夫鏈、回歸分析、層次分析及模糊評價、Agent復雜系統建模、系統動力學等基本理論在供應鏈復雜系統建模與仿真中的運用。
本書的特色在于注重核心概念、思維方法的闡述，將一些成熟的方法及原理與供應鏈復雜系統的建模與仿真進行有機結合，同時兼顧基本工具與模型設計的應用，內容上深入淺出，倡導啟發與探究式教學方法。
本書是供應鏈復雜系統仿真領域中一本實用、新穎、全面的讀物，可作為高等院校管理科學與工程、經濟學、社會科學、系統工程等專業研究生的教材，也可供管理科學、系統科學、復雜性科學等領域研究人員參考。
第1章 緒論
1.1 系統的概念與分類
1.1.1 系統概念
1.1.2 系統分類
1.2 復雜系統簡介
1.3 系統研究現狀和發展趨勢
1.3.1 研究現狀
1.3.2 發展趨勢
1.4 系統建模與仿真概述
1.4.1 系統建模
1.4.2 系統仿真
1.5 數學建模實例
思考題
第2章 連續系統建模與仿真技術
2.1 基于微分方程的建模方法與仿真
2.1.1 微分方程建模的常用方法
2.1.2 微分方程建模步驟
2.1.3 微分方程仿真求解
2.2 基于數值積分方法的建模與仿真
2.2.1 離散化原理
2.2.2 龍格-庫塔法
2.2.3 面向方程的龍格-庫塔法仿真舉例
思考題
第3章 離散事件系統建模與仿真
3.1 離散事件系統的基本概念
3.2 離散事件系統的建模方法
3.2.1 實體流程圖法
3.2.2 活動周期圖法
3.3 離散事件系統建模實例
3.3.1 排隊服務系統建模
3.3.2 報童模型
3.3.3 庫存系統的模型與仿真方法
3.4 離散事件系統仿真的一般步驟
3.5 離散事件系統仿真方法
3.5.1 離散事件系統仿真的基本原理
3.5.2 離散事件系統仿真策略
3.6 離散事件系統仿真結果分析
3.6.1 終態仿真結果分析
3.6.2 穩態仿真結果分析
思考題
第4章 基于灰色系統理論的建模方法
4.1 灰色系統理論概述
4.1.1 灰色系統理論的基本概念
4.1.2 灰色系統理論的基本原理
4.1.3 灰色系統理論的主要內容
4.2 灰色關聯分析
4.2.1 灰色關聯因素和關聯算子集
4.2.2 灰色關聯公理與灰色關聯度
4.2.3 灰色關聯分析的應用舉例
4.3 灰色系統模型
4.3.1 GM（1，1）模型概述
4.3.2 GM（1，1）建模機理
4.3.3 GM（1，1）模型的形式
4.3.4 殘差GM（1，1）模型
4.4 灰色系統預測方法及實例
思考題
第5章 基于人工神經網絡的建模及仿真
5.1 人工神經網絡簡介
5.1.1 人工神經網絡模型
5.1.2 人工神經網絡的結構及工作方式
5.1.3 人工神經網絡的基本特征
5.2 BP神經網絡
5.2.1 BP學習算法
5.2.2 BP算法的計算步驟
5.3 BP神經網絡實證分析—— 果蔬物流外包風險預警
5.3.1 BP神經網絡模型的建立
5.3.2 果蔬物流外包風險警度、預警信號的確定
5.3.3 果蔬物流外包風險預控對策
5.3.4 實證仿真分析
思考題
第6章 Agent復雜系統建模
6.1 Agent系統
6.1.1 多Agent系統研究方法
6.1.2 多Agent協調
6.2 Agent結構模型
6.2.1 Agent混合結構模型
6.2.2 其他Agent結構模型
6.2.3 具有通用性的Agent混合結構模型
6.3 Agent的學習機制
6.4 復雜系統中的多Agent模型
6.4.1 復雜系統的框架結構及工作流程
6.4.2 復雜系統多Agent建模與控制方法的特點
6.4.3 復雜系統多Agent建模與控制研究框架
6.4.4 復雜系統多Agent交互與協調模型
思考題
第7章 系統動力學
7.1 系統動力學產生的背景
7.2 系統動力學基本理論
7.2.1 系統動力學的概念
7.2.2 反饋系統的概念
7.2.3 系統動力學的圖形表示法
7.2.4 系統動力學關于內因與外因的辯證關系
7.2.5 系統動力學的主導動態結構作用原理
7.2.6 系統的歷時性與系統的進化規律
7.3 系統動力學建模語言DYNAMO基礎
7.3.1 DYNAMO來源
7.3.2 DYNAMO描述動力學系統的基本原理
7.3.3 DYNAMO模型中的方程
7.4 系統動力學解決問題的主要步驟
7.5 系統動力學實際案例建模與仿真
7.5.1 企業成長與投資不足案例
7.5.2 供應鏈中的牛鞭效應
思考題
第8章 馬爾可夫鏈建模方法
8.1 馬爾可夫鏈的基本理論
8.1.1 狀態轉移概率
8.1.2 普曼-柯爾莫哥洛夫方程
8.1.3 齊次馬爾可夫鏈的有限維分布
8.2 馬爾可夫鏈模型實例
思考題
第9章 回歸預測模型
9.1 相關分析
9.1.1 相關關系的概念及分類
9.1.2 相關關系的識別
9.2 一元線性回歸分析
9.2.1 一元線性回歸方程
9.2.2 參數 的最小二乘估計
9.2.3 對一元回歸方程的評價
9.2.4 一元回歸方程的預測區間
9.3 多元線性回歸分析
9.3.1 多元線性回歸模型
9.3.2 多元回歸模型的參數估計
9.3.3 對多元線性回歸方程的評價
9.3.4 灰色多元線性回歸模型
9.4 非線性回歸模型
思考題
第10章 層次分析及模糊評價
10.1 層次分析
10.1.1 層次分析法的基本步驟
10.1.2 層次分析法的廣泛應用
10.2 模糊評價
10.2.1 模糊數學的概念
10.2.2 模糊綜合評價的概念
10.2.3 模糊綜合評價模型
10.2.4 模糊綜合評價的一般步驟
10.2.5 通過對模糊評判向量S的分析做出綜合結論
10.2.6 多層次模糊綜合評判
思考題
附錄
參考文獻
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