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第1章 系统工程概述1

1.1 系统概述1

1.1.1 系统的概念1

1.1.2 系统思想与系统现象2

1.1.3 系统的特性5

1.1.4 系统的分类8

1.2 系统工程10

1.2.1 系统工程的概念及特点11

1.2.2 系统工程的发展历史12

1.2.3 系统工程的作用及应用领域13

1.3 系统工程的理论基础15

1.3.1 一般系统论15

1.3.2 经济控制论16

1.3.3 信息论17

1.3.4 运筹学18

1.3.5 新三论19

1.4 案例分析22

思考题25

第2章 系统工程方法论26

2.1 系统工程方法论的发展历程26

2.2 系统工程的方法体系27

2.3 系统工程方法论原则28

2.4 霍尔三维结构29

2.5 切克兰德方法论34

2.6 综合集成方法论35

2.7 案例分析36

思考题39

第3章 系统分析40

3.1 系统分析的发展40

3.2 系统分析的概念41

3.3 系统分析的要素和步骤43

3.3.1 系统分析的要素43

3.3.2 系统分析的步骤44

3.4 系统分析的原则和特点47

3.4.1 系统分析的原则47

3.4.2 系统分析的特点48

3.4.3 系统分析注意事项49

3.5 案例分析50

思考题53

第4章 系统的建模54

4.1 描述系统的工具体系54

4.2 描述系统的指标与指标体系55

4.3 系统模型及建模58

4.3.1 系统模型的定义及特征58

4.3.2 系统建模58

4.4 模型的分类60

4.4.1 数学模型60

4.4.2 图形模型62

4.4.3 有向图和矩阵65

4.5 建立数学模型的方法65

4.5.1 使用高阶微分方程建模66

4.5.2 使用传递函数建模66

4.5.3 使用状态变量建模68

4.5.4 使用输入输出数据建模69

4.6 建立图形模型的方法70

4.6.1 解释结构模型原理70

4.6.2 解释结构模型的构建步骤72

4.7 案例分析75

思考题79

第5章 系统预测80

5.1 预测概述80

5.1.1 预测的概念80

5.1.2 预测的步骤81

5.1.3 预测的分类83

5.2 定性预测技术84

5.2.1 头脑风暴法84

5.2.2 德尔菲法87

5.2.3 主观概率法88

5.2.4 交叉概率法89

5.3 因果关系预测方法90

5.3.1 一元线性回归预测90

5.3.2 多元线性回归预测93

5.3.3 非线性回归预测96

5.4 平滑预测技术98

5.4.1 移动平均法99

5.4.2 指数平滑法102

5.4.3 预测技术的比较105

5.5 马尔可夫链分析法预测106

5.5.1 马尔可夫链的概念107

5.5.2 状态转移概率矩阵及其基本性质107

5.5.3 k步状态转移概率矩阵108

5.5.4 稳定状态概率向量110

5.5.5 马尔可夫链分析的预测应用111

5.6 预测中的数据处理与结果评判113

5.6.1 数据的鉴别与处理113

5.6.2 无数量标志因素的数量化116

5.6.3 对预测结果的评判119

5.6.4 预测的缺点120

5.7 案例分析121

思考题123

第6章 系统评价124

6.1 系统评价概述124

6.1.1 系统评价与决策124

6.1.2 系统价值125

6.1.3 系统评价尺度126

6.1.4 系统评价原则126

6.1.5 系统评价的程序127

6.2 评价系统分析129

6.3 系统评价指标体系131

6.3.1 评价指标体系的分类131

6.3.2 确定评价体系的原则132

6.3.3 建立系统评价指标体系132

6.4 系统评价的理论和方法134

6.4.1 评价理论135

6.4.2 评价方法137

6.5 费用-效益分析138

6.5.1 费用、效益和有效度的基本概念139

6.5.2 费用和效果的关系139

6.5.3 费用分析140

6.5.4 费用-效益分析的评价基准143

6.6 关联矩阵法144

6.6.1 逐对比较法144

6.6.2 古林法146

6.7 层次分析法149

6.7.1 原理149

6.7.2 多级递阶结构150

6.7.3 判断矩阵151

6.7.4 相对重要程度的计算151

6.7.5 一致性检验152

6.7.6 综合重要度的计算153

6.8 模糊评价法156

6.8.1 模糊的概念及度量156

6.8.2 模糊变量的运算156

6.8.3 模糊综合评价157

6.9 决策方案的几种分级方法158

6.9.1 按比例划分等级158

6.9.2 按区段分级159

6.9.3 聚类式分级方法160

6.10 案例分析162

思考题165

第7章 系统决策168

7.1 系统决策概述168

7.1.1 决策的概念168

7.1.2 决策的分类169

7.1.3 决策环境171

7.2 决策分析及其过程172

7.2.1 决策分析172

7.2.2 决策分析过程173

7.3 确定型决策174

7.4 随机型决策175

7.4.1 最大可能性准则176

7.4.2 期望值准则177

7.4.3 决策树法178

7.5 不确定型决策181

7.5.1 悲观准则（最大最小决策准则）181

7.5.2 乐观准则182

7.5.3 等可能准则（Laplace准则）183

7.5.4 折中准则184

7.5.5 后悔值准则185

7.6 灵敏度分析186

7.7 情报的价值和贝叶斯决策187

7.7.1 完全情报的价值188

7.7.2 非完全情报和贝叶斯决策188

7.7.3 非完全情报的价值190

7.8 效用值的概念191

7.8.1 期望收益值191

7.8.2 效用值的必要性及其概念193

7.9 案例分析194

思考题196

第8章 动态环境下的企业战略柔性198

8.1 动态经营环境与企业成长198

8.1.1 企业成长离不开特定背景环境的主题198

8.1.2 企业所面临的动态经营环境199

8.1.3 动态环境对企业经营实践的主要挑战200

8.1.4 高成长企业的关键特征与战略柔性206

8.1.5 柔性的必要性及其战略价值207

8.1.6 柔性管理的可行性208

8.2 柔性的概念与类型209

8.2.1 柔性的概念210

8.2.2 柔性的基本类型211

8.3 战略柔性体系214

8.3.1 战略柔性体系的概念与必要性214

8.3.2 战略柔性体系的构成要素及其互动关系215

8.4 战略柔性体系的测度与增强途径剖析223

8.4.1 战略柔性体系的测度223

8.4.2 增强战略柔性的途径224

8.5 案例分析227

思考题230

第9章 新的系统概念231

9.1 遗传算法231

9.1.1 遗传算法概述231

9.1.2 GA的过程232

9.1.3 进化规划233

9.1.4 遗传算法的应用234

9.2 自律分散系统和自组织化236

9.2.1 自律分散系统236

9.2.2 自组织化238

9.3 人工智能与人工生命239

9.3.1 人工智能239

9.3.2 人工智能的发展240

9.3.3 人工生命242

9.4 复杂系统的系统科学243

9.4.1 复杂系统243

9.4.2 复杂系统的分类244

9.5 案例分析246

思考题249

附录250

思考题答案260

系统工程专业术语英汉对照270

参考文献272