离散事件系统建模与仿真：原理、方法与应用

"该资源是一份关于离散事件系统建模与仿真的技术手册，主要讲解了如何通过观察数据表来分析和理解实验结果。内容包括处理均值、平方和的计算，以及如何利用F检验统计量进行假设检验。同时，提到了离散事件系统在管理工程中的应用，如排队系统、库存系统和加工系统的模拟，并介绍了建模与仿真的实用性和相关仿真语言，特别强调了Petri网建模方法。" 在离散事件系统建模与仿真中，观察数据表是一个关键工具，用于记录和分析实验数据。例如，表8.1展示了多次重复实验的数据，其中r代表重复次数，j代表因子的不同水平，Yrj表示在第r次重复中因子j的响应变量值。通过计算响应变量的均值和围绕样本均值的变化，可以分析处理效果和误差的贡献。 式8.19和8.20描述了总平方和（SST TOTAL）如何分解为处理引起的平方和（SST REAT）和误差平方和（SSE）。这里的误差是指单个响应值与对应水平的样本均值之间的差异。如果εrj的协方差假设成立，那么误差的均方（MSE）是响应变量方差σ^2的无偏估计。处理的均方（MST REAT）同样是对σ^2的无偏估计，且两者统计独立。 为了检验处理效应的显著性，通常会使用F检验统计量（式8.21），它是处理平方和与误差平方和的比率，具有特定的自由度。F检验用于决定是否拒绝零假设（H0），即不存在处理效应。如果F值大于临界F值（F1-α），则拒绝H0；反之，如果F值小于F1-α，则不拒绝H0。这一方法广泛应用于多因素分析和实验设计中。 此外，本书还涵盖了多种仿真语言，尤其是Petri网模型，这是一种在离散事件系统建模中广泛应用的工具，尤其适用于表示并发和竞争关系。Petri网能够描述复杂的系统行为，如生产流程、物流系统等，对于理解和优化这些系统的性能至关重要。 离散事件系统的建模与仿真不仅对学术研究有价值，也是工程技术人员和管理人员在系统分析、决策优化和战略规划中不可或缺的工具。书中丰富的例题和实际应用案例，使其具有很高的实用性和参考价值。