计算机系统的分析与建模
学生选课系统完整的UML建模
信息系统集成技术及应用题目：UML系统分析设计、建模与实现学号：100430112022姓名：杨家建专业：计算机技术指导教师：舒远仲UM L系统分析设计与建模以简单的学生选课系统进行详细的系统分析与建模。
（一）系统用例图1•首先根据需求分析可知：管理员维护课程信息，对其进行添加、修改、删除等。
学生可以在线查询课程信息，并进行选课，也可以在规定时间内更改选修 的课程。
我们发现系统中的参与者有：管理员和学生，然后从参与者的角度就可 以发现系统的用例，并绘制出系统的用例图，如图 1所示：图1学生选课系统用例图2.对部分用例进行描述：“添加课程”用例1） 用例名：添加课程2） 执行者：管理员3） 目的：管理员通过系统界面进入，添加所要开设的课程，确认无误后将其信息保 存到数据库中，以供学生选择。
4）过程描述:5） 管理员选择进入管理界面，用例开设修改课程停开课程A —管理员vvinclude>><<include>>添加课程vvinclude>><<extend>>删除课程查询课程信息6）系统提示输入管理密码7）管理员输入密码8）系统验证密码9）A1:密码错误10）进入管理界面，系统显示目前所建立的全部课程信息11）管理员选择添加课程12）系统提示输入新课程信息13）管理员输入信息14）系统验证是否和已有的课程冲突15）A2 :有冲突16）10 ）系统添加新课程，提示课程添加成功17）11 ）系统重新进入管理界面，显示所有课程18 ）12 ）用例结束19 ）异常事件流处理：20 ）A1 :密码错误：1）系统提示再次输入。
2）用户确认后进入第5）步。
21 ）A2 :有冲突：1）系统提示冲突，显示冲突的课程信息。
2）用户重新输入,验证无误后进入第10 ）步。
选课”用例1）用例名：选课2）执行者：学生3）目的：学生进入选课系统界面，浏览的课程，最后选择一门自己喜欢的课程并提交。
系统工程第三章系统建模方法
聚集性
节点倾向于形成紧密的集群或 社区。
鲁棒性与脆弱性
网络对随机攻击具有鲁棒性， 但对针对性攻击表现出脆弱性。
复杂网络的建模过程
确定网络节点与边 构建网络拓扑结构
分析网络特性 建立网络动态模型
识别系统中的实体作为节点，确定实体间的相互作用或关系作 为边。
根据节点和边的定义，构建网络的拓扑结构，包括节点的连接 关系和边的权重等。
目的
系统建模的主要目的是为了更好地理 解和分析系统的结构和行为，预测系 统的性能，以及为系统的优化设计和 控制提供决策支持。
系统建模的基本原则
准确性原则
模型应能准确地反映实际系统的本质特征和 主要行为。
可操作性原则
模型应具有可操作性和可计算性，以便进行 数值仿真和实验验证。
简明性原则
模型应尽可能地简单明了，避免不必要的复 杂性和冗余信息。
数据流图
使用数据流图描述系统中数据的流动和处理过程， 清晰地表达系统功能和数据之间的关系。
3
数据字典
对数据流图中的每个元素进行详细定义和描述， 形成数据字典，为系统分析和设计提供准确的数 据基础。
结构化设计方法
模块化设计
01
将系统划分为若干个功能模块，每个模块完成特定的功能，模
块之间通过接口进行通信。
多态是指允许使用父类类 型的指针或引用来引用子 类的对象，并可以在运行 时确定实际调用的子类对 象的方法。
面向对象的建模过程
识别对象
从问题领域中识别出实体和概念，将它们抽 象为对象。
定义类
根据对象的共同特征定义类，包括类的属性 和方法。
建立类之间的关系
通过继承、关联、聚合等方式建立类之间的 关系，形成类的层次结构。
计算机仿真与建模技术
计算机仿真与建模技术计算机仿真与建模技术是指利用计算机系统来模拟和展示现实世界中的各种现象和事件。
它可以用于多个领域，包括物理、化学、生物、工程等等。
该技术的应用广泛，能够帮助人们更好地理解各种复杂的现象，辅助决策和提高效率。
一、简介计算机仿真与建模技术是一种通过计算机对现实世界进行模拟和建模的方法。
通过将问题转化为数学模型，利用计算机的计算能力进行模拟运算，我们可以得到各种预测、分析和优化的结果。
二、应用领域计算机仿真与建模技术广泛应用于不同的领域。
在物理学领域，它可以用于模拟天体运动、量子力学等等。
在化学领域，它可以模拟分子结构、反应动力学等。
在生物领域，它可以模拟生物系统、药物作用等。
在工程领域，它可以模拟建筑结构、流体力学等。
除此之外，计算机仿真与建模技术还可以应用于交通、经济、环境等领域。
三、优势与挑战计算机仿真与建模技术具有许多优势。
首先，它可以模拟和研究那些难以观察和测量的现象，帮助我们更好地理解和预测。
其次，它可以提供反复试验和优化的机会，使得我们能够找到最佳的解决方案。
最后，它还可以减少实验成本和风险，为人们提供一个更加安全和经济的研究环境。
然而，计算机仿真与建模技术也面临着一些挑战。
首先，模型的建立和验证需要专业的知识和经验，这对于初学者来说可能是一项挑战。
其次，计算机运算能力和算法的限制可能导致一些复杂问题的模拟结果不够准确。
此外，模型的参数选择和数据的准确性也会对结果的可靠性产生一定的影响。
四、发展趋势随着计算机技术的不断发展，计算机仿真与建模技术也在不断演进。
一方面，计算机硬件的性能不断提高，使得模拟运算的速度和精度更高。
另一方面，新的算法和技术的引入，使得对更复杂现象的模拟成为可能。
此外，云计算和大数据的出现，为计算机仿真与建模技术的应用带来了更多的可能性。
总结：计算机仿真与建模技术是一项强大的工具，它可以帮助我们更好地理解现实世界，优化决策和提高效率。
该技术的应用领域广泛，包括物理、化学、生物、工程等等。
系统安全及分析方法
系统安全及分析方法
系统安全是指在计算机系统中保护系统资源、确保系统运行的稳定性和可靠性，以及防止系统遭受各种威胁和攻击的措施和技术。
系统安全的目标是保护系统免受未经授权访问、病毒和恶意软件、拒绝服务攻击、数据泄露和信息篡改等威胁的影响。
系统安全分析方法是通过识别系统中的漏洞和弱点，评估系统安全风险，并提供解决方案和措施来确保系统的安全。
以下是一些常见的系统安全分析方法：
1. 安全评估：安全评估是通过系统安全管理员或安全团队对系统进行全面的审查和评估，包括系统架构、安全策略、访问控制和身份验证机制等方面，以发现潜在的安全风险和漏洞。
2. 威胁建模：威胁建模是通过分析系统中的威胁和攻击路径，识别可能的攻击者和攻击方式，以及系统的脆弱点和可利用性，来评估系统的安全性级别，并制定相应的安全措施。
3. 漏洞扫描和渗透测试：漏洞扫描和渗透测试是通过使用自动化工具和手工测试技术，发现系统中的漏洞和弱点，并模拟攻击者的行为来评估系统的安全性。
这可以帮助系统管理员识别和修复系统中的安全漏洞。
4. 安全监测和日志分析：安全监测和日志分析是通过监控系统事件和日志，识
别可能的安全威胁和异常行为，并采取相应的措施来应对和阻止攻击。
5. 应急响应和恢复：应急响应是指在系统受到攻击或遭受破坏时，及时采取措施来限制损害并恢复系统的正常运行。
恢复是指在系统遭受攻击后，重新建立受损或被破坏的系统组件和功能，以确保系统的稳定性和可靠性。
综上所述，系统安全及分析方法是通过对系统进行评估、威胁建模、漏洞扫描和渗透测试、安全监测和日志分析，以及应急响应和恢复等手段来确保系统的安全性和可信度。
建模与仿真分析
建模与仿真分析在科学研究和工程应用中，建模与仿真是非常重要的工具。
它们可以帮助我们更好地理解现象和系统，并通过模拟来预测实际的行为和结果。
本文将探讨建模与仿真的定义、应用领域以及常用的方法和技术。
一、建模与仿真的定义建模是将一个复杂的实际系统或过程用适当的数学符号、图形、图像或其他形式进行简化和抽象的过程。
它可以将现实世界的复杂性转化为可以处理的数学模型。
建模的目的是为了更好地理解系统的行为，并能通过数学方法进行分析和预测。
仿真是在计算机或其他设备上根据建立的模型进行计算、模拟和实验的过程。
它可以通过对模型进行操作和观察，模拟真实系统的行为和性能。
仿真的目的是为了对系统进行测试、优化和决策支持。
二、建模与仿真的应用领域建模与仿真广泛应用于各个领域，包括工程、物理、生物、经济等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程领域：建模与仿真可用于设计和优化机械、电子、航空航天等系统。
它可以模拟系统的运行情况，帮助工程师进行系统设计和性能评估。
2. 生物医学领域：建模与仿真可用于模拟生物过程、疾病传播和药物作用等。
它可以帮助医生和研究人员理解生物系统的行为，提高疾病诊断和治疗的效果。
3. 物理科学：建模与仿真可用于分子动力学、量子力学和天体物理等领域。
它可以帮助科学家研究物质的性质和宇宙的演化。
4. 经济和金融：建模与仿真可用于预测市场行为、风险评估和投资策略等。
它可以帮助经济学家和投资者做出有效的决策。
三、建模与仿真的方法和技术建模与仿真的方法和技术有很多，下面介绍几种常用的方法：1. 数学建模：将现实系统用数学方程或算法进行描述和表示。
常用的数学方法包括微分方程、线性规划和随机过程等。
2. 计算机建模：利用计算机软件进行系统建模和仿真。
常用的建模软件包括MATLAB、Simulink、ANSYS等。
3. 三维建模：使用三维图形软件创建系统的虚拟模型。
它可以模拟系统的外观、结构和运动。
4. 离散事件仿真：将系统的行为分解为一系列离散的事件，通过模拟这些事件的发生来推断整体系统的行为。
系统建模与分析
计算机模型的优点：
14
3.1.2系统模型的分类
表3.1.1 列出了系统模型的部分分类方法
分类原则 模型种类
抽象、实物 形象、类似、数学 观念性、数学、物理 理论、经验、混合 结构、性能、评价、最优化、网络 静态、动态 黑箱、白箱、 通用、专用 确定性、随机性、连续型、离散型 代数方程、微分方程、概率统计、逻辑
使用年数小于 1 年的冰箱数等于该年内所购新冰箱数，即
x ( k 1 ) u ( k ) 0
综合上面的分析可以得到如下的模型
k1 ) 0 0 0 k) 1 0 x x 0( 0( 0 0 0 x ( k 1 ) x ( k ) 1 0 0 1 x k1 ) 0 0 x k)0u (k) 2( 10 2( x (k) 0 x (k1 0 ) 0 0 n 1 n n
21
3.1.4系统建模的原则
1. 抓住主要矛盾；
2. 清晰； 3. 精度要求适当； 4. 尽量使用标准模型。
22Βιβλιοθήκη 3.2系统建模的主要方法针对不同的系统对象，可用以下方法建造系统的数学模型：
主 要 建 模 方 法
• 推理法——对白箱S • 实验法——对允许实验的黑箱或灰箱S • 统计分析法——对不允许实验的黑箱或灰 箱系统 • 类似法——依据不同事物具有的同型性， 建造原S的类似模型。 • 混合法——上述几种方法的综合运用。
26
建模的主要方法
图解法：
90
x2
最优生产计划为： A产品：20公斤 B产品：24公斤 最大获利为42800元
60
30
目标函数等值线： Z=7x1+12x2 0
计算机算法及建模实训报告
本次实训的主要目的是通过实际操作和项目实践，使我对计算机算法及建模有更深入的了解和掌握。
通过实训，我将学习到算法的基本原理、常用算法的实现方法，以及建模的基本步骤和技巧。
同时，通过实际项目操作，提高我的编程能力和解决实际问题的能力。
二、实习内容1. 算法学习在本次实训中，我学习了以下几种常用算法：（1）排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
（2）查找算法：顺序查找、二分查找、斐波那契查找等。
（3）动态规划：最长公共子序列、最长递增子序列等。
（4）贪心算法：背包问题、最小生成树等。
2. 建模学习在本次实训中，我学习了以下建模步骤和技巧：（1）明确问题背景：分析问题的性质，确定问题的类型。
（2）建立数学模型：根据问题背景，选择合适的数学工具，建立数学模型。
（3）求解模型：使用算法求解数学模型，得到问题的解。
（4）结果分析：对求解结果进行分析，评估模型的适用性和准确性。
3. 实践项目本次实训中，我参与了以下项目：（1）图书管理系统：使用Java编程语言，实现了图书的借阅、归还、查询等功能。
（2）学生成绩管理系统：使用C++编程语言，实现了学生成绩的录入、查询、统计等功能。
（3）背包问题求解器：使用Python编程语言，实现了背包问题的贪心算法和动态规划算法求解。
1. 理论知识掌握通过本次实训，我对计算机算法及建模的基本原理和常用方法有了更深入的了解。
我能够熟练掌握排序、查找、动态规划、贪心算法等基本算法，并能够根据实际问题选择合适的算法进行求解。
2. 编程能力提高在实训过程中，我参与了多个项目的实际开发，提高了我的编程能力。
我学会了使用Java、C++、Python等编程语言进行项目开发，并掌握了基本的编程规范和技巧。
3. 解决实际问题能力增强通过实际项目操作，我学会了如何将实际问题转化为数学模型，并使用算法进行求解。
这使我能够更好地解决实际问题，提高我的解决实际问题的能力。
四、实习总结1. 算法及建模在计算机科学中的应用非常广泛，是计算机专业学生的必备技能。
软件系统的建模的方法和介绍
软件系统的建模的方法和介绍软件系统建模是将现实世界中的问题抽象表示为计算机能够理解和处理的形式的过程。
它是软件开发过程中的关键步骤之一，可以帮助开发团队更好地理解问题领域，并以一种可视化的方式来描述系统的结构和行为。
下面将介绍几种常见的软件系统建模方法。
1. 面向对象建模方法：面向对象建模是一种基于对象的方法，它将问题领域分解为多个独立的对象，并描述它们之间的关系和行为。
常用的面向对象建模方法包括UML（统一建模语言）和领域模型（Domain Model）等。
UML是一种广泛应用的面向对象建模语言，它提供了用于描述系统结构、行为和交互的图形符号和语法规则。
2. 数据流图（Data Flow Diagram, DFD）建模方法：数据流图是描述软件系统中数据流动的图形化工具。
它将系统分解为一系列的功能模块，通过数据流和处理过程之间的关系来描述系统的结构和行为。
数据流图主要包括外部实体、数据流、处理过程和数据存储等基本元素。
3.结构化建模方法：结构化建模是一种基于流程的建模方法，它主要通过流程图和结构图来描述系统的结构和行为。
流程图用于描述系统中的控制流程和数据流动，结构图用于描述系统中的数据结构和模块关系。
常见的结构化建模方法包括层次图、树形图和PAD（程序设计语言图）等。
4.状态图模型：状态图是一种描述系统状态和状态转换的图形化工具。
它主要包括状态、转移和事件等元素，用于描述系统中的各种状态及其变化过程。
状态图可以帮助开发团队清晰地理解系统的状态转换规则和事件响应机制。
5.时序图和活动图：时序图和活动图是UML中的两种重要建模方法。
时序图主要用于描述对象之间的交互和消息传递顺序，而活动图主要用于描述系统中的活动和操作流程。
这两种图形化表示方法可以帮助开发团队更好地理解系统的动态行为和操作流程。
除了上述几种常见的建模方法，还有很多其他的建模方法可供选择，如数据建模、用例建模、业务流程建模等。
不同的建模方法适用于不同的场景和应用需求，开发团队可以根据具体情况选择最合适的建模方法进行系统建模。
使用Matlab进行复杂系统的建模与仿真技巧
使用Matlab进行复杂系统的建模与仿真技巧使用 Matlab 进行复杂系统的建模与仿真技巧概述:在当今科技高速发展的时代，越来越多的系统趋于复杂化。
因此，建立准确的模型以进行系统建模和仿真是至关重要的。
Matlab 是一款功能强大的科学计算软件，它提供了丰富的工具和函数以便于系统建模和仿真的研究。
本文将介绍使用Matlab 进行复杂系统建模和仿真的一些技巧和方法。
第一部分: 建立系统模型1.1 了解系统特性在开始建模之前，必须对所研究的系统有一个清晰的了解。
这包括系统的输入、输出、状态和参数等。
通过对系统特性的分析，可以帮助我们确定建立适合的模型类型和仿真方法。
1.2 选择合适的模型类型根据系统的特性，选择合适的模型类型是至关重要的。
在 Matlab 中，常用的模型类型包括线性模型、非线性模型、离散模型和连续模型等。
根据系统的特点选择适合的模型类型能够更好地反映系统的行为和响应。
1.3 系统建模方法系统建模是根据实际情况将系统抽象成一个数学模型的过程。
在 Matlab 中，可以使用不同的建模方法，如物理建模、数据建模和基于状态空间法的建模等。
根据系统的特征选择合适的建模方法能够提高模型的准确性和可靠性。
第二部分: 数学工具与仿真技巧2.1 使用符号计算工具Matlab 提供了符号计算工具箱，可以对数学表达式进行符号计算，如求解方程、导数和积分等。
使用符号计算工具能够简化复杂系统的数学推导和计算。
2.2 优化算法与工具在系统建模过程中，通常需要优化模型参数以使模型与实际系统更好地匹配。
Matlab 提供了各种优化算法和工具，如遗传算法、模拟退火算法和最小二乘法等，可以帮助我们自动化地调整参数并优化模型。
2.3 频域分析与控制设计频域分析是研究系统在不同频率下的响应特性的方法。
Matlab 提供了丰富的频域分析工具，如傅里叶变换、频谱分析和波特图等，可以帮助我们更好地理解系统的频率响应，并设计相应的控制系统。
计算机系统的性能建模与设计
计算机系统的性能建模与设计在计算机系统设计过程中，决定使用何种调度策略、运行服务器数量以及每个服务器的运行速度等，往往是基于直觉，而非数学公式推导。
更加科学地设计计算机系统，应首先为系统设计一个合理的模型，以确保系统满足性能目标，然后进行计算机仿真与测试。
本书基于目前已有的制造系统中的性能建模与设计方法，从排队论及运筹学角度进行计算机系统的设计与建模。
通过系统的理论与实例讲解，加之300多个课后练习，力图引发读者关于计算机系统性能建模与设计的思考，并着手对现有的计算机系统进行分析，使读者最终能够创造自己的计算机系统。
全书共7部分，33章。
第1部分排队论导论，包含第1-2章：1.分析建模能力中的激励例子；2.排队论术语。
第2部分必要的概率论背景知识，包含第3-5章：3.概率论综述；4.产生随机变量；5.样本路径、收敛性及平均。
第3部分简单运算法则预测能力：假设一分析法（‘whatIf’），问题与解答，包含第6-7章：6.Little法则与其他运算法则；7.修正分析：封闭系统中的假设一分析法（‘whatIf’），问题。
第4部分从马尔可夫链到简单队列，包含第8-13章：8.离散时间马尔可夫链；9.遍历理论；10.现实世界实例：Google、Aloha和Harder链；11.指数分布与泊松过程；12.向连续时间马尔可夫链过渡；13.M/M/1排队模型与泊松分布到达观察平均时间。
第5部分服务器集群与网络：多服务器多队列系统，包含第14-19章：14.服务器集群模型：M/M/k与M/M/k/k服务器模型；15.服务器性能配置；16.时间可逆性与Burke定理；17.队列网络Jackon乘积形式；18.分类队列网络；19.封闭队列网络。
第6部分现实世界中的工作负载：多变性与大数据尾部，包含第20-27章：20.数据尾部引言：真实世界案例研究；21.阶段型工作负载与矩阵分析方法；22.分时服务器网络；23.M/G/1队列与检验悖论；24.服务器集群任务分配策略；25.变换分析；26.M/G/1变换分析；27.服务器功耗优化分析。
人工智能数据建模与分析
人工智能数据建模与分析人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一项快速发展的技术领域，涉及到强大的计算和学习能力，可以模拟和模仿人类智能的方法和思维过程。
在最近的几年里，人工智能在各个领域取得了重大突破，并且在数据建模和分析上也发挥了重要作用。
本文将探讨人工智能在数据建模和分析方面的应用，并讨论其优势和挑战。
数据建模是指将现实世界的对象和过程抽象成数学模型的过程。
通过数据建模，我们可以理解和预测现实世界的行为，并做出相应的决策。
人工智能在数据建模方面有着独特的优势。
首先，人工智能可以自动进行数据获取和处理，而无需人工干预。
这使得数据建模的过程更加高效和准确。
其次，人工智能可以通过学习算法从大量数据中识别出模式和关联性。
这些模式和关联性可以用来生成精确的数学模型，从而更好地理解和解释现实世界的行为。
人工智能在数据建模中的一个典型应用是机器学习（Machine Learning）。
机器学习是一种能够使计算机系统根据以往的经验不断自动改进的方法。
通过机器学习，可以让计算机系统自动从数据中学习，并根据学习结果做出决策。
机器学习可以应用于多个领域，如金融、医疗、交通等。
例如，在金融领域，机器学习可以用于预测股市走势，从而帮助投资者做出正确的投资决策。
在医疗领域，机器学习可以应用于疾病预测和诊断，从而提高医疗诊断的准确性和效率。
除了机器学习，人工智能还可以在数据建模中应用其他的技术，如深度学习、自然语言处理等。
深度学习是一种模仿人类大脑神经网络的方法。
通过深度学习，计算机系统可以从大量的数据中发现模式和规律，并根据这些模式和规律进行分类和预测。
自然语言处理是一种可以让计算机系统理解和生成自然语言的技术。
通过自然语言处理，计算机系统可以在文本数据中提取信息，并进行相关的分析和建模。
尽管人工智能在数据建模和分析方面有着诸多优势，但也存在一些挑战。
首先，人工智能需要大量的训练数据才能取得良好的效果。
系统建模与系统分析课件
城市交通拥堵问题
案例二
气候变化问题
案例三
生态系统问题
04
离散事件系统建模
离散事件系统的基础知识
离散事件系统的定义
离散事件系统是由一系列离散事件驱 动的动态系统，这些事件在时间上相 互独立且具有确定的触发条件。
离散事件系统的特点
离散事件系统的分类
根据事件的触发条件和系统状态的变 化方式，离散事件系统可以分为同步 系统和异步系统、确定性系统和不确 定性系统等。
03
系统动力学建模
系统动力学的基本概念
01
系统动力学是研究系统行为变化的一种方法，通过建立系统模 型来分析系统的动态行为和性能。
02
系统动力学模型由变量、参数和结构组成，通过模拟和仿真来
预测系统的未来行为和性能。
系统动力学适用于研究复杂系统的行为变化，如经济、生态、
03
交通等领域的系统。
系统动力学建模步骤
确定系统边界和变量
明确系统的范围和关键变量，确定系统的输 入和输出。
设定系统参数
根据历史数据和实验数据，设定系统模型的 参数值。
建立系统结构模型
根据系统变量之间的关系，建立系统的结构 模型，包括因果关系图和流图。
进行系统仿真和预测
利用系统模型进行仿真和预测，分析系统的 动态行为和性能。
系统动力学建模案例分析
排队论的模型建立
建立排队论模型需要考虑顾客到达的 时间间隔和服务时间的概率分布，并 确定服务台的数量和服务规则。常见 的排队模型包括M/M/1、M/M/n、 M/D/1和D/M/n等。
03
排队论的应用
排队论广泛应用于生产和服务系统中 的资源分配、流程优化和质量控制等 领域，例如电话呼叫中心、银行取号 机、机场安检通道等场景。
软件需求分析和建模
易变问题：分清需求稳定部分和易变部分
收集活动： 识别真正的客户/用户 正确理解客户的需求
耐心听取客户意见和思考
尽量使用符合客户语言习惯的表达
25/150
2.3 分析和精化
开发一个精确的技术模型，用以说明软件的功能、 特征和约束。
精化是一个分析建模动作，由一系列建模和求精 任务构成
2.1.2 扩展流程：......
31/150
系统需求
系统需求是比用户需求更详细的需求描述，是系 统实现的基本依据
系统需求描述可能包括许多不同的模型，如对象 模型和数据流模型
32/150
软件需求各组成部分之间的关系
33/150
软件需求规格说明的原则
从现实中分离功能，即描述要“做什么”而不是 “怎样实现”
用户交流不够 需求规约质量差 低效的需求分析
有拓展性的系统设计，才会给 系统更大的扩展空间，从而在 需求发生变化的时候可以更从 容的修改。
13/150需求分析的Fra bibliotek要性需求的重要性： 需求是产品的根源，需求工作的优劣对产品影响最大。 是系统开发的基础，质量和成败的关键 国内软件业的痼疾：人们并不清楚究竟该做什么，但却一 直忙碌不停地开发。
软件工程方法与实践
软件需求分析与建模
..
1
主要问题
什么是软件需求？ 软件需求分析有哪些过程？ 如何启动分析过程？ 什么是面向数据的建模？ 什么是面向数据流的建模？ 什么是非形式化建模、半形式化建模和形式化建模？ 什么是统一建模语言（UML）？ 什么是用例建模？ 什么是领域模型？
2/150
软件需求分析过程
软件需求规格（SRS，Software Requirement Specification）是需求分析任务的最终“产品”， 它是客户、管理者、分析工程师、测试工程师、 维护工程师交流的标准和依据。
如何使用Matlab进行系统建模和仿真
如何使用Matlab进行系统建模和仿真一、引言在现代科学和工程领域，系统建模和仿真是解决实际问题和优化设计的重要手段之一。
Matlab作为一种功能强大的工具，被广泛应用于系统建模和仿真。
本文将介绍如何使用Matlab进行系统建模和仿真的基本步骤，并通过实例演示其应用。
二、系统建模系统建模是将实际系统抽象成数学或逻辑模型的过程。
在Matlab中，可以使用符号表达式或差分方程等方式对系统进行建模。
1. 符号表达式建模符号表达式建模是一种基于符号计算的方法，可以方便地处理复杂的数学运算。
在Matlab中，可以使用符号工具箱来进行符号表达式建模。
以下是一个简单的例子：```matlabsyms xy = 2*x + 1;```在上述例子中，定义了一个符号变量x，并使用符号表达式2*x + 1建立了y的表达式。
通过符号工具箱提供的函数，可以对y进行求导、积分等操作，从而分析系统的特性。
2. 差分方程建模差分方程建模是一种基于离散时间的建模方法，适用于描述离散时间系统。
在Matlab中，可以使用差分方程来描述系统的行为。
以下是一个简单的例子：```matlabn = 0:10;x = sin(n);y = filter([1 -0.5], 1, x);```在上述例子中，定义了一个离散时间信号x，通过filter函数可以求得系统响应y，其中[1 -0.5]表示系统的差分方程系数。
三、系统仿真系统仿真是利用计算机模拟系统的运行过程，通过数值计算得到系统的输出响应。
在Matlab中，可以使用Simulink工具箱进行系统仿真。
1. 搭建系统框图在Simulink中，我们可以使用各种模块来搭建系统的框图。
例如，可以使用连续时间积分器模块和乘法器模块来构建一个简单的比例积分控制器：在上图中，积分器模块表示对输入信号积分，乘法器模块表示对输入信号进行放大。
计算机仿真与建模
计算机仿真与建模计算机科学领域的计算机仿真与建模技术，是一种通过计算机程序模拟现实世界的方法，实现对复杂系统的模拟与分析。
该技术广泛应用于各个领域，包括工程、科学、医学等。
本文将介绍计算机仿真与建模的基本概念、技术原理以及其在不同领域的应用。
一、计算机仿真与建模的概念和原理1. 概念：计算机仿真是基于计算机技术，通过对实际系统的模拟，来研究和分析该系统的行为和性能的方法。
计算机建模是通过建立数学模型，利用计算机进行模拟和分析的过程，以获得对实际系统的深入理解。
2. 原理：计算机仿真与建模的基本原理是将实际系统的各种属性和行为用数学公式和算法进行描述和计算，并将其转化为计算机程序。
通过程序的运行和调试，可以模拟出实际系统的行为和性能。
二、计算机仿真与建模的基本步骤计算机仿真与建模过程包括问题定义、建立数学模型、选择仿真方法、编写程序、运行仿真和结果分析等步骤。
1. 问题定义：在进行计算机仿真与建模之前，需要明确问题的定义和目标。
例如，需要模拟的系统是什么，需要研究的问题是什么等。
2. 建立数学模型：建立数学模型是计算机仿真与建模的关键步骤。
数学模型通常包括系统的结构、行为和性能等方面的描述。
根据实际问题的要求，可以选择不同的数学模型，如离散事件模型、连续模型等。
3. 选择仿真方法：根据问题的性质和要求，选择合适的仿真方法。
常用的仿真方法包括排队论、离散事件仿真、连续仿真等。
4. 编写程序：根据选定的数学模型和仿真方法，编写计算机程序。
程序中需要考虑模型的准确性、计算效率和结果的可靠性等因素。
5. 运行仿真：将编写好的程序运行起来，根据设定的参数和初始条件，进行仿真实验。
通过对仿真结果的观察和分析，可以得到对实际系统行为和性能的认识。
6. 结果分析：对仿真结果进行分析和评价。
可以使用统计方法、图形化显示等手段，对仿真结果进行可视化和定量化的分析。
三、计算机仿真与建模的应用领域计算机仿真与建模技术在各个领域都有广泛的应用，以下将列举几个典型的应用领域。
性能模型的建立与模拟分析
性能模型的建立与模拟分析在计算机科学中，性能模型是计算机系统的模型，它可以描述系统的各种性能参数，如响应时间、吞吐量、并发性等。
性能模型的建立可以帮助人们了解计算机系统的潜在性能瓶颈，指导优化系统的设计和实现，以提高系统的性能。
本文将介绍性能模型的建立和模拟分析。
一、性能模型的建立性能模型是实现计算机系统的软件和硬件之间的抽象层。
在性能模型中，软件和硬件被模拟为一组元素，它们之间的交互可以通过输入、输出和消息传递来描述。
性能模型可以分为静态模型和动态模型。
静态模型是指系统的元素和它们之间的关系一旦建立，就不再变化的模型。
静态模型通常采用图形表示法，如框架图和流程图。
静态模型可以帮助人们理解系统的基本特征，但它并不能描述系统的实时性能。
动态模型是指系统元素和它们之间的关系在运行期间随时间变化的模型。
动态模型通常采用数学方法来描述系统的状态和状态之间的转移。
性能模型的建立需要采用数学和统计学方法，其中常用的方法包括排队理论、模拟方法和统计分析法。
排队理论是一种非常流行的建模方法，它适用于描述受限服务系统的行为。
排队理论的主要思想是将系统模型建立为排队模型，其中服务器被视为客户端之间的通道。
排队模型可以使用各种技术来解决，包括蒙特卡罗方法和解析方法。
模拟方法是一种基于计算机程序的建模方法，可以模拟各种计算机系统的行为。
模拟方法在许多领域都有广泛的应用，如系统设计、运营管理和教育培训。
模拟模型需要提供足够的数据，以便能够准确地描述系统行为。
统计分析方法是指对系统进行大量统计数据分析的建模技术。
这种方法可以用于系统的建模和优化。
统计分析方法适用于基于观察数据的建模，因此需要大量的统计数据，并使用数学公式来描述数据分布。
二、模拟分析模拟分析是性能模型的另一个重要方面。
模拟分析是指在计算机模型上对系统进行实时计算，并分析模型的结果以确定系统的效能。
这种方法可以非常有效地促进系统的优化和性能改进。
模拟分析通常使用计算机程序来模拟计算机系统的行为。
系统仿真-第9讲-系统建模
生态学、环境保护。
系统描述
建模元素
模型关系
应用领域
生态系统涉及生物群落与其环境之间 的相互作用，包括植物、动物、微生 物和它们所在的环境。
生物之间的食物链关系、生物与环境 之间的相互作用。
案例四：机器人控制系统建模
系统描述
机器人控制系统负责指导机器人的运动和行 为，使其能够完成预定的任务。
建模元素
特点
混合系统仿真需要同时考虑离散 事件和连续过程，处理时间和状 态的连续性和离散性。
应用
广泛应用于制造系统、物流系统、 交通系统等领域，用于模拟复杂 系统的动态行为。
基于代理的系统仿真
定义
基于代理的系统仿真是一种基于代理的仿真方法，通过构 建代理模型来模拟系统的动态行为。
01
特点
基于代理的系统仿真将系统中的各个组 成部分抽象为代理，通过代理之间的交 互来模拟系统的动态行为。
• 内置了丰富的数学函数库，方便用户进行 模型开发和仿真。
MATLAB/Simulink
应用领域 广泛应用于控制系统、信号处理、通信系统等领域。 在学术研究和工程实践中被广泛使用。
Modelica
01 功能特点
02
是一种基于方程的建模语言，支持物理系统的建模和
仿真。
03
支持多领域物理系统建模，如机械、电气、热力等。
险。
决策支持
通过系统建模，决策者可以更好地理 解系统的内在机制和行为，从而做出 更科学、合理的决策。
提高效率
通过模拟实验，系统建模可以大大提 高产品开发、系统设计和优化的效率。
02
常见系统建模方法
流程图建模
定义
流程图是一种用图形符号表示系统内各部件之间逻辑 关系的建模方法。
系统分析及建模
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系统分析员的作用
以上困难的解决往往寄希望于系统分析员。系统分析员是这一阶段的 关键人物，他要充当技术人员与用户间沟通的桥梁。“桥梁”的作用， 对系统分析员的知识面、业务技能等又是一个极大的挑战。
建模的意义随着系统复杂程度的增加而越发显著，从起初借助于模型以更好地理解 系统，到后来不得不借助模型来理解系统。人脑对复杂问题的理解能力是有限的， 与模型相应的特定视角和抽象层次是简化复杂问题的有效出发点。
26
4.6 建模
建模对于复杂软件系统的开发是必要的 目前，我们开发的软件，特别是商业软件，通常一开始就很不简单，并且复杂性随着时间 的演进和技术的发展持续上升。一个复杂软件系统的开发必须面对多种未知因素、多个开 发人员、复杂的开发工具和永远不够用的时间。开发人员不可能、更没有必要去了解从问 题到方案的所有细节。他们需要那些基于特定视角的、有助于解决问题的并且是完整的某 一部分信息，即所谓的模型。总之，建模对于复杂软件系统的开发是必要的。
模型可以帮助我们以化简的形式捕捉现实系统中问题的本质； 通过模型可以把被讨论的概念可视化，把你心目中的系统实现方案勾勒出来，
把它变成大家能够看得见的东西，便于讨论和修改； 模型有助于在由“问题”到“方案”的过渡过程中更好的认知、理解和沟通。 结论：学习建模是学习软件开发（包括管理信息系统开发）的一项基本技能。
现行系统的调 查报告
（审查现行系统 的调查报告）
新系统逻辑方 明确用户信息需求， 用户需求分析，新
4 案的提出
提出新系统的逻辑 系统逻辑模型的建 系统说明书
方案
立（BPR）
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面向对象Petri网
目前有许多应用面向对象思想的Petri网模型，这些 模型引入面向对象概念的多少及表达方式上各有不 同，常见的几种面向对象Petri网模型有： OPN(Petri Net with Object) COOP(Concurrent 0bject-Oriented Petri Nets) LOOP(Language for Object-Oriented Petri Nets) OOCPN (Object-Oriented Colored Petri Nets) OPNets(Object-Oriented High-Level Petri Nets)等。 面向对象Petri网由于能够映射软件工程的基本思想 方法，更多的应用于分布式系统的辅助设计。
Petri网模型的特点
分析能力强。Petri网建立在严格的数学基础上，具有强有力 的分析技术与手段，可以用来分析模型的各种特性，如有 界性(安全性)、活性、不变量等；还可计算模型中的各种性 能指标，如响应时间、等待时间、资源占有率等。这些分 析技术同样可用从理论与仿真两个方面对业务过程的一些 基本要求和性质进行验证。通过分析，还可以对模型进行 优化，获取性能最优的来运行。 可扩充性好。Petri网仍在纵横两个方向不断发展：纵向扩展 表现为由基本的EN系统到P/T系统，发展到高级网(如谓词/ 变迁系统、染色网)。横向扩展表现为从传统Petri网，发展 到时间Petri网和随机Petri网；从一般有向弧发展到抑制弧和 可变弧；从自然数标记个数到概率标记个数。Petri网的描述 能力仍在不断增强，同时相应的系统性能分析方法也不断 地得到完善。
Petri Nets及其应用
1
绪论
主 要 内 容
2 3 4 5
网和网系统
Petri网的动态性质
Petri网的分析方法
高级Petri网
绪论
Petri网最早是由(卡尔· 亚当· 佩特里Carl Adam Petri， 1926年7月12日—2010年7月2日 ) 于1962年在他的博士 论文《用自动机通信》“Communication with Automata”中首次提出“网状结构的信息流模型”， 用来描述计算机系统事件之间的因果关系。后来以 Petri网为名流传（Petri网有时亦称网论（net theory))
Petri网的应用
Petri网应用于人工智能
由于人工智能的规则库相对来说比较模糊，所以人们 正在探索用一种扩展的Petri网来描述(模糊Petri网)。 模糊Petri网是普通Petri网的模糊化，它也是一种可运 行网络，但在运行时不像普通Petri网那样状态是离散 的，而具有连续性。在模糊Petri网运行之前，先进行 初始化，即给每个位臵节点赋一个大于等于0的正实 数，成为位臵节点的标记数。运行时，首先计算模糊 转移节点的各输入连线上的输入强度。当前研究热点 是如何将模糊规则与Petri网的点火规则一致。
卡尔·亚当·佩特里
卡尔· 亚当· 佩特里（Carl Adam Petri，1926年7月12日 —2010年7月2日），德国数学家、信息学家 。 佩特里1926年出生于德国莱比锡。 1950年开始在德国汉诺威学习数学。 1962年到姆斯塔特技术大学攻读自然科学博士学位。 1963年至1968年间领导波恩大学计算中心。 1968年到1991年任数学和数据处理公司信息系统研究 中心主任。1988年被汉堡大学授予荣誉教授。 1993年因其在信息学方面的特殊贡献被授予KonradZuse奖章.
有色Petri网
有色Petri(Colored Petri Nets：CP-nets)网的主要思 想直接来源于谓词/变迁网，但是在有色Petri网里 ，通过赋予每个令牌(Token)不同的颜色来区分具 有不同个体特征的令牌，通过有效变迁的输入库所 资源中的不同令牌颜色的组合构成变迁的不同颜色 ，用以区分由不同实体所参与的统一类型的活动。
பைடு நூலகம்
Petri网的发展过程
第一阶段：20世纪60年代，以孤立的网系统为对象 ，以寻求分析技术和应用方法为目标。这些内容 称为“特殊”网论(相比“一般”或“通用”网） 研究内容： 单个网系统的研究 具体网的分析技术（可达树、不变量） 具体网系统的动态行为； 节点爆炸，（1）高级网系统、（2）分层和化简
Petri网的发展过程
第二阶段： 20世纪70年代，是通用网论的研究，以 网系统的全体为对象，研究其分类以及各类网之 间的关系，发展了以并发论，同步论，网逻辑和 网拓扑为主要内容的理论体系。 第三阶段： 20世纪80年代，是Petri网的综合发展阶 段，以理论与应用的结合及计算机辅助工具的开 发为主要内容。
Petri网的发展过程
归纳分析技术 ：主要是针对Petri网的状态复杂性提 出的，因为即便对一个规模不大的系统，也可能 出现状态组合爆炸的问题，所以考虑对Petri网的 简化，主要是在保证一些性质不变的情况下进行 化简和分解操作。
Petri网基本分析方法
代数分析技术 ：以关联矩阵的形式对一个网系统的 结构给与刻划，然后建立状态可达的线性系统关系( 状态方程)，这种分析途径最早由Peterson提出， 国 内吴哲辉教授等也在这方面进行了出色的研究，其 优点在于可以借助线性代数的有关结果，简洁的展 现Petri网的一些性质，尤其是结构性质，但对动态 性质的刻划作用有限，比如对可达性的刻划仅仅有 一个必要而非充分条件。
针对此问题，研究者提出了将模糊理论与Petri网结合， 形成了模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets)，模糊Petri网与一 般Petri网的不同之处在于模糊Petri网中的弧上的权值是 实数而非整数，它通常用来表达决策的不确定性，也 就是概率的大小。
面向对象Petri网
面向对象技术具有抽象、继承、封装和多态等特性， 能提高系统的可重用性、可扩展性、可维护性，将 Petri网与面向对象技术相结合的面向对象Petri网，可 简洁地表示复杂系统中的各种资源，提高系统模型柔 性，提前发现前期的设计错误，缩短建模周期，从而 提高生产效率，满足现代系统功能多变的需求。 面向对象Petri网由内部结构和外部结构以及对象与对 象之间的消息传递形成的实际系统模型的控制结构 组成。对象内部包含了该对象自身的属性以及处理 这些数据的方法。在面向对象Petri网模型中，对象 的属性是由库所表示的，处理这些数据的方法是由 变迁表示的，位臵中的数据是由令牌表示。
Petri网的应用
应用于柔性制造系统、计算机机械制造系统和智 能制造系统的建模、分析、控制和优化设计。 一般采用随机Petri网为柔性制造系统建模。Petri网有 一个重要的优点，它可以从设计的第一步到系统的实 现提供统一的模型工具。Petri网模型提供： 1)图形的、准确的形式描述，这可以使设计者、拥有 者和用户之间进行关于系统行为的深入对话； 2)良好定义的理论，它可进行模型性质(活性，公平， 有界等)的验证； 3)性能评价的理论和方法(指随机网)； 4)系统实现技术，包括实时控制软件的代码产生技术。
Petri网的发展经历了从基本的库所变迁网到有色 网，从没有时间参数的Petri网到有时间参数的时 间、时延Petri网、随机Petri网，从自然标记个数 到概率标记个数，从原子变迁到谓词变迁和子网 变迁等等。
条件/事件网
条件/事件网(Condition/Event Nets：CE-nets)，由 条件和事件组成。条件由圆圈代表，事件由方框 代表。它的库所元素用来表示一个布尔条件 (Boolean Condition：真或假)，而变迁元素用来 表示一个事件。事件的发生改变条件的状态(成真 与否)，引起信息在网上的流动。
库所/变迁网
库所/变迁网(Place/Transition Nets：PT-nets)是条 件/事件网的连线增加了权重的概念形成的。它允 许一个库所包含有多个令牌。
谓词/变迁网
谓词/变迁网(Predicate/Transition Nets：PrT-nets)区 分令牌个体，给每个个体起个名字，以谓词描述个 体状态，所以称谓词/变迁网。谓词/变迁网是第一个 “高级网”，它不以某一特定的应用为目标，可以 通过形式化的方法与库所/变迁网相联系，因此，原 有的一些基本概念和分析方法可以在谓词/变迁网里 得到很好的推广。
赋时网
赋时网(Timed Petri nets：TP-nets)系统能表达时间概 念，在这种模型中，变迁需要一定的时间才能完成。 有一个最短时间和最长时间，变迁将在此时间段内被 激发，随机地完成。时序的引入有效的描述和解决了 变迁事件之间的并发、冲突等现象。
模糊Petri网
基本Petri网虽然有很强的描述能力，但是它的库 所和变迁的输入和输出都只有两种状态，不便于 甚至不能描述具有模糊行为的系统。
第一章 网和网系统
1
网与子网
主 要 内 容
2 3 4 5
标识网与网系统
库所/变迁系统与加权petri网
并发与冲突
系统的Petri网模型
网与子网
Petri网是用于描述分布式系统的一种模型。它既能描 述系统的结构，又能模拟系统的运行。描述系统结构 的部分称为网。从形式上看，一个网就是一个没有孤 立结点的有向二分图。 定义：满足下列条件的三元组N=(S,T;F)称作一个网： S∪T≠ Ø S∩T= Ø F （P×T）∪(T×P) dom( F ) ∪ cod( F ) = S ∪ T
Petri网的应用
Petri网应用于计算机系统和软件系统模型 在计算机系统和计算机网络中，系统的资源(如缓冲器， 信道等)经常要被多个用户所共享。围绕这些资源所进 行的管理、控制以及管理策略是系统管理、控制的核 心问题，这些策略和方案对系统的性能有很大的影响。 在实现软件系统并行开发的时候，一般要控制系统的 并发性，所以基于Petri网的并行控制器的研究比较热 门。
模糊Petri网