离散事件系统仿真- 教学大纲、教学日历

研究生课程教学大纲、教学日历模板一、西南交通大学研究生课程简介中文课程名称《离散事件系统仿真》课程代码学分2英文课程名称DiscreteEventSystemSimulation开课单位开课层次■学硕■专硕■学博■工博■留学生学硕■留学生专硕■留学生学博课程类型□公共课□公共基础课□素养课□大类专业基础课■专业核心课■前沿、交叉课□企业技术前沿课□实验课□选修课□其他（请填写）开课学期□春季■秋季考核方式□考试■考查成绩记录■百分制□两级制□等级制教学方式■课堂讲授□课题设计■研讨式□案例式□实验□其他（请填写）预修课程适用学科或专业领域课程负责人姓名性别出生年月职称职务主要教育教学研究领域教学团队教师姓名性别出生年月职称职务主要教育教学研究领域姓名性别出生年月职称职务主要教育教学研究领域物流系统优化，智慧物流，供应链定价姓名性别出生年月职称职务主要教育教学研究领域计算机科学姓名性别出生年月职称职务主要教育教学研究领域课程内容简介（中文）（至少300字）本课程是一门分析和解决复杂系统问题的高阶专业课程，旨在教授离散事件系统仿真的相关原理及其在物流等领域的应用。课程分为三大模块：第一部分为理论基础，涵盖系统与系统模型概述、排队与库存系统仿真基础、随机变量与随机数的生成与性能测试、输入数据模型（分布假设与参数估计）、仿真策略（事件调度法、活动扫描法等）及仿真结果分析；第二部分为形式化方法与软件操作，介绍Event-B基础与轨道交通联锁系统建模实例，并系统学习AnyLogic仿真软件的使用方法，涵盖简单排队与库存模型至利用Java编程实现复杂生产系统和数据交换等高级功能；第三部分为算法设计，主要教授基于Java/Python编程语言实现离散事件系统仿真底层算法，并完成基于WMS等仓储系统的业务流程关联仿真与优化。通过本课程，学生不仅能够初步掌握复杂系统仿真的基本原理，还能掌握实际系统建模、仿真和优化的步骤与工具，培养在复杂系统中做出明智决策的综合研发能力。课程内容简介（英文）（须和中文对应）Thiscourseisanadvancedprofessionalcoursedesignedtoanalyzeandsolvecomplexsystemproblems,aimingtoteachtheprinciplesofdiscreteeventsystemsimulationanditsapplicationsinlogisticsandotherfields.Thecourseisdividedintothreemainmodules.Thefirstpartisthetheoreticalfoundation,coveringsystemsandsystemmodels,basicknowledgeofqueuingandinventorysystemsimulations,randomvariablesandrandomnumbergeneration,inputdatamodels,simulationstrategies,andsimulationresultanalysis.Thesecondpartfocusesonformalmethodsandsoftwareoperations,introducingEvent-Bmodeling,andsystematicallyteachingtheuseofAnyLogicsimulationsoftwarefrombasicqueuingandinventorymodelstocomplexproductionsystemsinvolvingJavaprogramming.Thethirdpartisalgorithmdesign,whichmainlyteachestheimplementationofunderlyingdiscreteeventsimulationalgorithmsusingJava/Python,aswellasbusinessprocess-relatedsimulationdesignandoptimizationbasedonWMS.Throughthiscourse,studentswillgraspthefundamentalprinciplesofsimulatingcomplexsystems,masterthestepsandtoolsforactualsystemmodeling,andcultivatecomprehensiveR&Dcapabilitiesformakinginformeddecisionsincomplexsystems.课程教材及主要参考书目：推荐教材：邱小平，王恪铭等.离散事件系统仿真.清华大学出版社.2026年版参考数目：JerryBanks,etc.Discrete-eventSystemSimulation,PrenticeHall,1980年版（中文）邱小平等，物流系统仿真（第二版），财富出版社，2018年版（英文）QiuXiaoping,SimulationofLogisticsSystem,PressofSouthwestJiaotongUniversity,2018年版二、《离散事件系统仿真》教学要求一、课程教学目标本课程的教学目的旨在培养复杂工程与智慧物流背景下，具备综合运用系统工程理论、应用数学和计算机编程知识，分析与解决复杂动态系统问题的能力；从复杂系统运行过程中快速洞察系统瓶颈、发现不确定性规律与优化空间的能力；基于规范的形式化方法和主流仿真工具面向现实世界具体业务进行抽象与建模的能力；以及基于底层算法设计提出创新性系统级优化方案的高阶复合型研发与决策人才。二、课程教学内容该课程涵盖了分析和解决复杂离散事件系统问题的主要原理、最新软件工具和底层算法实现方法。涉及的主题包括系统建模、随机变量与数据输入分析、仿真策略制定、结果分析与优化、形式化验证以及主流仿真软件应用与底层代码开发。具体可分为如下三大模块：一、基础理论模块：系统与系统模型概述、离散事件系统仿真基本知识（排队系统与库存系统）、随机变量与随机数生成及性能测试、输入数据模型（数据收集、分布假设与参数估计）、系统仿真策略（事件调度法、活动扫描法、进程交互法等）、仿真结果分析（终止型与稳态仿真、参数优化与敏感度分析）等。二、形式化方法与软件操作模块：形式化方法由来与Event-B基础体系，轨道交通联锁系统安全规范的Event-B建模与精化案例；AnyLogic仿真软件环境搭建、离散事件系统仿真基本操作（如银行排队、仓储库存模型），以及结合Java编程实现的复杂生产系统三维动画模型构建与数据交换技术。三、算法设计与解决模块：基于Java/Python编程语言的离散事件系统仿真底层算法设计实现，结合WMS（仓储管理系统）等具体业务场景，通过抛出系统瓶颈问题，引导学生参与设计仿真研究框架和方案，完成业务流程关联仿真、运行调试与参数优化实战，形成利用仿真技术赋能工程实践的研究模式。三、课程教学方法及形式课程教学方式采用：课堂讲授、上机实验与实践、课题设计、研讨式、案例讨论式、互动式、小组合作式以及研究成果口头汇报等多种形式。通过理实交融的多种教学方法，课程不仅能够增强学生在系统仿真领域的理论知识，还能通过AnyLogic软件操作和Java/Python底层代码开发提高他们解决实际复杂系统问题的动手能力，培养出具有综合素质和系统思维的复合型人才。四、预期学习效果知识层面的提升课程涵盖了复杂系统仿真的核心理论、主流工具和底层算法，研究生将在系统动力学、离散事件排队与库存理论、概率统计（随机数与输入数据建模）、形式化方法（Event-B）等方面积累深厚的理论基础。具体来说，研究生将深入理解离散事件仿真的基本概念和推进策略，掌握从系统抽象、模型构建、仿真运行到结果输出分析的一整套知识体系，为未来在实际工程系统中进行科学评估与决策奠定理论基础。二、能力层面的提升通过课程中的AnyLogic软件操作和Java/Python算法设计模块，研究生将培养出较强的实际系统建模与上机操作能力。他们不仅将深入理解仿真技术在物流、制造、交通等行业的真实应用，还将在实际案例（如轨道交通联锁系统验证、复杂WMS仓储系统优化）中锻炼自己的数据处理、逻辑构建、系统验证和算法编程能力。课程鼓励学生通过独立上机、案例建模和全流程业务仿真等环节，全面提升其利用计算机技术解决真实世界复杂调度与排队问题的实战能力。三、素质层面的提升本课程重视培养学生的系统性思维、工程严谨性意识（如安全关键系统的形式化验证机制）和团队协作精神。结合认识论、实践论和方法论的课程思政元素，通过课题设计和仿真方案评估环节，鼓励学生面对复杂不确定系统时提出创新性优化思考，激发科研潜力。同时，研究生还将通过小组实验合作、上机调试讨论和项目汇报等方式提高沟通表达与合作开发能力，学习如何在多元化团队中推进复杂的系统级研发项目并贡献专业见解。

三、《离散事件系统仿真》教学日历（专业类课）课程名称离散事件系统仿真课程代码S1485008学分/学时3/48开课单位计算机与人工智能学院任课教师邱小平、王恪铭、罗志鹏课程类型□大类专业基础课专业核心课课时分配理论教学课时30学时课题设计课时18学时（建议两类课时比列为1：1或2：1或1：2)周次安排理论教学：第1周至第3周，第6周至第8周，第11周至第13周，第16周，共10周；课题设计：第4周至第5周，第9周至第10周，第14周至第15周，共6周。理论教学课时安排周次教学要点对学生的要求备注1-3（1）讲解系统仿真基础知识，包括系统仿真的发展历史、主要特点、相关技术与应用场景等；讲解离散事件系统与连续系统的区别、离散事件系统的组成要素、仿真概念模型与仿真步骤，以及典型的排队系统与库存系统；（2）讲解随机观测模拟，区分确定性系统与随机系统、回顾随机变量与随机数的概念，讲解线性同余发生器等伪随机数的生成方法，包括多种用于均匀性、独立性的检验方法等；（3）讲解输入数据模型，介绍输入数据模型的概念，讲解数据的收集、预处理和三种典型的使用方法，重点讲解拟合为理论分布的数据准备、分布假设、参数估计和拟合度检验等方法；（1）认真听讲，理解并记住系统仿真基础知识及相关概念；（2）掌握随机观测模拟的原理和方法，学会运用伪随机数生成方法；（3）学会收集和处理输入数据，能够运用数据拟合方法进行输入数据模型的建立。6-8（1）讲解系统仿真算法主要包括事件调度、活动扫描和进程交互三种，分别介绍这三类算法的算法思想、基本流程、主要特征等并加以比较，结合数据结构、结构建模等知识加以拓展；（2）讲解仿真结果与系统方案分析，包括仿真结果的瞬态与稳态特征、系统仿真的类型、区间估计与置信区间、终止型仿真与稳态仿真的结果分析方法、灵敏度分析和正交设计等；（3）探讨将大模型（如深度学习模型）与离散事件系统仿真相结合的方法，例如用大模型进行流程模型的自动生成、活动的执行事件估计等；探讨可能面临的挑战，如模型的复杂性、仿真的效率等并提出相应的解决方案。（1）掌握事件调度、活动扫描和进程交互三种系统仿真算法的原理和应用；（2）学会对仿真结果进行分析和评估，能够运用区间估计、置信区间等方法对结果进行统计分析；（3）了解大模型与离散事件系统仿真相结合的方法和挑战，能够提出相应的解决方案。11-13（1）讲解形式化建模与验证基础：介绍形式化方法的基本概念、发展历程、主要特点及应用场景；讲解抽象、模型、形式化语言等基本概念及系统行为和性质的描述方法；介绍模型检查、定理证明等常见验证技术及其原理；（2）介绍UPPAAL软件实时系统建模、模拟和验证，基于时序自动机理论，支持时间约束、同步通信等复杂机制，并集成模型检查器，对实时系统进行建模，对安全属性进行验证。（3）介绍Event-B方法介绍，包括基于系统级建模和分析的形式化方法，使用集合论作为建模符号，通过细化表示系统在不同抽象层次，并使用数学证明验证安全属性的一致性，以Rodin平台为开发环境；（1）掌握形式化方法概念、发展历程，学会抽象、模型、形式化语言应用，理解系统行为和性质描述，熟悉模型检查、定理证明原理。（2）熟悉UPPAAL软件，掌握时序自动机建模，学会设置同步通信和时间约束，运用模型检查器验证安全属性，完成案例项目建模分析。（3）理解Event-B原理，掌握集合论符号建模和精细化方法，应用数学证明检验一致性，在Rodin平台实践项目建模验证。16课题设计汇报与评价课题设计课时安排周次教学要点对学生的要求备注4-5（1）完成银行排队/洗衣机工厂实验，了解掌握并熟悉AnyLogic软件仿真的基础操作，包括软件的下载安装、主要功能组成，理解离散事件系统仿真、智能体和系统动力学三类建模方法，理解操作步骤与理论内容的关系，加深对课程知识的理解；（2）查阅仿真相关的中文/英文参考文献，阅读文章并理解其问题、运用仿真手段的建模过程及解决成效等情况，仿照参考文献内容，再现参考文献的整体/核心模型，可结合自身研究兴趣/工作经历加以创新，综合运用理论知识和操作技能。（1）完成给定实验的基本操作，成功建模并运行；（2）完成再现/创新模型的仿真建模、运行测试；（3）完成再现/创新模型的仿真设计报告撰写。9-10（1）选择离散事件仿真系统中随机数生成与检验、基于大数据/数据采集的分布假设拟合、结果分析中置信区间构造、正交试验设计等步骤/功能，完成仿真程序架构/功能设计、数据模型设计和仿真算法设计等；（2）查阅相关资料，安装Python/Java等开发平台，完成所选仿真步骤/功能的编程实现，准备相关的测试用例/数据集，完成程序测试运行封装等，综合运用软件开发、数据库原理、系统仿真知识来完成。（1）完成一类仿真步骤/功能的算法设计；（2）完成所选仿真步骤/功能的程序编制；（3）完成所选仿真步骤/功能的程序设计报告撰写。鼓励多位同学协同14-15（1）完成平交道口智能控制系统建模与验证实验，掌握UPPAAL实时系统工具的核心操作流程，包括开发环境配置、时间自动机建模语法、模型属性规约语言及验证引擎调用方法；解析时钟变量同步、紧急制动触发条件等关