书籍详情
赛博物理系统工程建模与仿真：赛博物理系统的复杂性挑战 支持智能、适应和自主的建模与仿真的应用
作者：[美] Saurabh Mittal，[美] Andreas Tolk 编，高星海 译
出版社：北京航空航天大学出版社
出版时间：2021-10-01
ISBN：9787512436084
定价：¥169.00
购买这本书可以去
内容简介
本书面向赛博物理系统（CPS）的智能、自主和适应的复杂性特征，聚焦建模与仿真（M&S）技术 在基于模型的工程、基于仿真的工程等方面的研究成果，广泛汇编并综述近年来国际上多个政府组 织、研究团体的相应的文献和验证项目，面对被广为关注的智慧城市、自主驾驶、复杂防务体系等多个 应用领域，详细阐述 CPS工程中 M&S技术的领先应用模式;同时，就普适性解决方案中共享的概 念，如 CPS统一本体架构、自主系统协同仿真框架、自主系统架构、复杂系统强韧性测度以及社会系 统演进等，提出了卓有建树的开放性研究思路和探索方向，从而激发读者对 M&S的研究兴趣，并将 其应用于CPS工程的技术与管理流程中，使本书成为基于模型的系统工程（MBSE）中应用先进 M&S 技术和方法的一站式参考，从而为工程领域提供领先的设计和评估能力发挥重要的作用。 本书适合从事复杂组织体系和先进工程系统开发方法研究的学者，以及系统架构师、系统工程师 等从业者阅读;可作为系统工程大学教育中复杂系统设计分析的专业课程的教材，也可作为其他专业 课程扩展领域的参考书，如针对计算机科学的人工智能和赛博安全、电子工程和控制工程的嵌入式实 时系统、机械工程的现场制造系统等。
作者简介
主编简介 SaurabhMittal是 MITER公司（位于俄亥俄州费尔博恩）仿真、实验和博弈部门的首席科学家，国际建模与仿真学会（SCS）（位于加利福尼亚州圣地亚哥）副主席、董事会 成员;拥有亚利桑那大学图森分校电子和计算机工程博士学位和硕士学位，并在系统和工业工程以及管理和信息系统领域获得两个辅修学位;与他人合作发表100多篇文献， 包括书籍章节、期刊论文和会议论文，其中有3本书涉及复杂系统、体系（系统之系统）、 复杂自适应系统、涌现行为、建模和仿真（M&S）以及跨多学科的基于M&S的系统工程;曾在许多国际会议计划/技术委员会任职，是著名学术期刊的推荐人，并在SCS Transactions、《防务 M&S》杂志和《复杂组织体架构（EA）知识体》的编辑委员会任职; 曾获美国亚利桑那大学的“卓越领导奖”、美国国防部z高的民间合同方奖———金鹰奖，以及SCS的“杰出服务和专业贡献奖”。 AndreasTolk是 MITER公司（位于弗吉尼亚州汉普顿）的高级管理人员，是弗吉尼亚州诺福克市 OldDominion大学的兼职教授;拥有德国联邦武装大学计算机科学博士学位和理学硕士学位;研究兴趣包括计算和认识论的基础、M&S的约束以及计算科学中构成基于模型的解决方案的数学基础;发表了250多篇同行评审的期刊论文、书籍章节和会议论文，并编辑了10部有关M&S以及系统工程主题的教科书和纲要;是建模与仿真学会的会员、IEEE和计算机协会的高级会员。 译者简介 高星海，研究员，北京航空航天大学无人系统研究院系统架构首席，国际系统工程委员会（INCOSE）认证系统工程师（CSEP）。曾任中国航空工业集团公司信息技术中心常务副主任，金航数码科技有限责任公司总工程师，航空工业集团公司系统工程推进办公室副主任等。多年来，面向高端装备领域复杂系统的创新开发和管理，大力推进基于模型的系统工程，组织建立全球认可的系统工程培训和认证体系，目前培训人员超过1500人，300多人获得国际系统工程师认证。曾主持两化深度融合创新体验中心建设和运营，建立国内领先的系统工程技术服务团队。曾出版译著《基于模型的系统工程有效方法》。作为主要创造人之一参加的大型航空企业基于数字系统工程的正向创新型研发体系建设项目，获2018年全国企业管理现代化创新成果一等奖。
目录
第一部分 简 介
第1章 赛博物理系统工程中建模与仿真应用的复杂性 SaurabhMittal,AndreasTolk / 3
1.1 概 述 /3
1.2 CPS多模态的本质特征 / 4
1.3 为什么 CPS工程如此复杂 / 5
1.4 CPS工程的 M&S技术 / 8
1.5 智能性、适应性和自主性方面 /10
1.5.1 智能性/ 10
1.5.2 自主性/13
1.5.3 适应性/ 14
1.6 总 结/15
致 谢 /17
参考文献 / 17
智能赛博物理系统运行和设计中的挑战 SebastianCastro,PieterJ.Mosterman,AkshayH.Rajhans,etal/ 22
2.1 概 述/22
2.2 联网的自动驾驶汽车/23
2.3 人类的体能和认知能力的演变/24
2.3.1 能量效率和身体操控/25
2.3.2 认 知/ 25
2.3.3 语言与交流/25
2.3.4 从自然到技术/ 25
2.4 智能赛博物理系统的全景/ 26
2.4.1 工程系统分类/ 26
2.4.2 工程系统集成体的生命周期/28
2.5 系统运行中的挑战/ 29
2.5.1 互联运行/ 29
2.5.2 协同运行/ 31
2.6 系统设计和测试中的挑战/ 32
2.6.1 设 计/ 32
2.6.2 测 试/ 33
2.7 结 论/34
参考文献 / 35
北约应用建模和仿真支持自主系统的演进 JanMazal,AgostinoG.Bruzzone,MicheleTuri,etal / 43
3.1 概 述…/43
3.2 北约的自主系统/ 44
3.2.1 北约 RTO/SAS 097:支持未来北约作战的机器人计划/ 45
3.2.2 MCDC:自主系统(2013—2014年)/46
3.2.3 北约 M&S优异中心(COE)在自主系统和赛博领域的努力 /48
3.3 自主系统的建模与仿真会议(MESAS)/49
3.3.1 2014年 MESAS / 50
3.3.2 2015年 MESAS / 51
3.3.3 2016年 MESAS / 52
3.3.4 2017年 MESAS / 53
3.4 自主系统:未来的挑战和机遇 /54
3.4.1 两用技术是可靠和可持续的关键/55
3.4.2 新方案中的两用功能/56
3.4.3 应急管理中的自主系统支持北约实现新的能力/57
3.5 结 论/59
参考文献 / 59
第二部分 支持CPS工程的建模技术
第4章 多视角建模和整体仿真———支持非常复杂系统分析的系统思维方法 MamadouK.Traoré / 67
4.1 概 述/67
4.2 相关研究工作/ 70
4.3 MPM&HS的概念基础 / 72
4.4 多视角建模/ 73
4.4.1 复杂系统的通用本体/74
4.4.2 层面层级/ 75
4.4.3 尺度层级/ 75
4.4.4 模型层级/ 76
4.5 整体仿真/77
4.6 MPM&HS流程 / 77
4.7 应 用/78
4.8 讨 论/81
4.8.1 多视角模型的整体集成背后的语义是什么/82
4.8.2 如何验证整体集成/ 82
4.9 结 论/83
参考文献 / 83
第5章 赛博物理系统层级化协同仿真的统一框架 FernandoJ.Barros /= 89
5.1 概 述/89
5.2 相关工作/91
5.3 HyFlow 形式化方法 / 91
5.3.1 基本的 HyFlow 模型 /92
5.3.2 案例:脉冲积分器 / 92
5.3.3 HyFlow 网络模型 / 94
5.4 数值积分/95
5.4.1 指数积分器/ 96
5.4.2 几何积分器/97
5.4.3 模型的可组合性/98
5.5 流形随机 Petri网 /99
5.6 结 论 /102
参考文献/ 102
第6章 基于模型的体系工程权衡分析 AleksandraMarkina Khusid,RyanB.Jacobs,JudithDahmann /106
6.1 概 述 /106
6.2 体系、赛博物理系统和物联网/106
6.3 体系权衡分析的挑战 /108
6.4 基于模型的架构作为体系权衡分析的框架 /111
6.5 建立体系目标和评估准则 /116
6.6 评估可选的方案 / 117
6.6.1 支持体系权衡空间分析的轻量级分析工具 / 118
6.6.2 支持体系权衡空间分析的集成工程环境 /122
6.7 结 论 /124
参考文献/ 126
第7章 管控物联网生态系统复杂性和风险的系统实体结构建模 SaurabhMittal,SheilaA.Cane,CharlesSchmidt,etal / 130
7.1 概 述 /130
7.2 IoT 的定义以及以设备为中心的世界观 /132
7.3 系统实体结构(SES)模型 /134
7.4 IoT 模型 /138
7.5 案例研究:Mirai攻击 / 140
7.5.1 说 明 / 140
7.5.2 使用IoT 的SES模型对 Mirai用例建模 /140
7.6 IoT 的风险 / 146
7.6.1 IoT 技术后果 / 146
7.6.2 综合风险评估框架 /146
7.7 结 论 /147
参考文献/ 149
第三部分 基于仿真的CPS工程
第8章 支持 CPS嵌入式控制器高效开发的仿真模型连续性 RodrigoD.Castro,EzequielPeckerMarcosig,JuanI.Giribet / 155
8.1 概述与动机 / 155
8.1.1 赛博物理系统的控制 /156
8.1.2 DEVS作为建模和仿真的形式化方法 /158
8.1.3 仿真模型连续性的方法 /159
8.2 相关技术背景 / 160
8.2.1 DEVS框架 / 161
8.2.2 PowerDEVS仿真器 /162
8.2.3 机器人操作系统中间件 /162
8.3 应用 ROS的 DEVS(DoveR):基于模型连续性的方法论的实现 / 163
8.3.1 PowerDEVS引擎与 ROS中间件之间的通信 / 165
8.3.2 RaspberryPi的嵌入式仿真 /168
8.4 机器人实验平台:硬件和模型/168
8.4.1 连续的机器人模型和离散的调节控制器 /169
8.4.2 硬件描述 /170
8.5 实验性案例研究:以模型连续性为中心的方法论支持控制器的开发/ 171
8.6 实施 DoveR的挑战 / 174
8.7 结 论 /175
参考文献/ 176
第9章 预测慢性病症状事件的 CPS设计方法论 KevinHenares,JosuéPag,JoséL.Ayala,etal /179
9.1 概 述 /179
9.1.1 移动云计算与健康中的预测建模 /179
9.1.2 IoT 的能源效率 / 180
9.1.3 偏头痛疾病 / 181
9.1.4 CPS设计中的建模与仿真 /182
9.2 一般的架构 / 182
9.2.1 数据采集系统 / 183
9.2.2 鲁棒预测系统 / 183
9.2.3 专家决策系统 / 187
9.3 软件模型和物理实现 / 187
9.3.1 软件模型 / 189
9.3.2 物理实现 / 191
9.4 能量消耗和可扩展性问题 …/194
9.4.1 能量消耗 / 194
9.4.2 可扩展性问题 195
9.5 结 论 /197
参考文献/ 198
第10章 面向自主应用基于模型的工程 RahulBhadani,MattBunting,JonathanSprinkle /200
10.1 概 述/200
10.2 背 景/200
10.2.1 验证与确认/201
10.2.2 基于模型的系统方法:关联到 CPS /202
10.2.3 基于模型的 V&V /203
10.2.4 面向自主的应用/ 204
10.3 基于模型的工程方法/204
10.3.1 基于模型的工程的工作流/206
10.3.2 特定领域建模环境/207
10.4 基于模型的工程中的建模与仿真/208
10.4.1 基于模型的工程中的计算建模/209
10.4.2 软件在环仿真/ 211
10.4.3 硬件在环仿真/ 212
10.5 用例:控制车辆 CPS的速度 /212
10.6 用例:CPS设计的特定领域建模语言 /215
10.7 结 论/216
参考文献/ 217
第四部分 赛博元素
第11章 关注赛博物理系统的安全 ZachFurness/227
11.1 赛博物理系统/ 227
11.1.1 赛博物理系统的定义/227
11.1.2 相关系统/ 227
11.2 面临的安全挑战/ 228
11.2.1 运输:车辆安全 / 228
11.2.2 健康IT:医疗设备安全 /229
11.2.3 能源系统:智能电网 /230
11.3 CPS安全 M&S的挑战和机遇/231
11.3.1 将 M&S应用于系统安全工程和强韧性/231
11.3.2 CPS安全的数字孪生概念 /232
11.3.3 将 M&S应用于 CPS风险评估 /232
11.3.4 CPS赛博靶场 / 232
参考文献/ 233
第12章 赛博物理系统强韧性———框架、测度、复杂性、挑战和未来方向 MdArifulHaque,SachinShetty,BheshajKrishnappa / 236
12.1 概 述/236
12.2 赛博强韧性:相关研究工作简介 /236
12.3 赛博物理系统的强韧性/ 237
12.3.1 强韧 CPS的特征 /239
12.3.2 强韧性测度的要求/239
12.4 强韧性测度和框架/ 239
12.4.1 CPS赛博威胁态势 /240
12.4.2 CPS强韧性测度 /241
12.4.3 CPS的赛博强韧性框架 /243
12.5 定性的 CPS强韧性测度 /246
12.6 CPS强韧性的定量建模 /248
12.6.1 关键赛博资产的建模/248
12.6.2 跳板攻击的建模/ 249
12.6.3 风险和强韧性的建模与估计/249
12.6.4 攻击场景的建模与设计/252
12.6.5 基础物理过程和设计约束的建模/253
12.7 CPS强韧性测度的仿真平台 /254
12.7.1 定性仿真平台/254
12.7.2 定量仿真平台/255
12.7.3 验证和确认计划/ 256
12.7.4 仿真平台的用例/ 256
12.8 复杂性、挑战和未来方向 …/258
12.9 结 论/260
参考文献/ 261
第13章 社会结构中的赛博创造物 E.DanteSuarez,LorenDemerath /265
13.1 概 述/265
13.2 赛博物理系统的涌现性/ 267
13.3 分布式代理:描述多层次结构和机构的语言 /269
13.4 社会适应性:对于人类适应并操控环境的自然延伸 / 274
13.5 复杂性与社会性:CPS与社会科学的适配点 /275
13.6 CPS结构:应用到人类方面 /277
13.7 结 论/284
参考文献/ 285
第五部分 发展方向
第六部分 第14章 赛博物理系统工程建模与仿真应用复杂性的研究主题 AndreasTolk,SaurabhMittal /291
14.1 概 述/291
14.2 在本书中识别的研究挑战/292
14.2.1 公共的形式化方法/292
14.2.2 复杂的环境/293
14.2.3 复杂的工具集/294
14.2.4 多视角挑战/ 296
14.2.5 复杂项目中支持更好沟通的 M&S方法/297
14.2.6 赛博物理系统强韧性/298
14.2.7 支持人-机团队 / 299
14.3 讨 论/300
参考文献/ 300
结束语 赛博物理系统———用建模和仿真均衡人们的热情和谨慎 KrisRosfjord /305
参考文献/ 306
附 录 词汇表…/307
第1章 赛博物理系统工程中建模与仿真应用的复杂性 SaurabhMittal,AndreasTolk / 3
1.1 概 述 /3
1.2 CPS多模态的本质特征 / 4
1.3 为什么 CPS工程如此复杂 / 5
1.4 CPS工程的 M&S技术 / 8
1.5 智能性、适应性和自主性方面 /10
1.5.1 智能性/ 10
1.5.2 自主性/13
1.5.3 适应性/ 14
1.6 总 结/15
致 谢 /17
参考文献 / 17
智能赛博物理系统运行和设计中的挑战 SebastianCastro,PieterJ.Mosterman,AkshayH.Rajhans,etal/ 22
2.1 概 述/22
2.2 联网的自动驾驶汽车/23
2.3 人类的体能和认知能力的演变/24
2.3.1 能量效率和身体操控/25
2.3.2 认 知/ 25
2.3.3 语言与交流/25
2.3.4 从自然到技术/ 25
2.4 智能赛博物理系统的全景/ 26
2.4.1 工程系统分类/ 26
2.4.2 工程系统集成体的生命周期/28
2.5 系统运行中的挑战/ 29
2.5.1 互联运行/ 29
2.5.2 协同运行/ 31
2.6 系统设计和测试中的挑战/ 32
2.6.1 设 计/ 32
2.6.2 测 试/ 33
2.7 结 论/34
参考文献 / 35
北约应用建模和仿真支持自主系统的演进 JanMazal,AgostinoG.Bruzzone,MicheleTuri,etal / 43
3.1 概 述…/43
3.2 北约的自主系统/ 44
3.2.1 北约 RTO/SAS 097:支持未来北约作战的机器人计划/ 45
3.2.2 MCDC:自主系统(2013—2014年)/46
3.2.3 北约 M&S优异中心(COE)在自主系统和赛博领域的努力 /48
3.3 自主系统的建模与仿真会议(MESAS)/49
3.3.1 2014年 MESAS / 50
3.3.2 2015年 MESAS / 51
3.3.3 2016年 MESAS / 52
3.3.4 2017年 MESAS / 53
3.4 自主系统:未来的挑战和机遇 /54
3.4.1 两用技术是可靠和可持续的关键/55
3.4.2 新方案中的两用功能/56
3.4.3 应急管理中的自主系统支持北约实现新的能力/57
3.5 结 论/59
参考文献 / 59
第二部分 支持CPS工程的建模技术
第4章 多视角建模和整体仿真———支持非常复杂系统分析的系统思维方法 MamadouK.Traoré / 67
4.1 概 述/67
4.2 相关研究工作/ 70
4.3 MPM&HS的概念基础 / 72
4.4 多视角建模/ 73
4.4.1 复杂系统的通用本体/74
4.4.2 层面层级/ 75
4.4.3 尺度层级/ 75
4.4.4 模型层级/ 76
4.5 整体仿真/77
4.6 MPM&HS流程 / 77
4.7 应 用/78
4.8 讨 论/81
4.8.1 多视角模型的整体集成背后的语义是什么/82
4.8.2 如何验证整体集成/ 82
4.9 结 论/83
参考文献 / 83
第5章 赛博物理系统层级化协同仿真的统一框架 FernandoJ.Barros /= 89
5.1 概 述/89
5.2 相关工作/91
5.3 HyFlow 形式化方法 / 91
5.3.1 基本的 HyFlow 模型 /92
5.3.2 案例:脉冲积分器 / 92
5.3.3 HyFlow 网络模型 / 94
5.4 数值积分/95
5.4.1 指数积分器/ 96
5.4.2 几何积分器/97
5.4.3 模型的可组合性/98
5.5 流形随机 Petri网 /99
5.6 结 论 /102
参考文献/ 102
第6章 基于模型的体系工程权衡分析 AleksandraMarkina Khusid,RyanB.Jacobs,JudithDahmann /106
6.1 概 述 /106
6.2 体系、赛博物理系统和物联网/106
6.3 体系权衡分析的挑战 /108
6.4 基于模型的架构作为体系权衡分析的框架 /111
6.5 建立体系目标和评估准则 /116
6.6 评估可选的方案 / 117
6.6.1 支持体系权衡空间分析的轻量级分析工具 / 118
6.6.2 支持体系权衡空间分析的集成工程环境 /122
6.7 结 论 /124
参考文献/ 126
第7章 管控物联网生态系统复杂性和风险的系统实体结构建模 SaurabhMittal,SheilaA.Cane,CharlesSchmidt,etal / 130
7.1 概 述 /130
7.2 IoT 的定义以及以设备为中心的世界观 /132
7.3 系统实体结构(SES)模型 /134
7.4 IoT 模型 /138
7.5 案例研究:Mirai攻击 / 140
7.5.1 说 明 / 140
7.5.2 使用IoT 的SES模型对 Mirai用例建模 /140
7.6 IoT 的风险 / 146
7.6.1 IoT 技术后果 / 146
7.6.2 综合风险评估框架 /146
7.7 结 论 /147
参考文献/ 149
第三部分 基于仿真的CPS工程
第8章 支持 CPS嵌入式控制器高效开发的仿真模型连续性 RodrigoD.Castro,EzequielPeckerMarcosig,JuanI.Giribet / 155
8.1 概述与动机 / 155
8.1.1 赛博物理系统的控制 /156
8.1.2 DEVS作为建模和仿真的形式化方法 /158
8.1.3 仿真模型连续性的方法 /159
8.2 相关技术背景 / 160
8.2.1 DEVS框架 / 161
8.2.2 PowerDEVS仿真器 /162
8.2.3 机器人操作系统中间件 /162
8.3 应用 ROS的 DEVS(DoveR):基于模型连续性的方法论的实现 / 163
8.3.1 PowerDEVS引擎与 ROS中间件之间的通信 / 165
8.3.2 RaspberryPi的嵌入式仿真 /168
8.4 机器人实验平台:硬件和模型/168
8.4.1 连续的机器人模型和离散的调节控制器 /169
8.4.2 硬件描述 /170
8.5 实验性案例研究:以模型连续性为中心的方法论支持控制器的开发/ 171
8.6 实施 DoveR的挑战 / 174
8.7 结 论 /175
参考文献/ 176
第9章 预测慢性病症状事件的 CPS设计方法论 KevinHenares,JosuéPag,JoséL.Ayala,etal /179
9.1 概 述 /179
9.1.1 移动云计算与健康中的预测建模 /179
9.1.2 IoT 的能源效率 / 180
9.1.3 偏头痛疾病 / 181
9.1.4 CPS设计中的建模与仿真 /182
9.2 一般的架构 / 182
9.2.1 数据采集系统 / 183
9.2.2 鲁棒预测系统 / 183
9.2.3 专家决策系统 / 187
9.3 软件模型和物理实现 / 187
9.3.1 软件模型 / 189
9.3.2 物理实现 / 191
9.4 能量消耗和可扩展性问题 …/194
9.4.1 能量消耗 / 194
9.4.2 可扩展性问题 195
9.5 结 论 /197
参考文献/ 198
第10章 面向自主应用基于模型的工程 RahulBhadani,MattBunting,JonathanSprinkle /200
10.1 概 述/200
10.2 背 景/200
10.2.1 验证与确认/201
10.2.2 基于模型的系统方法:关联到 CPS /202
10.2.3 基于模型的 V&V /203
10.2.4 面向自主的应用/ 204
10.3 基于模型的工程方法/204
10.3.1 基于模型的工程的工作流/206
10.3.2 特定领域建模环境/207
10.4 基于模型的工程中的建模与仿真/208
10.4.1 基于模型的工程中的计算建模/209
10.4.2 软件在环仿真/ 211
10.4.3 硬件在环仿真/ 212
10.5 用例:控制车辆 CPS的速度 /212
10.6 用例:CPS设计的特定领域建模语言 /215
10.7 结 论/216
参考文献/ 217
第四部分 赛博元素
第11章 关注赛博物理系统的安全 ZachFurness/227
11.1 赛博物理系统/ 227
11.1.1 赛博物理系统的定义/227
11.1.2 相关系统/ 227
11.2 面临的安全挑战/ 228
11.2.1 运输:车辆安全 / 228
11.2.2 健康IT:医疗设备安全 /229
11.2.3 能源系统:智能电网 /230
11.3 CPS安全 M&S的挑战和机遇/231
11.3.1 将 M&S应用于系统安全工程和强韧性/231
11.3.2 CPS安全的数字孪生概念 /232
11.3.3 将 M&S应用于 CPS风险评估 /232
11.3.4 CPS赛博靶场 / 232
参考文献/ 233
第12章 赛博物理系统强韧性———框架、测度、复杂性、挑战和未来方向 MdArifulHaque,SachinShetty,BheshajKrishnappa / 236
12.1 概 述/236
12.2 赛博强韧性:相关研究工作简介 /236
12.3 赛博物理系统的强韧性/ 237
12.3.1 强韧 CPS的特征 /239
12.3.2 强韧性测度的要求/239
12.4 强韧性测度和框架/ 239
12.4.1 CPS赛博威胁态势 /240
12.4.2 CPS强韧性测度 /241
12.4.3 CPS的赛博强韧性框架 /243
12.5 定性的 CPS强韧性测度 /246
12.6 CPS强韧性的定量建模 /248
12.6.1 关键赛博资产的建模/248
12.6.2 跳板攻击的建模/ 249
12.6.3 风险和强韧性的建模与估计/249
12.6.4 攻击场景的建模与设计/252
12.6.5 基础物理过程和设计约束的建模/253
12.7 CPS强韧性测度的仿真平台 /254
12.7.1 定性仿真平台/254
12.7.2 定量仿真平台/255
12.7.3 验证和确认计划/ 256
12.7.4 仿真平台的用例/ 256
12.8 复杂性、挑战和未来方向 …/258
12.9 结 论/260
参考文献/ 261
第13章 社会结构中的赛博创造物 E.DanteSuarez,LorenDemerath /265
13.1 概 述/265
13.2 赛博物理系统的涌现性/ 267
13.3 分布式代理:描述多层次结构和机构的语言 /269
13.4 社会适应性:对于人类适应并操控环境的自然延伸 / 274
13.5 复杂性与社会性:CPS与社会科学的适配点 /275
13.6 CPS结构:应用到人类方面 /277
13.7 结 论/284
参考文献/ 285
第五部分 发展方向
第六部分 第14章 赛博物理系统工程建模与仿真应用复杂性的研究主题 AndreasTolk,SaurabhMittal /291
14.1 概 述/291
14.2 在本书中识别的研究挑战/292
14.2.1 公共的形式化方法/292
14.2.2 复杂的环境/293
14.2.3 复杂的工具集/294
14.2.4 多视角挑战/ 296
14.2.5 复杂项目中支持更好沟通的 M&S方法/297
14.2.6 赛博物理系统强韧性/298
14.2.7 支持人-机团队 / 299
14.3 讨 论/300
参考文献/ 300
结束语 赛博物理系统———用建模和仿真均衡人们的热情和谨慎 KrisRosfjord /305
参考文献/ 306
附 录 词汇表…/307
猜您喜欢
