模拟的意义是什么？
1.系统仿真及其分类
系统仿真是一门以控制理论、相似理论、信息处理技术和计算机基础理论为基础的综合性实验学科。以计算机等特殊物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假设的系统进行测试，并借助专家的经验知识、统计数据和信息资料对实验结果进行分析研究，然后做出决策。从广义上讲，系统仿真的方法适用于任何领域，无论是工程系统(机械、化工、电力、电子等。)或者非工程系统(交通、管理、经济、政治等。).
根据模型的不同，系统仿真可分为物理仿真、数学仿真和物理-数学仿真(半物理仿真)；根据计算机的类型，可分为模拟仿真、数字仿真和混合仿真；根据系统的特点；可分为连续系统仿真、离散时间系统(采样系统)仿真和离散事件系统仿真。根据模拟时钟与实际时钟的关系，可分为实时模拟、欠实时模拟和超实时模拟。
2.系统模拟的一般步骤
对于每一个成功的模拟研究项目，其应用都包含具体的步骤，如图9-2所示。无论模拟项目的类型和研究目的如何不同，模拟的基本过程保持不变，并应进行以下九个步骤:
问题定义
设定目标
描述系统并列出所有假设
列出所有可能的选择
收集数据和信息
建立计算机模型
校验和确认模型
运营模式
分析输出
下面简要定义和解释了九个步骤。并不是要引出详细的论述，只是起到抛砖引玉的作用。注意，模拟研究不能简单地按照九步走的顺序，有些项目在获得系统内部细节后，可能会回到之前的步骤。同时，验证和确认需要贯穿仿真工程的每一步。
(1)问题的定义
一个模型不可能把模拟的真实系统的方方面面都呈现出来，有时候是因为太贵了。此外，如果一个模型显示了真实系统的所有细节，那么它往往是一个非常差的模型，因为它会过于复杂，难以理解。所以，明智的做法是先定义问题，再设定目标，然后建立一个能彻底解决问题的模型。在问题定义阶段，要注意假设，不要做出错误的假设。例如，假设叉车的等待时间很长，比假设没有足够的接收码头要好。作为模拟程序，定义问题的语句越笼统越好，并详细考虑问题的可能原因。
(2)设定目标和定义系统效率度量。
没有目标的模拟研究是没有用的。目标是指导模拟项目的所有步骤。系统的定义也是基于系统目标。目标决定了应该做出什么样的假设，应该收集什么样的信息和数据；模型的建立和确认考虑了研究目标能否实现。目标需要清晰、明确和实际。目标通常被描述为类似“通过增加机器或延长工作时间可以获得更多利润吗？”等等。在定义目标时，有必要指定用于确定目标是否实现的绩效衡量标准。每小时产出率、工人利用率、平均排队时间和最大排队长度是最常见的系统性能指标。
最后，列出了模拟结果的前提条件。例如，必须利用现有设备实现目标，或者最大投资应在限额内，或者不能延长产品订购的提前期。
(3)描述系统并列出假设
简单地说，模拟模型减少了完成工作的时间。系统中的时间分为加工时间、运输时间和排队时间。无论模型是物流系统、制造工厂还是服务组织，都需要明确定义以下建模元素:资源、移动项(产品、客户或信息)、路线、项目运输、过程控制、加工时间和资源故障时间。
模拟将真实的系统资源分为四类:处理器、队列、传输和* * *共享资源如操作员。必须定义移动项目到达和预加载的必要条件，例如到达时间、到达方式和项目类型。在定义流程路径时，合并和转移需要详细描述。项目转换包括属性改变、装配操作(项目合并)和拆卸操作(项目分离)。在一个系统中，经常需要控制项目的流程。如:一个物品只有在某个条件或某个时刻到来时才能移动，以及一些特定的规则。所有的处理时间都要定义，要明确指出那些操作是机器自动完成的，哪些操作是人独立完成的，哪些操作需要人机合作。资源可能有计划停机时间和意外停机时间。计划停机时间通常指午餐时间、间歇和预防性维护。意外故障时间是随机故障所需的时间，包括平均故障间隔时间和平均维护间隔时间。
这些任务完成后，就需要把真实的系统描述成模型，这远比把模型描述转化成计算机模型要困难得多。从现实到模型的转化，意味着你对现实有了非常透彻的理解，并能完美地描述它。在这个阶段，有必要详细解释在这个转换过程中所做的所有假设。事实上，在整个仿真研究过程中保持所有假设列表可用是一个好主意，因为这个假设列表会随着仿真的进展而逐渐增加。如果描述系统的这一步做得非常好，那么建立一个计算机模型将会非常简单。
注意，对于特定的仿真目的，需要获得足够的能够反映系统本质的材料，但不需要一一获得真实系统对应的模型描述。正如爱因斯坦所说，“不能再简单了。”
(4)列出可能的替代方案。
在仿真研究中，确定模型早期运行的可替换方案至关重要。会影响模型的建立。在初始阶段考虑替代方案，模型可以设计成容易转换成替代系统。
(5)收集数据和信息
收集数据和信息，除了为模型参数输入数据外，在验证模型的阶段，还可以提供实际数据，用于与模型的性能测量数据进行比较。数据可以通过历史记录、经验和计算获得。这些粗略的数据将为模型输入参数提供依据，并且将有助于一些需要更精确输入参数的数据的收集。
有些数据可能没有现成的记录，通过测量收集数据可能需要时间和金钱。除了在模型分析中，模型参数需要极其精确的输入数据，与调查和测量系统各参数数据的收集方法相比，使用估计方法生成输入数据更有效率。估计值可以通过一些快速测量或咨询熟悉系统的系统专家来获得。即使是粗略的数据，根据最小值、最大值和最可能值定义一个三角形分布，也比只用平均值进行模拟要好得多。有时，使用估计值可以很好地达到模拟研究的目的。比如，模拟可能只是用来引导人们理解系统中具体的因果关系。在这种情况下，估计值可以满足要求。
当需要可靠的数据时，非常有必要花更多的时间去收集和统计大量的数据，来定义一个能够准确反映现实的概率分布函数。需要的数据量取决于变量的变异程度，但也有一般规律。Thumb method指出，至少需要30个甚至上百个数据。如果我们想要得到随机停机时间的输入参数，我们必须在长时间内捕获足够的数据。
(6)建立计算机模型
在建立计算机模型的过程中，首先建立一个小的测试模型，以证明复杂组件的建模是适当的。一般的建模过程是分阶段的。在下一阶段建模之前，验证该阶段的模型工作正常，并在建模过程中运行和调试各阶段的模型。而不是直接建立整个系统模型，点击“运行”按钮来模拟系统。抽象模型有助于定义系统的重要部分，并可以为详细的后续模型指导数据收集活动。我们可能希望为同一个真实系统构建多个计算机模型，每个模型都有不同程度的抽象。
(7)验证并确认模型。
验证是确认模型的功能是否与设想的系统功能一致。模型是否与我们想要建立的模型一致，产品的加工时间和流向是否正确等。确认范围更广。包括:确认模型是否能正确反映真实系统，评估模型仿真结果的可信度。
(8)验证
现在有很多技术可以用来验证模型。最重要的是看仿真低速运行时动画和仿真时钟是否同步运行。它可以发现物料流及其处理时间的差异。
另一种验证技术是在模型运行过程中，通过交互式命令窗口显示动态图表来查询资源和移动项目的属性和状态。
以“一步一步”的方式运行模型，并动态查看轨迹文件，可以帮助人们调试模型。运行仿真时，输入多组仿真输入参数值，也是验证仿真结果是否合理的好方法。在某些情况下，系统性能的一些简单测量可以通过手工或使用比较来获得。在模型中计算特定区域要素的利用率和产出率通常是非常容易的。
在对模型进行调试时，建议使用相同的随机数流，这样可以保证仿真结果的变化是由于模型的修改引起的，同时随机数流不发生变化，这对于模型在一些简化的假设下运行有时非常有帮助，这些假设是为了更容易计算或预测系统性能。
(9)确认
模型确认建立了模型的可信度。但目前还没有确认技术可以对模型的结果做出100%的确定。我们永远无法证明模型的行为是现实的真实行为。如果能做到这一点，可能就不需要模拟研究的第一步(问题定义)。我们能做的最好的事情就是确保模型的行为与现实不冲突。
通过确认，尝试判断模型的有效性。如果一个模型在得到我们提供的相关正确数据后，其输出符合我们的目标，那么这个模型就是好的。只要模型在必要的范围内是有效的，不一定是越有效越好。在模型结果的正确性和获得这些结果的成本之间总是有一个权衡。
要判断模型的有效性，我们需要从以下几个方面着手:
①模型性能度量与真实的系统性能度量匹配吗？
②如果没有真实系统可以比较，可以将仿真结果与类似真实系统的仿真模型的相关运行结果进行比较。
(3)利用系统专家的经验和直觉来假设复杂系统模型中特定部分的运行状态。
对于每个主要任务，在确认模型的输入和假设是正确的，并且模型的性能度量是可以测量的之前，有必要随机测试模型的所有部分。
④模型的行为是否与理论一致？确定结果的理论最大值和最小值，然后验证模型结果是否落在这两个值之间。
为了了解模型的输出性能测度在改变输入值后的变化方向，可以通过逐渐增加或减少其输入参数来验证模型的一致性。
⑤模型能否准确预测结果？该技术用于持续验证运行模型的有效性。
⑥有没有其他仿真模拟器来模拟这个模型？如果有，那就太好了。现有模型的模拟结果可以与当前设计的模型的运行结果进行比较。
(10)运行一个替代实验
当系统随机时，需要多次运行实验。因为随机输入导致随机输出。如果可能的话，在第二步中应该计算每个定义的性能度量的置信区间。替代环境可以独立构建，模拟优化可以通过使用WITNESS软件中的“优化器”模块自动设置和运行。
为了执行优化操作，WITNESS软件的“优化器”模块定义了许多需要测试的决策变量、需要实现的条件变量、需要满足的约束等。通过选择目标函数的最大化或最小化，然后优化模块负责搜索备选数量的变量来运行模型。最后得到决策变量集的优化解和最大化或最小化的模型目标函数。“优化器”模块设置了一套优化方法，包括遗传算法、仿真处理、禁忌搜索、分散搜索等混合方法，以获得模型的最优配置方案。
在选择模拟运行长度时，考虑启动时间、资源失效的可能间隔、加工时间或到达时间的时间或季节差异，或者其他需要系统长时间运行才能产生效果的系统特性变量是非常重要的。
(11)输出分析
报告、图表和表格通常用于分析输出结果。同时需要统计技术来分析今年不同方案的模拟结果。一旦对结果进行分析并得出结论，就要能够根据仿真目标对这些结果进行解释，并提出实施或优化方案。用方案的矩阵图对结果进行对比分析也很有帮助。