📅 最后修改于: 2020-11-23 04:13:10 🧑 作者: Mango
建模是表示模型的过程，包括模型的构建和工作。该模型类似于真实系统，可帮助分析人员预测系统更改的影响。换句话说，建模就是创建一个模型，该模型表示一个包含其属性的系统。这是建立模型的行为。
系统仿真是模型在时间或空间方面的操作，有助于分析现有系统或提议系统的性能。换句话说，仿真是使用模型来研究系统性能的过程。这是使用模型进行仿真的行为。
仿真的历史观点按时间顺序列出。
1940年–研究人员(约翰·冯·诺伊曼，斯坦尼斯瓦夫·乌兰，爱德华·泰勒，赫尔曼·卡恩)和物理学家在曼哈顿研究中子散射的项目中开发了一种名为“蒙特卡洛”的方法。
1960年-第一种专用仿真语言被开发出来，例如RAND公司的Harry Markowitz创建了SIMSCRIPT。
1970年-在此期间，开始了基于模拟的数学基础的研究。
1980年–在此期间，开发了基于PC的仿真软件，图形用户界面和面向对象的程序。
1990年-在此期间，开发了基于网络的仿真，精美的动画图形，基于仿真的优化，马尔可夫链蒙特卡洛方法。
仿真模型包含以下组件：系统实体，输入变量，性能度量和功能关系。以下是开发仿真模型的步骤。
步骤1-识别现有系统的问题或提出系统的要求。
步骤2-在设计问题的同时要考虑到现有的系统因素和局限性。
步骤3-收集并开始处理系统数据，观察其性能和结果。
步骤4-使用网络图开发模型，并使用各种验证技术进行验证。
步骤5-通过比较模型在各种条件下的性能与真实系统来验证模型。
步骤6-创建模型文档以备将来使用，其中包括目标，假设，输入变量和性能的详细信息。
步骤7-根据要求选择适当的实验设计。
步骤8-在模型上得出实验条件并观察结果。
以下是执行模拟分析的步骤。
步骤1-准备问题陈述。
步骤2-选择输入变量并为仿真过程创建实体。变量有两种类型-决策变量和不可控变量。决策变量由程序员控制，而不可控制的变量是随机变量。
步骤3-通过将决策变量分配给仿真过程来为其创建约束。
步骤4-确定输出变量。
步骤5-从实际系统中收集数据以输入到仿真中。
步骤6-制定流程图，显示仿真过程的进度。
步骤7-选择合适的仿真软件来运行模型。
步骤8-通过将仿真模型的结果与实时系统进行比较来验证仿真模型。
步骤9-通过更改变量值以找到最佳解决方案，对模型进行实验。
步骤10-最后，将这些结果应用于实时系统。
以下是使用建模和仿真的优势-
易于理解-无需了解实时系统即可了解系统的实际运行方式。
易于测试-无需在实时系统上工作即可对系统及其对输出的影响进行更改。
易于升级-允许通过应用不同的配置来确定系统要求。
易于识别约束条件-允许执行瓶颈分析，从而导致工作流程，信息等方面的延迟。
易于诊断问题-某些系统是如此复杂，以至于很难一次理解它们之间的相互作用。但是，建模和仿真可以理解所有交互并分析其效果。此外，可以探索新的策略，操作和过程，而不会影响实际系统。
以下是使用建模和仿真的缺点-
设计模型是一门艺术，需要领域知识，培训和经验。
使用随机数在系统上执行操作，因此难以预测结果。
模拟需要人力，这是一个耗时的过程。
模拟结果很难翻译。它需要专家的理解。
仿真过程很昂贵。
建模和仿真可应用于以下领域-军事应用，培训和支持，半导体设计，电信，土木工程设计和演示以及电子商务模型。
此外，它还用于研究复杂系统(例如生物系统)的内部结构。它在优化系统设计(例如路由算法，装配线等)时使用。它用于测试新设计和策略。它用于验证分析解决方案。