1.系統仿真及其分類
系統仿真是壹門以控制理論、相似理論、信息處理技術和計算機基礎理論為基礎的綜合性實驗學科。以計算機等特殊物理效應設備為工具，利用系統模型對真實或假設的系統進行測試，並借助專家的經驗知識、統計數據和信息資料對實驗結果進行分析研究，然後做出決策。從廣義上講，系統仿真的方法適用於任何領域，無論是工程系統(機械、化工、電力、電子等。)或者非工程系統(交通、管理、經濟、政治等。).
根據模型的不同，系統仿真可分為物理仿真、數學仿真和物理-數學仿真(半物理仿真)；根據計算機的類型，可分為模擬仿真、數字仿真和混合仿真；根據系統的特點；可分為連續系統仿真、離散時間系統(采樣系統)仿真和離散事件系統仿真。根據模擬時鐘與實際時鐘的關系，可分為實時模擬、欠實時模擬和超實時模擬。
2.系統模擬的壹般步驟
對於每壹個成功的模擬研究項目，其應用都包含具體的步驟，如圖9-2所示。無論模擬項目的類型和研究目的如何不同，模擬的基本過程保持不變，並應進行以下九個步驟:
問題定義
設定目標
描述系統並列出所有假設
列出所有可能的選擇
收集數據和信息
建立計算機模型
校驗和確認模型
運營模式
分析輸出
下面簡要定義和解釋了九個步驟。並不是要引出詳細的論述，只是起到拋磚引玉的作用。註意，模擬研究不能簡單地按照九步走的順序，有些項目在獲得系統內部細節後，可能會回到之前的步驟。同時，驗證和確認需要貫穿仿真工程的每壹步。
(1)問題的定義
壹個模型不可能把模擬的真實系統的方方面面都呈現出來，有時候是因為太貴了。此外，如果壹個模型顯示了真實系統的所有細節，那麽它往往是壹個非常差的模型，因為它會過於復雜，難以理解。所以，明智的做法是先定義問題，再設定目標，然後建立壹個能徹底解決問題的模型。在問題定義階段，要註意假設，不要做出錯誤的假設。例如，假設叉車的等待時間很長，比假設沒有足夠的接收碼頭要好。作為模擬程序，定義問題的語句越籠統越好，並詳細考慮問題的可能原因。
(2)設定目標和定義系統效率度量。
沒有目標的模擬研究是沒有用的。目標是指導模擬項目的所有步驟。系統的定義也是基於系統目標。目標決定了應該做出什麽樣的假設，應該收集什麽樣的信息和數據；模型的建立和確認考慮了研究目標能否實現。目標需要清晰、明確和實際。目標通常被描述為類似“通過增加機器或延長工作時間可以獲得更多利潤嗎？”等等。在定義目標時，有必要指定用於確定目標是否實現的績效衡量標準。每小時產出率、工人利用率、平均排隊時間和最大排隊長度是最常見的系統性能指標。
最後，列出了模擬結果的前提條件。例如，必須利用現有設備實現目標，或者最大投資應在限額內，或者不能延長產品訂購的提前期。
(3)描述系統並列出假設
簡單地說，模擬模型減少了完成工作的時間。系統中的時間分為加工時間、運輸時間和排隊時間。無論模型是物流系統、制造工廠還是服務組織，都需要明確定義以下建模元素:資源、移動項(產品、客戶或信息)、路線、項目運輸、過程控制、加工時間和資源故障時間。
模擬將真實的系統資源分為四類:處理器、隊列、傳輸和* * *共享資源如操作員。必須定義移動項目到達和預加載的必要條件，例如到達時間、到達方式和項目類型。在定義流程路徑時，合並和轉移需要詳細描述。項目轉換包括屬性改變、裝配操作(項目合並)和拆卸操作(項目分離)。在壹個系統中，經常需要控制項目的流程。如:壹個物品只有在某個條件或某個時刻到來時才能移動，以及壹些特定的規則。所有的處理時間都要定義，要明確指出那些操作是機器自動完成的，哪些操作是人獨立完成的，哪些操作需要人機合作。資源可能有計劃停機時間和意外停機時間。計劃停機時間通常指午餐時間、間歇和預防性維護。意外故障時間是隨機故障所需的時間，包括平均故障間隔時間和平均維護間隔時間。
這些任務完成後，就需要把真實的系統描述成模型，這遠比把模型描述轉化成計算機模型要困難得多。從現實到模型的轉化，意味著妳對現實有了非常透徹的理解，並能完美地描述它。在這個階段，有必要詳細解釋在這個轉換過程中所做的所有假設。事實上，在整個仿真研究過程中保持所有假設列表可用是壹個好主意，因為這個假設列表會隨著仿真的進展而逐漸增加。如果描述系統的這壹步做得非常好，那麽建立壹個計算機模型將會非常簡單。
註意，對於特定的仿真目的，需要獲得足夠的能夠反映系統本質的材料，但不需要壹壹獲得真實系統對應的模型描述。正如愛因斯坦所說，“不能再簡單了。”
(4)列出可能的替代方案。
在仿真研究中，確定模型早期運行的可替換方案至關重要。會影響模型的建立。在初始階段考慮替代方案，模型可以設計成容易轉換成替代系統。
(5)收集數據和信息
收集數據和信息，除了為模型參數輸入數據外，在驗證模型的階段，還可以提供實際數據，用於與模型的性能測量數據進行比較。數據可以通過歷史記錄、經驗和計算獲得。這些粗略的數據將為模型輸入參數提供依據，並且將有助於壹些需要更精確輸入參數的數據的收集。
有些數據可能沒有現成的記錄，通過測量收集數據可能需要時間和金錢。除了在模型分析中，模型參數需要極其精確的輸入數據，與調查和測量系統各參數數據的收集方法相比，使用估計方法生成輸入數據更有效率。估計值可以通過壹些快速測量或咨詢熟悉系統的系統專家來獲得。即使是粗略的數據，根據最小值、最大值和最可能值定義壹個三角形分布，也比只用平均值進行模擬要好得多。有時，使用估計值可以很好地達到模擬研究的目的。比如，模擬可能只是用來引導人們理解系統中具體的因果關系。在這種情況下，估計值可以滿足要求。
當需要可靠的數據時，非常有必要花更多的時間去收集和統計大量的數據，來定義壹個能夠準確反映現實的概率分布函數。需要的數據量取決於變量的變異程度，但也有壹般規律。Thumb method指出，至少需要30個甚至上百個數據。如果我們想要得到隨機停機時間的輸入參數，我們必須在長時間內捕獲足夠的數據。
(6)建立計算機模型
在建立計算機模型的過程中，首先建立壹個小的測試模型，以證明復雜組件的建模是適當的。壹般的建模過程是分階段的。在下壹階段建模之前，驗證該階段的模型工作正常，並在建模過程中運行和調試各階段的模型。而不是直接建立整個系統模型，點擊“運行”按鈕來模擬系統。抽象模型有助於定義系統的重要部分，並可以為詳細的後續模型指導數據收集活動。我們可能希望為同壹個真實系統構建多個計算機模型，每個模型都有不同程度的抽象。
(7)驗證並確認模型。
驗證是確認模型的功能是否與設想的系統功能壹致。模型是否與我們想要建立的模型壹致，產品的加工時間和流向是否正確等。確認範圍更廣。包括:確認模型是否能正確反映真實系統，評估模型仿真結果的可信度。
(8)驗證
現在有很多技術可以用來驗證模型。最重要的是看仿真低速運行時動畫和仿真時鐘是否同步運行。它可以發現物料流及其處理時間的差異。
另壹種驗證技術是在模型運行過程中，通過交互式命令窗口顯示動態圖表來查詢資源和移動項目的屬性和狀態。
以“壹步壹步”的方式運行模型，並動態查看軌跡文件，可以幫助人們調試模型。運行仿真時，輸入多組仿真輸入參數值，也是驗證仿真結果是否合理的好方法。在某些情況下，系統性能的壹些簡單測量可以通過手工或使用比較來獲得。在模型中計算特定區域要素的利用率和產出率通常是非常容易的。
在對模型進行調試時，建議使用相同的隨機數流，這樣可以保證仿真結果的變化是由於模型的修改引起的，同時隨機數流不發生變化，這對於模型在壹些簡化的假設下運行有時非常有幫助，這些假設是為了更容易計算或預測系統性能。
(9)確認
模型確認建立了模型的可信度。但目前還沒有確認技術可以對模型的結果做出100%的確定。我們永遠無法證明模型的行為是現實的真實行為。如果能做到這壹點，可能就不需要模擬研究的第壹步(問題定義)。我們能做的最好的事情就是確保模型的行為與現實不沖突。
通過確認，嘗試判斷模型的有效性。如果壹個模型在得到我們提供的相關正確數據後，其輸出符合我們的目標，那麽這個模型就是好的。只要模型在必要的範圍內是有效的，不壹定是越有效越好。在模型結果的正確性和獲得這些結果的成本之間總是有壹個權衡。
要判斷模型的有效性，我們需要從以下幾個方面著手:
①模型性能度量與真實的系統性能度量匹配嗎？
②如果沒有真實系統可以比較，可以將仿真結果與類似真實系統的仿真模型的相關運行結果進行比較。
(3)利用系統專家的經驗和直覺來假設復雜系統模型中特定部分的運行狀態。
對於每個主要任務，在確認模型的輸入和假設是正確的，並且模型的性能度量是可以測量的之前，有必要隨機測試模型的所有部分。
④模型的行為是否與理論壹致？確定結果的理論最大值和最小值，然後驗證模型結果是否落在這兩個值之間。
為了了解模型的輸出性能測度在改變輸入值後的變化方向，可以通過逐漸增加或減少其輸入參數來驗證模型的壹致性。
⑤模型能否準確預測結果？該技術用於持續驗證運行模型的有效性。
⑥有沒有其他仿真模擬器來模擬這個模型？如果有，那就太好了。現有模型的模擬結果可以與當前設計的模型的運行結果進行比較。
(10)運行壹個替代實驗
當系統隨機時，需要多次運行實驗。因為隨機輸入導致隨機輸出。如果可能的話，在第二步中應該計算每個定義的性能度量的置信區間。替代環境可以獨立構建，模擬優化可以通過使用WITNESS軟件中的“優化器”模塊自動設置和運行。
為了執行優化操作，WITNESS軟件的“優化器”模塊定義了許多需要測試的決策變量、需要實現的條件變量、需要滿足的約束等。通過選擇目標函數的最大化或最小化，然後優化模塊負責搜索備選數量的變量來運行模型。最後得到決策變量集的優化解和最大化或最小化的模型目標函數。“優化器”模塊設置了壹套優化方法，包括遺傳算法、仿真處理、禁忌搜索、分散搜索等混合方法，以獲得模型的最優配置方案。
在選擇模擬運行長度時，考慮啟動時間、資源失效的可能間隔、加工時間或到達時間的時間或季節差異，或者其他需要系統長時間運行才能產生效果的系統特性變量是非常重要的。
(11)輸出分析
報告、圖表和表格通常用於分析輸出結果。同時需要統計技術來分析今年不同方案的模擬結果。壹旦對結果進行分析並得出結論，就要能夠根據仿真目標對這些結果進行解釋，並提出實施或優化方案。用方案的矩陣圖對結果進行對比分析也很有幫助。