随机模拟(仿真)-simulation课件
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计算机模拟.ppt
实际的一些带随机因素的复杂系统，用分析 方法建模常需要作许多简化假设，使模型与实 际问题可能相差甚远，导致解答根本应用。这 时，计算机模拟几乎成唯一选择。
静态模拟和动态模拟
静态模拟(static simulation)：通过模拟方法 只要求求得问题的结果的模拟方法。
典型实例是用蒙特卡罗（Monte Carlo）方法 求数值积分的值。
没理由假设）它在何处取值的概率大，在何处取值的概
率小，就只好用 Ua,b 来模拟。
4．rand (m, n) 生成 mn 阶的0,1上服从均匀 分布的随机数矩阵；rand 生成在0,1上服从均匀
分布Байду номын сангаас随机数。
5. normrnd ,, m, n产生 m n 阶的服从均值
、方差 的正态分布的随机数矩阵；
优点：直观。 缺点：花费较大、周期较长，在模型上改变 系统结构和系数都较困难。且许多系统无法进 行物理模拟，如社会经济系统、生态系统等。
数学模拟-计算机模拟
在一定的假设条件下，运用数学运算模拟系 统的运行，称为数学模拟。现代数学模拟都在 计算机上进行，故也称计算机模拟。
优点：计算机模拟可反复进行，改变系统的 结构和系数都比较容易。
动态模拟(dynamic simulation)：通过模拟方 法研究系统的状态随时间连续变化的情形。
动态模拟又可分为连续系统模拟和离散事件 系统模拟。
连续系统动态模拟：研究系统的状态随时间 连续变化的情形，其模型一般是微分方程模 型。建模时首先确定系统的连续状态变量，然 后将它在时间上进行离散化处理, 并由此模拟 系统的运行状态。
用蒙特卡洛方法计算二重积分
计算二重积分 I D f x, ydxdy ，f x, y 0 ，
静态模拟和动态模拟
静态模拟(static simulation)：通过模拟方法 只要求求得问题的结果的模拟方法。
典型实例是用蒙特卡罗（Monte Carlo）方法 求数值积分的值。
没理由假设）它在何处取值的概率大，在何处取值的概
率小，就只好用 Ua,b 来模拟。
4．rand (m, n) 生成 mn 阶的0,1上服从均匀 分布的随机数矩阵；rand 生成在0,1上服从均匀
分布Байду номын сангаас随机数。
5. normrnd ,, m, n产生 m n 阶的服从均值
、方差 的正态分布的随机数矩阵；
优点：直观。 缺点：花费较大、周期较长，在模型上改变 系统结构和系数都较困难。且许多系统无法进 行物理模拟，如社会经济系统、生态系统等。
数学模拟-计算机模拟
在一定的假设条件下，运用数学运算模拟系 统的运行，称为数学模拟。现代数学模拟都在 计算机上进行，故也称计算机模拟。
优点：计算机模拟可反复进行，改变系统的 结构和系数都比较容易。
动态模拟(dynamic simulation)：通过模拟方 法研究系统的状态随时间连续变化的情形。
动态模拟又可分为连续系统模拟和离散事件 系统模拟。
连续系统动态模拟：研究系统的状态随时间 连续变化的情形，其模型一般是微分方程模 型。建模时首先确定系统的连续状态变量，然 后将它在时间上进行离散化处理, 并由此模拟 系统的运行状态。
用蒙特卡洛方法计算二重积分
计算二重积分 I D f x, ydxdy ，f x, y 0 ，
《物流系统模拟与仿真》课件(ppt-35页)
用数值方法求解方程。
离散事件系统仿真
建立描述系统的非形式模型，如逻辑的、概率的模 型；
采用专门的数值方法“执行”(Run)仿真模型，而非 求解(Solve)方程；
由数据驱动(Data Driven)
19
四、系统仿真的发展与应用
年代
发展的主要特点
1600-1940
物理科学基础上的建模
20世纪40年代
些离散的时间点是不确 定的。
17
连续？离散？
多数工程系统是属于连续系统，如电力系统、 发电机组、航空发动机、液压系统等。
银行、配送中心等属于离散系统
18
按照研究对象状态变量的变化方式，系统仿真 分为连续系统仿真和离散事件系统仿真。
连续系统仿真
建立描绘系统的数学方程式，如微分方程、状态方 程或传递函数；
27
五、物流现代化与系统仿真
物流系统是一个多因素、多目标的复杂系统，现代物流越来 越强调物流的系统化、综合化，而物流系统的整体优化是 一个复杂的系统分析问题。
系统仿真方法应用于物流系统有如下几类：
物流过程仿真； 物流管理仿真； 物流成本仿真。
在物流领域中的应用主要涉及交通运输、仓储、供应链、自 动化物流系统、物流园区规划等多个方面。
统的特征、性Leabharlann 、规律等对其它研究方法得到的研究
对于存在但由于各种因素难 结果进行验证
以在实际系统上进行实验的 系统
其它
作为沟通工具；
培训；……
12
仿真的优势
对复杂性问题的优势 对随机性问题的优势 安全性优势 成本优势
可视化优势 重复性优势 时间优势 风险优势 ……
仿真的劣势或局限性？？…
13
二、相关基本概念
离散事件系统仿真
建立描述系统的非形式模型，如逻辑的、概率的模 型；
采用专门的数值方法“执行”(Run)仿真模型，而非 求解(Solve)方程；
由数据驱动(Data Driven)
19
四、系统仿真的发展与应用
年代
发展的主要特点
1600-1940
物理科学基础上的建模
20世纪40年代
些离散的时间点是不确 定的。
17
连续？离散？
多数工程系统是属于连续系统，如电力系统、 发电机组、航空发动机、液压系统等。
银行、配送中心等属于离散系统
18
按照研究对象状态变量的变化方式，系统仿真 分为连续系统仿真和离散事件系统仿真。
连续系统仿真
建立描绘系统的数学方程式，如微分方程、状态方 程或传递函数；
27
五、物流现代化与系统仿真
物流系统是一个多因素、多目标的复杂系统，现代物流越来 越强调物流的系统化、综合化，而物流系统的整体优化是 一个复杂的系统分析问题。
系统仿真方法应用于物流系统有如下几类：
物流过程仿真； 物流管理仿真； 物流成本仿真。
在物流领域中的应用主要涉及交通运输、仓储、供应链、自 动化物流系统、物流园区规划等多个方面。
统的特征、性Leabharlann 、规律等对其它研究方法得到的研究
对于存在但由于各种因素难 结果进行验证
以在实际系统上进行实验的 系统
其它
作为沟通工具；
培训；……
12
仿真的优势
对复杂性问题的优势 对随机性问题的优势 安全性优势 成本优势
可视化优势 重复性优势 时间优势 风险优势 ……
仿真的劣势或局限性？？…
13
二、相关基本概念
系统仿真方法.ppt
第四章 系统仿真方法 System Simulation Method
本章问 题
什么是系统仿真？ ------ 概念! 为什么要系统仿真？ ------ 作用! 如何进行系统仿真？ ------ 方法!
本章 主 要 内 容
一、系统仿真概念 二、系统仿真的作用和特点 三、 MC系统仿真随机数
四、系统仿真方法及应用★
4.5 MC仿真方法的应用
例2．某工厂从外地采购原料，到货天数是一个随机变量（设为 X)。根据过去的资料，在100次到货中，到货天数与次数的 关系如表1
到货天数X 2 3 5 7 8 12 次 数 20 40 8 25 5 2
现模拟今后10批货物到达的平均天数
解：① 根据已知条件，到货天数X的概率见表
4.2.3 系统仿真的步骤：
(1)．问题的描述、定义和分析； (2)．建立仿真模型； (3)．数据采集和筛选； (4)．仿真模型的确认； (5)．仿真模型的编程实现与验证； (6)．仿真试验设计； (7)．仿真模型的运行； (8)．仿真结果的输出、记录； (9)．分析数据，得出结论。
4.3 随机数 4.3.1 随机数定义：
从附录一第21行起按行读出10个随机数：
T
68、34、30、13、70、55、74、30、77、40
④ 10天平均到货天数 : (7+3+3+2+7+3+7+3+7+3)/7
解：① 根据已知条件，每天销售量X与到货天数T的概率见表3。
每天销售量X 概率P
70
0.04
75
0.04
80
0.09
85
0.09
出现的随机现象 ● 是充分利用计算机计算能力的随机实验方法。
本章问 题
什么是系统仿真？ ------ 概念! 为什么要系统仿真？ ------ 作用! 如何进行系统仿真？ ------ 方法!
本章 主 要 内 容
一、系统仿真概念 二、系统仿真的作用和特点 三、 MC系统仿真随机数
四、系统仿真方法及应用★
4.5 MC仿真方法的应用
例2．某工厂从外地采购原料，到货天数是一个随机变量（设为 X)。根据过去的资料，在100次到货中，到货天数与次数的 关系如表1
到货天数X 2 3 5 7 8 12 次 数 20 40 8 25 5 2
现模拟今后10批货物到达的平均天数
解：① 根据已知条件，到货天数X的概率见表
4.2.3 系统仿真的步骤：
(1)．问题的描述、定义和分析； (2)．建立仿真模型； (3)．数据采集和筛选； (4)．仿真模型的确认； (5)．仿真模型的编程实现与验证； (6)．仿真试验设计； (7)．仿真模型的运行； (8)．仿真结果的输出、记录； (9)．分析数据，得出结论。
4.3 随机数 4.3.1 随机数定义：
从附录一第21行起按行读出10个随机数：
T
68、34、30、13、70、55、74、30、77、40
④ 10天平均到货天数 : (7+3+3+2+7+3+7+3+7+3)/7
解：① 根据已知条件，每天销售量X与到货天数T的概率见表3。
每天销售量X 概率P
70
0.04
75
0.04
80
0.09
85
0.09
出现的随机现象 ● 是充分利用计算机计算能力的随机实验方法。
《蒙特卡罗方法》PPT课件
1.引言
MC的基础 – 随机过程
1 定义，X＝X (x,t) 随时间变化的随机变量，或时间随机变量序列
2 按分布函数，分类 a) 平稳随机过程 b) Markov 过程 c) 独立增量随机过程 d) 独立随机过程
14 完整版ppt
1.引言
MC的基础 - 平稳随机过程
1 定义：X(t) , 如果它的n维（n个状态）概率密度与初始分布无关，即对任何 n 和 t’满足fx(x1,x2,…,xn; t1,t2,..,tn)=fx(x1,..,tn +t’) 含义：平稳随机过程的统计特性与所选择的时间起点无关，不随时间的 推移而变化，即是“时间平稳的”。
Monte Carlo名字的由来： • 是由Metropolis在二次世界大战期间提出的：Manhattan 计划，研究与原子弹有关的中子输运过程；
• Monte Carlo是摩纳哥（monaco)的首都，该城以赌博闻名
Nicholas Metropolis (1915-1999)
完整版ppt
Monte-Carlo, Monaco
2 统计特性 1）一维概率密度与时间无关 2）二维概率密度，只与两个状态对应的时间间隔Δt有关，其时间自相关 仅是Δt的函数
3 应用： 电阻的热噪声，电子信号，…
15 完整版ppt
1.引言
MC的基础 - Markov 链
1 定义：在可列个离散状态x1,x2,..xN 和离散时间t1,t2,..tn, 若随 机过程在tm+k时刻变成任一状态xi的概率，只与tm时刻的 状态有关(无后效)，而与此前状态无关，称离散随机序列
(2) 确定性模拟方法。它是通过数值求解一个个的粒子运动方程 来模拟整个系统的行为。在统计物理中称为分子动力学 （Molecular Dynamics）方法。此外, 近年来还发展了神经元 网络方法和原胞自动机方法。
应用随机过程第4章随机模拟
4.2 随机数的抽样
› 生成大量不重复的seed序列
产生随机数种 子的原理，是 要产生多少个 随机数种子， 就按一定步长 递增多少次， 然后得到一个 随机数作为种 子。 这个宏有个缺 点，就是当步 长*随机数种子 数量>2**31-1 时，可能得不 到要求得到的 随机数种子数 量。
4.2 随机数的抽样
4.2 随机数的抽样
› 标准分布随机数生成，利用SAS生成标准分布 随机数
› 生成大量不重复的seed序列
– 在实际的应用中，我们经常会遇到需要大量随机数 序列的情况，这时候我们就不能靠手工输入随机数 种子。 – 当SEED=0时，我们可以用这个随机种子产生大量的 随机数序列，但是这里产生的随机数序列并不一定 能保证这些随机数序列不重复。 – 这里介绍一个产生不重复的随机数种子的宏
4.2 随机数的抽样
› 标准分布随机数生成
– SAS随机数函数
4.2 随机数的抽样
› 标准分布随机数生成 › 利用SAS生成标准分布随机数一般有两种方法 – 由随机数函数产生随机数序列 其语法为：var = name(seed,<arg>) – CALL子程序产生随机数序列 其语法为：call name(seed,<arg>,var)。 ｰ 两种方法的主要区别在于： ｰ 随机数函数产生随机数序列时，其序列的值只由 第一个随机数种子的值决定，而用CALL子程序时， 每一次调用随机函数，都会重新产生新的随机数 种子。
4.2 随机数的抽样
› 标准分布随机数生成 – 伪随机数生成算法 – 在SAS系统中， – 常数a=397,204,094 – m = 2^31-1=2,147,483,647（是一个素数） – c=0 – 种子R(0)必须是一个整数并且其值介于1到m-1之 间。 – 这里c=0的数据生成器被称为multiplicative congruential generator，被广泛地应用。
《蒙特卡罗方法》PPT课件
5
1.引言
Monte Carlo方法简史 简单地介绍一下Monte Carlo方法的发展历史
1、Buffon投针实验： 1768年，法国数学家Comte de Buffon利用投针实验估计的值
完整版ppt
L
d
p
2L d
6
1.引言
7 完整版ppt
1.引言
8 完整版ppt
1.引言
9 完整版ppt
23 完整版ppt
1.引言
注意以下两点： • Monte Carlo方法与数值解法的不同: ✓ Monte Carlo方法利用随机抽样的方法来求解物理问题;
✓数值解法:从一个物理系统的数学模型出发,通过求解一 系列的微分方程来的导出系统的未知状态;
• Monte Carlo方法并非只能用来解决包含随机的过程的问题:
28 完整版ppt
2.MC基本思想
二十世纪四十年代中期，由于科学技术的发展和 电子计算机的发明，蒙特卡罗方法作为一种独立的方 法被提出来，并首先在核武器的试验与研制中得到了 应用。但其基本思想并非新颖，人们在生产实践和科 学试验中就已发现，并加以利用。
➢ 两个例子 例1. 蒲丰氏问题 例2. 射击问题（打靶游戏）
4. 编程进行计算机模拟
5. 获得统计量
j
17 完整版ppt
1.引言
MC的模拟方法－1 确定统计方案
1 确定统计模型 1) 现象 模型
随机现象Y＝Y(Xi)， Xi={X1, X2, X3,…}
2) 确定随机变量Xi的分布特征fi(x) 平均分布，指数分布，正态分布，Γ分布…
2 确定统计量
j
i lnim1nkn1ik(xi,...)
1.引言
生产系统建模与仿真课件--第4章随机变量与随机分布
随机变量的数字特征是与其分布有关的某些数值，例如平均
值、最大可能值等，它们反映了随机变量某些方面的特征。
概率函数、概率密度函数以及累积分布函数等反映了随机 变量的某些概率特征。但是，在工程实际中，往往存在以 下情况：
① 无法了解或无需知道随机变量准切的概率特征；
② 只能得到或只需利用随机变量的具有代表性的数值。
根据取值是否连续，随机变量可分为离散型随机变量和连 续型随机变量。
2020/3/21
4
4.1 随机变量和随机分布概述
4.1.1 离散型随机变量
若随机变量的取值为有限个数值或为可以逐一列举的无穷 多个数值，则称此类随机变量为离散型随机变量 （discrete random variable）。
设离散随机变量X 所有可能的取值为x1、x2、…、xn、…， 并且所有可能取值的概率分别为p1、p2、…、pn、…，则 将{xi，pi}（i=1，2，…，n，…）配对的集合称为随机
4.3 随机数发生器的检验 4.4 随机变量的生成原理 4.5 典型随机变量的生成
4.5.1 离散型随机变量的生成 4.5.2 连续型随机变量的生成
2020/3/21
1
4.1 随机变量和随机分布概述
活动的分类
（1）确定性活动（deterministic activity）
▪ 活动的变化规律已知，活动结果可以准确预计，在一定条件 下活动可以准确地再现和重复，或由根据过去状态可以准确 预见活动的未来进展。
பைடு நூலகம்
②
f (x)dx 1
F（x）为连续型随机变量的累积分布函数（CDF），它表 示
随机变量小于或等于x的概率x：
F (x) P( X x) f (x)dx
值、最大可能值等，它们反映了随机变量某些方面的特征。
概率函数、概率密度函数以及累积分布函数等反映了随机 变量的某些概率特征。但是，在工程实际中，往往存在以 下情况：
① 无法了解或无需知道随机变量准切的概率特征；
② 只能得到或只需利用随机变量的具有代表性的数值。
根据取值是否连续，随机变量可分为离散型随机变量和连 续型随机变量。
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4
4.1 随机变量和随机分布概述
4.1.1 离散型随机变量
若随机变量的取值为有限个数值或为可以逐一列举的无穷 多个数值，则称此类随机变量为离散型随机变量 （discrete random variable）。
设离散随机变量X 所有可能的取值为x1、x2、…、xn、…， 并且所有可能取值的概率分别为p1、p2、…、pn、…，则 将{xi，pi}（i=1，2，…，n，…）配对的集合称为随机
4.3 随机数发生器的检验 4.4 随机变量的生成原理 4.5 典型随机变量的生成
4.5.1 离散型随机变量的生成 4.5.2 连续型随机变量的生成
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1
4.1 随机变量和随机分布概述
活动的分类
（1）确定性活动（deterministic activity）
▪ 活动的变化规律已知，活动结果可以准确预计，在一定条件 下活动可以准确地再现和重复，或由根据过去状态可以准确 预见活动的未来进展。
பைடு நூலகம்
②
f (x)dx 1
F（x）为连续型随机变量的累积分布函数（CDF），它表 示
随机变量小于或等于x的概率x：
F (x) P( X x) f (x)dx
Simulation教程(第一章绪论)
– 实体单元节点：3个平移自由度 3 – 壳单元节点：6个自由度 – 梁单元节点：6个自由度
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28
有限元的相关知识
边界条件
– 在有限元分析中的边界条件代表 实际物理模型和它周边物体之间的相 互作用关系 – 分析整个系统在很多时候既不实际也没必要 – 通过使用边界条件一个系统级的分析 可以简化成对一个零部件级的分 通过使用边界条件一个系统级的分析, 析
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12
有限元分析概述
FEA在设计中的作用
– CAD 和 FEA 的结合使得在实际工作中使用FEA方便简单 – 在设计中使用FEA可以大大减少 (但不是替代) 物理样机和试验 – 通过使用 FEA, 设计可以更优,减少重量体积并且提高可靠性
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13
有限元分析概述
当有零部件破坏时 物理实验
– 金相检查 – 各种仪器 (昂贵) 检测 – 重新设计重新试验
FEA
– 了解到各种工况数据 – 看到失效形式 – 找到危险和没危险的零部 件
我们试了又试但仍不 知道它为什麽会坏
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特征消隐 理想化 清除
– 确定分析类型、材料属性、载荷、支撑和约束。
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17
FEA分析的基本步骤
建立有限元模型
– 网格划分：通过离散化过程，将数学模型分成有限单元。
求解有限元模型 结果分析
第5讲 仿真中的随机变量与随机数(简版)
−λ x f ( x ) = λ e ( x ≥ 0) 指数分布的密度函数：
其累积分布函数
F ( x) = ∫ f ( x)dx = 1 − e
0
x
− λx
23
指数分布的密度函数：
f ( x) = λ e − λ x ( x ≥ 0)
其累积分布函数由下式算得：
F ( x) = ∫ f ( x)dx = 1 − e
如何确定已知分布的随机变量的值？
1 0.125 1 2 0.125 2 3 0.125 3 4 0.125 5 0.125 4 6 0.125 5 7 0.125 6 8 0.125
间隔时间x 概率密度p(x)
服务时间
概率
0.1
0.2
0.3
0.25
0.10
0.05
13
¾ 样本生成函数
¾ 又叫做样本发生器，是已知分布形态，生成符合该种分 布的样本值。是分布Æ样本的过程。
21
二.随机变量值的产生方法
¾ ¾ ¾ ¾ ¾ 逆变换法--指数分布、均匀分布、经验分布 卷积法—近似正态分布 合成法 取舍法 函数变换法
¾ 下面假定一个已经完全确定的分布，来寻找方法生成 这个分布的随机函数样本，以输入仿真模型使用。
22
1. 逆变换法生成指数分布的随机变量值
¾ 指数分布常用于模拟排队系统的到达间隔时间以 及服务时间。这种模型中，λ代表每单位时间内到 达数量的均值，而1/λ则表示每到达一个的平均间 隔时间。
4
¾ 概率分布：如果样本空间上的所有随机事件都确定 了概率，这些概率构成样本空间的一个概率分布。 一个只有一个服务员的理发馆系统，每天8小时工 作制。所有到达的顾客都在这个理发馆排队，等待理 发。经过统计，顾客到达的间隔时间出现的概率为
其累积分布函数
F ( x) = ∫ f ( x)dx = 1 − e
0
x
− λx
23
指数分布的密度函数：
f ( x) = λ e − λ x ( x ≥ 0)
其累积分布函数由下式算得：
F ( x) = ∫ f ( x)dx = 1 − e
如何确定已知分布的随机变量的值？
1 0.125 1 2 0.125 2 3 0.125 3 4 0.125 5 0.125 4 6 0.125 5 7 0.125 6 8 0.125
间隔时间x 概率密度p(x)
服务时间
概率
0.1
0.2
0.3
0.25
0.10
0.05
13
¾ 样本生成函数
¾ 又叫做样本发生器，是已知分布形态，生成符合该种分 布的样本值。是分布Æ样本的过程。
21
二.随机变量值的产生方法
¾ ¾ ¾ ¾ ¾ 逆变换法--指数分布、均匀分布、经验分布 卷积法—近似正态分布 合成法 取舍法 函数变换法
¾ 下面假定一个已经完全确定的分布，来寻找方法生成 这个分布的随机函数样本，以输入仿真模型使用。
22
1. 逆变换法生成指数分布的随机变量值
¾ 指数分布常用于模拟排队系统的到达间隔时间以 及服务时间。这种模型中，λ代表每单位时间内到 达数量的均值，而1/λ则表示每到达一个的平均间 隔时间。
4
¾ 概率分布：如果样本空间上的所有随机事件都确定 了概率，这些概率构成样本空间的一个概率分布。 一个只有一个服务员的理发馆系统，每天8小时工 作制。所有到达的顾客都在这个理发馆排队，等待理 发。经过统计，顾客到达的间隔时间出现的概率为
系统模拟课件
第一篇计算机模拟基础理论与方法
第一章 计算机模拟概述
1.1 系统仿真的基本概念与分类 1.2 计算机仿真的基本原理 1.3 计算机仿真的过程 1.4 计算机仿真的应用 1.5 计算机仿真技术的发展 1.６ 连续系统仿真与离散事件系统仿真
系统模拟
1.1 系统仿真的概念与分类
1.1.1 系统仿真的概念
系统与仿真的结合，如用于随机网络建模的 SLAM仿真系统
系统仿真与更高级的决策结合，如决策支持 系统DSS
集成化建模与仿真环境，如美国Pritsker公司 的TESS建模与仿真环境
可视化建模与仿真、虚拟现实仿真，分布交
互仿真
系统模拟
1.５ 计算机仿真技术的发展趋势
主要发展方向： 1） 智能仿真 2） 面向对象仿真 3） 分布交互仿真 ４）虚拟现实仿真
计算机仿真技术的局限性
模拟不是最优化技术，只是针对各个不同的具体决策， 通过反复试验比较得出较好的结论，但不能保证是最优 的。
模拟仅仅是一种评价性技术，不能产生方案和决策 在模拟实验中，通常采用大量随机数，随机抽样会造成
模拟误差
系统模拟
1.４ 计算机仿真技术的应用
1.4.2 计算机仿真技术的适应性
系统模拟
1.1 系统仿真的概念与分类
1.1.2 系统仿真的分类
(4)按系统模型的特性分类
➢ 连续系统仿真
系统模型中的状态变量是连续变化的。 这种 模型一般可表示为微分方程或差分方程的形式。
➢ 离散事件系统仿真
系统模型中的状态变量只在某些离散时刻由 于某种事件而发生变化。这种模型一般只能用一 组逻辑条件或流程图来表示。
计算机仿真：利用计算机对系统或过程进行 动态仿真的一种方法，以安全和经济的方 法获得系统运行的数量结果。
第一章 计算机模拟概述
1.1 系统仿真的基本概念与分类 1.2 计算机仿真的基本原理 1.3 计算机仿真的过程 1.4 计算机仿真的应用 1.5 计算机仿真技术的发展 1.６ 连续系统仿真与离散事件系统仿真
系统模拟
1.1 系统仿真的概念与分类
1.1.1 系统仿真的概念
系统与仿真的结合，如用于随机网络建模的 SLAM仿真系统
系统仿真与更高级的决策结合，如决策支持 系统DSS
集成化建模与仿真环境，如美国Pritsker公司 的TESS建模与仿真环境
可视化建模与仿真、虚拟现实仿真，分布交
互仿真
系统模拟
1.５ 计算机仿真技术的发展趋势
主要发展方向： 1） 智能仿真 2） 面向对象仿真 3） 分布交互仿真 ４）虚拟现实仿真
计算机仿真技术的局限性
模拟不是最优化技术，只是针对各个不同的具体决策， 通过反复试验比较得出较好的结论，但不能保证是最优 的。
模拟仅仅是一种评价性技术，不能产生方案和决策 在模拟实验中，通常采用大量随机数，随机抽样会造成
模拟误差
系统模拟
1.４ 计算机仿真技术的应用
1.4.2 计算机仿真技术的适应性
系统模拟
1.1 系统仿真的概念与分类
1.1.2 系统仿真的分类
(4)按系统模型的特性分类
➢ 连续系统仿真
系统模型中的状态变量是连续变化的。 这种 模型一般可表示为微分方程或差分方程的形式。
➢ 离散事件系统仿真
系统模型中的状态变量只在某些离散时刻由 于某种事件而发生变化。这种模型一般只能用一 组逻辑条件或流程图来表示。
计算机仿真：利用计算机对系统或过程进行 动态仿真的一种方法，以安全和经济的方 法获得系统运行的数量结果。