1.5 仿真的作用与限制

随着计算机技术的发展，出现了各种各样的仿真语言、仿真工具和仿真环境。然而仿真应用是以采用仿真方法解决实际分析、设计和训练问题为根本目标，所以首先应该明确何种情况下适合对研究问题采用仿真方法进行研究，何种情况下不适合对研究问题采用仿真方法进行研究及仿真的优势和限制，这样才能更有效地使用仿真方法和仿真工具。

1.5.1 仿真的作用

通过上面仿真应用与仿真的层次，我们可以归纳出以下仿真的作用：

仿真能够支持复杂系统或子系统内部交互的研究和试验，这些系统（工厂、服务组织、化工过程、作战过程）过于复杂，仅能通过仿真手段进行研究。

可以仿真信息、组织和环境的变化，将其作为输入，考察这些变化对模型行为产生的效果，并可以对某些现象发生的假设进行验证和测试。

可以通过仿真方法和计算机技术加速系统动态行为的执行，可以对高层次复杂系统（如战区战役层次的体系对抗系统等）进行更全面的考察。

仿真模型设计中获取的知识对所研究系统的改进和提高具有重要的价值。

不断改变仿真输入并观察仿真输出结果，可以获得对系统行为更加深入的认识，并确定哪些变量对系统行为影响最为显著，以及这些变量的交互作用如何。

仿真可以作为一种教育和训练手段，加强受训人员对系统运作和使用的认识。

仿真可以在政策或系统设计实施之前对所影响的系统的行为和变化进行试验，以应对可能发生的各种情况，从而支持新的政策、操作过程、决策规则、信息流设计、组织管理的探索和分析，发现影响系统工作的瓶颈环节，而且不会因为试验对真实系统造成破坏。

仿真可以验证理论研究或系统分析的结论，从系统行为整体上对系统进行描述，并通过仿真模型进行定量计算，避免由于个人对系统主观认识的偏差造成系统分析的错误。

通过对工程系统的不同能力进行仿真，可以辅助工程系统的开发人员采用“What If”方法确定系统的需求，并可以支持所设计系统的试验和测试，减少硬件采购和试验的费用。

面向训练的建模与仿真使得训练费用和训练环境要求大大降低，而且训练人员的操作不会对系统造成破坏。

仿真运行中的可视化、虚拟化可以使人们更直观、准确地了解系统或计划的运作情况。

1.5.2 仿真的限制

由于仿真在一定程度上模拟了真实系统或设计系统的行为，我们可以更加直观地观察到系统的行为变化，因此仿真方法也成为一项诱人的、易于被人理解的技术。但要看到仿真不能直接回答我们所要研究问题或系统的运行规律。在仿真运行时，只是运行了仿真模型，我们仅能通过对仿真运行观测仿真模型的运行结果，这些结果不能直接给出所研究问题的答案。一般我们需要改变仿真模型的输入和模型的结构，以观察不同输入条件下的仿真运行结果的变化。通过对不同输入条件下的结果分析，我们才能获得系统在不同运行条件下的运行规律，才能对系统的设计、实现或使用给出相应的建议。另外，虽然仿真可以具有广泛的应用范围，然而在很多情况下，仿真不是一个很好的或唯一的解决方案。这些情况一般包括：

如果问题可以采用简单或解析的方法解决，就不必要采用仿真方法。

如果更容易对系统进行试验，就没有必要采用仿真方法。因为真实的系统永远比仿真模型更加准确和全面。

如果采用仿真方法付出的代价过高，或超过其所带来的经济效益，就不应该采用仿真方法。因为仿真研究需要很多阶段，耗费大量的人力和时间才能完成，尤其在很多操作训练仿真中，是否采用仿真方法需要进行仔细权衡。

如果仿真开发和试验分析需要的经费不足、专业人员有限或仿真试验分析时间可能超过指定期限，采用仿真方法将会带来风险。

仿真研究一般需要大量的输入数据，如果仿真试验分析需要的数据或估计的数据不可用，不建议采用仿真方法解决问题，否则仿真只能停留在演示验证阶段。

如果不具备仿真模型的确认和验证能力，没有足够的时间和专业人员完成这些工作，就进行仿真研究也是不合适的。

如果决策人员对仿真具有不合理的要求，请求开展的研究工作太多，没有明确的研究目标，时间进度要求过高，或者对仿真的能力估计过高，都会导致仿真应用的失败。

如果系统行为（人的行为）过于复杂，无法进行正确的定义，采用仿真方法也是不合适的。

上述问题主要源于仿真方法具有如下固有缺陷，这些缺陷使上述条件下的研究很难开展或达到预期的效果。

（1）建立仿真模型需要一定的特殊训练。建模技术是一种随时间不断学习和经验积累所形成的一种艺术。而且，如果两个人分别构造同一仿真应用中的两个模型，这两个模型可能具有一定的相似性，但几乎肯定不可能完全一样。

（2）仿真结果很难解释和分析。大多数仿真输出一般都是随机变量（一般基于输入的随机变量），因此很难区分观测到的仿真结果是源于系统内部的相互作用还是源于系统固有的随机性。

（3）仿真建模和分析一般需要耗费相当长的时间及付出较高的代价。如果忽视建模与分析资源的可用性，可能导致仿真模型与分析不足以支持相关的任务。

（4）仿真系统一般只能在公共的算法、程序进行共享和重用，一般不能直接将其他类似的仿真系统或仿真应用直接应用到新的仿真应用中，即使在底层的框架和算法也很难在不同层次的仿真应用得到重用。