1.5 仿真的作用與限制

隨著計算機技術的發展，出現了各種各樣的仿真語言、仿真工具和仿真環境。然而仿真應用是以采用仿真方法解決實際分析、設計和訓練問題為根本目標，所以首先應該明確何種情況下適合對研究問題采用仿真方法進行研究，何種情況下不適合對研究問題采用仿真方法進行研究及仿真的優勢和限制，這樣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

通過上面仿真應用與仿真的層次，我們可以歸納出以下仿真的作用：

仿真能夠支持復雜系統或子系統內部交互的研究和試驗，這些系統（工廠、服務組織、化工過程、作戰過程）過于復雜，僅能通過仿真手段進行研究。

可以仿真信息、組織和環境的變化，將其作為輸入，考察這些變化對模型行為產生的效果，并可以對某些現象發生的假設進行驗證和測試。

可以通過仿真方法和計算機技術加速系統動態行為的執行，可以對高層次復雜系統（如戰區戰役層次的體系對抗系統等）進行更全面的考察。

仿真模型設計中獲取的知識對所研究系統的改進和提高具有重要的價值。

不斷改變仿真輸入并觀察仿真輸出結果，可以獲得對系統行為更加深入的認識，并確定哪些變量對系統行為影響最為顯著，以及這些變量的交互作用如何。

仿真可以作為一種教育和訓練手段，加強受訓人員對系統運作和使用的認識。

仿真可以在政策或系統設計實施之前對所影響的系統的行為和變化進行試驗，以應對可能發生的各種情況，從而支持新的政策、操作過程、決策規則、信息流設計、組織管理的探索和分析，發現影響系統工作的瓶頸環節，而且不會因為試驗對真實系統造成破壞。

仿真可以驗證理論研究或系統分析的結論，從系統行為整體上對系統進行描述，并通過仿真模型進行定量計算，避免由于個人對系統主觀認識的偏差造成系統分析的錯誤。

通過對工程系統的不同能力進行仿真，可以輔助工程系統的開發人員采用“What If”方法確定系統的需求，并可以支持所設計系統的試驗和測試，減少硬件采購和試驗的費用。

面向訓練的建模與仿真使得訓練費用和訓練環境要求大大降低，而且訓練人員的操作不會對系統造成破壞。

仿真運行中的可視化、虛擬化可以使人們更直觀、準確地了解系統或計劃的運作情況。

1.5.2 仿真的限制

由于仿真在一定程度上模擬了真實系統或設計系統的行為，我們可以更加直觀地觀察到系統的行為變化，因此仿真方法也成為一項誘人的、易于被人理解的技術。但要看到仿真不能直接回答我們所要研究問題或系統的運行規律。在仿真運行時，只是運行了仿真模型，我們僅能通過對仿真運行觀測仿真模型的運行結果，這些結果不能直接給出所研究問題的答案。一般我們需要改變仿真模型的輸入和模型的結構，以觀察不同輸入條件下的仿真運行結果的變化。通過對不同輸入條件下的結果分析，我們才能獲得系統在不同運行條件下的運行規律，才能對系統的設計、實現或使用給出相應的建議。另外，雖然仿真可以具有廣泛的應用范圍，然而在很多情況下，仿真不是一個很好的或唯一的解決方案。這些情況一般包括：

如果問題可以采用簡單或解析的方法解決，就不必要采用仿真方法。

如果更容易對系統進行試驗，就沒有必要采用仿真方法。因為真實的系統永遠比仿真模型更加準確和全面。

如果采用仿真方法付出的代價過高，或超過其所帶來的經濟效益，就不應該采用仿真方法。因為仿真研究需要很多階段，耗費大量的人力和時間才能完成，尤其在很多操作訓練仿真中，是否采用仿真方法需要進行仔細權衡。

如果仿真開發和試驗分析需要的經費不足、專業人員有限或仿真試驗分析時間可能超過指定期限，采用仿真方法將會帶來風險。

仿真研究一般需要大量的輸入數據，如果仿真試驗分析需要的數據或估計的數據不可用，不建議采用仿真方法解決問題，否則仿真只能停留在演示驗證階段。

如果不具備仿真模型的確認和驗證能力，沒有足夠的時間和專業人員完成這些工作，就進行仿真研究也是不合適的。

如果決策人員對仿真具有不合理的要求，請求開展的研究工作太多，沒有明確的研究目標，時間進度要求過高，或者對仿真的能力估計過高，都會導致仿真應用的失敗。

如果系統行為（人的行為）過于復雜，無法進行正確的定義，采用仿真方法也是不合適的。

上述問題主要源于仿真方法具有如下固有缺陷，這些缺陷使上述條件下的研究很難開展或達到預期的效果。

（1）建立仿真模型需要一定的特殊訓練。建模技術是一種隨時間不斷學習和經驗積累所形成的一種藝術。而且，如果兩個人分別構造同一仿真應用中的兩個模型，這兩個模型可能具有一定的相似性，但幾乎肯定不可能完全一樣。

（2）仿真結果很難解釋和分析。大多數仿真輸出一般都是隨機變量（一般基于輸入的隨機變量），因此很難區分觀測到的仿真結果是源于系統內部的相互作用還是源于系統固有的隨機性。

（3）仿真建模和分析一般需要耗費相當長的時間及付出較高的代價。如果忽視建模與分析資源的可用性，可能導致仿真模型與分析不足以支持相關的任務。

（4）仿真系統一般只能在公共的算法、程序進行共享和重用，一般不能直接將其他類似的仿真系統或仿真應用直接應用到新的仿真應用中，即使在底層的框架和算法也很難在不同層次的仿真應用得到重用。