多次运行仿真

计算机上对仿真模型进行多次、重复和迭代运行,以便对系统进行深入分析和综合研究。仿真与数值计算、求解方法的差别就在于它能方便地改变模型的初始条件、参数或结构,反复地进行实验。在多次运行仿真中可采用交互运行方式或批处理方式。多次运行仿真的常用方法有交叉效应、统计试验和迭代寻优等三种。

交叉效应

多次改变仿真模型中的参数、初始条件或求解方法,并将相应的结果交叉列表或绘图,从中研究上述改变对系统性能的影响以及改变项之间的关系。

统计试验

对具有随机输入、随机参数或随机初始条件的模型进行重复试验,得出统计测量结果,据此对系统的性能进行分析研究。

迭代寻优

迭代改变模型的参数、初始条件或结构,使预定的判据函数达到最优值(最大或最小)的方法。所谓迭代改变,就是从已知的参数、初始条件或结构出发,按照某一种寻优算法求得新的参数、初始条件或结构,然后判断它们是否已使判据函数达到最优值,如尚未达到,便从当时的情况出发继续使用寻优算法求得下一步参数、初始条件或结构,如此迭代下去,直到达到预定的指标为止。迭代寻优按照被寻优的对象可分为参数寻优或函数寻优(见动力学系统参数寻优、动力学系统函数寻优)。迭代寻优在系统辨识、动力学系统设计与综合、边值问题求解分布参数系统等方面的分析都有应用。