当前仿真方法学发展中的若干问题

近十年来，由于对巨型复杂系统的研究，促使仿真方法学有了新的发展。本文讨论了一些有关问题，包括：定时仿真；面向对象的仿真；分布交互式仿真；

面向信息时代的系统仿真方法学

面向２１ 世纪的信息时代，由于计算机技术及现代信息技术与仿真的紧密结合，以及人类对开放复杂巨系统的研究日益深入，推动着系统仿真方法学新的发展。本文从概念建模与仿真方法学的基本概念出发，剖析数学建模信息环境的局限，探讨解决障碍的可能途径，和论述了问题域和技术支撑对仿真方法学的影响。

“软”领域仿真方法学的思索

本文的“软”领域,是指涉及人类自身行为在内的广泛活动,属通常所指“非工程”应用领域的范畴.这些活动受人类认知,经验的局限,触及的问题往往被视为是非确定性、非结构化、或半结构化的.这类问题的模型研究——构模与模型分析中,更多关注的是构模阶段的活动.本文将就经典(数学建模)仿真方法学在非工程领域应用中所遭遇的困难,提出在探索‘软’领域构模活动中,如何模仿人类解决这类问题的思维过程进行仿真的一些初步思索.

面向对象的智能仿真系统

当前，面向对象的仿真系统为研究现实世界提供了一种更为自然的框架，更符合人们认识事物的思维模式。这种方法构造的新一代面向对象的建模、仿真系统，将有效协助解决半结构、非结构化的复杂问题。本文针对上述设想，并引入分布人工智能（ＤＡＩ）领域中多Ａｇｅｎｔ概念，探讨面向对象的智能仿真系统构造框架，并初步用于农业智能系统通用开发平台的研制。

有限方案多目标决策模型中模糊知识的处理方法

“不确定”问题是决策科学中碰到的难题，在决策模型中引入模糊知识的概念，为解决概念模糊不确定性问题提供了启示。本文介绍一种适用于有限方案多目标决策问题的智能决策支持系统获取知识的方法，其主要特，或是，围绕决策目标逐层进行分解，以获取决策问题的特征知识及特征的模糊变量知识，特征与相关模糊变量进行组合，形成模糊模式。决策过程就是一系列模糊模式的识别及综合过程。

决策模型中模糊知识的处理方法

“不确定”问题是决策科学中碰到的难题,在决策模型中引入模糊知识的概念,为解决概念模糊不确定性问题提供了启示,本文介绍一种智能决策系统获取知识的方法,其主要特点是,围绕决策目标逐层进行分解,以获取决策问题的特征知识以及特征的语言变量知识,特征与相关的语言变量进行组合,形成模糊模式,决策过程就是一系列模糊模式的识别及综合过程.

智能化集成仿真系统DISS

本文提出一个以研究社会经济政策为背景的智能化集成仿真系统DISS,它以系统动力学的基本原理为基础,为用户在计算机屏幕上直接研究动力学流图模型提供一个良好的有效环境。本文主要介绍DISS系统中流图图形及流图模型信息的交互式输入和DYNAMO仿真程序的自动生成等内容。

两种值得发展的预测方法

本文讨论了两种常用的预测方法的数学模型、运算过程、方法特点和适用面。探讨了这两种方法的结合和利用人工智能、专家系统技术组成计算机预测专家系统,推动智能化预测技术的发展。

随机优势指标方法及其应用

提出随机优势指标的概念，扩充了随机优势理论及其在决策分析中的应用，并对随机优势指标方法的正确性作了严格论证。

利用流图直接建模的新型系统AUTO-DYNAMO及其研制

DYNAMO语言是系统动力学的专用仿真语言.在IBM PC机上开发的AUTO—DYNAMO系统实现了系统动力学流图的直接图形建模和从流图模型到DYNAMO程序模型的自动转化,从而使人们能集中精力于模型的建立、研究和决策方案的确定上来,促进了系统动力学的推广使用.本文将着重讨论利用系统动力学流图的直接图形建模以及DYNAMO仿真程序的自动生成过程的程序实现.

一个研究系统动态行为的仿真工作站

先进完备的仿真工作站环境的建立,一体化的仿真软件系统的研制是当前仿真技术的前沿课题。本文将介绍我们研制的一个以系统动力学方法为基础的,具有直接图形建模能力,用户友好交互界面以及一体化软件系统的仿真工作站。其中,将主要介绍工作站的结构、功能特点及其设计。