网络系统建模与仿真技术,信息网络建模与仿真

什么是仿真？什么是建模？区别？

一、作用不同1、仿真随着军事和科学技术的迅猛发展，仿真已成为各种复杂系统研制工作的一种必不可少的手段，尤其是在航空航天领域，仿真技术已是飞行器和卫星运载工具研制必不可少的手段，可以取得很高的经济效益。

2、建模模拟的作用表现在：①能对高度复杂的内部交互作用的系统进行研究和实验。②能设想各种不同方案，观察这些方案对系统的结构和行为的影响。

③能反映变量间的相互关系，说明哪些变量更重要，如何影响其他变量和整个系统。④能研究不同时期相互间的动态联系，反映系统行为随时间变化而变化的情况。

二、意义不同1、仿真海湾战争期间“爱国者”导弹和“飞毛腿”导弹之间的较量，也反映出了仿真模拟的参与。

现代战略导弹的进攻威力很大，射程很远，更要命的是常常装有多个真真假假的弹头，用来迷惑敌方，以便顺利突破敌方强大的防空网。

2、建模建模是在设计的最初阶段开始进行，这期间设计人员会借助它来对初始代码进行评估。开发人员需在设计进程的初期阶段--一般在获得硬件前的几个月使用模拟器对复杂的多核系统进行建模。

扩展资料在仿真硬件方面，从60年代起采用数字计算机逐渐多于模拟计算机。

混合计算机系统在70年代一度停滞不前，80年代以来又有发展的趋势，由于小型机和微处理机的发展，以及采用流水线原理和并行运算等措施，数字仿真运算速度的提高有了新的突破。

例如利用超小型机 VAX 11-785和外围处理器AD-10联合工作可对大型复杂的飞行系统进行实时仿真。

在仿真软件方面，除进一步发展交互式仿真语言和功能更强的仿真软件系统外，另一个重要的趋势是将仿真技术和人工智能结合起来，产生具有专家系统功能的仿真软件。

仿真模型、实验系统的规模和复杂程度都在不断地增长，对它们的有效性和置信度的研究将变得十分重要。同时建立适用的基准对系统进行评估的工作也日益受到重视。

参考资料来源：百度百科－仿真参考资料来源：百度百科－模拟。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

系统建模与仿真的含义

建模与仿真的相同与异同

模拟与仿真在基于 DSP 的开发设计中，模拟与仿真的作用很容易使人混淆，因为粗略看来，它们执行的功能非常相似。

从最简单的方面讲，模拟与仿真的主要区别在于模拟完全是在软件中完成的，而仿真则是在硬件中进行。但是如果要更深入探究的话，每种工具的唯一特性与强大的优势是非常明显的。

两者之间取长补短，共同提供了它们无法单独拥有的优势。从传统意义上讲，模拟是在设计的最初阶段开始进行，这期间设计人员会借助它来对初始代码进行评估。

开发人员需在设计进程的初期阶段--一般在获得硬件前的几个月--使用模拟器对复杂的多核系统进行建模。这使得在无需原型器件的情况下对各种设计配置进行评估成为可能。

此外，当设计人员运行核心代码并对之进行不同的更改时，软件模拟可以采集到大量的调试数据。通过模拟会影响代码效果的DSP 及所有外设的性能，软件模拟有可能确定最有效的应用设计。

然而，以往模拟器的缓慢速度使之无法得到广泛的应用。为了提高效率，必须加快模拟器的速度，才能实现针对复杂 DSP 应用所需的大量数据采集。

由于模拟器速度缓慢，设计人员往往在开发周期的后期阶段当获得硬件原型后才进行调试与分析--这样的过程会造成巨大的时间与成本的浪费。

随着快速模拟技术与数据采集工具的推出，开发人员仅需几分钟便可采集大量数据，而非先前或同类竞争模拟器所需要的数小时。

模拟器在设计与调试过程中是一种非常重要的工具，因为它能够反复地运行相同的模拟过程，而基于硬件的评估会因中断等外部事件所导致的变化而无法实现这一过程。

此外，模拟器还具有高度的灵活性，可独立对 CPU 进行深入分析，或可用于对整个系统进行建模。模拟器可轻松地进行配置，能够与各种存储器及外设相集成。

由于设计人员正在对硬件进行建模，因而他们实际上可以将更多的东西构建到模型中去，使之可提取更多的数据来支持高级分析功能。

基于Petri网的柔性制造系统的建模与仿真

针对柔性制造系统FMS(Flexible Manufacturing system)建模特点，提出了UML-OOPN 集成建模方法。

该方法是用UML(the Unified Modeling Language)建立柔性制造系统FMS(Flexible Manufacturing system)模型，然后将该模型映射为面向对象Petri 网OOPN(object-Oriented Petri Nets)网模型，通过Petri网模型的分析和仿真，其结果可用于修正和改进模型设计。

引言柔性制造系统是一个功能结构复杂的人造系统，它一般由数控加工单元、物料储运单元和计算机控制单元组成，各单元具备一定的柔性，能根据生产任务和环境的变化迅速进行调整。

与传统制造系统相似，FMS制造单元的分析也需要模型的支持，而且必须具有高度的重构性和重用性。目前，在制造系统建模领域，将面向对象的建模技术与Petri 网理论相结合，相互取长补短是重要的发展趋势。

本文综合了统一建模语言UML和面向对象Petri网各自的优势，提出了UML-OOPN集成建模方法。

1 UML-OOPN集成建模方法的技术基础 1.1 统一建模语言UML 统一建模语言UML是面向对象建模方法向统一化、标准化方向发展的产物，比其它面向对象方法具有更强的建模能力，擅长于并行、分布式系统的建模。

UML是一种图形化的建模语言，定义了5类共10种不同的模型图，支持从不同的角度考虑系统。

1.2 面向对象Petri网本文采用的面向对象Petri网OOPN 是对韩国KAIST的Yang Kyu Lee等提出的OPNets模型的扩展。

在OPNets中，如图1所示，用高级网子网描述每个对象的行为以及对象之间的关系，通过用方形框把子网括起来表示封装与抽象。为了信息隐藏，每个对象清晰地表示为外部结构和内部结构两部分。

外部结构描述对象之间的信息通信，而内部结构描述每个对象的内部控制流。

对象的外部接口由“消息队列”(message queue，简称mesQueue，用椭圆表示，类似于用圆表示的库所)、“门’，(gate，用粗线表示，类似于用方形框表示的变迁)以及它们之间的流关系(arc，用弧线表示)给出。

每个对象表示为一个子网，库所中令牌的变化代表了对象的不同状态(用黑点表示令牌token)，故这些库所特别地称为state。

用粗线表示，类似于用方形框表示的变迁)以及它们之间的流关系(arc，用弧线表示)给出。

每个对象表示为一个子网，库所中令牌的变化代表了对象的不同状态(用黑点表示令牌token)，故这些库所特别地称为state。

1.3 集成UML和OOPN的动机 UML语言的特点是功能丰富、直观易学，但形式化程度不够。

UML描述的系统模型，目前尚缺乏严密有效的验证和分析方法，同时也难以在模型实现之前进行仿真运行，因此难于进行有效的模型修正和改进。

而Petri网的形式化程度更高，能够对系统的结构和动态行为进行严密的数学分析和直观的计算机仿真，但是相对比较抽象、比较不易于掌握。

综上所述，UML对用户友好，Petri网具有形式化的严密性;UML能够有效的描述系统，Petri网能够严密地分析系统;UML模型与程序实现紧密相联，Petri网模型则易于仿真。

根据uML和Petri网各自的恃点，本文提出了UML-OOPN集成建模方法。

2 UML-OOPN集成建模方法 2.1 UML-OOPN集成建模方法的总体设计思想UML-OOPN 集成建模方法的总体设计思想是采用UML对系统建立模型，内部映射成面向对象petri网模型，利用Petri网模型进行模拟、仿真、静态和动态死锁检测，其结果用于修正和改进模型设计，这样的模型设计和模型分析反复进行，不断改进直至满意为止。

此映射思想如图2所示。

系统建模与仿真的编程问题

关于随机数的问题，只有专业的仿真软件带的随机数生成器才能有好的随机特性，matlab带的随机数生成器生成的随机数特性相当不好，但是用的人n多，你要不是专业仿真的，比如航空航天领域的专业仿真，用matlab也够了。

什么是仿真系统？

系统仿真（system simulation）就是根据系统分析的目的，在分析系统各要素性质及其相互关系的基础上，建立能描述系统结构或行为过程的、且具有一定逻辑关系或数量关系的仿真模型，据此进行试验或定量分析，以获得正确决策所需的各种信息。

计算机试验常被用来研究仿真模型（simulation model）。仿真也被用于对自然系统或人造系统的科学建模以获取深入理解。仿真可以用来展示可选条件或动作过程的最终结果。

仿真也可用在真实系统不能做到的情景，这是由于不可访问（accessible）、太过于危险、不可接受的后果、或者设计了但还未实现、或者压根没有被实现等。

仿真的主要论题是获取相关选定的关键特性与行为的有效信息源，仿真时使用简化的近似或者假定，仿真结果的保真度（fidelity）与有效性。

模型验证（verification）与有效性（validation）的过程、协议是学术学习、改进、研究、开发仿真技术的热点，特别是对计算机仿真。

扩展资料仿真科学与技术在控制科学、系统科学、计算机科学等学科中孕育发展，并在各行各业的实际应用中成长，已经成为人类认识与改造客观世界的重要方法手段，在一些关系国家实力和安全的国防及国民经济等关键领域。

如航空航天、信息、生物、材料、能源、先进制造、农业、教育、军事、交通、医学等领域，发挥着不可或缺的作用。

经过近一个世纪的发展，“仿真科学与技术”已形成独立的知识体系，包括由仿真建模理论、仿真系统理论和仿真应用理论构成的理论体系。

由系统、模型、计算机和应用领域专业知识综合而成的知识基础；由基于相似原理的仿真建模，基于整体论的网络化、智能化、协同化、普适化的仿真。

近年来，结合计算机、通信和人工智能技术的发展，仿真科学与技术呈现出许多新的趋势。

如系统仿真可视化得到快速发展并广泛应用，系统仿真可视化应包括：科学可视化、数据可视化、信息可视化以及知识可视化，是系统仿真的结果展示与人机交口的重要内容。

在国防和军工领域仿真科学与技术的助推作用更为明显，已广泛用于武器研究、作战指挥、军事训练等，尤其在我国飞行器设计相关领域的发展取得了令世界瞩目的成就。

和平年代部队的多兵种的协同作战、作战指挥等能力的提升仿真系统是其重要的平台支撑，作战指挥仿真服务于作战指挥分析或作战指挥训练的虚拟环境，通过满足作战指挥分析和训练需求来实现价值。

量子信息、量子计算、量子通信发展迅速，复杂量子动力学系统的建模与仿真是量子力学系统行为描述的基础，可以更好地探索和掌握量子系统的内部特性。

建模、行为描述和知识表达是仿真科学与技术的基础，随着智能化及智慧化发展的需要，针对模拟对象的过程建模、行为描述和属性表达的全方位的知识获取，已成必须。参考资料来源：百度百科-仿真系统。

什么是数学建模与仿真

数学建模是当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验.这个建立数学模型的全过程就称为数学建模.数字仿真是将电力系统网络和负载元件建立其数学模型,用数学模型在数字计算机上进行实验和研究的过程；实现数字仿真一般包括建立数学模型、建立数字仿真模型和仿真实验三个主要步骤；电力系统数字仿真应用很广泛,主要有：研究用电力系统数字仿真,如电力系统电磁暂态计算程序（EMTP）、电力系统综合潮流程序（BPA）,培训用电力系统数字仿真,如电力系统调度员培训仿真系统（DTS）、变电站培训仿真系统,当然还有很多,不一一列举了.。