多次運行仿真
正文
在計算機上對仿真模型進行多次、重複和疊代運行，以便對系統進行深入分析和綜合研究。仿真與數值計算、求解方法的差別就在於它能方便地改變模型的初始條件、參數或結構，反覆地進行實驗。在多次運行仿真中可採用互動運行方式或批處理方式。多次運行仿真的常用方法有交叉效應、統計試驗和疊代尋優等三種。交叉效應 多次改變仿真模型中的參數、初始條件或求解方法，並將相應的結果交叉列表或繪圖，從中研究上述改變對系統性能的影響以及改變項之間的關係。
統計試驗 對具有隨機輸入、隨機參數或隨機初始條件的模型進行重複試驗，得出統計測量結果，據此對系統的性能進行分析研究。
疊代尋優 疊代改變模型的參數、初始條件或結構，使預定的判據函式達到最優值(最大或最小)的方法。所謂疊代改變，就是從已知的參數、初始條件或結構出發，按照某一種尋優算法求得新的參數、初始條件或結構，然後判斷它們是否已使判據函式達到最優值，如尚未達到，便從當時的情況出發繼續使用尋優算法求得下一步參數、初始條件或結構，如此疊代下去，直到達到預定的指標為止。疊代尋優按照被尋優的對象可分為參數尋優或函式尋優（見動力學系統參數尋優、動力學系統函式尋優）。疊代尋優在系統辨識、動力學系統設計與綜合、邊值問題求解、分布參數系統等方面的分析都有套用。
