計算機仿真是人類認識世界和改造世界的重要手段，其在物流行業的應用，有助于有效地提高作業效率，降低作業成本，加強供應鏈管理能力以及運營管理的靈活性。隨著物流行業生產自動化與智能化水平的不斷提高，系統越來越復雜，節奏越來越快，不僅對物流系統仿真的需求進一步加大，更需要新的計算機仿真技術支撐。對此，本刊特邀計算機仿真領域專家——清華大學自動化系范文慧教授撰文，希望能給業內提供參考借鑒。

計算機仿真內涵及其相關概念

1.什么是計算機仿真

計算機仿真是以實際系統為對象，以模型理論為基礎，以計算機為工具，根據研究目標，建立并運行模型，對研究對象進行認識與改造的過程。實際系統是研究的對象，模型是實際系統的本質抽象和簡化，仿真是計算機模型的實驗。計算機仿真有三個基本要素：系統（實際）、模型（數學）與工具（計算機）；計算機仿真有三個基本活動：系統建模（一次建模）、仿真建模（二次建模）與仿真實驗；計算機仿真模型的校驗與驗證是仿真不可或缺的組成部分，也是仿真能否解決實際問題的關鍵。計算機仿真具有其他學科難以替代的求解高度復雜問題的能力。

仿真的基本要素與基本活動

（1）系統

系統是具有特定的功能，按照某些規律結合起來，互相作用、互相依存的所有實體的集合或總和。系統可以被劃分為連續時間系統、離散事件系統和復雜系統三類。“連續系統”是指狀態變量隨時間連續改變的系統，如控制系統、力學系統等；“離散系統”是指其狀態變量只在某個離散時間點集合上發生變化的系統，如排隊系統和庫存系統等；“復雜系統”是由大量單元互相作用組成的系統，其活動呈現非線性，往往形成具備無數層級的復雜組織，例如生態系統、城市系統等等。

（2）模型

模型是實際系統本質的抽象與簡化。模型可以劃分為連續系統模型、離散事件系統和復雜系統模型。連續系統模型包括常微分方程模型和偏微分仿真模型等；離散事件系統模型包括實體流圖、活動掃描圖、進程交互圖等；復雜系統模型包括元胞自動機模型、基于智能體（Agent）的模型和系統動力學模型等。開發模型的目的是用模型作為替代來幫助人們對原物進行假設、定義、探究、理解、預測、設計，或者與原物某一部分進行通訊。通過模型試驗可以很好地解決這些問題，與通過實物系統試驗相比，模型通常更易于理解，模型結構的變化更容易實現，模型的行為特性更易于掌握。因此，在模型上進行試驗已經成為人們科學研究與工程實踐中不可缺少的手段。

（3）工具

工具是仿真的三個要素之一，可以分為高級語言工具、專用語言工具和平臺工具三類；常用的仿真平臺軟件如下：連續系統有ACSL、Matlab、SimApp、Simgua、SLAM、VisSim、AMESim、Modelica、Simulink、Ansys、Fluent等；離散事件系統軟件平臺有AutoMod、eM-Plant、Arena、GASP、Witness、Flexsim、SIMscript II.5等；復雜系統軟件平臺有NetLogo、Swarm、Repast、AnyLogic、Vensim、iThink、DYNAMO等。計算機工具包括PC機，專用仿真機、高性能計算機等。

2. 計算機仿真的分類

（1）根據時間特性，計算機仿真分為實時仿真、亞實時仿真和超實時仿真。

實時仿真，即仿真時鐘與實際時鐘完全一致，也就是模型仿真的速度與實際系統運行的速度相同。當被仿真的系統中存在物理模型或實物時，必須進行實時仿真，例如各種訓練仿真器就是這樣，也稱為硬件在回路中（Hardware in the loop）仿真。

亞實時仿真，即仿真時鐘慢于實際時鐘，也就是模型仿真的速度慢于實際系統運行的速度。當對仿真速度要求不苛刻的情況下均是亞實時仿真，例如大多數系統離線研究與分析，有時也稱為離線仿真。

超實時仿真，即仿真時鐘快于實際時鐘，也就是模型仿真的速度快于實際系統運行的速度。例如大氣環流的仿真，交通系統的仿真等等。

（2）根據系統特性，計算機仿真分為連續系統仿真、離散事件系統仿真和復雜系統仿真。

連續系統是指系統狀態隨時間連續變化的系統。連續系統的模型按其數學描述可分為：集中參數系統模型，一般用常微分方程（組）描述，如各種電路系統、機械動力學系統、生態系統等；分布參數系統模型，一般用偏微分方程（組）描述，如各種物理和工程領域內的“場”問題。

離散事件系統是指系統狀態在某些隨機時間點上發生離散變化的系統。它與連續系統的主要區別在于：狀態變化發生在隨機時間點上。這種引起狀態變化的行為稱為“事件”，這類系統是由事件驅動的；而且，“事件”往往發生在隨機時間點上，亦稱為隨機事件，因而離散事件系統一般都具有隨機特性；系統的狀態變量往往是離散變化的。例如，排隊系統與庫存系統，系統的動態特性很難用人們所熟悉的數學方程形式加以描述，而一般只能借助于活動圖或流程圖，這樣，無法得到系統動態過程的解析表達。對這類系統的研究與分析的主要目標是系統行為的統計性能而不是行為的點軌跡。

復雜系統仿真基本思路就是通過觀察現實的復雜系統抽象出每個個體所遵循的簡單規則，在計算機中重現這些簡單的個體，并讓他們相互作用從而觀察計算機中的涌現結果，最后反過來用這些結果再來反映現實系統。例如，城市系統、生態系統與作戰系統等等，通過基于Agent仿真方法進行建模與仿真。

3.計算機仿真的一般步驟

圖2 計算機仿真的一般步驟

計算機仿真的一般步驟可用圖2來描述[1]。仿真是基于模型的活動，首先要針對實際系統建立模型與形式化，一方面根據研究和分析的目的，確定模型的邊界，因為任何一個模型都只能反映實際系統的某一部分或某一方面，也就是說，一個模型只是實際系統的有限映射。另一方面，為了使模型具有可信性，必須具備對系統的先驗知識及必要的試驗數據。特別是，還必須對模型進行形式化處理，以得到計算機仿真所要求的數學描述。模型可信性檢驗是建模階段的最后一步，也是必不可少的一步。只有可信的模型才能作為仿真的基礎。

仿真建模是仿真過程的第二步。其主要任務是：根據系統的特點和仿真的要求選擇合適的算法，當采用該算法建立仿真模型時，其計算的穩定性、計算精度、計算速度應能滿足仿真的需要。

第三步是程序設計，即將仿真模型用計算機能執行的程序來描述。程序中還要包括仿真實驗的要求，如仿真運行參數、控制參數、輸出要求等。早期的仿真往往采用高級語言編程，隨著仿真技術的發展，一大批適用不同需要的仿真語言被研制出來，大大減輕了程序設計的工作量。

程序檢驗一般是不可缺少的。一方面是程序調試，更重要的是要檢驗所選仿真算法的合理性。這是仿真過程的第四步。

有了正確的仿真模型，就可以對模型進行實驗，這是實實在在的仿真活動。它根據仿真的目的對模型進行多方面的實驗，相應地得到模型的輸出，這是第五步。

仿真過程的第六步是要對仿真輸出進行分析。以往，輸出分析的方法學未能引起人們的足夠重視，實際上，輸出分析在仿真活動中占有十分重要的地位，特別是對離散事件系統來說，其輸出分析甚至決定著仿真的有效性。輸出分析既是對模型數據的處理（以便對系統性能做出評價），同時也是對模型的可信性進行檢驗。

上面我們僅僅對仿真過程的主要步驟進行了簡要說明。在實際仿真時，上述每一個步驟往往需要多次反復和迭代。

計算機仿真相關概念和提法

1．計算機仿真與模擬

“仿真”對應的英文單詞是“Simulation”，也可譯為模擬，為了與模擬計算機“Analog Computer”中的“Analog”以示區別，在規范術語和譯名時，1979年我國專家和學者們建議將“Simulation”譯為“仿真”，并一直沿用至今。英文Emulation一般譯為模擬，是指用實物仿真和半實物仿真，而Simulation更加強調數學模型仿真，大多數是模擬與仿真混用，不加區分，我的意見是都應該統一為“仿真”。

2. 計算機仿真與計算

從計算機仿真角度看，計算就是運算，是計算機仿真的一個重要步驟，是用計算機進行求解模型的過程，所以，也有人講仿真，就是計算，那是從計算機仿真求解過程上來說的，也不是錯誤的。

3. 計算機仿真與動畫

動畫不是計算機仿真，屬于計算機仿真的后處理內容。動畫的英文是Animation，是通過把連續動作等分解后畫成許多動作瞬間的畫幅，再用攝影機連續拍攝成一系列畫面，給視覺造成連續變化的圖畫。動畫是屬于計算機圖形學領域，更加強調可視性與可展示性。動畫是計算機仿真結果的呈現與展示，比如生產線仿真計算完成后，以動畫的形式顯示整個生產過程。

4. 計算機仿真與虛擬現實

虛擬現實的英文是Virtual Reality，是一種基于可計算信息的沉浸式交互環境，在該環境中，人們可以創建和體驗虛擬世界（Virtual World）。虛擬世界是全體虛擬環境VE（Virtual Environment）或給定仿真對象的全體。虛擬環境是由計算機和電子技術生成的，通過視、聽、觸覺等作用于用戶，使之產生身臨其境感覺的交互式視景仿真。所以虛擬現實是交互式視景仿真，是更加強調交互、沉浸、想象的計算機仿真。

5. 計算機仿真與數字孿生

數字孿生不是計算機仿真，計算機仿真也不是數字孿生，兩者既有區別，又有聯系。數字孿生根本特征是虛實映射，經由對物理實體構建數字孿生模型，實現物理模型和數字孿生模型的雙向映射。數字孿生模型可能是仿真模型，也可能不是仿真模型，但是孿生的仿真模型則更具挑戰性，也更有意義。所以當數字孿生模型不是計算機仿真模型的時候，則數字孿生不是計算機仿真；當數字孿生模型是仿真模型的時候，數字孿生的模型就是在線的計算機仿真模型，也可以理解為嵌入式的實時或超實時仿真模型。

計算機仿真技術最新進展

仿真學科正向“數字化、高效化、網絡化、智能化、服務化、普適化”為特征的現代化方向發展，逐步向產業化發展。最具代表性的仿真學科包括虛擬現實、網絡化仿真、智能仿真、高性能仿真、動態數據驅動的仿真等,如圖3所示[2]。

圖3 計算機仿真技術最新進展

1.虛擬現實

虛擬現實又稱為沉浸式多媒體或計算機仿真現實，是以計算機技術為核心，生成與一定范圍真實環境在視、聽、觸感等方面近似的數字化環境，用戶借助必要的裝備與其進行交互，可獲得親臨對應真實環境的感受和體驗。實際上是一種可創建和體驗虛擬世界的計算機系統。此種虛擬世界由計算機生成，可以是現實世界的再現，亦可以是構想中的世界，用戶可借助視覺、聽覺及觸覺等多種傳感通道與虛擬世界進行自然的交互。虛擬現實技術與人工智能技術的融合是未來發展方向。

2. 網絡化仿真

網絡化仿真也是分布式仿真，指以現代網絡技術為支撐實現系統建模、仿真運行試驗、評估等活動的一類技術。網絡化仿真依托網絡進行，包含三個層次的含義：一是模型通過網絡互聯進行仿真運行，這是傳統的網絡化仿真，以DIS、ALSP及HLA為代表；二是通過網絡協作完成一次仿真實驗，以基于WEB的仿真、HLA Evolved為代表；三是基于網絡形成的領域仿真環境，實現復雜系統建模、仿真運行及結果分析等整體高效的仿真目標，以云仿真、邊緣仿真為代表。

3. 智能仿真

智能仿真是人工智能與仿真學科的結合，既包括利用人工智能技術輔助仿真建模、交互與分析，也包括對智能系統（包含人的系統以及復雜自適應系統）、人工智能系統（類腦智能機器人）、智能（人腦和生物腦）的建模。但是，無論是對腦智能、智能系統、新型人工智能系統進行建模，還是將人工智能技術應用于仿真過程中，都離不開人工智能與仿真的結合。多智能體仿真與強化學習結合的多智體強化學習技術是未來發展方向。

4. 高性能仿真

高性能仿真（High Performance Simulation）是指采用高性能計算平臺進行仿真運行試驗的仿真。高性能仿真能有效利用高性能計算機高效的多層次、多節點計算、通信、存儲等資源，采用多級多粒度并行技術運行仿真應用，從而達到減少仿真運行時間、提高仿真效率的目的。隨著云計算、人工智能、大數據、物聯網、移動通訊等技術的快速發展，高性能仿真正與它們深度融合，為復雜系統研究、輔助決策支持等提供有效的支撐。

5. 數據驅動仿真

動態數據驅動的仿真是基于數據驅動而非準確模型進行仿真，包括動態數據驅動仿真（Dynamic Data Driven Application Systems，DDDAS）、數字孿生、平行仿真、數字雙胞胎、嵌入式仿真、共生仿真等。DDDAS是一種全新的仿真應用和測量模式，旨在將仿真和實驗/試驗有機結合，使仿真可以在執行過程中動態地從實際系統接收數據并做出響應；反之，仿真結果也可以動態地控制實際系統的運行，指導測量的進行。仿真和測量之間構成了一個相互協作的共生的動態反饋控制系統。

計算機仿真最新技術在物流系統中的應用展望

物流系統是經典的離散事件系統,絕大部分物流系統仿真均是用離散事件仿真方法, 對于配送中心、倉庫存儲系統、揀貨系統、運輸系統等可以進行仿真分析與評估。但是，隨著物流行業生產自動化與智能化水平的不斷提高，生產系統越來越復雜，生產節奏越來越快，簡單的離散事件系統仿真技術已經滿足不了物流系統仿真的需求，需要新的計算機仿真技術支撐。

1.物流系統需要智能仿真

物流系統的復雜度越來越高，物流系統智能化與自動化水平也越來越高，需要智能仿真支撐。例如，供應鏈優化智能仿真。供應鏈優化是所有企業應用數據科學和機器學習中最嚴峻的挑戰之一。這一挑戰在于供應鏈網絡的復雜性，通常需要對多層配送中心和供應商、多種產品、多個時間段、多種資源約束，多種目標和成本，多種運輸選擇，以及與產品需求和價格相關的多種不確定性。在傳統的方法中，人們通常建立一個數學規劃模型，通過使用優化和預測方法來解決。可以利用人工智能的強化學習(Reinforcement Learning)技術，用強化學習算法與隨機供應網絡仿真環境（包括供應商、工廠、倉庫和零售商等）結合來取代原來仿真優化模型，強化學習模型可以學習如何優化庫存和定價決策。

2.物流系統需要云邊仿真

充分利用云計算與邊緣計算平臺，基于網絡形成的物流仿真環境，將物流系統仿真模型轉換為日常運營的決策支持平臺。將物流系統模型存儲在云和邊緣中，并將其與物流運營數據、設置實驗相結合，允許最終物流仿真用戶訪問它們并實時利用物流仿真進行分析與研究，實現物流系統建模、仿真運行及結果分析等整體高效的仿真目標。

3.物流系統需要共生仿真

在2002年8月國際建模與仿真會議上，Richard Fujimoto等提出了一種新的離散事件仿真方法，即共生仿真（Symbiotic Simulation），強調動態數據驅動應用系統中仿真系統對實際系統的控制與優化。生產物流系統是典型的離散事件動態系統（DEDS）,受到很多隨機因素影響且難以用數學方法解析。為了更好的進行在線物流系統的控制、分析與優化，需要在線仿真模型的決策支持，也就是需要共生仿真的決策支持，需要數字孿生模型的決策支持。

結論

仿真不是簡單的手段和工具，仿真技術具有其他學科難以替代的特性，已形成了一門新的學科，計算機仿真是人類認識世界和改造世界的重要手段；虛擬現實、智能仿真、網絡化仿真、動態數據驅動的仿真、高性能仿真等仿真技術越來越重要；隨著物流系統復雜程度越來越高，自動化與智能化程度越來越高，需要智能仿真、云邊仿真、共生仿真的決策支持。