第一章 仿真：历史、概念与实例 1
1.1 问题：仿真是针对复杂性的工具吗？ 1
1.1.1 什么是复杂系统 1
1.1.2 体系 3
1.1.3 为什么要仿真 4
1.1.3.1 对复杂性进行仿真 4
1.1.3.2 为降低费用的仿真 5
1.1.3.3 对危险事件的仿真 7
1.1.3.4 对不可预知和不可复现事件的仿真 8
1.1.3.5 对不可能和禁止事件的仿真 8
1.1.4 没有仿真可以吗？ 9
1.2 仿真的历史 11
1.2.1 古代：战略推演 11
1.2.2 近代：理论基础 11
1.2.3 现代：信息技术革命 13
1.2.3.1 计算机 13
1.2.3.2 飞行模拟器与图像生成 16
1.2.3.3 从仿真到协同环境 17
1.3 现实世界中的仿真实例 19
1.3.1 空中客车公司 19
1.3.2 法国装备总署 20
1.4 基本原理 22
1.4.1 定义 23
1.4.1.1 系统 23
1.4.1.2 模型 23
1.4.1.3 仿真 24
1.4.2 分类 27
1.4.2.1 粒度层次 27
1.4.2.2 架构 28
1.4.2.3 用途 33
1.4.2.4 其他分类 36
1.5 结论 37
1.6 参考文献 37
第二章 建模原理 40
2.1 建模简介 40
2.2 模型的分类 41
2.2.1 静态的／动态的 41
2.2.2 确定的／随机的 41
2.2.3 模型的质量 44
2.2.3.1 简单性 44
2.2.3.2 准确性 44
2.2.3.3 有效性 45
2.2.3.4 效率 46
2.3 建模过程 46
2.3.1 总体过程 47
2.3.2 问题描述 47
2.3.3 目标与组织 49
2.3.4 对系统的分析 50
2.3.4.1 静态的系统分析 50
2.3.4.2 动态的系统分析 52
2.3.5 建模 53
2.3.6 数据收集 54
2.3.6.1 数据的目的 54
2.3.6.2 数据来源 55
2.3.6.3 数据的校核与验证 57
2.3.7 编码与实现 58
2.3.7.1 架构的选择 58
2.3.7.2 资料的不透明 59
2.3.7.3 程序的质量 60
2.3.8 校核 61
2.3.9 验证 61
2.3.10 运行 61
2.3.11 结果的运用 62
2.3.12 最终报告 63
2.3.13 交付与使用 63
2.4 仿真项目管理 64
2.5 结论 66
2.6 参考文献 67
第三章 建模与仿真中的可信性 69
3.1 技术作战研究与仿真 69
3.2 基于仿真工具进行技术作战研究的示例 70
3.2.1 对防空系统的压制 70
3.2.2 重型直升机 70
3.3 对技术作战仿真的VV＆A 71
3.3.1 官方定义 71
3.3.2 可信性 71
3.3.3 本领域的关键角色 73
3.3.3.1 DMSO 73
3.3.3.2 国际组织 73
3.3.3.3 VV＆A技术在法国的发展 74
3.4 VV＆A问题 75
3.4.1 关心的要素 75
3.4.1.1 概念模型 76
3.4.1.2 计算机化的模型 77
3.4.1.3 仿真与仿真联邦 78
3.4.1.4 数据 78
3.4.1.5 想定 79
3.4.2 校核与验证技术 79
3.4.2.1 非形式化技术 80
3.4.2.2 静态技术 81
3.4.2.3 动态技术 81
3.4.2.4 形式化技术 83
3.4.3 VV＆A方法 85
3.4.3.1 SW-CMM和ISO方法 86
3.4.3.2 关于VV＆A的备忘录 87
3.4.3.3 巴尔奇的评估（确认）过程 88
3.4.3.4 ITOP WGE 7.2 88
3.4.3.5 通用的V＆V过程 91
3.4.3.6 REVVA 92
3.4.3.7 ASCI（Sandia国家实验室）的V＆V指南：PIRT规划 94
3.4.3.8 层次化的验证过程：MIRT 96
3.4.4 VV＆A过程的职责 98
3.4.5 验证的级别 100
3.4.6 确认 100
3.5 结论 101
3.5.1 验证技术 101
3.5.2 验证方法 103
3.5.3 展望 104
3.6 参考文献 106
第四章 系统和环境建模 111
4.1 概述 111
4.2 对时间的建模 111
4.2.1 实时仿真 112
4.2.2 步进式仿真 112
4.2.3 离散事件仿真 113
4.2.4 选用哪种方法 113
4.2.5 分布式仿真 113
4.3 对物理规律的建模 114
4.3.1 理解系统 114
4.3.2 构建方程组 114
4.3.3 对空间的离散采样 115
4.3.4 求解问题 116
4.4 对随机现象的建模 116
4.4.1 随机过程 116
4.4.2 概率的使用 117
4.4.3 统计学的运用 119
4.4.4 随机数生成器 121
4.4.5 随机仿真的运行与结果分析 123
4.5 对自然环境的建模 124
4.5.1 自然环境 124
4.5.2 环境数据库 124
4.5.3 SEDB的建立 125
4.5.4 SEDB的质量 127
4.5.5 坐标系 128
4.5.6 格式的多样性 129
4.6 对人类行为的建模 135
4.6.1 问题和局限 135
4.6.2 什么是人的行为 136
4.6.3 决策过程 137
4.6.4 对环境的感知 138
4.6.5 人的因素 138
4.6.5.1 外部因素 139
4.6.5.2 内部状态 139
4.6.6 建模技术 139
4.6.6.1 人工神经网络 139
4.6.6.2 多Agent系统 140
4.6.6.3 基于规则的系统 140
4.6.6.4 模糊逻辑 140
4.6.6.5 有限状态自动机 141
4.6.6.6 贝叶斯网络 141
4.6.6.7 进化算法 141
4.6.7 展望 141
4.7 参考文献 142
第五章 复杂系统的建模与仿真：对结果解释的缺陷与局限 144
5.1 概述 144
5.2 复杂系统、模型、仿真，及其与现实的联系 145
5.2.1 系统 145
5.2.2 复杂性 147
5.2.3 概念的难点：模型、建模和仿真 150
5.2.3.1 描述 150
5.2.3.2 特定语言 151
5.2.3.3 现象 152
5.3 复杂系统仿真的主要特点 152
5.3.1 非线性：复杂性的关键 152
5.3.1.1 分解和重构与不可逆性 153
5.3.1.2 局部到整体的转换与浑沌 153
5.3.1.3 可预见性与不可预见性 154
5.3.1.4 对干扰的敏感性 155
5.3.2 电脑计算的局限：可数性和可计算性 156
5.3.3 离散或连续模型 158
5.4 多种模型的综述 159
5.4.1 方程式法 160
5.4.2 计算法 163
5.4.3 定性的现象方法 166
5.4.3.1 标度规律 166
5.4.3.2 突变理论的应用 167
5.4.4 定性结构方法：分类理论的应用 169
5.5 示例：基于效果和镇压叛乱的军事行动 171
5.6 结论 173
5.7 参考文献 175
第六章 仿真引擎和仿真框架 178
6.1 引言 178
6.2 仿真引擎 178
6.2.1 状态变量的演化 179
6.2.2 事件和因果关系的管理 179
6.2.3 仿真模式 180
6.2.3.1 连续仿真 180
6.2.3.2 离散仿真 180
6.2.3.3 混合仿真 181
6.2.4 示例 181
6.2.4.1 连续方法 182
6.2.4.2 离散方法 182
6.2.4.3 解析方法 183
6.3 仿真框架 183
6.3.1 软件工程的一些基本观点 183
6.3.1.1 有效性 184
6.3.1.2 可靠性 184
6.3.1.3 扩展性 185
6.3.1.4 重用性 185
6.3.1.5 兼容性 186
6.3.1.6 效率 186
6.3.1.7 移植性 187
6.3.1.8 可验证性 188
6.3.1.9 完整性 188
6.3.1.10 易用性 188
6.3.2 框架 189
6.3.3 框架使用的障碍 190
6.3.3.1 组织 190
6.3.3.2 人员因素 190
6.3.3.3 要求的多样性 191
6.3.3.4 已有的模型 191
6.3.3.5 变革的阻力 191
6.3.4 详细示例：ESCADRE 191
6.3.4.1 历史回顾 192
6.3.4.2 架构 193
6.3.4.3 基本概念 194
6.3.4.4 实例：空战应用 196
6.3.4.5 ESCADRE的后继者：DirectSim 200
6.3.4.6 框架外围 201
6.4 模型的利用 204
6.5 结论与展望 204
6.6 参考文献 205
第七章 分布式仿真 207
7.1 概述 207
7.1.1 原理 207
7.1.2 分布式仿真的历史 208
7.1.3 相关定义 209
7.1.3.1 分布式仿真系统 209
7.1.3.2 综合环境 210
7.1.3.3 “联邦”和“联邦成员” 210
7.1.3.4 实体、对象、属性、交互和参数 210
7.1.4 仿真中的互操作性 211
7.1.5 标准化 212
7.1.6 分布式仿真的优点和局限 212
7.1.7 其他因素 213
7.1.7.1 可视化工具 213
7.1.7.2 计算机生成兵力 213
7.1.7.3 其他工具 213
7.2 分布式仿真的基本原理 214
7.2.1 一些关键原则 214
7.2.2 更新属性 215
7.2.3 交互 215
7.2.4 时间管理 216
7.2.5 航迹推算法 217
7.2.6 多层建模 218
7.2.7 本节小结 218
7.3 主要的互操作标准 219
7.3.1 历史 219
7.3.2 HLA 220
7.3.2.1 HLA的原理 220
7.3.2.2 “架构”和“高层” 221
7.3.2.3 功能描述和相关术语 221
7.3.2.4 HLA标准 223
7.3.2.5 优点和缺点 224
7.3.3 DIS 224
7.3.3.1 原理 224
7.3.4 TENA 225
7.3.4.1 主要原理 225
7.3.4.2 目标 226
7.3.4.3 主要特征 226
7.3.4.4 TENA小结 227
7.3.5 分布式仿真的未来：LVC AR研究 228
7.3.6 分布式仿真中用到的其他标准 228
7.4 方法层面：分布式仿真的工程过程 229
7.4.1 FEDEP 230
7.4.2 SEDEP 231
7.4.3 DSEEP 232
7.5 结论：当前技术发展水平：正在走向“真正的”互操作 233
7.6 参考文献 233
第八章 作战实验室的概念 235
8.1 简介 235
8.2 法国：技术作战实验室（LTO） 237
8.2.1 历史回顾 237
8.2.2 LTO的目的 238
8.2.3 LTO的原理 239
8.2.4 LTO的服务 241
8.2.5 实验过程 242
8.2.6 实验详析：凤凰2008 245
8.2.7 LTO的评估和未来展望 247
8.3 英国：Niteworks项目 248
8.4 结论与展望 249
8.5 参考文献 249
第九章 结论：从仿真那里期望得到何种投资回报 251
9.1 仿真对于采办的回报 251
9.2 针对灵活运用仿真获得回报的经济性分析 252
9.2.1 SBA的额外费用 253
9.2.2 不可预知事件或不良规划生成的额外费用 258
9.3 多项目采办 259
9.4 几乎是明确的结论：成功的条件 261
9.5 参考文献 262
作者简介 264
缩写 266