12、建模、仿真与优化：原理、应用与挑战

建模、仿真与优化：原理、应用与挑战

1. 人工神经网络与建模仿真概述

人工神经网络（ANN）过去通常以单层或少数几层的形式组织。如今，人们能够模拟数十亿个神经元，将其组织成多个层次结构的层，每层处理不同程度的抽象信息。这使得它在许多现实应用中更具实用性，如图像识别、金融预测和机器人技术等。不过，这样的系统成本高昂，不适合普遍使用，并且需要长时间的训练。只有当人工神经网络变得更具成本效益时，它才会得到更广泛的应用。

建模和仿真在教育和培训领域有着广泛的应用。除了众所周知的用于培训航空公司飞行员和宇航员的飞行模拟器外，还有许多其他应用，涵盖从警察部队、军队、大型工业系统操作员（如炼油厂）的培训，到学校和大学的数学及其他物理科学教学等。这些模拟器可以根据应用需求，完全或部分地模拟现实生活中的情况。

1.1 模拟器类型

• 纯软件模拟器 ：使用计算机程序和计算机生成的显示界面进行手动交互。
• 机电设备模拟器 ：如飞行模拟器，结合机电设备和计算机模型来模拟现实情况。

1.2 模型的特点

模型并非真实系统，其行为受设计范围的限制。构建模型既是一门艺术，也是一门科学。一个好的模型应该能够模拟实际系统中对于特定应用至关重要的功能。例如，设计和建造化工厂的模型与培训人员操作该工厂的模型是不同的。

2. 不同领域的培训应用

2.1 宇航员培训

建模和仿真在宇航员培训中得到了广泛应用：
- 固定基地模拟器