11、仿真结果分析：以收费站模型为例

仿真结果分析：以收费站模型为例

1. 引言

在仿真领域，很多人常将模型开发等同于达成项目目标，认为只需运行模型一段时间，得到的结果就能真实反映实际系统性能。然而，这种做法忽略了仿真本质上是一种统计实验。

造成仿真输出被误用有以下几个原因：
- 仿真让用户对模型输出产生一定信心，因为建模者能“看到”仿真过程中观测值的收集方式，从而可能忽略结果的统计特性。
- 开发仿真模型是一项重大任务，模型能产生（逻辑上）合理的结果，在心理上可能等同于完成了任务。
- 构建仿真模型所需的知识与精通统计技术的人所需的知识不同，特别是涉及到仿真实验微妙的统计特性时。
- 过去，一些常用的仿真语言侧重于模型构建，而几乎忽略了仿真的统计方面。

本文将强调忽略仿真实验统计特性所引发问题的严重性，并展示如何利用DEEDS编程工具避免这些问题。主要探讨以下几个统计方面：
- 瞬态状态对仿真输出的影响
- 独立观测值的收集
- 置信区间的构建
- 替代设计的比较

下面通过一个收费站模型的例子来详细说明。

收费站模型示例

假设有一个有六个收费亭的收费站，汽车以指数分布（均值为2秒）的时间间隔到达。4 - 6号收费亭专为准备好零钱的汽车预留，但准备好零钱的汽车也可以通过任意收费亭。交通模式规定，准备好零钱的汽车从右向左扫描收费亭，其他汽车从左向右扫描，且总是优先选择最短的车道。准备好零钱的汽车通过收费站的时间服从均匀分布（5 - 7秒），其他汽车服从均匀分布（10 - 13秒），60%的汽车有零钱。本次研究的性能指标是估计一辆到达的汽车通过收费站的平均时间。