经济仿真，实际就是用计算机软件仿真人的某种经济行为，比如报价，其核心是根据某种理论方法形成的模型算法，因为有些模型无法求解，因此用计算机仿真，待达到一个稳定状态后，将该状态视之为“均衡”，并且用经济学中的一些结论对比，目前得到的结论还是很好看的，但是，如果考虑到现实世界中的效用函数、有限理性等等制约因素，要做一个真正能仿真现实经济行为的程序，真的很难，不过通过经济实验和行为经济，总结效用函数模型和确定信息结构成为一种可能，但是由于企业的内部数据难以得到，大大制约对我们提出的模型的有效性验证。

概念

研究

更多信息

仿真(简史 分类 仿真模型 仿真实验 仿真工具 仿真方法 发展方向)

概念

经济系统的计算机仿真在逐渐开展。经济学家已经意识到传统标准数学形式的局限性。一方面在处理现实社会现象时，通常不可能对一个感兴趣的问题给出一个“封闭形式”的解。1995年，新墨西哥州的StanaFe研究所开始着手Swarm项目。该项目的目的，是创建一套可用于仿真和分析社会以及自然科学中复杂系统的标准程序库。创建这一项目，可使建模者把注意力更多集中在自身专业领域，而不是花费时间编写软件。Swarm软件库将帮助用户建立仿真。在这些仿真中，一系列不同种类的独立智能体或者元素通过离散事件进行交互。任何物理过程或者社会系统都有可能应用Swarm进行仿真。因为Swarm对模型世界或模型元素间的交互方式不做任何限制。在生物学、政治学、经济学、人类学、化学、生态学等多个领域，都出现了Swarm仿真程序。经济学家利用这一平台将诸多复杂的经济问题通过仿真得到了很好的解决。然而现如今，经济仿真还没有被广大学者所接受，很多人无法理解经济行为如何能进行仿真，因为其中夹杂着许多人为的因素，因此使得这一项目有巨大的不确定性。是的，复杂经济社会中的确存在许多认为干预的行为，但通过Swarm建模，我们可以将诸多可能的行为作为研究对象的一种属性加以模拟，从而最大程度的反映出实际社会中对象的行为。作为一个新兴的研究方向，国外的一些学者做出的项目给了我们不少指导。他们通过部分实际社会的仿真建模得出的结论也确实对现实行为做出了正确的分析。 现行经济体系中，诸如各种主体知识、信息、能力、决策动机的有限性和差异性决定了现行社会的丰富多彩。经济系统本身就是一个复杂适应系统(CAS)，那么什么是复杂适应系统？周光召在《复杂适应系统和社会发展》中做出如下解释：在特定的外部条件底下，可以通过自组织形成特定时空结构的有序状态，在环境的影响下能够自组织、自学习、自适应，不断演化形态而生存、繁衍和发展。如果适应能力赶不上环境的变化，就会衰亡下去。我们称这种复杂系统是复杂适应系统。在环境问题上存在许多的不确定性仅仅是经济系统中的一方面。如前所述，经济系统已经不是简单的数学方程就能给出结果的，故我们需要以系统建模来模拟出经济社会中可能出现的诸多复杂内容，我们期望用Swarm对这些内容加以总结归纳，把他们纳入研究对象的属性之中，整体调节各属性之间的关系，模拟出实际社会中复杂的关系，找到最佳的解决途径。使经济行为的正面效果最大化，尽量排除负面效果的影响。需要特别注意的是，应该充分的发掘出研究对象的潜在属性，因为一两项未能加入研究对象的属性都可能在实际的经济行为中发生重大影响，这就需要我们不断把一切有可能对研究对象有影响的事物都加以总结并归纳到研究属性之中。

研究

经济学作为一门单独的科学自从出现以来，已走过了数百年的发展道路，逐步形成了以概念、假设、数据以及数学模型为基础的比较完整的理论体系，并在经济学研究中占据了主流地位。然而，随着知识经济时代的到来，传统经济学遇到了空前的挑战。首先，由于现实经济中涉及的因素众多，相互关系复杂，给数学方法的运用带来了一定困难；其次，传统方法没有很好地解决经济系统的层次性结构问题。因此，无法对不同层次的特性差异给予一个整体性的解释，也就产生了宏观、微观相互脱节的理论体系上的缺陷；再次，传统经济理论对现实经济普遍存在的信息不完备与不确定性尚不能给予系统的解释；最后，传统经济中以观测数据为基础的经验主义的研究方法,无法深入了解经济的微观运行过程，从而降低了理论对现实的解释与预测能力。从上世纪八十年代开始，世界各国的许多科学家对经济学作为一个演化的复杂系统展开了大量的研究工作，并在理论与方法上取得了一系列令人瞩目的研究成果。其中，基于复杂适应系统(CAS)理论的多主体经济仿真是经济系统复杂性研究中的一个重要分支。上世纪九十年代中期，美国Sandia国家实验室开发了基于CAS理论的经济模型ASPEN,，该模型从仿真经济中微观个体的。

更多信息

显然，若一个计算机程序是可计算的，它是某一类型的算法，并且接受Church论题，于是就有了一个可以仿真的图灵机。由此看来，运用一台计算机就可以使一位经济学家自然地成为一名熟悉可计算理论的专家。但是，情况井非如此，往往计算机中执行的模型是构建于理论之上的模型，并不一定符合可计算性原则。由于仿真结果要受到一些“习惯的”行为规则的约束，即特殊功能的限制。在这种情况下，比如当处理一个柯布-道格拉斯函数时，基于理性偏好排序的效用函数，其一般的优良性与通用性就丧失了。现实的经济模型是一种隐喻。应该说，只要这些模型能成功地引导我们的行为就是有用的。正因为如此，我们认为，这些隐喻是怎么获得的应该不是主要的问题，一个研究者研究经济现象时应该有完全的自由。然而，我们也知道，必须考虑政策所作用的不同历史和地理状况的制度特性，因此，我们不得不精心地设计政策标准。当然，这个问题带有两面性。一方面，我们不知道由不可计算的理论模型得到的可计算模型，能否取得结果，尽管这些不可计算的理论模型可以引用原理来证明其正确性，甚至可以用作反对不同观点的论据。另一方面，设计出的理论模型原则上是可计算的，其“自然地”将生成可计算模型，但是问题在于，这些模型是否一定会得到一些实质性收获(偏离逻辑一致性)呢?十分明显，计算机在经济学领域的应用已经被普遍认可，就如在其他领域一样，这是必然的趋势。一些人会认为，一个使用计算机的经济学家不足以称自己是精通可计算理论的经济学家。我们的期望是，计算机技术的应用，可以引发对计算机科学的最基本的兴趣。我们诚请经济学家研究可计算性理论。这样一来，就可以使得经济模型与完成模型的工具取得数学上的一致性。现在，我们开始创建一个总体，也就是包含多于两个智能体的模型。

仿真

利用复现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统，又称模拟。这里所指的模型包括物理的和数学的，静态的和动态的，连续的和离散的各种模型。所指的系统也很广泛，包括电气、机械、化工、水力、热力等系统，也包括社会、经济、生态、管理等系统。当所研究的系统造价昂贵、实验的危险性大或需要很长的时间才能了解系统参数变化所引起的后果时，仿真是一种特别有效的研究手段。仿真的重要工具是计算机。仿真与数值计算、求解方法的区别在于它首先是一种实验技术。仿真过程包括建立仿真模型和进行仿真实验两个主要步骤。

简史

20世纪初仿真技术已得到应用。例如在实验室中建立水利模型，进行水利学方面的研究。40～50年代航空、航天和原子能技术的发展推动了仿真技术的进步。60年代计算机技术的突飞猛进，为仿真技术提供了先进的工具，加速了仿真技术的发展。

利用计算机实现对于系统的仿真研究不仅方便、灵活，而且也是经济的。因此计算机仿真在仿真技术中占有重要地位。50年代初，连续系统的仿真研究绝大多数是在上进行的。50年代中，人们开始利用数字计算机实现数字仿真。计算机仿真技术遂向模拟计算机仿真和数字计算机仿真两个方向发展。在模拟计算机仿真中增加逻辑控制和模拟存储功能之后，又出现了混合模拟计算机仿真，以及把混合模拟计算机和数字计算机联合在一起的混合计算机仿真。在发展仿真技术的过程中已研制出大量仿真程序包和仿真语言。70年代后期，还研制成功专用的全数字并行仿真计算机。

分类

仿真可以按不同原则分类：

①按所用模型的类型（物理模型、数学模型、物理－数学模型）分为、计算机仿真（）、；

②按所用计算机的类型（模拟计算机、数字计算机、）分为模拟仿真、数字仿真和混合仿真；

③按仿真对象中的信号流（连续的、离散的）分为连续系统仿真和离散系统仿真；

④按仿真时间与实际时间的比例关系分为实时仿真（仿真时间标尺等于自然时间标尺）、超实时仿真（仿真时间标尺小于自然时间标尺）和亚实时仿真（仿真时间标尺大于自然时间标尺）；

⑤按对象的性质分为宇宙飞船仿真、化工系统仿真、经济系统仿真等。

仿真模型

仿真模型是被仿真对象的相似物或其结构形式。它可以是物理模型或数学模型。但并不是所有对象都能建立物理模型。例如为了研究飞行器的动力学特性，在地面上只能用计算机来仿真。为此首先要建立对象的数学模型，然后将它转换成适合计算机处理的形式，即仿真模型。具体地说，对于模拟计算机应将数学模型转换成模拟排题图；对于数字计算机应转换成源程序。

仿真实验

通过实验可观察系统模型各变量变化的全过程。为了寻求系统的最优结构和参数，常常要在仿真模型上进行多次实验。下图为某工程系统仿真的流程图。在系统的设计阶段，人们大多利用计算机进行数学仿真实验，因为修改、变换模型比较方便和经济。在部件研制阶段，可用已研制的实际部件或子系统去代替部分计算机仿真模型进行半实物仿真实验，以提高仿真实验的可信度。在系统研制阶段，大多进行半实物仿真实验，以修改各部件或子系统的结构和参数。在个别情况下，可进行全物理的仿真实验，这时计算机仿真模型全部被物理模型或实物所代替。全物理仿真具有更高的可信度，但价格昂贵。

仿真工具

主要指的是仿真硬件和仿真软件。仿真硬件中最主要的是计算机。用于仿真的计算机有三种类型：模拟计算机、数字计算机和混合计算机。数字计算机还可分为通用数字计算机和专用的数字计算机。模拟计算机主要用于连续系统的仿真，称为模拟仿真。在进行模拟仿真时，依据仿真模型(在这里是排题图)将各运算放大器按要求连接起来，并调整有关的系数器。改变运算放大器的连接形式和各系数的调定值，就可修改模型。仿真结果可连续输出。因此，模拟计算机的人机交互性好，适合于实时仿真。改变时间比例尺还可实现超实时的仿真。60年代前的数字计算机由于运算速度低和人机交互性差，在仿真中应用受到限制。现代的数字计算机已具有很高的速度，某些专用的数字计算机的速度更高，已能满足大部分系统的实时仿真的要求，由于软件、接口和终端技术的发展，人机交互性也已有很大提高。因此数字计算机已成为现代仿真的主要工具。混合计算机把模拟计算机和数字计算机联合在一起工作，充分发挥模拟计算机的高速度和数字计算机的高精度、逻辑运算和存储能力强的优点。但这种系统造价较高，只宜在一些要求严格的系统仿真中使用。除计算机外，仿真硬件还包括一些专用的物理仿真器，如运动仿真器、目标仿真器、负载仿真器、环境仿真器等。仿真软件包括为仿真服务的仿真程序、仿真程序包、仿真语言和以数据库为核心的仿真软件系统。

仿真方法

主要是指建立仿真模型和进行仿真实验的方法，可分为两大类：连续系统的仿真方法和离散事件系统的仿真方法（见）。人们有时将建立数学模型的方法也列入仿真方法，这是因为对于连续系统虽已有一套理论建模和实验建模的方法，但在进行系统仿真时，常常先用经过假设获得的近似模型来检验假设是否正确,必要时修改模型,使它更接近于真实系统。对于离散事件系统建立它的数学模型就是仿真的一部分。

应用和效益仿真技术得以发展的主要原因，是它所带来的巨大社会经济效益。50年代和60年代仿真主要应用于航空、航天、电力、化工以及其他工业过程控制等工程技术领域。在航空工业方面，采用仿真技术使大型客机的设计和研制周期缩短20%。利用在地面训练飞行员，不仅节省大量燃料和经费（其经费仅为空中飞行训练的十分之一），而且不受气象条件和场地的限制。此外，在飞行仿真器上可以设置一些在空中训练时无法设置的故障，培养飞行员应付故障的能力。所特有的安全性也是仿真技术的一个重要优点。在航天工业方面，采用仿真实验代替实弹试验可使实弹试验的次数减少80%。在电力工业方面采用仿真系统对核电站进行调试、维护和排除故障，一年即可收回建造仿真系统的成本。现代仿真技术不仅应用于传统的工程领域，而且日益广泛地应用于社会、经济、生物等领域，如交通控制、城市规划、资源利用、环境污染防治、生产管理、市场预测、世界经济的分析和预测、人口控制等。对于社会经济等系统，很难在真实的系统上进行实验。因此，利用仿真技术来研究这些系统就具有更为重要的意义。

发展方向

在仿真硬件方面，从60年代起采用数字计算机逐渐多于模拟计算机。混合计算机系统在70年代一度停滞不前，80年代以来又有发展的趋势，由于小型机和微处理机的发展，以及采用流水线原理和并行运算等措施，数字仿真运算速度的提高有了新的突破。例如利用超小型机VAX11-785和外围处理器AD-10联合工作可对大型复杂的飞行系统进行实时仿真。在仿真软件方面，除进一步发展交互式仿真语言和功能更强的仿真软件系统外，另一个重要的趋势是将仿真技术和人工智能结合起来，产生具有专家系统功能的仿真软件。仿真模型、实验系统的规模和复杂程度都在不断地增长，对它们的有效性和置信度的研究将变得十分重要。同时建立适用的基准对系统进行评估的工作也日益受到重视。