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国内外虚拟仿真教学的发展现状1. 引言1.1 背景介绍虚拟仿真教学是一种结合了虚拟现实技术和教育教学方法的新型教学模式，通过模拟真实场景并运用计算机图形学、多媒体技术等手段，使学生能够在虚拟环境中进行实践操作和学习。
随着信息技术的迅速发展，虚拟仿真教学在教育领域中得到了广泛应用，并在提高教学效果、培养学生实践能力等方面展示出巨大优势。
我国虚拟仿真教学起步较晚，但近年来受到政府、学校和科研机构的重视和支持，取得了一定的发展成果。
在国内，高校、中小学和职业教育机构纷纷引入虚拟仿真技术，开展实验室建设、职业技能培训等教学活动。
一些科研团队也在虚拟仿真教学领域取得了一系列研究成果，推动了虚拟仿真教学的不断创新与发展。
2. 正文2.1 国内虚拟仿真教学的发展现状虚拟仿真教学在国内的发展可以追溯到上世纪90年代初，当时我国开始引入虚拟仿真技术用于军事训练和飞行模拟。
随着信息技术的持续发展和应用，虚拟仿真技术逐渐在教育领域得到推广和应用。
近年来，我国在虚拟仿真教学领域取得了显著进展，各级教育机构纷纷引入虚拟仿真技术改善教学方式。
许多高校建立了虚拟仿真实验室，开设了相关课程。
一些企业也开始将虚拟仿真技术应用于员工培训和技能提升。
在幼儿教育领域，一些虚拟仿真教育软件也开始受到关注和应用，帮助儿童在趣味中学习知识。
而在医学教育领域，虚拟仿真技术被广泛应用于手术模拟和临床技能培训中，提高了医学生的实践能力。
国内虚拟仿真教学的发展态势良好，逐渐成为教育改革的重要组成部分。
未来随着技术的不断创新和完善，虚拟仿真教学在国内将有更广阔的应用空间，为教育事业的发展提供更多可能性。
2.2 国外虚拟仿真教学的发展现状在国外，虚拟仿真教学已经得到广泛应用和发展。
以美国为例，许多大学和研究机构都投入大量资源用于虚拟仿真教学的研究和实践。
通过虚拟仿真技术，学生可以参与真实的模拟实验和场景，在虚拟环境中进行实践操作和学习，提高他们的实际操作能力和技能水平。
国外高校虚拟仿真实验教学现状与发展一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和高等教育改革的深入推进，虚拟仿真实验教学已成为国外高等教育领域的重要发展方向。
本文旨在探讨国外高校虚拟仿真实验教学的现状及其发展趋势，分析其在提升教育质量、培养学生创新能力及促进科研发展等方面的作用，以期为我国高等教育改革和实验室建设提供借鉴和参考。
本文将首先概述虚拟仿真实验教学的基本概念、特点及其在教育领域的应用价值。
随后，通过深入剖析国外高校在这一领域的实践案例，揭示其在教学设计、技术应用、资源配置等方面的成功经验和存在问题。
在此基础上，结合国内外教育发展趋势和技术进步，探讨国外高校虚拟仿真实验教学的发展趋势和未来展望，以期为我国高等教育改革提供有益的启示和建议。
通过本文的研究，我们期望能够加深对虚拟仿真实验教学重要性的认识，推动国内高校在这一领域的探索和实践，为我国高等教育质量的提升和创新型人才的培养做出积极贡献。
二、国外高校虚拟仿真实验教学的现状随着信息技术的快速发展，虚拟仿真实验教学在国外高校中得到了广泛的应用和推广。
目前，许多国外知名高校都建立了虚拟仿真实验教学平台，为师生提供了丰富多样的实验学习环境和资源。
在硬件设施方面，国外高校普遍配备了高性能的计算机设备和专业的虚拟仿真软件，以支持虚拟仿真实验教学的需求。
这些设备和软件不仅具备高度的真实感和交互性，还能够模拟各种复杂的实验场景和过程，为学生提供更加逼真的实验体验。
在教学模式方面，国外高校注重将虚拟仿真实验教学与传统实验教学相结合，形成了一种多元化的教学模式。
教师通过虚拟仿真实验教学平台，可以引导学生进行自主学习和探究，激发学生的学习兴趣和积极性。
同时，虚拟仿真实验教学还能够为学生提供更多的实验机会和实践经验，有助于提高学生的实验能力和创新精神。
在课程设置方面，国外高校也积极将虚拟仿真实验教学应用于各个学科领域。
无论是理工科还是文科专业，都可以通过虚拟仿真实验教学平台进行实验学习和研究。
数字化转型下航空发动机仿真技术发展机遇及应用展望摘要：当前，科技创新与产业换代为主的新一轮工业革命正在全球展开，国家“十四五”规划纲要明确提出，要加快建设制造强国、网络强国、数字中国，构建数字驱动的产业新生态，以数字化转型整体驱动生产方式变革。
同时，我国社会经济的发展和国防能力的提升也对航空发动机的发展提出了更高的要求：航空发动机技术复杂程度和性能指标要求不断提高，产品研发难度日益增大，研制进度愈加紧迫。
因此，亟需推进航空发动机数字化转型，以满足新时代航空发动机协同、敏捷、高效研制的需求。
关键词：数字化转型；航空发动机仿真技术；应用展望引言过程仿真技术是一种先进的仿真技术，能够真实地呈现虚拟环境中的特定过程，使用户能够实时操作过程机器或更改其参数。
产品开发和生产过程中制造过程的仿真和评估可以支持产品整个制造周期中的工艺改进。
传统模式下机械产品的设计、流程指令的编写、加工、质量保证和交付周期漫长、成本低廉、效率低下，质量精度难以保证。
为了改进飞机发动机零部件的制造，迫切需要对制造工艺进行技术研究，以减少制造验证的数量，提前发现制造问题，优化制造工艺，优化制造参数，允许快速迭代制造工艺，并验证产品的可行性。
1技术内涵航空发动机仿真技术是建立在相似原理、模型理论、信息技术及领域专业技术基础上，以计算机和物理效应设备为载体构建系统模型，实现多层级、多物理场和多系统交互试验、分析、评估的综合性技术，旨在探索和掌握发动机复杂的系统特性、物理特性和行为特性，支撑方案分析优化、功能评估和技术决策。
航空发动机数字化转型以数据为核心，利用新一代数字技术实现全业务域数字要素和物理要素的系统整合，构建全感知、全联接、全场景、全智能的研发运营体系，进而创新和重塑传统管理模式、业务模式和商业模式，达到提升运营效率、增强体系韧性和创新性的目标。
数字化转型需要准确描述、监控和预测产品全生命周期的状态，最大程度地挖掘仿真的应用价值并为其提供高可信的支撑。
曹建国：航空发动机仿真技术研究现状、挑战和展望仿真技术是支撑航空发动机自主研发的重要手段，体现了一个国家的高端装备研发水平，可大幅提高航空发动机的研发效率和质量，减少实物试验反复，缩短研制周期，降低研制成本。
本文论述了仿真技术在航空发动机学科领域维、产品层次维和全生命周期维三个方面的发展与应用现状，分析了航空发动机仿真技术发展存在的问题，提出了提升仿真能力的战略措施。
信息源：[J]. 推进技术, 2018, 39(5): 961-970.中国航发集团党组书记、董事长曹建国1 引言仿真是一门基于控制论、系统论、相似原理和信息技术的多学科综合性技术。
它以计算机系统和专用设备为工具，利用模型对实际或设想的系统和过程进行模拟，是支撑产品研发的重要手段。
航空发动机正向研发是一项复杂的系统工程。
传统的航空发动机研制通常依靠实物试验暴露设计问题，采用“设计-试验验证-修改设计-再试验”反复迭代的串行研制模式，造成研制周期长、耗资大、风险高。
未来航空发动机技术复杂程度和性能指标要求越来越高，产品研发难度显著增大，研制进度愈加紧迫，传统的研发模式已难以满足发展需求，需要实现从“传统设计”到“预测设计”的模式变革，而仿真是助推航空发动机研发模式变革的重要手段。
航空发动机仿真融合了先进航空发动机设计技术和信息技术的最新成果，是在计算机虚拟环境中，实现对航空发动机整机、部件或系统等的高精度、高保真多学科耦合数值模拟。
通过仿真，可深化对航空发动机内部运行本质和规律的认识，提前暴露可能出现的故障、发现设计缺陷，大幅提高研制效率和质量，减少实物试验反复，降低研制风险和成本，加快研制进程。
航空发动机的仿真对象包含气动/燃烧/结构/强度/材料等学科领域维、部件/子系统/系统等产品结构层次维，以及设计/试验/制造/维修等全生命周期维等对象。
普惠公司工程模块中心副总裁曾说[1]：“过去，普惠公司只在发动机的后期设计分析与验证中运用仿真技术。
仿真及优化发展现状和未来展望摘要：仿真优化技术是实现传统制造向可预测制造、科学制造转变的关键技术，目前已经引起科学界和企业界的广泛关注.本文在阐述了仿真优化基本原理和方法的基础上，介绍了国内外仿真优化技术在制造系统中各个层次的应用概况、研究成果及各种仿真优化系统采用的开发工具，并对国内外发展状况进行了简要的对比分析，指出了目前仿真优化研究中存在的问题以及主要发展趋势。
关键词：仿真，优化，仿真软件，仿真建模.引言20 世纪 90 年代,为了解决产品在 TQCSE 方面存在的问题，出现了多种制造模式，如可重构制造和大规模定制等。
在这些先进制造模式指导下的制造系统规模庞大、结构复杂，制造系统从初期规划(资源配置、布局规划）到实际运行（供求关系管理、生产计划与调度）阶段都存在复杂的决策问题。
这些决策问题包含众多影响因素、因素之间关系错综复杂,传统数学优化方法已经无法解决这类问题，仿真优化技术则以其独特的优化方法和强大的建模能力引起科学界和企业界的广泛关注。
每年 Winter Simulation 会议都将仿真优化列为一个国际前沿课题来研讨，并介绍最新的理论研究成果及应用情况。
2000 年，世界著名的两本仿真书籍《Simulation Modeling and Analysis》与《Discrete Event Systems Simulation》首次将仿真优化作为一个专题进行讨论，并指出仿真优化对仿真的推广应用具有重要的影响；自上世纪 90 年代中期开始，各种商业化仿真软件将优化作为一个重要模块纳入其中，目前已成为不可或缺的部分.尽管仿真优化已经取得了长足的发展，有些仿真优化系统已经开始工业应用，但仿真优化领域仍然存在一些亟待解决的问题。
本文首先从仿真优化的原理、方法等方面对这一技术进行分析，然后综述国内外研究现状,最后分析仿真优化存在的问题及发展趋势.利用传统优化技术求解优化问题时,首先要建立问题的解析模型，然后利用某一方法进行优化，通常可以求得问题的最优解。
虚拟仿真实验发展历程和未来趋势摘要：本文简单陈述了虚拟仿真实验室的技术特点以及发展历程，并对其在教学领域的积极影响进行了分析，对实验室未来的发展前景进行了展望。
随着科技的蓬勃发展，虚拟仿真实验室在教育领域的应用愈加广泛，弥补了传统实验教学的不足，有助于实验教学质量的改善，提升学生实践操作能力。
在未来，虚拟仿真实验室将会进一步发展和完善，将会在教育领域发挥更大的作用。
关键词：虚拟现实技术；虚拟仿真实验室；实验教学中图分类号：G434 文献标识码：A引言虚拟仿真实验室是综合运用信息化技术，构建符合实验需求的高度仿真实验场景。
虚拟仿真实验室在教学领域的应用打破了传统实验教学模式中的种种限制，能够构建符合实践教学需求的仿真实验场景和实验对象，改善了教学环境，优化了实验教学方法，提升了课堂趣味性，促进课堂效率的提高。
一、虚拟仿真实验室概述及发展阶段1.1概述“虚拟化技术始于对分时操作系统的需求”[1]。
虚拟仿真技术就是以网络为载体，运用计算机技术，通过一些应用软件来进行虚拟合成。
虚拟实验室是由美国William Wolf教授于1989年提出：“虚拟实验室是具备很强交互性的电子化、网络化沉浸式虚拟人工环境”[2]。
与真实实验相比，在虚拟仿真实验中，实验对象并不是真实存在的，是通过运用虚拟现实技术、多媒体技术、计算机编程技术等，在计算机上体现出来的。
“虚拟仿真实验室具有开放性、高效性以及经济性的特点”[3]，能够确保实验过程不被其他因素干扰，同时也能避免实验所用或实验过程中所产生的有毒有害物质带来的不良影响，确保实验的安全性。
1.2发展阶段[l1]1.2.1第一阶段虚拟实验的第一个阶段是计算机仿真阶段。
这一阶段中，人们主要是运用计算机的超强数据处理能力来对实验数值进行处理，比较注重实验的逻辑性以及确定性，实验操作者参与度很少。
1.2.2第二阶段虚拟实验室的第二个阶段是虚拟现实阶段，通过运用虚拟现实技术，能够为实验者构建虚拟仿真实验环境和实验对象，实验者运用计算机技术、多媒体技术以及编程技术等来制定或调整实验方案，虚拟实验室能够将实验过程和实验结果以更加直观、形象的方式呈现给实验者。
仿真技术的发展现状与未来趋势分析近年来，随着计算机技术的飞速发展，仿真技术逐渐走进人们的生活，并在不同领域展现出广阔的应用前景。
仿真技术通过模拟真实环境中的物理过程，使得人们可以在虚拟的世界中进行各种实验，从而提高决策的准确性和效率。
本文将分析仿真技术的发展现状，并展望其未来的趋势。
首先，我们来看仿真技术在军事领域的应用。
军事仿真是指模拟战争和军事行动的过程，以培训军事人员、制定战略和战术决策为目的。
目前，军事仿真已经成为国防相关部门训练和研发的重要手段。
通过虚拟仿真，军事人员可以在安全的环境中接受训练，提高作战能力。
未来，随着虚拟现实技术的不断发展，军事仿真将更加形象生动，让军事人员感受到更真实的战场环境，在虚拟场景中进行战术演练，使得他们可以更好地应对各种战争情况。
除了军事领域，仿真技术在医疗领域也有着广泛的应用。
虚拟现实技术使得医生可以进行手术前的模拟操作，在虚拟环境中排除各种可能出现的问题，并提前制定完善的手术方案。
同时，虚拟仿真技术也可以用于医生和护士的培训，通过模拟真实病例的情况，使他们能够更好地掌握处理紧急情况的能力。
未来，在虚拟现实技术和人工智能的共同发展下，医疗仿真将更加高度逼真，有望成为医生培训和手术规划的重要工具。
仿真技术在航空航天领域也发挥着重要的作用。
通过航空航天仿真，研发人员可以模拟飞行器在不同条件下的飞行状态，从而提前发现和解决潜在的问题。
此外，虚拟仿真也可以用于飞行员的训练和考核，使得他们在接触真实飞行器之前就能够掌握各项操作技能。
随着航空航天领域的不断发展，仿真技术将发挥更大的作用。
例如，人们对于火星探测任务的模拟，可以通过仿真技术来模拟真实的火星表面环境，为后续的探测任务提供重要信息。
此外，仿真技术在制造业、城市规划、交通运输等领域也有广泛的应用。
在制造业中，仿真可以模拟产品的生产过程，优化生产线布局，提高生产效率。
在城市规划中，仿真可以模拟城市的发展趋势，帮助规划者制定更科学的城市规划方案。
智能生产线数字化集成与仿真心得与体会随着科技的不断进步和智能制造概念的兴起，智能生产线数字化集成与仿真技术正在逐渐成为工业生产的重要方向。
作为一个从业多年的工程师，我有幸参与了一些智能生产线数字化集成与仿真的项目，并从中积累了一定的经验。
在这篇文章中，我将共享一些自己的心得与体会，希望能够对同行们有所帮助。
一、现状与挑战(1) 智能生产线数字化集成的现状随着大数据、人工智能、云计算等技术的蓬勃发展，智能生产线数字化集成正在向着更加智能化、自动化的方向发展。
传统的生产线往往存在生产效率低、资源浪费多以及人力成本高等问题，而智能生产线的数字化集成可以有效地解决这些问题，提高生产效率、节约资源并降低成本。
(2) 智能生产线数字化集成的挑战然而，智能生产线数字化集成也面临着一些挑战。
数字化技术的应用需要大量的投资，包括硬件设备的更新、软件系统的购置以及人员培训等方面。
数字化集成需要对原有的生产线进行改造和升级，这对于一些传统企业来说是一项巨大的挑战。
数字化集成还需要面对数据安全、信息化水平以及组织架构等方面的挑战。
二、智能生产线数字化集成的关键技术在智能生产线数字化集成过程中，有几个关键的技术是不可或缺的。
(1) 传感器技术传感器是智能生产线的“眼睛”和“耳朵”，它能够实时采集生产线上各种物理量和环境信息，并将这些信息实时传输到监控系统中。
(2) 物联网技术物联网技术能够实现生产设备之间的联动和协同工作，提高生产效率。
(3) 人工智能技术人工智能技术能够处理大量的数据，并通过学习和优化使得生产线智能化。
(4) 仿真技术仿真技术可以在数字化集成之前对生产线进行虚拟仿真，以验证方案的可行性和优化生产流程。
三、智能生产线数字化集成的实践(1) 制定数字化集成方案在进行智能生产线数字化集成之前，我们首先要制定一个详细的方案。
这个方案要包括数字化技术的应用范围、具体的实施方案、预期的效果以及所需的投资。
在制定方案的过程中，我们需要对现有的生产线进行详细的调研和分析，并结合企业的实际情况来制定最适合的方案。
仿真软件⼗年回顾和展望（整理版）站在2019年的下半年，对仿真⾏业过去的⼗年做⼀个回顾，同时希望能从中找出⼀些线索和趋势，指引未来⼗年的发展。
公司收购最能反映技术发展趋势，我们按照被收购公司类型，回顾⼀下过去⼗年，仿真领域⽐较⼤的并购事件。
⼀.综合解决⽅案西门⼦于2012年11⽉12⽇宣布以6.8亿欧元收购了⽐利时软件公司LMS International。
LMS公司是汽车、航空航天和其它先进制造业界公司的⼯程创新合作伙伴。
LMS公司可以帮助⽤户将更好的产品更快地投⼊市场，并将卓越的技术和效率转化为其战略竞争优势。
⼆.流体1.2011年，Altair宣布成功收购ACUSIM Software, Inc. (ACUSIM). ACUSIM软件公司成⽴于1992年，总部位于美国加利福尼亚州的⼭景城（Mountain View）。
ACUSIM是领先的强⼤的可拓展性及⾼精度的计算流体⼒学（CFD）求解器解决⽅案领域的开发者。
2. 2016年，西门⼦与CD-adapco公司达成股份购买协议,以9.7亿美元的价格收购CD-adapco。
CD-adapco是⼀家全球的⼯程仿真软件公司，提供的软件解决⽅案涵盖⼴泛的⼯程学科，包括流体⼒学(CFD)、固体⼒学(CSM)、热传递、粒⼦动⼒学、反应物质流、电化学、声学和流变学等。
3. 2016年，达索系统收购Next Limit Dynamics公司，Next Limit Dynamics是全球⾼度动态流体场仿真领域的领导者，其2015年营收约为160万欧元。
其解决⽅案适⽤于航空航天与国防、交通运输与汽车、⾼科技、能源等⾏业。
Next Limit Dynamics旗舰产品为使⽤格⼦玻尔兹曼的xflow。
4. 2017年9⽉28⽇，达索系统宣布，与产品⼯程仿真软件全球创新企业Exa公司(Exa Corporation)（纳斯达克：EXA）签署明确的合并协议，达索系统将正式收购位于马萨诸塞州柏林顿的Exa公司。
仿真及优化发展现状和未来展望摘要：仿真优化技术是实现传统制造向可预测制造、科学制造转变的关键技术，目前已经引起科学界和企业界的广泛关注。
本文在阐述了仿真优化基本原理和方法的基础上，介绍了国内外仿真优化技术在制造系统中各个层次的应用概况、研究成果及各种仿真优化系统采用的开发工具，并对国内外发展状况进行了简要的对比分析，指出了目前仿真优化研究中存在的问题以及主要发展趋势。
关键词：仿真，优化，仿真软件，仿真建模。
引言20 世纪 90 年代，为了解决产品在 TQCSE 方面存在的问题，出现了多种制造模式，如可重构制造和大规模定制等。
在这些先进制造模式指导下的制造系统规模庞大、结构复杂，制造系统从初期规划（资源配置、布局规划）到实际运行（供求关系管理、生产计划与调度）阶段都存在复杂的决策问题。
这些决策问题包含众多影响因素、因素之间关系错综复杂，传统数学优化方法已经无法解决这类问题，仿真优化技术则以其独特的优化方法和强大的建模能力引起科学界和企业界的广泛关注。
每年 Winter Simulation 会议都将仿真优化列为一个国际前沿课题来研讨，并介绍最新的理论研究成果及应用情况。
2000 年，世界著名的两本仿真书籍《Simulation Modeling and Analysis》与《Discrete Event Systems Simulation》首次将仿真优化作为一个专题进行讨论，并指出仿真优化对仿真的推广应用具有重要的影响；自上世纪 90 年代中期开始，各种商业化仿真软件将优化作为一个重要模块纳入其中，目前已成为不可或缺的部分。
尽管仿真优化已经取得了长足的发展，有些仿真优化系统已经开始工业应用，但仿真优化领域仍然存在一些亟待解决的问题。
本文首先从仿真优化的原理、方法等方面对这一技术进行分析，然后综述国内外研究现状，最后分析仿真优化存在的问题及发展趋势。
利用传统优化技术求解优化问题时，首先要建立问题的解析模型，然后利用某一方法进行优化，通常可以求得问题的最优解。
但由于实际问题的复杂性和随机性，很难建立起精确的解析模型。
仿真技术作为一种建模方法，能够将系统的相关要素按照实际的运行逻辑有机地结合起来，真实反映出系统的行为，因此可以利用仿真模型代替解析模型研究系统的行为特性。
然而，仿真实质上是一种试验方法，通过枚举对备选方案进行逐一验证，搜索目标不明确，无法给出问题的最优或近优解，当试验方案较多时，该方法变得极其复杂，甚至无法实现。
因此，将仿真技术和优化方法相结合为解决实际问题提供了有效的优化手段。
仿真优化的基本原理是将仿真模型看作一个实值函数其中 X为可控因素，即决策参数，ω是不可控，f(X,ω)因素为仿真模型的输出，它是一个向量函数。
根据仿真优化原理，仿真优化过程描述如下：首先由优化算法产生初始解（决策参数），然后将其输入仿真模型中，仿真运行结束输出响应值（性能指标），通过数据转换接口将其反馈到优化算法中，作为优化算法确定新一轮搜索方向的依据，并将搜索结果重新输入仿真模型。
上述过程反复进行，直至满足预先设定的终止条件。
常见的仿真优化过程模型。
目前常用的仿真优化方法包括如下几类：基于梯度的方法、随机优化方法、响应曲面法、统计方法和启发式方法等，其中每类都包括多种方法。
很多文献重点阐述了各种方法的原理和性质，而对仿真优化系统的开发及其应用情况涉及很少，没有从系统的角度研究仿真优化的进展情况。
在各类方法中，非启发式方法一般需要大量的理论假设，计算复杂、稳健性差，算法性能随求解问题规模的增大迅速下降，在实际中很少采用。
启发式方法则可以避免上述弊端，除此之外，它还可以实现全局优化，并且能够解决离散、定性决策变量问题。
三、仿真优化研究现状近几年，许多国家和大学的研究机构都开展了仿真优化的研究，特别是从 90 年代中后期，随着智能优化算法和仿真建模技术的充分发展和应用，仿真优化已从单纯的理论研究走向了实际应用，渗透到各个领域。
3.1 国外仿真优化的研究状况1998 年，美国密西西比州立大学的 Bowden 等人首次指出，仿真优化研究人员缺乏从系统的角度对仿真优化进行研究，有必要将仿真优化的各种单点技术集成到一个统一的技术框架下，为此，他们提出了“六域”集成的仿真优化框架。
“六域”涵盖了仿真优化的六个研究范畴，即问题域、算法域、分类域、策略域、智能域和界面域。
问题域辅助用户构造目标函数和约束条件；算法域涉及优化算法库的建立及各种算法的描述；分类域依据求解问题规模和决策变量性质等对给定问题进行分类；策略域实现对某类问题选择适当优化算法，并在有限的计算资源基础上提高仿真优化效率；智能域根据所研究的领域问题知识选择适当的优化策略和方法；界面域研究优化器与用户及仿真模型的接口问题。
“六域”构成了一个完整而有联系的理论框架，为仿真优化的集成问题指明了方向。
基于“六域”集成思想，他们开发了一个仿真优化系统，并以一个“拉式”生产系统为例，重点研究各种仿真优化方法策略。
该系统包括 33 个决策参数，以看板数量作为评价指标，优化算法分别采用进化策略（ES）、Hooke-Jeeves（HJ）模式搜索法及 ES 和 HJ 相结合的两阶段搜索策略。
实验发现，HJ 收敛速度最快，但解的质量较ES 差，ES+HJ 方法的运行时间和解的质量均处于 HJ 和 ES之间，能够在可接受的时间内获得较优解。
该项研究结果表明，有效的搜索策略能够提高优化效率、改善解的质量。
美国堪萨斯州立大学 Azadivar 一直致力于仿真优化理论及应用研究，他和Tompkins 于 1999 年针对具有离散、定性决策变量和模型结构变化的问题提出了一种 GA 和仿真模型自动生成器相结合的仿真优化方法。
该方法具有一定的代表性，一般来说，在仿真优化系统中，仿真模型始终保持不变，只需改变输入参数即可，并且输入参数都是定量的，而他们解决的是一个制造系统初期规划问题，即确定购买设备的数量、车间布局形式和采用的工艺路线以及调度规则等，优化算法在每次迭代中产生的解是一组全新的系统配置方案，前一代解对应的仿真模型可能与当前配置方案不一致，因此需要重新构建仿真模型。
他们采用了 MODSIM Ⅱ对制造系统进行建模，利用面向对象技术中的封装和延迟绑定技术实现仿真模型的自动创建功能。
为了保证优化算法和仿真模型之间的有机集成，基于 GA 的优化器也在 MODSIMⅡ中实现。
为了实现对各种参数并行优化，GA 采用三段编码方式，依次表示工件的工艺路线、设备类型和车间布局方案。
该方法的优点是可以解决离散与定性输入参数问题，并且适合对相似类型的制造系统进行布局规划，同时也存在一定的缺点，优化算法在寻优过程中不可避免会产生重复设计方案，针对每组方案需要重新创建模型并运行仿真，需要耗费大量的计算资源，影响运行效率，因此，该方法缺乏去掉重复方案的有效手段。
2000 年，法国 Cergy 大学的 Fontanili 等人研究了装配线运行管理问题。
他们归纳总结了装配线在运行过程中可能存在的决策点，如订单释放优先级、投产批量、工件释放间隔时间和缓冲区容量等，这些决策点之间相互关联、相互影响，是一个典型的组合优化问题。
为解决这一问题，他们采用 GA 和商业化仿真软件 WITNESS 开发了一个仿真优化系统，在该系统中利用开发工具 Delphi 编制优化算法程序，并通过 Microsoft OLE 自动化技术实现和仿真模型集成。
中GA 采用整数编码，染色体的每个基因代表相邻工件的投产时间间隔。
Fontanili 利用该系统对单一产品与混合产品的装配流程进行了研究，以生产周期作为性能评价指标，实验数据表明，通过仿真优化技术，极大地改善了装配线的运行效果。
但是，在列举的众多决策点中，该系统只考虑了如何优化工件的投产时间间隔，而没有涵盖对其它运行参数的优化。
日本JGC 公司在意识到仿真优化的重要性后，联合美国西北大学共同研制开发了一个用于解决制造企业设施规划的仿真优化软件。
该软件以 JGC 公司实际工程应用需求出发，注重优化策略和仿真结果的统计分析问题。
他们采用 Awe Sim 作为仿真建模工具，优化模块使用麻省理工大学的 Wall 开发的遗传算法库（GALib-a），通过 C++语言实现二者的集成及编写统计分析程序，利用 Visual Basic 开发统一用户界面。
该系统将仿真优化过程分为三个阶段，首先是基本参数的设置，用户可以通过图形化的界面定义决策变量、目标函数、约束条件以及根据经验知识为系统提供效果相对较好的初始设计方案，除此之外，还可以定义与统计分析相关的参数；其次是备选方案的生成，优化器根据初始条件产生可行解，并根据问题规模的大小及系统运行时间的约束，自动决定是否搜索整个解空间，在该过程中系统数据库存储了所有设计方案及其响应值，评估每个方案之前，先在数据库中检索该方案是否存在，以决定是否对其进行仿真评估，避免浪费计算资源；再次是仿真输出的统计分析，针对随机仿真问题，每个方案需多次运行仿真才能确定最终响应值，该步骤利用改进的统计分析方法来提高分析精度及减少仿真迭代次数。
该系统显著提高了仿真优化效率与可操作性，各模块相互统一，同时又保持了一定的独立性，初步具备了 Bowden 等提出的仿真优化的“六域”集成思想。
2004 年，比利时 Facultes 大学 Allaoui 等人利用仿真优化技术研究了具有维修时间约束的混合流水车间调度问题。
他们指出，调度问题的复杂性来源于求解算法自身复杂性和生产系统结构、功能复杂性，其根本原因是传统的调度方法不适合解决大规模问题，无法描述生产系统的动态随机性。
因此，他们兼顾启发式调度规则、智能优化算法 SA 和模型仿真的优点，建立了一个求解调度问题的仿真优化系统。
该系统以 Delphi 为开发环境编写调度规则和 SA 程序，采用仿真器 RAO（Resource-Actions-Operations）构建仿真模型，并考虑了多种随机因素，如设备故障时间、设备维修时间、生产准备时间、工件运送时间等。
为了改善初始解的质量，采用启发式调度规则（SPT、LPT 或 EDD）为 SA 产生一个初始解，然后通过 SA 和仿真模型的迭代优化确定最终解。
Allaoui 以最大流通时间、平均流通时间、最大延迟时间、平均延迟时间和延迟工件数量为评价指标，研究了不同维修时间比例下仿真优化调度的效果，并将其与 NEH 方法（被认为目前解决混合流水车间调度问题最好的启发式方法）进行了比较分析。
实验数据表明，在各项性能指标上，仿真优化调度方法的调度结果均优于 NEH 方法。
由此可见，仿真优化方法的优化能力和模型表达能力是任何调度方法无法比拟的。
Lacomme等曾经指出仿真优化方法是解决调度问题的最有效方法，它对调度问题的研究具有巨大的推动作用。
