【摘 要】
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CAS数值仿真实验的方法已受到各方面的日益重视，但是其发展存在一个瓶颈，即：仿真模型如何验模.目前CAS数值仿真实验之所以应用范围非常狭窄，就是因为仿真实验结果无法采取传统意
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CAS数值仿真实验的方法已受到各方面的日益重视，但是其发展存在一个瓶颈，即：仿真模型如何验模.目前CAS数值仿真实验之所以应用范围非常狭窄，就是因为仿真实验结果无法采取传统意义上的精确验证，亦即无法和现实数据比对验证模型的正确.该文从仿真实验结果如何与现实数据比对入手，针对模型建立和模型调整两个环节进行了讨论.通过“高等教育人力资本投资”的案例，论述了该文主题：通过分离和简化复杂系统中的简单因素，我们可以将实验结果与现实数据的比对，进而对模型进行修正，从而得到更优的仿真结果.从这个思路出发，可以提高建模的效率和模型的仿真质量.由于CAS理论中的复杂性主要体现在系统内部主体之间的信息交流以及自我学习上，所以该文建议将系统与外界环境之间的信息交换作为简单因素处理，并且在模型修正的时候将重点放在该类简单因素上.
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