仿真已成为复杂系统分析的有力工具,广泛用于性能评估、系统设计与决策支持等领域。复杂系统(特别是高分辨率的)仿真一般需要较大的计算量,仿真数据的产生代价很高。基于仿真数据拟合的元模型方法能有效利用仿真系统产生的数据,支持复杂系统分析以及高层仿真应用,它已成为近年来系统仿真领域新兴的一个热点。利用元模型,高层决策者不仅能快速地获得数据支持,而且能较容易地理解系统行为。在跨层次多分辨建模中,将元模型作为低层仿真模型的代理模型嵌入到高层模型中,不仅能为高层模型提供有效的数据支持,而且大大降低了模型的复杂度、提高了实验的效率,在数据层面上实现低层高分辨率模型的重用。元模型的拟合方法是元模型应用的基础。在元模型的具体实际应用中,元模型的类型与形式的选择是难点问题。本文主要围绕元模型的拟合方法展开研究,重点研究了元模型的工程化生成方法、新的拟合方法、元模型类型与形式选择实用策略以及元模型应用等问题。本文的主要工作和创新点体现在以下几个方面:1.系统地阐述了元模型的生成方法,建立了元模型拟合方法的统一框架与元建模的工程化方法。具体提出了支持向量机元模型生成方法。2.从应用角度,提出了用于解决元模型类型与形式选择问题的两种策略:元模型多拟合方法比较分析与组合元模型方法。具体提出了两类新的组合元模型。为了解决元模型的拟合精度与模型简明性和透明性之间的均衡问题,提出了带误差补偿的组合元模型。为了提高元模型的预测精度与模型适应性,提出了多拟合法凸线性组合预测元模型。理论分析与实验验证表明,与单个元模型相比,组合元模型具有较好的适用性与应用效果。同时,提出了元模型多拟合方法比较方案设计方法。通过数值实验与应用实例,开展了对多项式回归法、径向基函数法、Kriging法及支持向量回归机等多种元模型拟合方法的比较分析与应用验证。3.面向连续/离散响应混合系统仿真,提出了状态嵌入型支持向量机元模型方法。把离散事件当作状态变量,采用适当的数据结构,将连续/离散响应混合系统仿真元模型生成问题归化为特殊的高维数据拟合问题,建立对应的支持向量机元模型。实验表明,这种状态嵌入型支持向量机元模型结构不失真、拟合精度高,便于应用。4.利用元模型多拟合方法比较和组合元模型方法,建立了导弹攻防对抗中雷达系统发现与跟踪目标的元模型。雷达系统仿真模型复杂、计算量大,它是导弹攻防对抗仿真实验复杂度的主要组成部分。依据雷达系统工作原理,为雷达系统仿真模型构建了多种形式的元模型。通过实验比较,得到具有拟合精度高、计算速度快、模型简洁等特点的二阶多项式元模型及其组合元模型。在攻防对抗仿真中用它代替雷达系统仿真模型,可以大大提高仿真实验的效率。5、围绕在军事与经济中有重要应用的若干资源分配优化分析问题,提出了元模型求解方法。从实践角度阐明了利用元模型解决复杂系统分析与跨层次多分辨率仿真建模的应用方法。传统的数学方法难以求解资源优化分析问题。以线性规划优化分析与更复杂的线性分式规划优化分析问题为研究对象,通过理论分析和不同实验设计与元模型多拟合方法比较,分别得到了它们的最优值函数的具有精度较高、计算时间短的元模型近似。该方法容易推广到一般非线性规划优化分析问题。提出了带限制的线性规划优化分析问题,从理论上分析了其新的特点,并给出了元模型求解方法。提出了多层优化分析问题,利用元模型拟合低阶仿真模型,并将其作为低阶仿真模型的代理模型嵌入到高阶模型中,大大降低了计算开销,提高了决策的时效性。