在以传统方式理解现实中运输系统行为的过程中，我们尝试了通过精确方程去拟合系统行为的分析模型，并成功地用数学方法解决了这些问题，这种方法还将继续有效地为其他许多学科服务。然而，对于当今很多交通运输系统而言，规模在不断扩大，复杂性也逐步提高，这意味着我们需要用大量的变量和参数来定义系统，对系统的价值观念的理解也会产生巨大的差异，此外，由于分析工作受到各种限制，可能导致在操作行为上也会产生很大的不同。加州大学伯克利分校的先进运输与高速公路研究所（PATH）的研究人员曾经为智能车路系统（IVHS）[26]提出了一个架构，其中，一辆或多辆汽车被组织成离散的车队，在某些特殊的车道上行驶。这种车道类似于HOV车道，使车队能以很高的速度在高速公路上行驶。当车辆进入到运输网络并确定其最终目的地后，系统就会通过网络给它分配一个常规路线。然而，当PATH研究人员想利用控制论原理建立一个体系结构的分析模型时，他们发现，这是一个含有大量不确定状态的复杂系统。将来可能遇到的系统预计将会更加复杂，这就意味着只有模拟和大规模的仿真才是最合乎逻辑的，而且常常是客观研究ITS的唯一方式。
模拟是指用计算机可执行的形式将一个系统表现出来，其根本目的是在主机上进行模拟，尽量准确、真实地体现包括所有组成部分在内的目标运输系统的体系结构。仿真是指在给定的输入条件下，在主机上对目标系统的设计进行模拟操作，并收集和分析仿真结果。模拟和仿真的好处很多：首先，在开发出原型前，能够以最少的费用检测出设计上的错误。第二，在模拟系统的操作过程中可以发现潜在的问题，包括一些不常见的或者无法预料的问题。第三，对仿真结果的分析可以帮助我们对目标系统架构的性能进行评价，找到使其性能提高的潜力所在。与过去不同的是，如今的计算机运算速度和精确度都不断提高，这促进了高逼真度的运输系统模型的发展，从而能快速产生相当准确的结果。反过来，这又可以使系统架构的设计人员能很快了解到主要参数的变化对系统性能的影响，在某些情况下，甚至能实时或更快地获得这样的研究结果，系统设计或许可以就此实现质的飞跃。在大多数情况下，系统由于受到外部压力的影响，可能产生无法预料的变化，这些变化可以被快速地模拟并得到相应的系统参数值，将参数值再次输入系统后，就能使系统成功具备抵御外部压力的能力。简单来说，模拟允许玩“如果”的游戏，也就是允许设计者和使用者构想各种假设，于是，未来就可以在低成本和安全的环境下对拟定的解决方案和战略进行脱机测试。最后，新设计的性能指标可以很容易地帮助我们更深入地了解系统的行为和性质。如何确定适当的交通需求输入方式的问题将在第4～8章中讨论。(www.xing528.com)
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