测试

反复测试、修改，直到你认为它达到预定目标为止。陶在朴认为，模型测试是一个持续的过程，包括机械错误测试、强健性测试、敏感性测试与情景测试、极端条件测试以及回测数据检验等。约翰·斯特曼教授认为，系统动力学建模测试包括边界充分测试、结构评估测试、量纲一致性测试、参数评估、极端条件测试、积分错误测试、行为重现测试、行为异常测试、家族成员测试、惊异行为测试、敏感性分析、系统改进测试等12种。

下面，我将主要的测试项目分别做简要介绍：

（1）基本错误检查

基本错误指的是许多非结构、非逻辑性的表面错误，诸如方程式两端的单位不同、量纲不一致、计算符号错误、不允许或不可能为负数的存量出现负数（如不论需求有多大，库存都不可能降为负数），或某些变量无限增长，有悖物理规律（如物质守恒定律等），等等。

检查基本错误靠的是细心，可以把计算结果用图表形式输出，然后进行仔细观察和甄别。

（2）边界充分性检查

测试目的是确定系统模型的边界是否适当。检验标准包括：第一，用来描述问题的重要概念是否被当作内部变量；第二，当边界假设被放宽时，模型的行为是否变动剧烈；第三，当边界假设被扩展时，有关政策的建议是否会发生变化。

该项测试可使用因果关系图、存量流量图、多重原因图、实体关系图等工具，并直接检查模型的方程，修改部分构成变量，观察系统的过程。同时，可通过面谈、研讨会等方式听取专家的意见，获取文献资料。

（3）强健性测试

强健性（Robustness）测试指的是检验模型能否经得住不同情况或各种变化的冲击，也被称为“鲁棒性”测试。可用方法包括：第一，在一些关键变量方程中加上诸如阶跃或脉冲之类的函数（STEP或PULSE），使流量突然加大并由此观察存量能否维持合理的状态；第二，检视某些关键变量的动态反应是否有异常现象，并根据试验的反应进行相应调整。

（4）现实性检验（极端条件测试）

陶在朴认为，对系统的极端状况了解愈多，对系统行为的理解愈深。同时，模型应该在极端条件下依然可靠。这意味着，不管输入值或加载模型上的政策多么极端，模型的表现都应该符合现实。所谓极端条件，指的是模型发展趋势的极限值，例如最终产品的库存为0等。通过极端条件的测试，可以发现模型结构的“裂缝”，或找出遗漏的变量或挑出流量、存量不能自圆其说的瑕疵。

极端条件测试可以两种方式进行：通过对模型方程的直接检查和通过模拟进行。第一种方式是，在检查模型方程时，询问一下自己，在方程的每个输入值取其最大或最小值时，决策的输出是否依然可行而合理；第二种方式是，在模拟过程中测试一些极端情况，例如公司产品价格上升10亿倍或开除所有的工人，然后观察相关变量的变化情况。在前一种情况下，对公司产品的需求应立即降为0；在后一种情况下，生产也应该立即降为0。这种测试也被称为“现实性检验”。

（5）敏感性测试和情景测试

一般情况下，系统模型并不因参数变化而改变系统的动态，换言之，只要模型的参数或表函数设计正确，模型对参数的变动并不敏感。敏感性测试就是通过寻找能使系统行为改变的敏感参数（含外部参数），并逐个测试，观察模型行为的变化，以便找到模型的参数设置和影响关系。

对于外部变量，设置不同的参数，对它们的数值变化做敏感性测试而产生的行为便是情景测试。

（6）回测数据检验

回测即回顾的“预测”，将预测的时间变量取负值，以回测的数据与实际的历史数据相比较，来检验模型的质量。

当然，测试并不用以证明模型是否正确。正如约翰·斯特曼所说，事实上，模型完全的有效性和检验是不可能的。但是，测试对于发现错误的假设或缺陷，提高模型的适用性和有用性，具有重要价值。