离散事件动态系统（Discrete Event Dynamic Systems，简称DEDS）是指其行为由一系列离散事件决定的动态系统。这类系统的状态不是连续变化，而是在某一时刻由于事件的触发而发生跳跃性的改变。因此，与连续系统的仿真分析不同，离散事件动态系统的仿真优化方法通常需要特别设计，以适应其内在的离散性质。
在离散事件动态系统的仿真优化领域，仿真优化方法是一种将仿真技术和优化理论相结合的技术，旨在寻找系统性能的最大化或最小化。这类方法能够有效地评估系统设计的效率，找到最适宜的系统参数配置，以达成特定的性能指标。
本综述的论文根据仿真输入参数的特性，对仿真优化方法进行了分类讨论。其中，连续参数方法通常涉及到梯度方法和非梯度方法。梯度方法依赖于目标函数的梯度信息，利用梯度下降或者梯度上升算法，以迭代方式逼近最优解。梯度方法的优点在于收敛速度快，但由于需要计算梯度信息，其计算成本相对较高，且在目标函数非光滑或者不连续时无法使用。非梯度方法则不依赖于梯度信息，常用的非梯度方法包括随机搜索、模拟退火、遗传算法等，这类方法在处理不连续或者不可微的问题时更加灵活。
而对于离散参数方法，则专门针对那些输入参数为离散值的优化问题。这类方法在确定性搜索和随机搜索之间有多种选择，如穷举搜索、分支定界法等。离散参数方法往往需要遍历所有可能的参数组合，以找到最优解。因此，当参数空间较大时，这类方法的计算代价非常高昂，通常需要采用启发式或近似算法来降低搜索空间的大小。
仿真优化方法的应用包括但不限于生产系统规划、通信网络设计、交通流量管理、供应链设计、计算机网络的性能评价等领域。例如，在生产系统的仿真优化中，可能需要确定最优的生产线布局、库存量或者生产调度计划；在供应链设计中，则可能要解决供应商选择、库存控制策略和物流网络设计的最优化问题。
随着技术的发展，仿真优化方法也在不断进步。研究者们针对不同的应用场景，提出了各种新的算法和理论，旨在提高优化效率、降低计算成本、提升模型准确度。例如，元启发式算法如粒子群优化、蚁群算法等，在处理复杂的优化问题时显示出良好的性能，这类方法能够对问题进行全局搜索，避免陷入局部最优解。
在仿真优化方法的实践中，模型的建立和验证是不可忽视的关键环节。仿真模型必须能够准确反映实际系统的动态特性，同时具备足够的灵活性以适应不同类型的仿真实验。此外，仿真优化过程中的数据收集和分析也非常重要，这直接关系到优化结果的准确性和可靠性。
仿真优化方法是离散事件动态系统研究中的一项核心技术。随着相关研究的不断深入和技术的持续发展，仿真优化方法在理论和实践两方面都将发挥越来越重要的作用，为解决各类复杂工程问题提供有效的解决手段。
