Os recursos do software de simulação variam amplamente, dependendo da aplicação específica (por exemplo, mecanismo de física, modelagem financeira, fluxo de tráfego etc.), mas alguns recursos comuns incluem:

Recursos de modelagem do núcleo:

* Criação do modelo: Ferramentas para criar e definir o modelo de simulação, geralmente envolvendo interfaces visuais para montar componentes, definir parâmetros e especificar relacionamentos entre elementos. Isso pode variar de diagramas de bloco simples a ambientes 3D altamente complexos.
* Parametrização : Capacidade de definir e ajustar vários parâmetros que controlam o comportamento do sistema simulado. Isso permite que os usuários explorem diferentes cenários e testem a sensibilidade às mudanças.
* Entrada e saída de dados: Mecanismos para importar e exportar dados. Isso pode envolver a leitura de planilhas, bancos de dados ou outras fontes externas e resultados de simulação para arquivos ou bancos de dados para análise.
* solucionador/motor: O principal mecanismo computacional que impulsiona a simulação, implementando os modelos matemáticos ou físicos usados ​​para prever o comportamento do sistema. Isso pode ser baseado em equações diferenciais, métodos estatísticos, modelagem baseada em agentes ou outras técnicas.
* Visualização: Ferramentas para visualizar os resultados da simulação, geralmente atualizados dinamicamente durante a execução da simulação. Isso pode incluir gráficos, gráficos, animações 3D e outras representações visuais dos dados de simulação.

Recursos avançados (geralmente dependentes do aplicativo específico):

* simulação de eventos discretos (DES): Focando nos eventos que acontecem em momentos específicos, geralmente usados ​​para sistemas de fila, cadeias de suprimentos e processos de fabricação.
* Modelagem baseada em agente (ABM): Simulando as interações de agentes autônomos em um sistema, útil para sistemas sociais, ecossistemas e dinâmica de mercado.
* Modelagem de dinâmica do sistema: Focando nos loops de feedback e nos relacionamentos entre diferentes partes de um sistema ao longo do tempo.
* Simulação de Monte Carlo: Empregando amostragem aleatória para modelar distribuições de incerteza e probabilidade, freqüentemente usadas na avaliação de finanças e riscos.
* Recursos de otimização: Algoritmos para encontrar soluções ideais no modelo de simulação, ajustando os parâmetros para alcançar os resultados desejados.
* Calibração e validação: Ferramentas para comparar os resultados da simulação com dados do mundo real para garantir a precisão e a confiabilidade do modelo.
* Verificação: Métodos para verificar a correção do próprio modelo de simulação, garantindo que ele represente com precisão o sistema pretendido.
* Processamento paralelo: Capacidade de distribuir a carga computacional em vários processadores ou computadores para acelerar simulações, especialmente úteis para modelos grandes e complexos.
* Interfaces de script e programação: Permitindo que os usuários personalizem a simulação por meio de scripts ou programação, estendendo sua funcionalidade ou automatizando tarefas.
* co-simulação: Capacidade de integrar -se a outros softwares ou modelos de simulação para simular sistemas mais complexos.
* Relatórios e análise: Recursos para gerar relatórios e conduzir análises sobre os resultados da simulação, geralmente com ferramentas estatísticas e visualização de dados.


Os recursos específicos de um pacote de software de simulação dependerão de seu objetivo pretendido e público -alvo. Uma ferramenta de simulação simples para fins educacionais terá um conjunto de recursos muito menor do que um sofisticado pacote de simulação de grau do setor para engenharia aeroespacial ou modelagem financeira.