对复杂系统仿真方法的研究仍处于初期的阶段，目前研究重点主要集中在解决系统病态问题和观测数据的低可接受性问题方面。主要研究包括：
　　
　　(1)参数优化方法。基于系统辨识和参数估计理论的目标函数最优化方法。
　　
　　(2)定性仿真方法。基于建立模型框架，对于参数采取定性处理(从一个定性的约束集和一个初始状态出发，预测系统未来行为)的方法。
　　
　　(3)模糊仿真方法。基于模糊数学，在建立模型框架的基础上，对于观测数据的不确定性，采用模糊数学的方法进行处理。
　　
　　(4)归纳推理方法。基于黑箱概念，假设对系统结构一无所知，只从系统的行为一级进行建模与仿真(同态模型)，根据系统观测数据，生成系统定性行为模型，用于预测系统行为。
　　
　　(5)系统动力学方法。基于信息反馈及系统稳定性的概念，认为物理系统中的动力学性质及反馈控制过程在复杂系统中同样存在。通过专家对复杂系统机理的研究，可建立复杂系统的动力学模型，并通过运转这个模型去观察系统在外力作用下的变化。系统动力学仿真的目的主要是研究系统的变化趋势，而不注重数据的精确性。

详见：http://www.gongkong.com.cn/TECH/detail.asp?id=19679