建立模拟环境的软件可以通过以下步骤进行：
选择虚拟环境工具
venv：Python 3.3+ 内置模块，简单易用，适合大多数项目。
virtualenv：第三方工具，支持更早版本的Python，功能更强大。
conda：适合科学计算和数据科学项目，可以管理包和环境。
pyenv：用于安装和管理多个Python版本的工具。
安装虚拟环境工具
使用 venv：
```bash
python3 -m venv myenv
```
使用 virtualenv：
```bash
pip install virtualenv
virtualenv myenv
```
使用 conda：
```bash
conda create -n myenv python=3.9
```
使用 pyenv：
```bash
pyenv install 3.8.0
pyenv virtualenv 3.8.0 myenv
```
激活虚拟环境
Windows：
```bash
myenv\Scripts\activate
```
Mac 和 Linux：
```bash
source myenv/bin/activate
```
安装包
在激活的虚拟环境中，使用 `pip` 安装所需的软件包。例如：
```bash
pip install numpy scipy matplotlib simpy
```
配置开发环境
推荐使用集成开发环境（IDE），如 PyCharm、Jupyter Notebook，或者轻量级的 VS Code，它们能帮助你快速编写和调试代码。
创建和运行模拟系统
例如，使用 `simpy` 库创建一个简单的事件驱动的模拟系统：
```python
import simpy
def simple_process（env）:
print（f"开始时间： {env.now}"）
yield env.timeout（5）
print（f"完成时间： {env.now}"）
env = simpy.Environment（）
env.process（simple_process（env））
env.run（）
```
安装和配置其他软件
例如，使用 `conda` 安装 `multiqc`：
```bash
conda install multiqc
```
管理虚拟环境
查看已创建的环境：
```bash
conda env list
```
删除环境：
```bash
conda env remove -n myenv --all
```
通过以上步骤，你可以成功建立一个模拟环境，并在其中安装和管理所需的软件和库。选择合适的工具和方法，可以提高开发效率和项目的可维护性。