輸入數(shù)據(jù)建模ppt課件-wenkub
2023-05-14 03:40:31 本頁面
【正文】 通過某個檢驗條件決定取舍得到 F(x)的隨機數(shù)。 12, , , mX X X 12 mY X X X? ? ? ?iXPage ? 11 物流系統(tǒng)仿真 —— 從理論到實踐 第二章 輸入數(shù)據(jù)建模 ? 隨機數(shù)和隨機變量 ?隨機數(shù)的產(chǎn)生方法 ?（ 3）合成法 ?合成法適用于產(chǎn)生分布函數(shù) F為多個分布函數(shù) 的凸函數(shù)的情況。 ?①設(shè)隨機變量 x的分布函數(shù)為 ； ?②在區(qū)間 [0,1]上取均勻分布的獨立隨機變量 u； ?③由分布函數(shù)的反函數(shù) 得到的值即為所需要的隨機變量 x； ?④ 即為所需的隨機變量。這種特定的數(shù)字運算公式為： 其中 a為乘法因子， c為加法因子， M為模數(shù)（為隨機數(shù)的周期）。 ? ?12,n n n n kx f x x x? ? ??常見的遞推公式 平均取中法 同余法 12,n n n kx x x? ? ?Page ? 7 物流系統(tǒng)仿真 —— 從理論到實踐 第二章 輸入數(shù)據(jù)建模 ? 隨機數(shù)和隨機變量 ?隨機數(shù)的產(chǎn)生 ?平方取中法 是最早產(chǎn)生隨機數(shù)的一種方法，任取一個 2k位的數(shù)為種子，乘方后去掉頭尾取中間 2k位作為第一個隨機數(shù)，再取第一個隨機數(shù)為種子，按相同的方法得到第二個隨機數(shù)，以此類推，就可以得到一個隨機數(shù)列。 ? ?, 1,2,kxk? ? ? , 1, 2 ,kkp P X x k? ? ? ? ?? ?, , 1, 2,kkx p k ?Page ? 5 物流系統(tǒng)仿真 —— 從理論到實踐 第二章 輸入數(shù)據(jù)建模 ? 隨機數(shù)和隨機變量 ?隨機變量與隨機數(shù) ? 隨機變量 X在一個或多個非退化的實數(shù)區(qū)間上可以連續(xù)取值，且存在一個非負的實函數(shù) f(x)，使得對于任一區(qū)間（ a，b），有 ，則稱 x為連續(xù)型隨機變量， f(x)為 x的概率密度函數(shù)。 ? 造成這兩種系統(tǒng)不同的根本原因就是隨機系統(tǒng)中的隨機事件。物流系統(tǒng)仿真 —— 從理論到實踐 第二章 輸入數(shù)據(jù)建模 劉亮 Page ? 2 物流系統(tǒng)仿真 —— 從理論到實踐 第二章 輸入數(shù)據(jù)建模 ? 隨機數(shù)和隨機變量 – 確定性系統(tǒng)和隨機系統(tǒng) – 隨機變量與隨機數(shù) – 隨機數(shù)的產(chǎn)生 – 隨機數(shù)的產(chǎn)生方法 ? 數(shù)據(jù)采集與處理 – 數(shù)據(jù)的收集 – 隨機變量分布的辨識 ? 擬合輸入分布與相關(guān)性檢驗 – 擬合優(yōu)良度檢驗 – 隨機變量的相關(guān)與回歸分析 ? 經(jīng)驗分布 – 連續(xù)型變量的經(jīng)驗分布 – 離散型變量的經(jīng)驗分布 ? Stat::Fit在輸入數(shù)據(jù)建模中的應(yīng)用 – 用 Stat::Fit進行數(shù)據(jù)檢驗 – 利用 Stat::Fit全自動化擬合 – 利用 Stat::Fit進行手工擬合 注：關(guān)于輸入數(shù)據(jù)擬合及 Stat::Fit應(yīng)用主要參考了 《 面向應(yīng)用的仿真建模與分析 :使用ExtendSim 》 （秦天保，王巖峰 .清華大學出版社 .2022）一書，需要深入學習此部分內(nèi)容的讀者可從該書中獲取相關(guān)知識。 物流系統(tǒng)仿真 —— 從理論到實踐 Page ? 4 物流系統(tǒng)仿真 —— 從理論到實踐 第二章 輸入數(shù)據(jù)建模 ? 隨機數(shù)和隨機變量 ?隨機變量與隨機數(shù) ? 設(shè)某一次實驗產(chǎn)生的樣本空間為 ?， X是定義在 ?上的實函數(shù)，即對于 ?內(nèi)的任一樣本點 ω ， 為一實數(shù)，則稱 X為一個隨機變量。 ? 設(shè) X的概率密度函數(shù)為 ，則 X為 [0， 1]上的均勻分布函數(shù)。這種方法的缺點是容易產(chǎn)生退化，一旦尾數(shù)出現(xiàn) 0后就無法清除。當 a=1時為加法同余； c=0時為乘法同余； a≠ c≠ 0時為混合同余。 ? ?
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