計算機仿真ppt課件-閱讀頁
2025-05-18 07:08本頁面
【正文】 事件表法特點 1) 仿真時鐘每次前進的步長取決于事件之間的間隔； 2) 在一個步長內(nèi)，系統(tǒng)的狀態(tài)不變； 3) 只有在有事件發(fā)生時，才對系統(tǒng)進行一次全面的考察。時間的單位為分，服務時間不取負值。 2） 出納員的工作強度 。 2) 模型建立 輸入常量 指數(shù)分布的參數(shù) λ= 正態(tài)分布的參數(shù) μ＝ ,σ= 顧客總數(shù) N=100 變量 顧客到達時刻 CA，服務時間 CS, 離開時刻 CL 出納員忙閑 S，出納員累計工作時間 ST， 隊列長度 QL，顧客的總等待時間 CT 輸出參數(shù) 顧客的平均等待時間 CM，最大隊長 QM， 出納員的工作強度 SR ① 數(shù)據(jù)整理與分析 ② 系統(tǒng)狀態(tài) 系統(tǒng)狀態(tài)變量： 顧客總等待時間 CT，出納員總工作時間 ST，隊長 QL ③ 事件類型 E ： 顧客到達 E=1，顧客離開 E=2 ④ 有關量的計算 1)顧客到達 … 2)顧客離開 … 3)出納員累計工作時間 ,最大隊長； ⑤ 相關表格 事件發(fā)生時刻 ET 事件類型 E 顧客編號 1 1 3 1 2 5 2 1 1 3 … … … 事件表格式 到達時刻 服務時間 離開時刻 3 3 2 5 8 9 … … … 顧客表格式 是哪類事件 ? 否 結(jié)束 輸出結(jié)果 是 ⑥ 仿 真 程 序 流 程 調(diào)用顧客離開子程序 顧客離開 調(diào)用顧客到達子程序 顧客到達 仿真是否完畢 從事件表中找出時間最近事件 仿真時鐘步進 初 始 化 :λ=, μ＝ ,σ=, N=100,t=0 CA=rand ,CS=rand, CL=0,CT=0,ST=0,QL=0 事件表 產(chǎn)生下一個顧客到達的時刻 顧客到達子程序框圖 出納員忙？ (S=1) 臵出納員忙 (S=1) 否 是 顧客排隊， QL+1 更新 產(chǎn)生顧客離開時刻 更新有關變量 事件表 更新 顧客離開 顧客離開子程序框圖 是否有顧客排隊？ (QL0) 是 QL－ 1 ， s=1 產(chǎn)生顧客離開時刻 更新 事件表 更新有關變量 更新 事件表 出納員閑 臵 S=0 否 上述仿真過程做了如下假設 ①先到先服務； ②顧客不會因排隊時間太長而離開； 注意：假設 2可修改。 ② 如何修改假設 2?，寫出修改后的程序。 Monte Carlo 方法是隨機模型的計算機仿真方法，在用傳統(tǒng)方法難以解決的問題中，有很大一部分可以用概率模型描述，由于這類問題含有不確定的隨機因素，難以用定量分析法得到解析結(jié)果，在這種情況下， Monte Carlo 方法是非常有效。 2)收斂速度 由中心極限定理 隨機數(shù)的生成方法 用 Monte Carlo 方法解題時，需要根據(jù)隨機變量的分布生成隨機變量的若干個具體的取值，叫做抽樣。 [ 0, 1] 區(qū)間上的均勻分布隨機變量的抽樣是其中最基本的問題，在計算機上，其他分布的隨機數(shù)都是在此基礎上產(chǎn)生的。 仿真對隨機數(shù)的要求 1）準確性：即生成的隨機數(shù)準確的服從要求的分布 2）快速性：有些隨機仿真問題中，需要生成幾萬甚至幾十萬個隨機數(shù)，這樣就要求生成隨機數(shù)的速度要快。 下面介紹幾種從均勻分布隨機數(shù)產(chǎn)生非均勻分布隨機數(shù)的方法。 設連續(xù)型隨機變量 X的分布函數(shù)為 F(x),若 F(x)存在反函數(shù) F－ 1(x)，則隨機數(shù) x = F－ 1( r ) 是 X的一個樣本。 X x1 x2 … xk xk+1 … P p1 p2 … pk pk+1 … F F1 F2 … Fk Fk+1 … 設離散型隨機變量 X的分布率為 其中 Fk = p1 + p2 +… + pk 顯然有 F1 F2 …. Fn Fn+1….≤1 令 F0 =0 x1 x2 … xk1 xk … 0 F1 F2 … Fk－ 1 Fk … r 有些隨機變量的分布函數(shù)很難求出其反函數(shù)， F－ 1(x)，若能推倒出其近似表達式 G － 1(x), 則隨機數(shù) x = G－ 1( r ) 是 X的一個近似樣本。 設二維隨機變量 r = (X, Y) 服從區(qū)域 Ω上的均勻分布 ,則隨機變量 u(X, Y)的數(shù)學期望為 E [ u(X, Y) ]= 例 1 用 Monte Carlo 方法計算積分 2)抽樣計算 生成二維均勻分布隨機數(shù) r1, r2, r3, … ,rn, 計算 u( ri ) i = 1,2,…, n I的近似值為 1) 建立概率模型 。若此點為邊界點，則游動結(jié)束，記錄邊界吸收的能量，然后開始下一輪游動。邊界獲得能量 f i, 求由 Q點出發(fā)的粒子被邊界吸收的能量。 則由 Q點出發(fā)的粒子被邊界吸收的能量的 近似值為
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