多线程技术与分布式并发离散事件仿真

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仿真学相关术语

仿真学相关术语一、仿真学基础仿真学，也称为系统仿真学，是一门基于数学、计算机技术和相关学科的综合性学科。

它通过建立模型、模拟实验和数据分析，对实际系统的行为进行预测、优化和控制。

仿真学在各个领域都有广泛的应用，如工程、生物、经济、社会等。

在仿真学中，常用的基本概念和术语包括：1.系统：由相互关联的元素组成的集合，这些元素在相互作用下实现特定的功能或目标。

2.模型：对实际系统的一种抽象表示，可以是数学模型、计算机模型或物理模型等。

3.仿真：根据实际系统的特性，建立模型并进行实验的过程。

4.仿真实验：在建立的仿真模型上进行实验，以观察系统的行为和性能。

5.仿真结果：通过仿真实验得到的数据和信息，用于分析和评估系统的性能。

二、仿真模型仿真模型是仿真的基础，可以根据实际系统的不同特性采用不同的建模方法。

常见的仿真模型包括：1.数学模型：用数学方程、不等式、函数等描述系统内部各元素之间的数学关系。

2.计算机模型：将实际系统转换成计算机程序，通过编程语言实现系统的功能和行为。

3.物理模型：根据实际系统的物理特性，建立相应的物理装置来模拟系统的行为。

根据不同需求，还可以建立其他类型的仿真模型，如社会仿真、环境仿真等。

不同的模型有其适用范围和优缺点，选择合适的建模方法对于仿真的准确性和有效性至关重要。

三、仿真方法与技术在仿真学中，根据不同的应用需求和研究对象，可以采用不同的仿真方法和相关技术。

以下是一些常见的仿真方法和技术：1.离散事件仿真：离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真方法，适用于描述和分析在离散时间点发生的事件的系统行为。

离散事件仿真可以模拟系统的动态过程和随机性，常用于生产制造、物流运输等领域。

2.连续系统仿真：连续系统仿真是一种基于时间连续的仿真方法，适用于描述和分析在时间连续变化下系统行为。

连续系统仿真可以采用数值积分方法求解微分方程或偏微分方程，常用于工程系统、生物系统等领域。

3.基于代理的仿真：基于代理的仿真是一种基于分布式智能体的仿真方法，适用于描述和分析大规模、分布式系统的行为。

仿真算法知识点总结

仿真算法知识点总结一、简介仿真算法是一种通过生成模型和运行模拟来研究系统或过程的方法。

它是一种用计算机模拟真实世界事件的技术，可以用来解决各种问题，包括工程、商业和科学领域的问题。

仿真算法可以帮助研究人员更好地理解系统的行为，并预测系统未来的发展趋势。

本文将对仿真算法的基本原理、常用技术和应用领域进行总结，以期帮助读者更好地了解和应用仿真算法。

二、基本原理1. 离散事件仿真（DES）离散事件仿真是一种基于离散时间系统的仿真技术。

在离散事件仿真中，系统中的事件和状态都是离散的，而时间是连续变化的。

离散事件仿真通常用于建模和分析复杂系统，例如生产线、通信网络和交通系统等。

离散事件仿真模型可以用于分析系统的性能、验证系统的设计和决策支持等方面。

2. 连续仿真（CS）连续仿真是一种基于连续时间系统的仿真技术。

在连续仿真中，系统中的状态和事件都是连续的，而时间也是连续的。

连续仿真通常用于建模和分析动态系统，例如电力系统、控制系统和生态系统等。

连续仿真模型可以用于分析系统的稳定性、动态特性和系统参数的设计等方面。

3. 混合仿真（HS）混合仿真是一种同时兼具离散事件仿真和连续仿真特点的仿真技术。

混合仿真可以用于建模和分析同时包含离散和连续过程的系统，例如混合生产系统、供应链系统和环境系统等。

混合仿真模型可以用于分析系统的整体性能、协调离散和连续过程以及系统的优化设计等方面。

4. 随机仿真随机仿真是一种基于概率分布的仿真技术。

在随机仿真中，系统的状态和事件都是随机的，而时间也是随机的。

随机仿真通常用于建模和分析具有随机性质的系统，例如金融系统、天气系统和生物系统等。

随机仿真模型可以用于分析系统的风险、概率特性和对策选择等方面。

5. Agent-Based ModelingAgent-based modeling (ABM) is a simulation technique that focuses on simulating the actions and interactions of autonomous agents within a system. This approach is often used for modeling complex and decentralized systems, such as social networks, biologicalecosystems, and market economies. In ABM, individual agents are modeled with their own sets of rules, behaviors, and decision-making processes, and their interactions with other agents and the environment are simulated over time. ABM can be used to study the emergent behavior and dynamics of complex systems, and to explore the effects of different agent behaviors and interactions on system-level outcomes.三、常用技术1. Monte Carlo方法蒙特卡洛方法是一种基于随机模拟的数值计算技术。

仿真建模中的离散事件仿真与连续系统模拟技术

仿真建模中的离散事件仿真与连续系统模拟技术在仿真建模领域中，离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）与连续系统模拟技术是两种常用的方法。

离散事件仿真通过模拟系统组成部分之间的事件交互，以离散的时间步长进行模拟，适用于涉及离散事件和事件交互的系统。

而连续系统模拟技术则基于连续时间模型，将系统的状态从一个时间点演化到下一个时间点，适用于涉及连续变量和连续过程的系统。

本文将对离散事件仿真与连续系统模拟技术进行详细介绍和对比。

离散事件仿真是一种在离散事件驱动的基础上进行系统模拟的方法。

离散事件驱动指的是系统的状态变化是由离散事件的发生所触发的。

这些事件可以是任何可能影响系统行为的事物，如任务到达、资源请求和完成等。

离散事件仿真将系统中的所有活动建模为一系列事件，并通过事件的发生和处理来模拟系统的行为。

在仿真过程中，建模者需要明确定义系统中的各个事件及其发生的条件，以及事件发生后系统状态的变化规则。

离散事件仿真的优点是能够精确地模拟系统中的时间和事件交互，使得仿真结果具有较高的精确度。

它常用于模拟涉及排队、流程调度、供应链管理等问题的系统，如银行业务、交通系统和制造业生产线。

在离散事件仿真中，时间步长是指仿真模型中的事件触发机制。

不同的仿真模型可以选择不同的时间步长，以确保仿真结果的准确性和效率。

时间步长的选择应考虑系统中事件的发生频率和对结果的精确度要求。

当事件发生频率较高时，适合选择较小的时间步长，以提高仿真的精确度。

而当事件发生频率较低时，可以选择较大的时间步长以提高模拟效率。

常用的时间步长选择策略包括固定时间步长和自适应时间步长。

固定时间步长是指在整个仿真过程中使用相同的时间间隔，适用于事件发生频率稳定的仿真模型。

自适应时间步长则根据事件发生的频率动态调整时间间隔，以保持较高的仿真精确度和效率。

相比之下，连续系统模拟技术则更适用于描述连续变量和连续过程的系统。

在连续系统模拟中，系统的状态是以连续的时间点为基准进行演化的。

第03章.离散事件系统仿真ppt

工到配送至客户的过程就是一个进程。 • 事件、活动与进程的关系如下图所示。
仿真钟
• 仿真时钟用于表示仿真事件的变化。 • 在离散事件系统仿真中，由于系统状态变化是不连续的，在相邻两个事件发生之间，系统状态不发生变化，因而仿真时钟可以跨越这些“不活动”区域。从一个事
件发生时刻，推进到下一个事件发生时刻。仿真时钟的推进成跳跃性，推进速度具有随机性。由于仿真实质上是对系统状态在一定时间序列的动态描述，因此，仿真时钟一般是仿真的主要自变量，仿真时钟的推进是系统仿真程序的核心部分。
• 离散事件系统仿真与连续系统仿真的方法很不相同。
1)离散事件系统模型只是一种稳态模型，无须研究状态变量从一种状态变化到另一种状态的过程。而对于连续系统，主要研究其动态过程，连续系统模型一般要用微分方程模型描述。
2）离散事件系统中的变量大多数是随果来逼近总体分布的统计特征值，因而需要进行多次仿真和较长事件仿真。
• 对受随机因素影响的系统进行仿真时，首先要建立随机变量模型，即确定系统的随机变量，并确定这些随机变量的分布类型和参数。对于分布类型是已知或者是可以根据经验确定的随机变量，只要确定它们的参数就可以了。无论是确定随机变量的分布类型还是确定其参数，都要以调研观测的数据为依据。
3.2 离散事件系统仿真方法
成分
• 描述系统的另一基本要素是成分。 • 成分与实体是同一概念，只是根据习惯，在描述系统时
用实体，而在模型描述中用成分。
• 成分分为主动成分和被动成分(待加工的零件)。 • 可以主动产生活动的成分称为主动成分。 • 本身不产生活动，只在主动成分作用下才产生状态变化
的那些成分称为被动成分。
进程
• 由若干事件与若干活动组成的过程称为进程。 • 它描述了各事件活动发生的相互逻辑关系及时序关系。 • 例如，工件由车辆装入进货台；经装卸搬运进入仓库；经保管、加

离散事件建模与仿真

第7章离散事件系统建模与仿真离散事件系统指的是一组实体为了达到某些目的，以某些规则相互作用、关联而集合在一起。

与连续事件系统不同，离散事件系统所包含的事件在时间上和空间上都是离散的。

离散事件系统在生产和生活中是很常见的，例如一个超市就是一个离散事件系统，它由顾客和收银员组成。

在离散事件系统中，各事件以某种顺序或在某种条件下发生，并且大都是随机性的，所以，其模型很难用某种规范的形式，一般采用流程图或者网络图的形式来定义实体在系统中的活动。

这类系统在建模时，只要考虑系统内部状态发生变化的时间点和发生这些变化的原因，而不用描述系统内部状态发生变化的过程。

本章将介绍几种常见的离散事件系统和离散事件系统建模方法。

7.1 离散事件系统模型离散事件系统是指系统的状态仅在离散的时间点上发生变化的系统，而且这些离散时间点一般是不确定的。

这类系统中引起状态变化的原因是事件，通常状态变化与事件发生是一一对应的。

事件的发生没有持续性，可以看作在一个时间点上瞬间完成，事件发生的时间点是离散的，因而这类系统称为离散事件系统。

首先看一个典型的离散系统的例子。

例7.1 超市服务系统某理发店只有一名理发师。

在正常的工作时间内，如果理发店没有顾客，则理发师空闲；如果有顾客，则为顾客理发。

如果顾客到达理发店时，理发师正在为其他顾客服务，则新来的顾客在一旁排队等候。

显然，每个顾客到达理发店的时间是随机的，而理发师为每个顾客服务的时间也是随机的，进而队列中每个顾客的等候时间也是随机的。

下面，结合例7.1介绍一下在离散事件系统仿真中所用到的一些基本概念。

(1)实体实体是指有可区别性且独立存在的某种事物。

在系统中，构成系统的各种成分称为实体，用系统论的术语，它是系统边界内的对象。

在离散事件系统中，实体可分为两大类：临时实体和永久实体。

临时实体指的是只在系统中存在一段时间的实体，这类实体由系统外部到达系统，在系统仿真过程中的某一时刻出现，最终在仿真结束前从系统中消失。

第四章离散事件系统仿真方法1

第四章离散事件系统仿真方法1d第4章离散事件系统仿真方法4.1离散事件系统仿真一般概念4.1.1 一般概念离散事件系统：系统中的状态只在离散时间点上发生变化，而且这些离散时间点一般是不确定的。

系统状态是离散变化的，而引发状态变化的事件是随机发生的，因此这类系统的模型很难用数学方程来描述。

随着系统科学和管理科学的不断发展及其在军事、航空航天、CIMS和国民经济各领域中应用的不断深入，逐步形成一些与连续系统不同的建模方法：流程图和网络图。

离散事件系统建模与仿真的基本概念：⑴ 实体：是描述系统的三（四）要素之一，是系统中可单独辨识和刻画的构成要素。

如：工厂中的机器，商店中的服务员，生产线上的工件，道路上的车辆等。

从仿真角度看，实际系统就是由相互间存在一定关系的实体集合组成的，实体间的相互联系和作用产生系统特定的行为。

实体可分为两大类：临时实体和永久实体临时实体――在系统中只存在一段时间的实体。

一般是按一定规律有系统外部到达系统，在系统中接受永久实体的作用，按照一定的流程通过系统，最后离开系统。

临时实体存在一段后即自行消失，消失有时是指实体从屋里意义上退出了系统的边界或自身不存在了；有时仅是逻辑意义上的取消，意味着不必再予以考虑。

如：进入商店的顾客、路口的车辆、生产线上的工件、进入防空火力网的飞机、停车场的汽车等。

永久实体――永久驻留在系统中的实体。

是系统产生功能的必要条件。

系统要对临时实体产生作用，就必须有永久实体的活动，也就d必须有永久实体。

可以说临时实体与永久实体共同完成了某项活动，永久实体作为活动的资源而被占用，如：理发店中的理发员、生产线上的加工装配机械、路口的信号灯等。

属性和行为相同或相近的实体可以用类来描述，这样可以简化系统的组成和关系。

如：理发店服务系统可以看成是由“服务员”和“顾客”两类实体组成的，两类实体之间存在服务与被服务的关系。

⑵ 属性是实体特征的描述，一般是系统所拥有的全部特征的一个子集，用特征参数或变量表示。

大数据环境下离散事件模拟的优化和应用

大数据环境下离散事件模拟的优化和应用随着时代的发展和科技的进步，我们现在所处的这个时代，被称为“大数据时代”。

在这个时代里，我们每个人都被无形的卷入到了数据的漩涡之中。

数据时代的到来，带来了大量的数据资源，为我们的生产和生活创造了更多的机遇，对于社会和企业也提出了更高的要求，需要借助于数据技术来解决问题和提高效率。

而在“大数据时代”中，离散事件模拟(Distributed Simulation)成为一种主流的仿真技术，用于对大规模系统和网络的深度分析研究。

离散事件模拟能够通过对实际事件的模拟，来构建一个仿真模型，在模型中研究系统的性能和行为，评估系统资源的利用情况和性能瓶颈，并在此基础上进行优化和改进。

离散事件模拟技术在大数据环境中的应用和研究，成为当前科技界的热点之一。

在大数据环境下，离散事件模拟技术有着广泛的应用，不仅能够用于网络性能的评估，还可以用于系统的调度、交通流量管理、军事战争的模拟和预测等多个领域。

但是，离散事件模拟技术在大数据环境下的复杂性和时间复杂度都比较高，如何优化模拟性能和模拟准确性，成为了离散事件模拟技术的研究重点之一。

下面，我们将从模拟数据的优化与模拟算法的改进两个方面，探讨优化离散事件模拟在大数据环境中的应用。

一、模拟数据的优化在离散事件模拟中，数据是起关键作用的。

因为离散事件模拟是对实际事件的模拟，所以需要大量的数据来支撑。

而在大数据环境下，数据量更是庞大，但是访问这些数据的速度会受到网络、磁盘等因素的影响，从而影响整个模拟的效率和准确性。

针对这个问题，我们应该采取以下几个措施：1.数据压缩对于大规模模拟数据的传输和存储，可以采用对数据进行压缩来减少数据传输量和存储成本。

同时，数据压缩还可以减轻数据传输中的网络带宽压力，从而提高数据传输和存储的效率。

2.数据分片在进行离散事件模拟时，可以将大规模数据分成多个小块，进行分布式处理。

通过分片处理，可以减少单个节点负载，提高系统的可扩展性和并发性，并降低整个系统的响应时间。

离散事件系统仿真方法

离散事件系统仿真方法离散事件系统仿真方法（DES）是一种表达系统行为的数学模型，在计算机科学和工程领域中得到广泛应用。

DES主要用于对系统的离散事件进行建模和模拟，离散事件是系统中可以显著影响系统行为的事件，这些事件的发生时间是离散的，它们之间是分开的。

下面介绍几种常用的离散事件系统仿真方法：1. 事件列表驱动（Event List Driven）：事件列表驱动方法是最基本的 DES 方法。

在这种方法中，所有可能发生的事件都被列在一个事件列表中，事件按照发生的时间顺序排列。

仿真器会检查事件列表中最早发生的事件，并将系统状态更新到该事件发生的时间点。

然后仿真器会触发该事件，并处理该事件引发的状态变化。

2. 过程导向（Process Oriented）：过程导向方法是一种更高级的DES 方法。

在这种方法中，系统被分解为一系列并发的过程，每个过程负责处理一类事件。

过程之间通过消息传递进行通信和同步。

仿真器会根据系统的当前状态选择一个过程，并将事件分发给该过程进行处理。

过程在处理事件时可以触发其他事件。

3. 状态类（State-based）：状态类方法是一种根据系统状态的改变来驱动仿真的方法。

在这种方法中，系统的状态由一组状态变量来表示，仿真器会根据系统当前状态和一组状态转移规则来选择下一个事件的发生时间和类型。

状态类方法更适合描述那些状态随时间变化比较复杂的系统。

在进行离散事件系统仿真之前，需要确定系统中所有可能发生的事件和它们的发生时间。

一般来说，确定事件和发生时间是根据系统的规范和需求来完成的。

此外，仿真器还需要记录和输出仿真结果，以便进行分析和评估。

离散事件系统仿真方法在很多领域都有应用。

例如，在运输领域，可以使用DES方法来优化交通流量和路网规划。

在制造业中，可以使用DES 方法来优化生产线的布局和调度。

在通信领域，可以使用DES方法来评估无线网络的性能和信道分配策略。

综上所述，离散事件系统仿真方法是一种用于模拟和分析系统行为的重要工具。

离散事件系统的建模及仿真

离散事件系统的建模及仿真离散事件系统（DES）是由一组离散的事件组成的系统，这些事件发生的时间是不连续的，而是符合某些随机分布的。

其中最典型的例子就是计算机网络系统和制造业系统。

为了研究系统的行为和性能，需要进行建模和仿真。

一、离散事件系统模型离散事件系统模型主要分为：1. 离散时间模型离散时间模型将时间视作离散的时间点，系统状态在各个时间点之间发生变化。

变化是由离散事件引起的。

2. 连续时间模型连续时间模型将时间视作连续的时间流，系统状态是在时间流中按照连续方式演化的。

如具有阶段性和可重复性的工业生产过程。

3. 混合时间模型混合时间模型同时兼具离散和连续的特点。

如涉及到无线网络时，用户的驻留时间属于连续时间，用户数量的变化属于离散事件。

二、离散事件系统仿真离散事件系统仿真一般采用事件驱动的方法。

将系统分为若干模块，在每个模块中，定义被模拟的事件，并计算事件发生的时间和所带来的影响。

事件驱动仿真的主要思路是：1. 仿真的初期，将系统的状态初始化为所设定的状态，用“时钟”来模拟时间。

2. 仿真系统通过时钟来不断加倍地运行，等到仿真过程中需要出现事件的时候，就跳出当前仿真的运动，而声明事件的发生时间。

3. 标记事件后，仿真系统可以基于某种策略对事件进行排队，然后按照时间的先后顺序进行运行。

4. 在仿真的过程中，会根据发生的事件得出相应的结果，保存在仿真结果的数据结构中，用于后续的仿真分析。

离散事件系统仿真时要注意的地方：1. 对于大型系统，由于其状态空间太大，会导致模型的运行时间过长，从而影响仿真的效率。

2. 因为模型已经不仅仅是数学模型而是物理模型，所以需要考虑仿真结果的表示方法。

3. 仿真结果的分析是非常必要的，而且分析需要进行统计，统计方法必须要掌握。

三、离散事件系统的应用1. 计算机网络系统计算机网络系统中涉及到的很多问题都可以使用离散事件系统模型进行仿真。

如路由选择问题、网络拥塞问题、网络性能评估等。

离散事件仿真

离散事件仿真基本原理赵问道浙江大学信息与通信工程研究所目录一、离散事件仿真的基本概念 (3)1. 基于事件的（event-based）离散事件仿真 (3)2. 基于活动的（activity-based）离散事件仿真 (3)3. 基于进程的（process-based）离散事件仿真 (3)4. 三阶段（three-phase）离散事件仿真 (3)二、离散事件仿真系统的组成 (4)1. 时钟（Clock） (4)2. 事件列表（Events List） (4)3. 随机数发生器（Random-Number Generators） (5)4. 统计（Statistics） (5)5. 结束条件（Ending Condition） (5)三、仿真引擎逻辑（Simulation Engine Logic） (5)1. 开始（Start） (5)2. 循环（“Do loop” or “While loop”） (6)3. 结束（End） (6)离散事件仿真基本原理一、离散事件仿真的基本概念在离散事件仿真中，系统的操作通过按时间顺序排列的一组事件序列来表示。

每个事件发生在某一时刻，表示系统的状态改变。

例如，如果仿真电梯，那么事件可以是“6层的按钮按下了”，随之系统状态改成“电梯移动”，并且最后到达状态“电梯位于6层”i。

学习如何建立离散时间仿真的一个普通例子是仿真一个队列（queue），如顾客到达银行接受出纳员的服务，这里的系统实体是“顾客队列”（CUSTOMER-QUEUE）和“出纳员”（TELLERS）。

系统事件是“顾客到达”（CUSTOMER-ARRIV AL）和“顾客离开”（CUSTOMER-DEPARTURE）（事件“出纳员开始服务”（TELLER-BEGINS-SERVICE ）可以是到达和离开事件逻辑的组成部分) 。

可以由这些事件改变的系统状态有“队列中的顾客数量”（NUMBER-OF-CUSTOMERS-IN-THE-QUEUE (是一个从0到n的整数) ）和“出纳员状态”（TELLER-STATUS (忙或空闲)）。

离散事件系统仿真技术与实例

离散事件系统仿真技术与实例一、概述离散事件系统仿真技术是一种基于计算机模拟的方法，用于研究各种系统的行为和性能。

它可以模拟系统的运行过程，预测未来的行为和结果，并提供有关系统改进的建议。

本文将介绍离散事件系统仿真技术及其应用，并提供一个实例以说明其在实践中的应用。

二、离散事件系统仿真技术1. 基本概念离散事件系统是由一系列离散事件组成的系统，其中每个事件都会导致系统状态发生变化。

离散事件仿真是指通过模拟这些事件来模拟整个系统的运行过程。

2. 仿真流程离散事件仿真通常包括以下步骤：（1）建立模型：根据实际情况建立一个数学或逻辑模型。

（2）确定参数：确定输入参数和初始状态。

（3）编写代码：编写程序代码以实现所建立的模型。

（4）运行仿真：运行程序并观察输出结果。

（5）分析结果：分析输出结果并对模型进行调整。

3. 仿真工具目前市面上有许多用于离散事件仿真的工具，如Arena、Simul8、AnyLogic等。

这些工具提供了图形化界面，使得模型的建立和运行更加方便。

三、离散事件系统仿真实例1. 实例背景某快递公司需要优化其分拣中心的运作效率。

分拣中心有多个分拣站，每个分拣站都有多个工人。

每个工人可以处理不同种类的包裹，但处理速度不同。

2. 模型建立（1）建立实体：将分拣站和工人作为实体。

（2）确定事件：将到达分拣站的包裹到达和离开、工人开始和结束处理等事件作为仿真事件。

（3）确定参数：确定每个分拣站的初始状态、到达时间和处理时间等参数。

（4）编写代码：使用Arena进行模型编写，并设置仿真参数。

（5）运行仿真：运行程序并观察输出结果。

（6）分析结果：根据输出结果对模型进行调整，如增加或减少工人数量等。

3. 结果分析通过模拟，我们可以得出一些结论，如：（1）增加工人数量可以提高整个系统的处理效率。

（2）合理安排不同种类包裹的处理顺序可以缩短平均处理时间。

（3）在高峰期增加一些临时工可以提高系统的处理能力。

四、总结离散事件系统仿真技术是一种非常有效的研究系统行为和性能的方法。

离散事件系统仿真方法简介

离散事件系统仿真方法简介摘要：本文介绍了离散事件系统仿真研究的方法，并结合编组站到达场作业仿真系统，阐述了仿真研究的过程。

在离散事件系统仿真研究中，介绍了实体、事件和仿真时钟等概念，并对仿真时钟的推进方法等时间步长法和事件步长法进行了详细说明。

在仿真研究的过程中，结合编组站到达场作业仿真系统，介绍了利用计算机对作业过程进行仿真的方法。

关键词：离散事件；系统仿真；Abstract: This paper introduces thesimulation method ofdiscrete eventsystem,combined with themarshalling stationarrived at the stationoperation simulation system,thesimulationresearch.In the simulationof discrete eventsystem,introduces the entity,event and thesimulation clockconcept,and the simulationclock pushingmethod oftime stepmethod andstep methodis described in detail.Inthe simulation,with thestation at thefieldoperation simulationsystem of marshalling,introduced the method ofusing computerto simulate theworking process.Keywords:discrete eventsystem simulation;运用模型研究客观事物，是人类自古以来一直沿用的研究方法。

这种方法是利用相似原理，运用物理模型模仿被研究的系统。

对于一个系统来说，它与外部环境之间或其组成部分之间，存在一定的数学和逻辑关系。

离散事件系统仿真方法讲解

2021/4/18
Su Chun, Southeast University
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仿真时钟推进机制
固定步长时间推进机制：在仿真过程中仿真时钟每次递增一个固定的步长。该步长在仿真开始之前，根据模型特点确定，在仿真过程中保持不变。
该推进方式要求每次推进都要扫描所有正在执行的活动，以检查此时间区间内是否有事件发生。
Su Chun, Southeast University
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离散事件系统仿真策略
进程交互法的基本思想：
• 通过所有进程中时间值最小的无条件延迟复活点来推进仿真时钟；
• 当时钟推进到一个新的时刻点后，如果某一实体在进程中解锁，就将该实体从当前复活点一直推进到下一次延迟发生为止。
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Su Chun, Southeast University
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离散事件系统仿真策略
2021/4/18
Su Chun, Southeast University
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离散事件系统仿真策略
进程交互法兼有事件调度法和活动扫描法的特点，但其算法比两者更为复杂。根据进程交互法建立的仿真模型称为面向进程的仿真模型。
表示，每一事件都有相应的活动处理模块。处理中的操作能否进行取决于时间及系统状态。
一个实体可以有几个活动处理模块。每一个进入系统的主动实体都处于某种活动的状态。活动的激发与终止都会形成新的事件。
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Su Chun, Southeast University
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离散事件系统仿真策略
事件调度法是一种预定事件发生时间的策略，仿真模型中必须预定系统中最先发生的事件，以便启动仿真进程。
此外，事件处理子程序中除要修改系统状态外，还要预定本类事件的下一事件将要发生的时间。因此，该方法对活动持续时间确定的系统较为方便。

基于离散事件仿真的系统建模与仿真

基于离散事件仿真的系统建模与仿真随着科技的发展，现今的各行各业都离不开计算机系统的应用。

为了更好地发挥计算机的优势，我们需要对系统进行建模与仿真，以便在实际应用的过程中更好地评估系统的性能等各个方面。

而离散事件仿真（DES）则是评估系统的一种常见方法。

本文将探讨基于离散事件仿真的系统建模与仿真的一些问题。

一、离散事件仿真简介离散事件仿真是指使用离散状态来模拟系统运行的过程。

在离散事件仿真中，系统被分割成离散的时间步骤，每个事件引起系统状态的变化。

在仿真过程中，我们可以控制时间的流逝，模拟系统中的事件和活动的执行。

另外，在离散事件仿真中，我们还可以采用不同的策略模拟各种环境，以及建立不同的模型。

二、离散事件仿真的应用场景基于离散时间仿真的系统建模与仿真主要应用于以下几个方面：1.制造业制造业需要优化生产线，以提高生产效率和降低成本。

通过使用离散事件仿真，在制造业中的物流实践和布置方案中模拟各种场景，以更好地管理生产过程。

2.物流在物流领域，离散事件仿真的应用非常广泛，主要用于模拟贸易实践和物流网络中的物流流动。

离散事件仿真可以用来优化产品的运输、估算仓库容量、以及优化整个供应链管理等方面。

3.医疗领域在医疗领域，离散事件仿真可以用来优化医学流程，改进病人照顾质量，比如通过模拟病人入院和出院的流程来预测相关过程的需要。

仿真还可以帮助医护人员更好地面对突发情况，提高危机管理能力。

三、基于离散事件仿真的系统建模与仿真方法及技巧1.确定目标在开始建模之前，需要明确仿真目标，以便更好地定量分析仿真结果。

我们需要明确仿真的目的，比如欲优化的具体指标、运行环境等。

2.建立系统模型建立系统模型是模拟过程的核心。

对于基于离散事件仿真的系统建模与仿真，关键是识别事件、确定状态和数据的流向。

在模型建立过程中，需要合理地把握事件之间的顺序关系以及状态之间的转化关系。

3.选择仿真器选择正确的仿真器是执行模拟和仿真的关键。

通常来说，每个仿真器都有自己的特色功能，在应用前可以根据自己的要求仔细挑选合适的仿真器。

离散事件系统建模与仿真技术研究

离散事件系统建模与仿真技术研究概述离散事件系统（Discrete Event System，DES）是指由一些离散事件所组成的系统。

这些事件是在系统的状态发生改变时发生的，并且导致系统的状态变化。

在实际生活中，大部分的系统都可以看作是离散事件系统，例如交通系统、银行系统、生产线等等。

在离散事件系统中，有多个独立的事件同时发生，并且这些事件上之间存在一定的关系，因此对这些系统进行建模与仿真研究是非常重要的。

离散事件系统建模离散事件系统的建模是将系统中的各种事件、状态、动作等抽象、描述和转换成数学模型的过程。

通常来说，离散事件系统的建模包括以下步骤：第一步，定义系统。

定义离散事件系统的物理或抽象模型，定义系统中包含的事件、功能、控制和输出等元素。

第二步，定义状态。

定义系统的状态表示方法，确定系统运行状态的本质特征和状态数量。

第三步，建立状态转换模型。

建立系统状态变化的逻辑模型和状态转换图。

第四步，定义事件。

定义系统中所有可能发生的事件，并规定事件发生的条件和动作。

第五步，定义控制策略。

定义系统的控制策略，包括各种事件的触发条件和相应的控制措施。

离散事件系统仿真技术离散事件系统仿真技术是指利用仿真软件将建立的离散事件系统模型输入计算机中进行仿真的过程。

通常，离散事件系统仿真技术包括以下阶段：第一步，系统建模使用工具软件或手工建立系统的模型，将时间、控制和状态转换等作为系统的基本构成要素。

第二步，仿真参数设置系统运行中所需要的仿真参数，例如仿真时间、仿真方法和仿真输出等均需要根据实际系统特点进行设置。

第三步，仿真运行将建立的模型输入仿真软件中进行运行，时间、状态、控制和结果等信息都可以进行记录和分析。

第四步，结果分析对仿真结果进行分析和比较，将仿真结果与实际系统的运行情况进行对比，从而评估系统的性能和优化方案。

结语总的来说，离散事件系统建模与仿真技术的研究及应用对于实际系统的设计、控制和调整都非常具有实际意义。

仿真时间加速算法及并行运算策略

仿真时间加速算法及并行运算策略随着科技的不断发展和超级计算机的广泛应用，仿真技术在各个领域中的重要性日益突显。

仿真技术可以通过建立数学模型来模拟真实情况，从而预测和分析系统的行为。

然而，由于仿真的复杂性和计算量的增加，时间成本依然是制约仿真技术发展的一个重要因素。

为了克服这一问题，研究者们提出了一种称为仿真时间加速算法的方法，以及并行运算策略来提高仿真效率。

仿真时间加速算法是一种通过改变仿真时间的流逝速度来加快仿真进程的方法。

一般来说，仿真时间加速算法可以分为两种类型：外在时间加速算法和内在时间加速算法。

外在时间加速算法通过改变仿真事件发生的速度，从而加速仿真的进行。

其中一种常见的外在时间加速算法是离散事件仿真（DES）算法。

在离散事件仿真算法中，将仿真进程分为离散的事件，并且控制事件之间的时间间隔。

通过优化事件的顺序和合并相同或类似的事件，可以大大减少仿真的时间成本。

此外，还有一些其他的外在时间加速算法，如连续系统仿真算法、模糊仿真算法等。

与外在时间加速算法不同，内在时间加速算法通过减小仿真模型的规模或简化模型的复杂度来加速仿真。

其中一种常见的内在时间加速算法是快速仿真技术。

快速仿真技术通过抽取仿真中的关键因素，并将其与其他因素相互独立进行仿真。

这样可以显著减少仿真模型的复杂度，从而加速仿真的进行。

除了仿真时间加速算法，并行运算策略也是提高仿真效率的重要手段之一。

并行运算是指将计算任务分成多个子任务，然后在多个处理器上同时执行这些子任务的方法。

并行运算可以提高仿真的计算能力和吞吐量。

在并行仿真中，对于大规模的模型，可以通过将模型划分成多个子模型，并将每个子模型分配给不同的处理器来进行并行计算。

此外，还可以采用多线程技术来实现并行运算。

多线程技术可以同时处理多个仿真任务，从而加快仿真的速度。

综上所述，仿真时间加速算法和并行运算策略是提高仿真效率的重要方法。

仿真时间加速算法通过改变仿真时间的流逝速度来加快仿真的进程，而并行运算策略则通过将计算任务分成多个子任务在多个处理器上同时执行的方式来提高仿真的计算能力。

离散事件系统建模与仿真学习报告

《离散事件系统建模与仿真》课程学习报告课程名称离散事件系统建模与仿真学生姓名学生班级测控学生学号 2012指导老师时间离散事件系统建模与仿真摘要离散事件系统仿真是现代仿真技术的主要研究热点之一。

离散事件系统是一类在工程技术、经济、军事等领域常见的系统，它们的状态在一些不均匀的离散时刻发生变换且状态变换的内部机制比较复杂，往往无法用常规的数学方法来描述。

离散事件系统仿真是当前研究这一类系统的最有用处的方法之一。

要对系统进行仿真研究，首先需要建立系统的仿真模型。

笔者比较详细地探讨了离散事件系统仿真建模的核心——仿真流程管理、离散事件系统的三种仿真建模策略，即：事件调度法、活动扫描法、进程交互法。

关键词：离散事件系统，仿真建模，仿真策略，系统仿真，事件调度法1 基本概念1.1 系统仿真与系统系统仿真是以相似原理、系统技术、信息技术及其应用领域有关专业技术为基础，以计算机和各种专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实的或假想的系统进行动态研究的一门多学科的综合性技术口]。

相似论是系统仿真的主要理论依据。

系统仿真研究的对象是系统。

系统是指具有某些特定功能、按照某些规律结合起来、互相作用、互相依存的所有事物的集合或总和。

任何系统都存在三方面需要研究的内容，即实体、属性和活动。

实体是存在于系统中的每一项确定的物体。

属性是实体所具有的每一项有效的特性。

活动是导致系统状态发生变化的一个过程。

活动是在一段时间内发生的情况，活动反映了系统的变化规律。

存在系统内部的实体、属性和活动组成的整体称为系统的状态。

处于平衡状态的系统统称为静态系统，状态随时间不断变化着的系统为动态系统。

根据系统状态的变化是否连续可将系统分为连续系统和离散系统及连续离散混合系统。

连续系统的状态变量是连续变化的。

离散系统包括离散时间系统和离散事件系统，离散时间系统的状态变量是间断的，但是它和连续系统具有相似的性能，它们的系统模型都能用方程的形式加以描述。