系统仿真方法.ppt

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
---------蒙特卡罗(MC)仿真方法
4.1 系统仿真的概念(idea)
■ 什么是系统仿真? ■ 为什么要系统仿真?
4.1 系统仿真的概念(idea)
■ 什么是系统仿真?
利用模型对实际系统进行试验研究的过程。 或通过建立和运行实际系统的仿真模型,来 模仿系统的运行状态和规律,以实现在计算 机上进行试验的全过程。
4.5 MC仿真方法的应用
例2.某工厂从外地采购原料,到货天数是一个随机变量(设为 X)。根据过去的资料,在100次到货中,到货天数与次数的 关系如表1
到货天数X 2 3 5 7 8 12 次 数 20 40 8 25 5 2
现模拟今后10批货物到达的平均天数
解:① 根据已知条件,到货天数X的概率见表
4.2.3 系统仿真的步骤:
(1).问题的描述、定义和分析; (2).建立仿真模型; (3).数据采集和筛选; (4).仿真模型的确认; (5).仿真模型的编程实现与验证; (6).仿真试验设计; (7).仿真模型的运行; (8).仿真结果的输出、记录; (9).分析数据,得出结论。
4.3 随机数 4.3.1 随机数定义:
4.2.2 系统仿真的特点
• 系统仿真模型是面向实际过程和系统性问题的。
• 系统仿真技术是一种实验手段,可以在短时间内通 过计算机获得对系统运行规律以及未来特性的认识。
• 系统仿真研究由多次独立的重复模拟过程所组成, 需要进行多次实验的统计推断,并对系统的性能和 变化规律作多因素的综合评价。
• 系统仿真只能得到问题的一个特解或可行解,而不 能得到问题的通解或最优解。
对应随机数 00~16 17~41 42~74 75~91 92~95 96~99
② 变换:
② 变换: 产生X的均匀分布随机数:产生多少个?
对应的销售量:100、90、90、80、100、100、105、90、…
③ 仿真: ④ 分析:
注 意:
应继续模拟,比如:
定货量300台/次改成350台/次或250台/次看其效果; <300台即定货看其效果; 改变月初存货量看其效果;
4.1 系统仿真的概念(idea)
■ 为什么要系统仿真?
由于安全、经济、技术、时间 等原因,
对实际系统进行真实的物理试验很困难或者 跟踪记录试验数据难以实现时,仿真技术就 成为必不可少的工具。
4.2 系统仿真的作用和特点
4.2.1 系统仿真的作用--见教材
系统仿真的应用领域
在我国,目前仿真技术已经渗透到国民经济建设的各个 领域,包括社会经济、交通运输、生态环境、军事装备、 企业管理等,还有最近兴起的网络仿真技术等。
90
0.14
对应的随机数
00~03 04~07 08~16 17~25 26~39
每天销售量X
95 100 105 110 120
概率P 0.14 0.19 0.14 0.09 0.04
对应的随机数
40~53 54~72 73~86 87~95 96~99
到货天数T 2
3
4
6
8
12
概率P
0.17 0.25 0.33 0.17 0.04 0.04
出现的随机现象 ● 是充分利用计算机计算能力的随机实验方法。
2. 蒙特卡罗(MC)仿真方法及应用
例1.某理发店有3个座位(1号位、2号位、3号位),每5分钟进来的顾客数 为0,1或2位,且进来的概率相同(都是1/3)。顾客在每个理发椅上的服 务时间是15或20分钟,且概率也相同(都是1/2),
现模拟1小时 内该店顾客排队或理发师空闲情况。
从附录一第21行起按行读出10个随机数:
T
68、34、30、13、70、55、74、30、77、40
④ 10天平均到货天数 : (7+3+3+2+7+3+7+3+7+3)/7
解:① 根据已知条件,每天销售量X与到货天数T的概率见表3。
每天销售量X 概率P
70
0.04
75
0.04
80
0.09
85
0.09
是依所要求的概率分布产生的随机数来模拟可能出现的随机现象
● 仿真:
第一步 确定仿真变量的概率分布:
第一步 确定仿真变量的概率分布: 第二步 产生仿真变量的随机数得到仿真量:
第三步 仿真(模拟)座椅被占用的情况:
第四步 理发店营业情况分析:
注意:
以上模拟只能反映理发店可能发生的一次情况。 应该重复进行多次模拟分析决策。
例如: 设计一个程序,使之产生均匀分布的随机数。
4.4 蒙特卡罗(Monte Carlo)仿真方法
1. MC仿真原理:
例1. 计算不规则图形的面积
例2. 计算π的近似值
Monte Carlo 仿真方法
● 以概率论和数理统计理论为指导的模拟方法, ● 是依所要求的概率分布产生的随机数来模拟可能
到货天数X 2
3
5
7
8
12
概率P
0.20 0.40 0.08 0.25 0.05 0.02
—— 注意:
② 变换:
到货天数X 2
3
5
7
8
12
wenku.baidu.com概率P
0.20 0.40 0.08 0.25 0.05 0.02
对应随机数 00~19 20~59 60~67 68~92 93~97 98~99
③ 产生均匀分布的随机数:
第四章 系统仿真方法 System Simulation Method
本章问 题
什么是系统仿真? ------ 概念! 为什么要系统仿真? ------ 作用! 如何进行系统仿真? ------ 方法!
本章 主 要 内 容
一、系统仿真概念 二、系统仿真的作用和特点 三、 MC系统仿真随机数
四、系统仿真方法及应用★
4.3 随机数 随机数表:--见教材附录
注意:
4.3.2 用“随机数表”模拟抽样的方法
[方法1] 例1: 在50名同学(学号20—69)中随机抽出五位同学 参加某项活动。
[方法2]
例2: 设某商店每天到达的顾客数是随机的,一个月的统计结 果表明,一天最多有60人,最少有25人。现模拟今后一个星期 内平均每天有多少顾客。假定每天到达的顾客多少的机会相同, 即不存在月初、月中或月尾及休息天的差别。
4.3.3 随机数生成
(1). 随机数生成器产生 (2). 用C语言的函数rand()产生随机数
(1). 随机数生成-----随机数生成器
最常用的随机数生成器是线形同余数法。从生成的大量随机数x 中抽取一些随机数
式中A和C是常数,Mod(M)是取模操作。 例如:
例如:
2. 用C语言的函数rand()产生随机数
相关文档
最新文档