第五章 离散事件系统仿真PPT课件
合集下载
离散事件系统的建模与仿真PPT演示课件
(2)1/2
14
11.2 排队服务系统的数学建模
排队服务系统的建模方法
排队律的数学模型
先到先服务：服务首先提供给等待时间最长的顾客。 后到先服务：服务首先提供给最后到达的顾客。 优先服务律：中断或强占服务。服务提供给优先级最
高的顾客。 随机律：对所有等待的顾客进行随机选择服务。 其它：到超时、超长离去
补充：存储的输入。生产或订货。但需要时间。 费用：各种消耗费用。存储费h、订货费S、生产费
c、缺货费d。 存储策略
循环策略：每隔t0时间进行补充存储量Q。 (x,S)策略：每当x<=S时补充存储量Q=S-x。 混合策略：每隔t0时间检查存储量，然后实行(x,S)策略
18
11.3 存储系统的数学建模
形式化描述：M=(X,Y,S,,,ta)。
这里：X 外部事件（输入事件）；Y输出事件，S 序贯状态；状态转移函数；输出函数和ta时间 推进函数。
4
11.1 离散事件系统的数学描述 方法
实体：顾客、服务台
进程 排队活动
服务活动
顾客到达事件
服务开始事件
服务结束事件
离散事件系统中的实体、事件、活动和进程
(k1)!
到达分布函数为
A0(t)ekt
k1 n0
(kt)n
n!
k为大于零的正整数
13
11.2 排队服务系统的数学建模
排队服务系统的建模方法
服务过程的数学模型
定长的服务时间。一般情况 随机分布：一般按指数分布。特殊情况可按爱尔朗分
布或超指数分布。 正态分布：密度函数为
f(z) 1 ez2/2
排队服务系统的建模方法
到达模式的数学模型
定长分布：顾客在等距离时间间隔到达。
14
11.2 排队服务系统的数学建模
排队服务系统的建模方法
排队律的数学模型
先到先服务：服务首先提供给等待时间最长的顾客。 后到先服务：服务首先提供给最后到达的顾客。 优先服务律：中断或强占服务。服务提供给优先级最
高的顾客。 随机律：对所有等待的顾客进行随机选择服务。 其它：到超时、超长离去
补充：存储的输入。生产或订货。但需要时间。 费用：各种消耗费用。存储费h、订货费S、生产费
c、缺货费d。 存储策略
循环策略：每隔t0时间进行补充存储量Q。 (x,S)策略：每当x<=S时补充存储量Q=S-x。 混合策略：每隔t0时间检查存储量，然后实行(x,S)策略
18
11.3 存储系统的数学建模
形式化描述：M=(X,Y,S,,,ta)。
这里：X 外部事件（输入事件）；Y输出事件，S 序贯状态；状态转移函数；输出函数和ta时间 推进函数。
4
11.1 离散事件系统的数学描述 方法
实体：顾客、服务台
进程 排队活动
服务活动
顾客到达事件
服务开始事件
服务结束事件
离散事件系统中的实体、事件、活动和进程
(k1)!
到达分布函数为
A0(t)ekt
k1 n0
(kt)n
n!
k为大于零的正整数
13
11.2 排队服务系统的数学建模
排队服务系统的建模方法
服务过程的数学模型
定长的服务时间。一般情况 随机分布：一般按指数分布。特殊情况可按爱尔朗分
布或超指数分布。 正态分布：密度函数为
f(z) 1 ez2/2
排队服务系统的建模方法
到达模式的数学模型
定长分布：顾客在等距离时间间隔到达。
第五章 离散事件系统仿真
第五章
离散事件系统仿真
组员：王茂馨、汤丹、施天娇、 马慧蓉、刘珠珠、刘素瑞、刘 璠、钱漾、蔡跃宇、金臻、景 象
知识点
基本概念
离散事件的基本要素
离散事件系统仿真模型的部件和结构 离散事件系统特点
仿真时钟的推进机制 离散事件系统仿真策略
基本概念
离散事件系统 系统的状态仅在离散的时间点上方式变化的系
下次事件时间推进机制原理图
结论
固定步长时间推进机制可以通过调整步
长来调整仿真的效率 和精确度，但存在 着影响效率的多余计算和仿真精度误差。 下次事件时间推进机制不存在多余的计 算，具有高的仿真精 度，但没有调整仿 真效率和仿真精确度的手段。 固定步长时间推进机制适合于对事件的 发生在时间轴上呈均 匀分布的系统的仿 真；下次事件时间推进机制适合于事件 发生数小的系统仿真。
模型说明： 服务员两名， 队列一条 “∆”表示某顾客产生的时刻，也为相应进程开始的时 刻； “□”表示某顾客离去的时刻，也为相应进程撤销的时 刻； 符号“X”表示排队顾客开始接受服务的时刻； 虚线表示进程的排队时间； 波纹线表示顾客得到服务的时间。
进程交互法中实体的进程不断推进，直到某些延 迟发生后才暂停，延迟可分为： 无条件延迟：实体停留在进程中的某点不再向前 移动，直到预 先确定的延迟期满。例如，顾客停 留在服务通道中直到服务完 成。
统，而且这些离散时间点一般是不确定。 面向事件：反映系统各部分相互作用的一些事 件，模型为反映事件状态的数集，仿真结果是 产生处理这些事件的时间历程 连续系统：时间常为均匀间隔计时；系统动力 学模型由表征系统变量间关系的方程描写，结 果常为变量随时间的变化历程
典型的离散系统
订票系统、库存系统、加工制造系
离散事件系统仿真
组员：王茂馨、汤丹、施天娇、 马慧蓉、刘珠珠、刘素瑞、刘 璠、钱漾、蔡跃宇、金臻、景 象
知识点
基本概念
离散事件的基本要素
离散事件系统仿真模型的部件和结构 离散事件系统特点
仿真时钟的推进机制 离散事件系统仿真策略
基本概念
离散事件系统 系统的状态仅在离散的时间点上方式变化的系
下次事件时间推进机制原理图
结论
固定步长时间推进机制可以通过调整步
长来调整仿真的效率 和精确度，但存在 着影响效率的多余计算和仿真精度误差。 下次事件时间推进机制不存在多余的计 算，具有高的仿真精 度，但没有调整仿 真效率和仿真精确度的手段。 固定步长时间推进机制适合于对事件的 发生在时间轴上呈均 匀分布的系统的仿 真；下次事件时间推进机制适合于事件 发生数小的系统仿真。
模型说明： 服务员两名， 队列一条 “∆”表示某顾客产生的时刻，也为相应进程开始的时 刻； “□”表示某顾客离去的时刻，也为相应进程撤销的时 刻； 符号“X”表示排队顾客开始接受服务的时刻； 虚线表示进程的排队时间； 波纹线表示顾客得到服务的时间。
进程交互法中实体的进程不断推进，直到某些延 迟发生后才暂停，延迟可分为： 无条件延迟：实体停留在进程中的某点不再向前 移动，直到预 先确定的延迟期满。例如，顾客停 留在服务通道中直到服务完 成。
统，而且这些离散时间点一般是不确定。 面向事件：反映系统各部分相互作用的一些事 件，模型为反映事件状态的数集，仿真结果是 产生处理这些事件的时间历程 连续系统：时间常为均匀间隔计时；系统动力 学模型由表征系统变量间关系的方程描写，结 果常为变量随时间的变化历程
典型的离散系统
订票系统、库存系统、加工制造系
系统工程导论 第五章 系统建模与仿真 第五节连续系统仿真与离散系统仿真
每天接待顾客人 次
发生天数
30～39 5
40～49 25
50～59 40
60～69 28
70～79以上 2
每位顾客购货金额 （元）
发生天数
10～19 20～29 30～39 40～49
40
30
15
10
50～59以 上
5
据此可以列出相应的概率分布，今若以随机数01、02、…、98、 99、00来表示上述概率分布
若没有事件发生，则仿真时钟继续等距推进；若有事件发生，则 记录此事件区间，从而可以得到有关事件的时间参数。
若有若干事件同时发生，除了记录该事件的时间参数外，还需事 先规定这种情况下对各类事件处理的优先顺序。
5.5 连续系统仿真与离散系统仿真
2）仿真建模策略
如何建立仿真模型，也就是采用何种方法推进仿真时钟，建立起系 统中各类实体之间的逻辑联系，一般有三种策略，这就是事件调度法、 活动扫描法和进程交互法。
随机数的生成方法大致有如下三种： 1）随机数表(random number table)法 即由人们在事先人为地产生
出一批均匀随机数，并制成表格形式备用。当需要使用它时，直接调 用这张随机数表就可以了。
2）随机数发生器 即在计算机上附加一个能产生随机数的装置，如 附加一个某种放射粒子的发射源装置，由于发射源在单位时间内发射 的粒子数量是随机的，所以计数器记录下来的数值就是随机数了。
① 事件调度法（Event Scheduling）。用事件的观点来分析真实系统， 通过定义事件及每个事件发生时系统状态的变化，按时间顺序确定并执 行每个事件发生时有关的逻辑关系，这就是事件调度法的基本思想。它 直接对事件加以调度。
所有事件连同其发生时间均放在事件表中。模型中有一个时间控制 模块，不断地从事件表中选择具有最早发生时间的事件，推进仿真时钟 到该事件发生的时间，并调用与该事件类型相应的事件处理模块，处理 完后在返回事件控制模块。
《离散事件仿真》课件
离散事件仿真的应用场景
离散事件仿真在交通、供应链、生产、物流等领域广泛应用，用于有效评估 系统的性散事件仿真包括问题建模、模型开发、实验设计、仿真运行和结果分析等步骤，每个步骤都需 要仔细进行。
离散事件仿真的关键技术
离散事件仿真关键技术包括事件排序算法、随机数生成、实验设计和验证方法，这些技术能够提 高仿真的准确性和效率。
《离散事件仿真》PPT课 件
探索离散事件仿真的定义、原理、应用场景、步骤、关键技术，以及介绍相 关工具，最后分享一个离散事件仿真的案例。
离散事件仿真的定义
离散事件仿真是一种计算机模拟技术，用于模拟离散事件的发生与演变，以评估系统的行为和性 能。
离散事件仿真的原理
离散事件仿真基于事件驱动的模型，模拟系统内部事件的离散发生与相互作 用，通过事件的排序和处理来模拟系统的演化。
离散事件仿真工具的介绍
介绍一些常用的离散事件仿真工具，如AnyLogic、Simio、Arena等，它们提供了丰富的功能和可视 化界面，方便建模和仿真操作。
离散事件仿真案例分享
分享一个实际应用的离散事件仿真案例，比如物流中心的优化、生产线的调度等，展示离散事件 仿真的效果和应用前景。
离散事件系统基本概念教学课件
控制策略定义
控制策略是离散事件系统中的决策规则，用于确定在某一状态下应采取的行动。
控制策略分类
根据控制策略的性质，可以分为确定型控制策略和随机型控制策略，其中确定型控制策略 是指在某一状态下只有一种行动可以选择，而随机型控制策略是指在某一状态下有多种行 动可以选择。
控制策略实现
控制策略的实现需要基于系统的状态信息和历史信息，通过一定的逻辑判断和决策算法来 确定。
06
离散事件系统研究展望
当前研究热点与挑战
实时控制
安全性验证
离散事件系统在实时控制领域的应用 ，如智能制造、交通控制等，是目前 研究的热点之一。
如何确保离散事件系统的安全性和稳 定性，防止系统故障或崩溃，是当前 研究的重点问题。
混杂系统
混杂系统是离散事件系统的一种扩展 ，涉及连续动态和离散事件之间的相 互作用，是当前研究的难点之一。
未来研究方向与趋势
自主智能
随着人工智能技术的不断发展，离散事件系统将 更加智能化，能够自主进行决策和控制。
数据驱动
利用大数据和机器学习技术，对离散事件系统进 行数据分析和优化，提高系统的性能和效率。
实时优化
进一步研究实时控制算法和优化技术，以实现离 散事件系统的实时优化和控制。
感谢您的观看
THANKS
排队论模型
总结词
排队论模型是一种数学模型，用于描述离散事件系统中的排队现象和性能指标，如等待时间、队长等 。
详细描述
排队论模型通常由一系列顾客、服务台和服务规则组成。顾客表示需要服务的对象，服务台表示提供 服务的设施，服务规则则描述了服务台的服务方式和顾客的排队规则。通过排队论模型，可以分析离 散事件系统中的排队现象和性能指标，为系统优化提供理论支持。
离散事件系统仿真中常见的概率分布课件.ppt
Eg. 正态分布检验 [mu,sigma]=normfit(X1); X2=normrnd(mu,sigma,size(x1)); H=kstest2(X1,X2,alpha);
指数分布检验 mu=expfit(X1,alpha);
X2=exprnd(mu,size(x1)); [H,p]=kstest2(X1,X2,alpha)
离散事件系统仿真中常见的概率分布课 件
通常部件发生故障的时间分布和修复时间的分布用指 数分布来描述，也可以用T分布和威布尔分布。
如果故障是完全随机的，则可以采用指数分布建模。 如果部件有储备，且每个备件的故障发生时间服从指
数分布，则可以采用T分布来建模。
威布尔分布已经广泛用于描述故障发生时间，原因是 它逼近许多观察结果，当系统中有许多部件的故障是 由子大量元件的严重失效或可能失效造成时，适合采 用威布尔分布建立模型。
1 排队系统
离散事件系统仿真中常见的概率分布课 件
在排队系统中，主要有两种类型的活动，即实 体到达和实体接受服务。
一般情况下，实体到达的时间间隔是不确定的， 从而在一定时间内到达的实体数目也是一个随 机变量；
另一方面，实体接受服务的时间也总是不确定 的，从而造成队列的长短也是式一般用泊松分布来描述，即在固定的
时间内到达系统的实体数目服从泊松分布。这种模式 的特点是： ① 在一定时间间隔内到达实体的数目仅与时间间隔的 长短有关，而与这段时间间隔的起始时刻无关。 ② 在某个时间间隔内，到达的实体数目与在此之前到 达的实体数目无关，也不影响在此之后实体的到达。 ③ 不存在两个或两个以上实体同时到达的情况。 ④ 若在一定时间内到达系统的实体数目χ服从参数为A 的泊松分布，则相邻到达的两个实体之间的到达时间 间隔T服从参数为λ的指数分布。
指数分布检验 mu=expfit(X1,alpha);
X2=exprnd(mu,size(x1)); [H,p]=kstest2(X1,X2,alpha)
离散事件系统仿真中常见的概率分布课 件
通常部件发生故障的时间分布和修复时间的分布用指 数分布来描述，也可以用T分布和威布尔分布。
如果故障是完全随机的，则可以采用指数分布建模。 如果部件有储备，且每个备件的故障发生时间服从指
数分布，则可以采用T分布来建模。
威布尔分布已经广泛用于描述故障发生时间，原因是 它逼近许多观察结果，当系统中有许多部件的故障是 由子大量元件的严重失效或可能失效造成时，适合采 用威布尔分布建立模型。
1 排队系统
离散事件系统仿真中常见的概率分布课 件
在排队系统中，主要有两种类型的活动，即实 体到达和实体接受服务。
一般情况下，实体到达的时间间隔是不确定的， 从而在一定时间内到达的实体数目也是一个随 机变量；
另一方面，实体接受服务的时间也总是不确定 的，从而造成队列的长短也是式一般用泊松分布来描述，即在固定的
时间内到达系统的实体数目服从泊松分布。这种模式 的特点是： ① 在一定时间间隔内到达实体的数目仅与时间间隔的 长短有关，而与这段时间间隔的起始时刻无关。 ② 在某个时间间隔内，到达的实体数目与在此之前到 达的实体数目无关，也不影响在此之后实体的到达。 ③ 不存在两个或两个以上实体同时到达的情况。 ④ 若在一定时间内到达系统的实体数目χ服从参数为A 的泊松分布，则相邻到达的两个实体之间的到达时间 间隔T服从参数为λ的指数分布。
典型系统的离散事件系统仿真 ppt课件
• 在上图3．6中表示的系统I=3,J1＝2,J2＝ 3,J3＝1
•
ppt课件
42
多级多服务台系统中事件的类型及 其定义如表
ppt课件
43
其他类型排队系统
• 尽管我们分别论述了单服务台、单级多服 务台以及多级多服务台的排队系统的仿真 建模．但在实际系统中不会那么典型、而 往往会有不同的情况．下面分别论述其他 排队系统的有关问题
ppt课件
44
一、顾客的多样化
• 如一个加工系统中可以加工一种部件，也 可以加工两种或两种以上的部件，不同类 的顾客（或工件)到来间隔不同，接受服务 内容有相向部分，也有不同部分。
• 如理发店中接待男女顾客都需要洗发，但 男、女顾客各有其不同的服务内容，同为 男或女顾客也可能有不同的服务内容。
ppt课件
统本身包括了顾客(被服务者)、排队队列和 服务台三部分。
ppt课件
3
• 顾客从顾客源中进入系统，它们形成了不同队长 的排队队列，这个队列在不同的时间有不同的长 度，也可能为零，即在某些时间无人排队。
• 服务台是接收顾客井为顾客服务的服务设施，它 可以是一个简单的单服务台，也可以是一个复杂 的服务网络。
• 让某一路公共汽车以较高的频率发车则会使各站 减小排队队长与等待时间，但也会使公共汽车效 率减低，采用离散事件仿真技术仿真公共汽车及
• 市民到各站候车的真实系统运行状况、为这类复 杂的实际问题的求解提供了方法
ppt课件
47
三、顾客等待的多样性
• 顾客到来系统后如果不能及时接受服务则 需要排队等待，但也有的顾客因得不到服 务就离开了系统，所以是非等待制而是消 失制。
ppt课件
5
• 有限总体指顾客源中的顾客个数是确切的 或者是有限的。例如若一个维修工人负责 维修一个车间的3台机器，则这3台机器就 是一个有限的总体。
•
ppt课件
42
多级多服务台系统中事件的类型及 其定义如表
ppt课件
43
其他类型排队系统
• 尽管我们分别论述了单服务台、单级多服 务台以及多级多服务台的排队系统的仿真 建模．但在实际系统中不会那么典型、而 往往会有不同的情况．下面分别论述其他 排队系统的有关问题
ppt课件
44
一、顾客的多样化
• 如一个加工系统中可以加工一种部件，也 可以加工两种或两种以上的部件，不同类 的顾客（或工件)到来间隔不同，接受服务 内容有相向部分，也有不同部分。
• 如理发店中接待男女顾客都需要洗发，但 男、女顾客各有其不同的服务内容，同为 男或女顾客也可能有不同的服务内容。
ppt课件
统本身包括了顾客(被服务者)、排队队列和 服务台三部分。
ppt课件
3
• 顾客从顾客源中进入系统，它们形成了不同队长 的排队队列，这个队列在不同的时间有不同的长 度，也可能为零，即在某些时间无人排队。
• 服务台是接收顾客井为顾客服务的服务设施，它 可以是一个简单的单服务台，也可以是一个复杂 的服务网络。
• 让某一路公共汽车以较高的频率发车则会使各站 减小排队队长与等待时间，但也会使公共汽车效 率减低，采用离散事件仿真技术仿真公共汽车及
• 市民到各站候车的真实系统运行状况、为这类复 杂的实际问题的求解提供了方法
ppt课件
47
三、顾客等待的多样性
• 顾客到来系统后如果不能及时接受服务则 需要排队等待，但也有的顾客因得不到服 务就离开了系统，所以是非等待制而是消 失制。
ppt课件
5
• 有限总体指顾客源中的顾客个数是确切的 或者是有限的。例如若一个维修工人负责 维修一个车间的3台机器，则这3台机器就 是一个有限的总体。
计算机仿真(第5章 离散事件系统仿真)
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
4．属性 ．
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
• 属性：属性反映实体的某些性质，是实体特征的 属性：属性反映实体的某些性质， 描述，用特征参数或变量表示，它可以是文字型、 描述，用特征参数或变量表示，它可以是文字型、 数字型或逻辑型。 数字型或逻辑型。选用哪些特征参数作为实体的 属性与建模目的有关。 属性与建模目的有关。 • 选取原则： 选取原则： （1）便于实体的分类。 ）便于实体的分类。 （2）便于实体行为的描述。 ）便于实体行为的描述。 （3）便于排队规则的确定。 ）便于排队规则的确定。
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
6．状态 ．
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
• 状态：系统的状态是指在某一时刻实体及其属性 状态： 值的集合。 值的集合。 • 在理发店服务系统模型中，“顾客”有“等待服 在理发店服务系统模型中， 顾客” 接受服务”等状态， 服务员” 务”、“接受服务”等状态，“服务员”有 等状态。 “忙”、“闲”等状态。 • 活动总是与一个或几个实体的状态相对应。 活动总是与一个或几个实体的状态相对应。
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
5.3 离散事件系统仿真中的概率分布
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
• 在离散事件系统仿真中，系统内部实体的活动是 在离散事件系统仿真中， 不确定的，事件的发生具有随机的性质。 不确定的，事件的发生具有随机的性质。 • 对于这种随机的过程需要采用概率及统计的方法 描述。 描述。 • 离散事件系统模型一般与概率分布有关，因此建 离散事件系统模型一般与概率分布有关， 模者要从已知的数据中选择合适的分布形式， 模者要从已知的数据中选择合适的分布形式，作 该分布的参数估计， 该分布的参数估计，然后进行检验以观察是否获 得合适的拟合， 得合适的拟合，最终得到离散事件系统的概率模 型。
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
4．属性 ．
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
• 属性：属性反映实体的某些性质，是实体特征的 属性：属性反映实体的某些性质， 描述，用特征参数或变量表示，它可以是文字型、 描述，用特征参数或变量表示，它可以是文字型、 数字型或逻辑型。 数字型或逻辑型。选用哪些特征参数作为实体的 属性与建模目的有关。 属性与建模目的有关。 • 选取原则： 选取原则： （1）便于实体的分类。 ）便于实体的分类。 （2）便于实体行为的描述。 ）便于实体行为的描述。 （3）便于排队规则的确定。 ）便于排队规则的确定。
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
6．状态 ．
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
• 状态：系统的状态是指在某一时刻实体及其属性 状态： 值的集合。 值的集合。 • 在理发店服务系统模型中，“顾客”有“等待服 在理发店服务系统模型中， 顾客” 接受服务”等状态， 服务员” 务”、“接受服务”等状态，“服务员”有 等状态。 “忙”、“闲”等状态。 • 活动总是与一个或几个实体的状态相对应。 活动总是与一个或几个实体的状态相对应。
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
5.3 离散事件系统仿真中的概率分布
COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
• 在离散事件系统仿真中，系统内部实体的活动是 在离散事件系统仿真中， 不确定的，事件的发生具有随机的性质。 不确定的，事件的发生具有随机的性质。 • 对于这种随机的过程需要采用概率及统计的方法 描述。 描述。 • 离散事件系统模型一般与概率分布有关，因此建 离散事件系统模型一般与概率分布有关， 模者要从已知的数据中选择合适的分布形式， 模者要从已知的数据中选择合适的分布形式，作 该分布的参数估计， 该分布的参数估计，然后进行检验以观察是否获 得合适的拟合， 得合适的拟合，最终得到离散事件系统的概率模 型。
离散事件系统仿真
离散事件系统仿真
主要内容
1. 离散事件系统基本概念
2. 仿真钟的推进 3. 离散事件系统仿真步骤
4. 离散事件系统仿真类型
YOUR SITE HERE
基础概念
离散事件系统，与连续系统性质完全不同，这类 系统在离散时间点上发生变化，且这些离散时间 点一般不确定。 典型的离散系统
订票系统、库存系统、加工制造系统、交通系统、计算 机系统、网络系统等。
You are wrong!!!
S1
D2
S2
D3
S3
D4
S4
D5
b0 t0
b1 t1
A1 A2
b2 t2
b3 c1
A3
b4 t3
b5 c2
A4
b6 t4
b7 c3
A5
b8 t5
b9
c4 A6
t
仿真钟推进到t5，处理第5个顾客的到达事件，第四个顾客正在接受服务 ，该顾客进入排队等待； 下一最早发生的事件是谁？比较哪几个事件？ （1）第四个顾客的离开事件： C4=t4+S4+D4=111+28+17=156 （2）第六个顾客的到达事件： T6=t5+A6=133+30=163 ＞C4， 所以，下一最早发生事件是第四个顾客的离开事件， 即：b9=c4
线性同余发生器
线性同余发生器
举例
线性同余发生器
线性同余发生器
线性同余发生器
线性同余发生器
一些惯例
组合发生器
为提高线性同余发生器的性能，将两个独立的线 性同余发生器组合起来，即用一个随机数发生器 控制另一个随机数发生器产生的随机数，即为组 合发生器。 优点：减少了线性同余发生器所产生的随机数间 的自相关性，提高了独立性；加长发生器的周期 ，提高随机数的密度，从而提高均匀性。 缺点：速度慢，要得到一个随机数，需要产生两 个基础的随机数，并执行一些辅助操作。
第五章------离散事件系统仿真(课堂PPT)
离散事件系统 系统的状态仅在离散的时间点上方式变化的系
统，而且这些离散时间点一般是不确定。 面向事件：反映系统各部分相互作用的一些事
件，模型为反映事件状态的数集，仿真结果是 产生处理这些事件的时间历程 连续系统：时间常为均匀间隔计时；系统动力 学模型由表征系统变量间关系的方程描写，结 果常为变量随时间的变化历程
例：单机器加工系统中，工件是临时实体，机器是 永久实体
两者的关系：临时实体按一定规律出现在仿真系统 中，引起永久实体状态变化，又在永久实体作用下 离开系统，如此整个系统呈现出动态变化的过程
8
2024/5/12
活动 导致系统状态变化的一个过程为活动
活动表示两个可区分事件之间的过程，标志着系 统状态的转移
✓ 混合时间推进机制（mixed time advance mechanism）
20
2024/5/12
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。
下次事件时间推进机制原理图
26
2024/5/12
结论
固定步长时间推进机制可以通过调整步 长来调整仿真的效率 和精确度，但存在 着影响效率的多余计算和仿真精度误差。
下次事件时间推进机制不存在多余的计 算，具有高的仿真精 度，但没有调整仿 真效率和仿真精确度的手段。
固定步长时间推进机制适合于对事件的 发生在时间轴上呈均 匀分布的系统的仿 真；下次事件时间推进机制适合于事件 发生数小的系统仿真。
以单服务台排队服务系统为例，顾客生命周期的 进程为：
37
统，而且这些离散时间点一般是不确定。 面向事件：反映系统各部分相互作用的一些事
件，模型为反映事件状态的数集，仿真结果是 产生处理这些事件的时间历程 连续系统：时间常为均匀间隔计时；系统动力 学模型由表征系统变量间关系的方程描写，结 果常为变量随时间的变化历程
例：单机器加工系统中，工件是临时实体，机器是 永久实体
两者的关系：临时实体按一定规律出现在仿真系统 中，引起永久实体状态变化，又在永久实体作用下 离开系统，如此整个系统呈现出动态变化的过程
8
2024/5/12
活动 导致系统状态变化的一个过程为活动
活动表示两个可区分事件之间的过程，标志着系 统状态的转移
✓ 混合时间推进机制（mixed time advance mechanism）
20
2024/5/12
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。
下次事件时间推进机制原理图
26
2024/5/12
结论
固定步长时间推进机制可以通过调整步 长来调整仿真的效率 和精确度，但存在 着影响效率的多余计算和仿真精度误差。
下次事件时间推进机制不存在多余的计 算，具有高的仿真精 度，但没有调整仿 真效率和仿真精确度的手段。
固定步长时间推进机制适合于对事件的 发生在时间轴上呈均 匀分布的系统的仿 真；下次事件时间推进机制适合于事件 发生数小的系统仿真。
以单服务台排队服务系统为例，顾客生命周期的 进程为：
37
- 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、"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、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)。
下次事件时间推进机制原理图
状态
在某一确定时刻，系统的状态是系统中所有实体 的属性的集合
离散事件系统的基本要素
实体
永久实体：永久驻留在系统中，是系统处于活 动的必要条件
临时实体：仅在系统中存在一段时间，按一定 规律到达
例：单机器加工系统中，工件是临时实体，机 器是永久实体
两者的关系：临时实体按一定规律出现在仿真 系统中，引起永久实体状态变化，又在永久实体 作用下离开系统，如此整个系统呈现出动态变化 的过程
该推进机制中，仿真时钟的增量不定，取决于 被仿真系统。
固定步长时间推进机制的特点
每次步长推进，都要进行事件检查，占用计算 和判断的时间，影响仿真效率。步长∆t越小， 问题越严重。
该机制将发生在同一步长内的事件都视为发生 在该步长的末 尾，即认为它们是同步的。由此 产生误差，影响仿真精度。步长∆t越大，误差 越严重。
进程
相当于系统的子系统，包含若干个事件及活动间的逻辑关 系和时序关系
例：一个工件到达系统→排队→机器为之加工→加工完毕 后离去的过程，可视为一个进程。
事件、活动和进程三者之间的关系如图
事件、活动和进程三者之间的关 系
仿真时钟
离散事件动态系统的状态本来就只在离散时间点上发生变 化，因而不需要进行离散化处理。
始发点：动物园 终点站：枚乘东路 初始事件：从动物园出发 状态：车上乘客数量（随机变量） 活动：两站之间的行驶过程和时间（注意在行
驶过程中状态是不会发生变化的） 事件:到站和离站
离散事件系统仿真的部件 与结构
离散事件仿真模型都有许多通用的部件，并用 一种逻辑结构将这些部件组织起来以便于编码 、调试。
定时子程序：该程序根据时间表来确定下一事件，并将仿 真时钟推进到下一事件的发生时间。
初始化子程序：在仿真开始时对系统进行初始化工作。
事件子程序：一个事件子程序对应于一种类型的事件，它 在相应的事件发生时，就转入该事件的处理子程序，并更 新系统状态。
仿真报告子程序：在仿真结束后，用来计算和打印仿真结 果。
典型的离散系统
订票系统、库存系统、加工制造系 统、交通系统、计算机系统、网络 系统等
单服务台 排队系统
系统工作时间长度固定 顾客到达时间随机 服务员服务时间随机 工作情况，以决定是否增加服
务台要求通过仿真估计系统
属性
属性的集合来描述实体的状态
用来反映实体的某些性质
例：单机器加工过程中，工件是一个实体，材质 、形状、颜色、到达时间、加工时间、离开时间 就是属性
第五章 离散事件系统仿真
组员：王茂馨、汤丹、施天娇 、马慧蓉、刘珠珠、刘素瑞、 刘璠、钱漾、蔡跃宇、金臻、
景象
知识点
基本概念
离散事件的基本要素 离散事件系统仿真模型的部件和结构 离散事件系统特点
仿真时钟的推进机制 离散事件系统仿真策略
基本概念
离散事件系统 系统的状态仅在离散的时间点上方式变化的系 统，而且这些离散时间点一般是不确定。 面向事件：反映系统各部分相互作用的一些事 件，模型为反映事件状态的数集，仿真结果是产 生处理这些事件的时间历程 连续系统：时间常为均匀间隔计时；系统动力 学模型由表征系统变量间关系的方程描写，结果 常为变量随时间的变化历程
主程序：调用定时子程序，控制整个系统的仿真过程，并 确定一下事件，产地控制给各事件子程序以更新系统状态 。
离散事件系统的特点
模型的多数变量在一定时间内保持常数，且仅 在某些时刻才发生改变，这些变量称之为逐段 常数变量。
模型的一些变量随着仿真时钟的推进，逐步线 性递减直到为零，这些变量叫做递减时标变量 。
活动
导致系统状态变化的一个过程为活动
活动表示两个可区分事件之间的过程，标志着系 统状态的转移
例：工件开始加工到该工件加工完毕后离开生产 线可视为一个活动，在此过程中机器处于忙状态
事件
引起系统状态发生变化的行为
离散事件系统本质是由事件驱动的
例：工件的到达，系统状态中机器的状态 可能由闲变为忙，或是队列状态发生变化 。工件加工完毕离开系统，此事件可能使 机器的状态由忙变闲，同时生产线上现有 工件数减一。
模型状态发生变化的时刻，也就是某个递减时 标变量仿真进程中将仿真时间从一 个时刻推进到另一个时刻的方法， 以便 模拟动态系统的运行过程。
离散事件系统仿真的时间推进机制
✓ 固定步长时间推进制（fixed-increment time advance mechanism）
离散事件系统一般不以时间推动，但事件间有时序关系， 仿真中仍必须有控制时间的部件
由于引起状态变化的事件发生时间的随机性，仿真钟的推 进步长则完全是随机的
两个相邻发生的事件之间系统状态不会发生任何变化，因 而仿真钟可以跨过这些不活动周期
仿真钟推进呈现跳跃性，推进速度具有随机性
离散系统仿真事例 ——淮安22路公交汽车
部件
系统状态：它由一组系统状态变量构成，用它来描述系统 在不同时刻的状态。
仿真时钟：用来提供仿真时间的当前时刻的变量，它描述 了系统内部的变化。
时间表：在仿真过程中按时间顺序所发生的事件类型和时 间对应的一张表。
统计计数器：由于控制与储存关于仿真过程中的结果的统 计信息，在计算机仿真中经常设计一些工作单位来进行统 计中的计数用，这些工作单元就叫做统计计数器。
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。
固定步长时间推进机制原理图
T:仿真时钟 ∆t :步长
仿真时钟推进机制
下次事件时间推进机制
仿真时钟按照下一个事件预计将要发 生 的时刻，以不等的时间间隔向前推进。 即仿真时钟每次都跳 跃性地推进到下一 事件发生的时刻上去。
✓ 下次事件时间推进机制（next event advance mechanism）
✓ 混合时间推进机制（mixed time advance mechanism）
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。