第3讲 离散事件系统仿真原理及程序

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3离散事件系统仿真基础和建模

3离散事件系统仿真基础和建模

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模型的人工运行(续)
2020/8/10
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示例2-窗口售票系统
剧院雇一名售票员同时负责窗口销售和对电 话问讯者的咨询服务。
窗口服务比电话服务有更高的优先级。 问讯者打来的电话由电话系统存储后按先来
先服务的原则一一予以答复 建模的目的是研究售票员的忙闲率。2020/8/Fra bibliotek026
实体 流程图分析
常用图示符号
菱形框(表示判断) 矩形框(表示事件、状态、活动等中间过程) 圆端矩形框(表示开始和结束) 箭头线(表示逻辑关系)
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开始 结束
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建模步骤-八个步骤
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示例1
理发店系统
有一个小理发店只有一个理发员。顾客来到理发店 后,如果有人正在理发就坐在一 旁等候。理发员按 先来先理的原则为每一位顾客服务,而且只要有顾 客就不停歇。
库所
变迁
输入
输出
函数
函数
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Petri网的变迁
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变迁实例
t1
t4
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t2 t3
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应用举例
一条工业生产线,完成两项工业操作,第一 个操作将传入生产线的半成品S1和部件S2用 2个螺丝钉S3固定在一起,变成半成品S4。 第二个操作再将S4和部件S5用3个螺 丝钉S3 固定在一起,得到新的半成品S6。完成两项 工业操作时都要用到工具S7。假定由于存放 空间的限制,停放在生产线上的半成品S4最 多不能超过5件。
考察目的
建立实体流程图模型; 在假定顾客到达间隔和理发时间服从一定的概率分
布时,考察理发员的忙闲情况。

第3讲 离散事件系统仿真原理及程序.

第3讲 离散事件系统仿真原理及程序.
}
3.4系统的统计性能指标

假设仿真目的是要估计服务n个顾客后的顾客平均队长Q(n)及 平均排队等待时间d(n): n
d (n) D (n) Di / n
i 1
其中 Di 为第i个顾客排队等待时间,Q(t)为t时刻排队等待的顾 客数,T为完成n个顾客服务所耗时间,d(n)、Q(n)表示估计 值, D ( n) 、 Q (n)表示平均值。为计算方便 1 m
External definitions for single-server (continued)
int next_event_type, num_custs_delayed, num_delays_required, num_events,num_in_q, server_status; float area_num_in_q, area_server_status, mean_interarrival, mean_service,sim_time, time_arrival[Q_LIMIT + 1], time_last_event, time_next_event[3], total_of_delays; FILE *infile, *outfile; void initialize(void); void timing(void); void arrive(void); void depart(void); void report(void); void update_time_avg_stats(void); float expon(float mean);
电话亭-1978年在北京15%的电话要在1小时后才能接通。 在电报大楼打电话的人还要带着午饭去排队。 银行窗口,ATM 医院 火车售票 交通 理发 游乐场的游乐项目

《离散事件仿真》课件

《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。

离散事件系统仿真技术与实例

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概述离散事件系统仿真是一种模拟离散事件的技术,通过模拟系统中的事件和它们之间的相互作用来分析和优化系统的性能。

在实际应用中,离散事件系统仿真可以用于评估不同策略的效果,预测系统的行为,甚至设计新的系统。

本文将介绍离散事件系统仿真的基本原理和常用方法,并通过实例进行演示,帮助读者深入了解该主题。

离散事件系统仿真的基本原理离散事件系统仿真基于以下几个基本原理进行模拟:1. 离散事件离散事件是指在系统中发生的具体事件,它们可以是系统内部的操作,也可以是外部的输入。

离散事件系统通过跟踪和处理这些事件来模拟系统的运行过程。

2. 事件驱动仿真离散事件系统仿真是一种事件驱动的仿真方法。

系统在仿真过程中,根据当前的状态和已经发生的事件,确定下一个要处理的事件,并执行相应的操作。

这种方法可以更加准确地模拟实际系统的行为。

3. 随机性离散事件系统仿真通常包含一定的随机性。

系统中的事件往往是基于概率模型,具有一定的随机性。

这使得仿真结果更加真实,能够反映系统在不同条件下的不确定性和变化性。

4. 时间推进离散事件系统仿真通过推进时间来模拟系统的运行。

仿真过程中,系统的时间可以是离散的,也可以是连续的。

根据实际系统的特点,选择合适的时间推进策略对系统进行仿真。

离散事件系统仿真的方法和工具1. 事件扩展Petri网方法事件扩展Petri网是一种常用的离散事件系统仿真方法。

它将Petri网模型与离散事件模型结合起来,能够较好地描述事件之间的相互作用和系统的行为变化。

2. Agent-based仿真方法Agent-based仿真是另一种常用的离散事件系统仿真方法。

它将系统的各个组成部分建模为独立的智能体,并模拟它们之间的相互作用和决策过程。

Agent-based仿真在复杂系统的建模和分析中具有较好的灵活性和可扩展性。

3. 常用工具在离散事件系统仿真中,有许多常用的工具可供选择。

例如,Arena是一款功能强大的商业仿真软件,提供了丰富的建模和分析功能。

离散事件系统仿真

离散事件系统仿真


• •
(2) 产生u(i+1) 服从 U(0, 1)
(3) 令p(i+1)= p(i) /(i+1) , F(i+1)=F(i)+p(i+1) (4) 若F(i) u(i+1), 则x=i+1, 否则, i=i+1 , 并返回到第(3)步。
2.3 典型随机变量的产生
• MATLAB stats工具箱中提供的随机数发生器(1)
1.1 基本概念
• 活动
用于表示两个可以区分的事件之间的过程, 它标志着系统
状态的转移。顾客的到达事件与该顾客开始接受服务事件之间可称为 一个活动。
• 进程
进程由若干个事件及若干活动组成, 一个进程描述了它所
进 排队 活动 程 服务 活动
包括的事件及活动间的相互逻辑关系及时序关系。
顾客到达事件 服务开始事件 服务结束事件
2.1 随机变量模型的确定
•(2)
比例参数
决定密度函数在其取值范围内取值的比例尺。参数的改 变只压缩或扩张分布函数, 而不会改变其基本形状。
2.1 随机变量模型的确定
•(3) 形状参数 确定分布函数的形状, 从而改变密度函数的性质。
Hale Waihona Puke 2.2 随机数发生器• 产生随机变量的基础是产生[0, 1]区间上均匀分布的随机变量, 亦称为随机 数发生器。其它各类的分布,例如,正态分布,指数分布等都可以用某 种方法通过对均匀分布的随机变量进行变换后得到。 • 严格地说,随机数发生器不是在概率论意义下真正的随机数, 而只能称为
伪随机数,因为无论哪一种随机数发生器采用的都是递推算法。如果算
法选择得合适, 由这种算法得到的数据统计检验后能具有较好的统计特性 (如均匀性, 独立性等), 则将这种伪随机数用于仿真仍然是可行的。 • 目前使用最多的随机数发生器是线性同余发生器,它是Lehmer在1951年 提出的。另一类是组合发生器。下面介绍这两种发生器的原理。

第3章 离散系统模拟PPT课件

第3章 离散系统模拟PPT课件

使服务员变忙
前移至下次事件时间
3.1 离散系统模拟概述
3. 以过程为基础的离散模拟
所谓过程是由事件的时间序列以及若干活动所组成。它 描述了作为模拟对象的实体如何流经具有一定资源的过 程。譬如,为了模拟排队服务系统,可以运用下述语句:
(1) 每隔T分钟产生一个到达的实体; (2) 实体排队等候服务; (3) 将模拟时钟以服务时间的步长向前推移一步; (4) 当服务结束时“解脱”服务员; (5) 将实体从系统清除。
3.1 离散系统模拟概述
3. 事件
事件就是引起系统状态发生变化的行为。从某种意义上说, 这类系统是由事件来驱动的。一个系统中往往有多类事件, 需要建立事件表对系统中的事件进行管理,表中记录每一 发生了的或将要发生的事件类型和发生时间,以及与该事 件相联的实体的有关属性等。
系统事件:系统中的固有事件。 程序事件:用于控制模拟过程,当该事件发生时即结束模
3.2 离散模拟的基本原理和运行逻辑
用两个简单例子来说明如何定义系统的状态及其变化。
1. 单一排队服务系统(见图3.5)
图中圆圈代表前来购票的顾客(个体),而方块则代表提供服务的售 票员(资源)。
定义两个状态变量:系统里总的顾客数量N和服务员的状态B。N通 常是一个有限的正整数,而B则是一个(0, 1)变量,0代表空闲状态, 而1则代表工作状态。
3.2 离散模拟的基本原理和运行逻辑
二、事件的排定与事件安排时间表
实施离散计算机模拟的一条基本策略就是设置一个“机构”来确 定和控制以下与事件相关的问题以及事件发生时所涉及到的情况:
(1) 确定新的事件:也即产生未来的事件,特别是确定未来事件的类 型。
(2) 当一个事件发生时,有哪些事情需要得到处理? (3) 哪一个事件应该被安排为下一个发生的事件?如何把模拟时钟从

第03章.离散事件系统仿真ppt

第03章.离散事件系统仿真ppt
Y 执行该成分
确定该成分的下一事件
推进TIME
N 仿真结束?
Y 输出结果
将FEL中TIME时刻发生的 事件记录移到CEL中
3种仿真策略的比较
事件调度法
活动扫描法
进程交互法
系统描述特征
支成分可施加作用
主动成分、被动成分 主动成分、被动成分
均可施加作用
均可施加作用
3.3.2 活动扫描法
• 在此方法中,系统由部件组成,而部件包含着运动, 这些活动的发生应当满足规定事件发生的条件。每一个 成分均有一个激活条件,若条件满足,则激活该成分的 活动例程。仿真过程中,活动的发生时间也作为条件之 一,而且较之其它条件具有更高的优先权。
即在判断激活条件时首先判断该活动发生的时间是否满 足,然后再判断其它条件。对活动的扫描循环进行,直 到仿真终止为止。
N
主程序
输入仿 真控制 参数
调用初 始化子 程序
调用时 调用事
Y 调用输
间控制 件子程 仿真结束? 出子程 结束
子程序


• (3)事件调度法的步骤 ① 初始化:需要初始化的对象包括时间、事件表、系统初始事件和成分状态 。 ② 将仿真时钟设置为系统初始事件的时间。 ③ 执行事件子程序,修改事件表。 ④ 取出t(s)=min{ta|a∈CA}的事件记录,推进仿真钟TIME=t(S),修改事件表。 初始化时间、成分状态和时间表,设置系统仿真钟TIME=t0。事件调度法的步骤 用程序流程表示为: While(TIME<=T∞)则执行 Case 根据事件类型 i=1 执行1类事件 i=2 执行2类事件 ┇ i=m 执行m类事件 endcase 取出具有t(s)=min{ta|a∈CA}的事件记录 置仿真时间TIME= t(s) endwhile

离散事件仿真课件

离散事件仿真课件
详细描述
交通流仿真通过模拟车辆在道路上的运动和交互,可以评估交通系统的性能、安全性和效率。常见的交通流仿真 软件包括SUMO、TrafficSim等。
生产系统仿真
总结词
生产系统仿真用于模拟生产线的运行情况,包括设备、物料、人员等元素。
详细描述
生产系统仿真可以模拟生产线的生产过程,优化资源配置和生产计划,提高生产效率和降低成本。常 见的生产系统仿真软件包括Arena、FlexSim等。
离散事件仿真基本原理
离散事件仿真基本概念
离散事件仿真是一种基于计算机的建模和模拟技术,用于模拟离散 事件系统中的动态行为。
离散事件仿真特点
离散事件仿真关注事件的发生和时间流逝,适用于描述随机性较强 、状态变化不连续的系统。
离散事件仿真应用领域
离散事件仿真广泛应用于生产制造、交通运输、服务系统等领域, 用于优化资源配置、提高系统性能和预测未来发展趋势。
实时仿真
研究如何实现实时离散事件仿真,以 满足实时决策和控制系统优化的需求 。
离散事件仿真技术发展趋势
云计算与仿真
利用云计算资源进行大规模离散事件仿真 ,提高仿真效率和可扩展性。
大数据处理与分析
结合大数据技术,对离散事件仿真数据进 行处理和分析,挖掘有价值的信息。
人工智能与仿真
研究如何将人工智能技术应用于离散事件 仿真中,提高仿真模型的智能水平。
可视化与交互性
加强离散事件仿真的可视化效果和交互性 ,提高仿真结果的可理解性和可用性。
谢谢您的聆听
THANKS
离散事件仿真模型
离散事件仿真模型构建
离散事件仿真模型是描述系统结构和行为的数学模型,包括实体、状态、事件、时间等 要素。
离散事件仿真模型分类

离散事件系统建模和仿真

离散事件系统建模和仿真

离散事件系统建模和仿真一、介绍离散事件系统(DES)是由一些离散事件组成的系统,其中每个事件在时间上单独发生。

相比于连续系统,离散事件系统更适用于那些事件是离散的、不规则的、或者随机发生的系统。

离散事件系统建模和仿真是对这类系统进行分析和设计的过程,通过这些方法可以更好地理解和预测系统的行为,进而通过优化策略来提高系统的效率和性能。

本文将详细介绍离散事件系统建模和仿真的过程,包括系统建模、模拟和结果分析等方面的内容。

二、离散事件系统的建模离散事件系统建模是指将一个复杂的离散事件系统转化为一种简单的数学模型,以便于进一步的分析和设计。

其基本思路是将系统中的各种事件抽象出来,并对它们的相互关系进行建模和描述。

1.系统建模的基本方法离散事件系统的建模可以使用不同的数学工具,其中最常用的是Petri网、时序图和状态转换图。

(1)Petri网Petri网是一种用于描述离散事件系统的数学工具,其基本思想是将系统中的各种事件抽象成为“事务所(Place)”和“变迁(Transition)”两种基本元素,并通过“输入库所”和“输出库所”等逻辑关系来描述它们之间的交互关系。

(2)时序图时序图(Sequence Diagram)是UML中的一种建模工具,它是用于描述系统中对象之间的交互关系和时间顺序的图形。

通过时序图可以清楚地描述系统中各个事件的执行顺序和相互关系。

(3)状态转换图状态转换图是一种用于描述系统状态及其转移关系的图形工具。

通过状态转换图可以清楚地描述系统从一个状态转换到另一个状态时所需的条件和操作,有助于深入理解系统的行为和设计流程。

2.离散事件系统建模的步骤离散事件系统建模通常需要经历下面的几个步骤:(1)定义系统范围确定模型应涵盖的系统范围,并定义所需的资源和参数,以便进行建模和仿真。

(2)设定事件种类将系统中的事件抽象成离散事件,并对每种事件进行详细的定义和描述。

(3)建立转移关系根据系统的事件种类和执行流程,建立各个事件之间的转移关系模型,以便描述它们之间的交互关系。

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。

离散事件系统仿真

离散事件系统仿真

FTF-10
一、离散事件系统仿真基本原理
(二)离散事件系统仿真的基本元素
7、 仿真钟
用于表示仿真时间的变化。 不需要作离散化处理:离散事件系统的状态本来就 只在离散的时间点上发生变化。
▲ ▲ 步长是随机的:引起状态变化的事件发生时间呈随机
性。
可以跨过”不活动“周期:两个相邻发生的事件之间 系统状态不会发生任何变化。
2、进队出队仿真
在当前顾客到达时刻,根据系统内已有的顾客数来 确定是否接纳该顾客,若接纳,则根据前一顾客的离 开时刻来确定当前顾客的等待时间、离开时间和标志 位;若拒绝,则标志位为0.
FTF-16
三、单服务台排队系统模型和仿真原理
(二)单服务台排队系统 仿真原理 3、仿真过程流程图表示
FTF-17

FTF-11
一、离散事件系统仿真基本原理
(二)离散事件系统仿真的基本元素
8、规则
用于描述实体之间的逻辑关系和系统运行策略的逻辑 语句和约定。 例如:
■ 先到先服务 ■ 后到先服务 ■ 服务时间最短的先服务 ■ 优先级最高的先服务
FTF-12
二、离散事件系统仿真基本步骤
1、系统建模:用流程图描述,反映永久实 体对临时实体的作用及相互间的逻辑关系。 关键是确定随机变量的模型 2、确定仿真算法法:产生随机变量及确定 仿真建模策略。 ◆ 事件调度法:面向事件建立仿真模型 ◆ 活动扫描法:面向活动建模 ◆ 进程交互法:面向进程建模 3、建立仿真模型:定义状态变量、事件、 活动及进程 4、仿真程序设计:仿真语言 5、仿真程序运行 6、仿真结果分析:统计结果及可信度分析
离散事件系统仿真
—基于MATLAB的单服务台排队系统仿真
内容
1.

离散事件系统仿真

离散事件系统仿真
• 顾客到来的时间间隔和所需服务时间可分别由 MATLAB随机数发生器exprnd()和unifrnd()产生,根据 第一步的分析,通过迭代即可模拟每个工作日的该 服务员接待顾客和顾客排队的情形,时间以分钟为 单位。
1.3 排队系统
• 计算流程 模拟100个工作日(for i=1:100) 构造单个工作日的排队系列while (sTj<=480) 通过指数分布随机数发生器构造顾客间隔时间序列(TjM) 通过均匀分布随机数发生器构造顾客所需服务时间序列(TfM) 模拟该工作日内服务员接待顾客(for i=1:n-1) 计算第i个顾客离开时的时刻t 计算第i+1个顾客的等待时间s 如果s<0则令s=0 如果时刻t>480,记录i值,跳出循环 记录第i+1个顾客等待时间s值,和第i个顾客离开时刻t 记算该工作日顾客平均等待时间sMean值 记录每个工作日顾客平均等待时间序列sMeanM,和服务员接待顾客数目
间也服从指数分布,且按FIFO规则服务的单服务台, 单队的系统可以记为M/M/1。 • 研究排队系统的目的是为了得到系统的统计性能。
•排队系统性能指标
1.3 排队系统
•稳态平均延时时间 •实体通过系统的稳态平均滞留时间 •稳态平均队长 •系统中稳态平均实体数
n
D
limnຫໍສະໝຸດ i1Di/nn
W
lim
n
f(t) aeat 1 et/b b
• 其中b=1/a为到达时间间隔均值。
1.3 排队系统
• 2、 服务模式 • 描述服务台为顾客服务的时间:可以是确定性的, 也可
能是随机的。 • 3、 排队规则 • 表示服务台完成当前的服务后, 从队列中选择下一实体
的原则, 一般有: FIFO——先到先服务; LIFO——后到先服务; • 按优先级别服务——根据队列中实体的重要程度选择最 优先服务者。 • 4、 服务流程 • 多个服务台, 多个队列, 如何从某一个队列中选择某一个 实体服务, 包括实体可否换队及换队规则等。

离散事件系统模拟与仿真技术

离散事件系统模拟与仿真技术

离散事件系统模拟与仿真技术离散事件系统模拟与仿真技术是一种重要的方法,用于研究和分析离散事件系统的行为和性能。

它在众多领域中具有广泛的应用,例如交通系统、生产制造、通信网络等。

本文将介绍离散事件系统模拟与仿真技术的概念、原理和应用,并探讨其在实际中的意义。

一、概念与原理1.1 离散事件系统模拟的概念离散事件系统模拟是一种以时间为离散单位,模拟和验证系统中离散事件的发生顺序和时间间隔的方法。

它通过建立模型,模拟系统中事件的发生和处理过程,以便分析和评估系统的性能。

1.2 离散事件系统仿真的原理离散事件系统仿真是通过对系统进行一系列仿真实验,观察和记录系统中事件的发生顺序、时间间隔和处理方式,以推测和评估系统的整体性能。

仿真技术通常使用计算机程序来模拟和分析系统的行为。

二、应用领域2.1 交通系统仿真交通系统是离散事件系统的典型应用领域之一。

通过仿真交通系统,我们可以模拟车辆的行驶、交通信号灯的变化、交通拥堵等情况,以评估不同交通管理策略的效果,为改善交通流量和减少交通事故提供决策支持。

2.2 生产制造仿真离散事件系统模拟与仿真技术在生产制造领域中也得到了广泛应用。

通过对生产线的建模和仿真,我们可以优化生产过程,提高生产效率,减少生产成本。

同时,仿真还可以帮助我们预测和评估不同工艺参数对生产线性能的影响。

2.3 通信网络仿真通信网络是现代社会中无处不在的基础设施之一。

离散事件系统仿真技术可以用来模拟和评估网络中信息传输的延迟、丢失等情况,以优化网络拓扑、提高网络吞吐量和稳定性,为更好地满足用户需求提供参考。

三、意义与挑战离散事件系统模拟与仿真技术在实践中具有重要的意义,可以帮助我们更好地理解和分析复杂系统的行为和性能。

通过仿真实验,我们可以不必直接操作实际系统,就能够通过模拟和分析获得系统的性能参数,评估系统的优化策略。

然而,离散事件系统模拟与仿真技术也面临着一些挑战,例如建模的准确性、仿真模型的复杂性和仿真结果的可靠性等方面。

离散事件系统的建模与仿真强烈推荐.ppt

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0.0
8
11.2 排队服务系统的数学建模
排队服务系统的模型分类和表示
分类:按照排队系统的三大组成要素(到达 时间分布X、服务时间分布Y、服务台数目 Z),进行分类。
表示:X/Y/Z。D/M/1
M--负指数分布 D--定长分布 Ek--K阶爱尔朗分布 GI--独立的随机分布
0.0
9
11.2 排队服务系统的数学建模
00空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢空议由乙方提供他人呢

计算机仿真原理及应用第三讲 离散事件系统仿真方法

计算机仿真原理及应用第三讲 离散事件系统仿真方法

到达事件的处理流程
CLOCK=t 到达事件发生
N
NUMR=1?
Y
NUMR=1 产 生 修 理 时 间 RT , 在 t+RT 安 排 新 的 离 开 事 件。
NUMQ=NUMQ+1
产生到达间隔时间AT,在 t+AT安排新的到达事件 收集统计 转向时间推进子程序,继续仿真
离开事件的处理流程
CLOCK=t 离开事件发生 Y NUMQ1? N
打印报告仿真结束yn建模建模变变量说明系统状态numqnumr当前时刻等待队列中的机器数当前时刻正在接受修理的机器数0或1实体属性和集合wqatqwqat1q等待队列中第q1个机器的到达时间现在正在接受修理的机器的到达时间等待队列中元素索引将来事件表evtievtflag类型为i的下一事件发生时间i12下一事件类型标志1或2已知条件seedeati变量说明系统状态numqnumr当前时刻等待队列中的机器数当前时刻正在接受修理的机器数0或1实体属性和集合wqatqwqat1q等待队列中第q1个机器的到达时间现在正在接受修理的机器的到达时间等待队列中元素索引将来事件表evtievtflag类型为i的下一事件发生时间i12下一事件类型标志1或2已知条件seedeatiert产生随机数的种子到达间隔时间均值产生随机数的种子到达间隔时间均值修理时间均值变量说明量说明erttimefmintimefmin修理时间均值仿真停止时间evt1和evt2的最小值最早发生事件的时间值仿真变量clock仿真时钟当前时间累积统计量btletlqtvalsnd到当前时间为止修理台工作的总时间上一事件发生时间当前队列中机器数与时间区间的乘积机器等待的总时间时间区间当前时间与上一事件发生时间之差到当前时间为止已离开的机器在系统中逗留的总时间到当前时间为止已离开的机器总数结果量pbclockwsndwqtlqnd修理台利用率机器在系统中平均逗留时间机器在队列中平均等待时间仿真停止时间evt1和evt2的最小值最早发生事件的时间值仿真变量clock仿真时钟当前时间累积统计量btletlqtvalsnd到当前时间为止修理台工作的总时间上一事件发生时间当前队列中机器数与时间区间的乘积机器等待的总时间时间区间当前时间与上一事件发生时间之差到当前时间为止已离开的机器在系统中逗留的总时间到当前时间为止已离开的机器总数结果量pbclockwsndwqtlqnd修理台利用率机器在系统中平均逗留时间机器在队列中平均等待时间到达事件的处理流程clockt到达事件发生clockt到达事件发生numr1

第三章_离散仿真

第三章_离散仿真

事件子程序
每一类事件对应一个事件子程序,相应的事件发生时就 转入该事件子程序进行处理,更新系统状态,产生新的 事件。



统计报告子程序 随机数发生器 主程序
调用时钟推进子程序,控制转移到相应的事件子程序, 完成仿真程序的总体控制。
开始 输入参数 调用初始化程序; 仿真时钟初始化;系统状态初始化; 事件初始化;统计计数器初始化; 调用时间推进子程序; 搜索下一事件(类型i);推进仿真时钟
基本概念

实体
构成系统的各种成分称为实体,是系统的研究对象。 临时实体、永久实体。

属性
反映实体的某些性质。

状态
在某一确定时间点,系统的状态是系统中所有实体属 性的集合。
基本概念

事件
引起系统状态发生变化的行为,它是在某一时间点上的 瞬间行为。

活动
实体在某一状态的持续过程。

进程
进程由和实体相关的事件及若干活动组成,一个进程描 述了它所包括的事件及活动间的相互逻辑关系和时序关 系。
离散系统仿真 程序流程图
调用第i类事件子程序; 执行事件、修改系统属性;收集、计数统计量; 产生未来事件,并调度子程序, 将未来事件插入事件表

到达预定仿真时间
调用报告子程序; 根据统计计数器进行统计分析; 输出分析报告 结束
离散系统仿真策略

建立描述系统行为的仿真模型
由于系统采用伪随机数,可以得到确定的状态转移函 数,模型采用流程图或网络图的形式。
离散系统仿真程序的结构


状态变量; 时钟变量; 事件表(按时间顺序记录仿真过程中将要发生的事件)
统计计数器 初始化子程序 时钟推进子程序 (由事件表确定下一事件,然后将将仿真时钟推进到该事件 发生的时间) 调度子程序(将仿真过程中产生的未来事件插入事件表)

离散事件系统仿真

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
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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3讲 matlab离散事件系统仿真方法

第3讲 matlab离散事件系统仿真方法

– – – –
事件调度法 活动扫描法 进程交互法 三阶段法
2
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离散事件系统特点
• 系统中的状态只是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; • 系统的状态变化往往无法用数学公式表示; • 描述方式通常为图、表等接近自然语言的方 式。 • 动态仿真,时间是仿真中的一个关键变量。 • 离散事件系统总包含排队过程。
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4、三阶段法
• 在三阶段仿真方法中,事件被分成两种类型。
– B(bound 或者 booked)事件:这些事件的发生时刻 是可预测的。
• 如通信系统仿真中一次语音通话的发起与结束。 • 通常是“到达”或“结束”类事件
• 基本思想
– 用事件的观念来分析真实系统; – 定义事件以及每个事件发生所引起的系统状态变化 – 按事件发生时间先后顺序来安排事件,并执行每个事件发生时的有 关逻辑关系
• 按照这种策略建立模型时,所有的事件均放在事件表中 • 模型中设有一个时间控制组件,它从事件表中选择具有最早 发生时间的事件并将仿真钟修改到该事件发生的时间,然后 调用与该事件相应的事件处理模块;该事件处理后返回时间 控制成分 • 事件的选择与处理不断进行,直到仿真终止条件或程序事件 产生为止
– 系统状态;事件(类型)及其属性
• 系统状态:例如顾客排队的队长q,服务员忙闲 状态Z • 引起这些状态变化的事件有:顾客到达系统、 顾客接受服务、顾客离开系统
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/* Determine the next event. */ timing();
/* Update time-average statistical accumulators. */ update_time_avg_stats(); /* Invoke the appropriate event function. */ switch (next_event_type) { case 1: arrive(); break; case 2: depart(); break; } }
Main function (continued)
/* Initialize the simulation. */ initialize(); /* Run the simulation while more delays are still needed. */ while (num_custs_delayed < num_delays_required) {
void initialize(void) /* Initialization function. */ { /* Initialize the simulation clock. */ sim_time = 0.0; /* Initialize the state variables. */ server_status = IDLE; num_in_q = 0; time_last_event = 0.0; /* Initialize the statistical counters. */ num_custs_delayed = 0; total_of_delays = 0.0; area_num_in_q = 0.0; area_server_status = 0.0; /* Initialize event list. Since no customers are present, the departure (service completion) event is eliminated from consideration. */ time_next_event[1] = sim_time + expon(mean_interarrival); time_next_event[2] = 1.0e+30; }
电话亭-1978年在北京15%的电话要在1小时后才能接通。 在电报大楼打电话的人还要带着午饭去排队。 银行窗口,ATM 医院 火车售票 交通 理发 游乐场的游乐项目
3.1 问题的提出
3.1 问题的提出

怎样缩短排队的等待时间? 银行的排队叫号机。 只是有序的组织了顾客,并没有减少等待时间。 如果能实现知道轮到自己需要等待多少时间,再 选择合适的时间来,岂不很好?
Function Timing
void timing(void) /* Timing function. */ { int i; float min_time_next_event = 1.0e+29; next_event_type = 0;
/* Determine the event type of the next event to occur. */ for (i = 1; i <= num_events; ++i) if (time_next_event[i] < min_time_next_event) { min_time_next_event = time_next_event[i]; next_event_type = i; } /* Check to see whether the event list is empty. */ if (next_event_type == 0) { /* The event list is empty, so stop the simulation. */ fprintf(outfile, "\nEvent list empty at time %f", sim_time); exit(1); } /* The event list is not empty, so advance the simulation clock. */ sim_time = min_time_next_event;
}
3.4系统的统计性能指标

假设仿真目的是要估计服务n个顾客后的顾客平均队长Q(n)及 平均排队等待时间d(n): n
d (n) D (n) Di / n
i 1
其中 Di 为第i个顾客排队等待时间,Q(t)为t时刻排队等待的顾 客数,T为完成n个顾客服务所耗时间,d(n)、Q(n)表示估计 值, D ( n) 、 Q (n)表示平均值。为计算方便 1 m

排队系统的三个基本组成部分



到达模式 指临时实体按怎样的规律到达。 服务模式 指同一时刻有多少服务台可以接纳临时实体,它们的服 务要多少时间。 排队规则 服务台完成当前服务后,从队列中选择下一个实体达模式 排队 服务机构
3.2排队系统的组成

M/M/1的含义 单队单服务台 服务时间的分布服从指数分布, 用M表示
3.3事件调度法

定义系统事件类型:

思考:请列出该排队 系统的事件表。
类型1 顾客到达事件 类型2 顾客接受服务事件(本程序未考虑) 类型3 顾客服务完毕并离去事件

定义程序事件:
仿真运行到150个时间单位(例如分钟)结束。

假定已经得到到达时间间隔随机变量的样本值为:

A1 15, A2 32, A3 24, A4 40, A5 22, S1 43, S 2 36,S 3 34, S 4 28, 系统初始状态:
/* Specify the number of events for the timing function. */ num_events = 2;
/* Read input parameters. */ fscanf(infile, "%f %f %d", &mean_interarrival, &mean_service, &num_delays_required); /* Write report heading and input parameters. */ fprintf(outfile, "Single-server queueing system\n\n"); fprintf(outfile, "Mean interarrival time%11.3f minutes\n\n", mean_interarrival); fprintf(outfile, "Mean service time%16.3f minutes\n\n", mean_service); fprintf(outfile, "Number of customers%14d\n\n", num_delays_required);
q 0 0, Z 0 0
3.3事件调度法

事件表
Main function
main() /* Main function. */ { /* Open input and output files. */ infile = fopen("mm1.in", "r"); outfile = fopen("mm1.out", "w");
第3讲 离散事件系统仿真原理 及程序
主要内容
(以排队系统为例)

3.1问题的提出 3.2 排队系统的组成 3.3 事件调度法


3.4系统的统计性能指标
3.5 实体到达模式与泊松过程
3.1 问题的提出

排队常常是件很令人恼火的事情……尤其是在我们 这样的人口大国。


3.1 问题的提出
例,单人理发馆系统, 设上午9:00开门, 下午5:00关门。 特点: 顾客到达时间一般是随机的, 为每个顾客服务的 时间长度也是随机的。 系统的状态:服务台的状态(忙或闲)、顾客排队 等待的队长也是随机的。 状态量的变化只能在离散的随机时间点上发生。
3.2排队系统的组成
Main function (continued)
/* Invoke the report generator and end the simulation. */ report();
fclose(infile); fclose(outfile);
return 0;
}
Function Initialize
Q ( n) R T
i 1 i
1 T Q(n) Q (n) Q(t )dt T 0
] q i 乘以该时间区间长度 其中 Ri 为时间区间 [bi 1 , bi 上排队人数 (bi bi1 ),即 qi (bi bi1 ) ,其中 bi 是第i个任何一类事件发生的时间。
External definitions for single-server (continued)
int next_event_type, num_custs_delayed, num_delays_required, num_events,num_in_q, server_status; float area_num_in_q, area_server_status, mean_interarrival, mean_service,sim_time, time_arrival[Q_LIMIT + 1], time_last_event, time_next_event[3], total_of_delays; FILE *infile, *outfile; void initialize(void); void timing(void); void arrive(void); void depart(void); void report(void); void update_time_avg_stats(void); float expon(float mean);
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