系统仿真方法与应用1

第2章 仿真实例
• 2.1排队系统的仿真 2.2库存系统的仿真 2.3其他仿真实例 2.4小结
第3章 基本原理
• 3.1离散事件仿真的概念 3.1.1事件调度/时间推进算法 3.1.2世界观 3.1.3采用事件调度法系统仿真 3.2表处理 3.2.1表：基本性质和操作 3.2.2只用数组进行表处理 3.2.3使用动态分配和链表 3.2.4高级技术 3.3 小结
1.6 系统的成分
• 实体：系统中感兴趣的对象 • 属性：实体的特征 • 活动：表示一段特定长度的时期 • 事件：可能会改变系统状态的即时发生的 事情 • 系统的状态：定义为变量的集合 银行：忙 碌的出纳员数量、正在接受服务的顾客数 量
系统 银行
实体 顾客
属性 经常账户余额 出发地；目的地
活动 存款 旅行
– 4.改变仿真的输入并观察产生的输出，可以使 我们深入了解哪些变量是最终要的，以及了解 变量间是如何相互作用的 – 5. 仿真可以作为教学设备来增强解析求解方法 学的能力 – 6. 用于在新设计和策略实施前进行实验 – 7.用于验证解析解
– 8. 对机器不同能力进行仿真有助于确定其需求 – 9. 设计用于训练的仿真模型使得学习成为可能， 无需费用和现场指导 – 10. 动画显示仿真运行中的系统，使计划具有可 视性 – 11. 现代系统（工厂、晶圆生产厂、服务组织等） 非常复杂，只能通过仿真来处理其内部的相互 作用
第三部分 随机数
第7章 随机数的产生
7.1随机数的性质 7.2 伪随机数的产生 7.3 产生随机数的方法 7.3.1 线性同余法 7.3.2 组合线性同余发生器 7.3.3 随机数流 7.4随机数的检验 7.4.1 频率检验 7.4.2 自相关数的检验 7.5 小结
第8章 随机变量的产生
• 8.1 反变换技术 8.1.1 指数分布 8.1.2 均匀分布 8.1.3 韦布尔分布 8.1.4 三角分布 8.1.5 经验连续分布 8.1.6 无封闭形式反函数的连续分布 8.1.7 离散分布 8.2 舍选分布 8.2.1 泊松分布 8.2.2 非平稳泊松分布 • 8.2.3 伽马分布 8.3 特殊性质 8.3.1 正态分布和对数正态分布的直接变换 8.3.2 卷积法 8.3.3更多的特殊性质 8.4 小结
第四部分 仿真数据分析
第9章 输入建模
• 9.1 数据收集 9.2 用数据辨识分布 9.2.1 直方图 9.2.2 选择分布簇 9.2.3 分位点-分位点（q-q)图 9.3 参数估计 9.3.1统计学原理：样本均值和样本方差 9.3.2 建议使用的估计量 9.4 拟合优良度检验 9.4.1 2 检验 9.4.2 具有等概率的 2 检验 9.4.3 科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫拟合优良度检验 9.4.4 p值和“最佳拟合” 9.5 拟合非稳态泊松过程 9.6 选择无数据的输入模型 9.7多变量和时间序列输入模型 9.7.1 协方差和相关系数 9.7.2 多变量输入模型 9.7.3 时间序列输入模型 9.7.4 正态分布到任何分布的变换 9.8 小结
•
第五部分 应 用
• 第13章 制造与物流储运系统仿真 13.1 制造与物运储料仿真 13.1.1 制造系统的模型 13.1.2 物料储运系统的模型 13.1.3 一些常用的物料储运装置 13.2 目标与性能度量 13.3 制造与物料储运仿真中的问题 13.3.1停工期和故障建模 13.3.2跟踪驱动模型 13.4 制造与物料储运系统仿真的案例研究 13.5 制造实例：一个装配生产线的仿真 13.5.1 系统描述和模型假设 13.5.2 仿真前的分析 13.5.3 仿真模型以及系统设计的分析 13.5.4 工位利用率分析 13.5.5 潜在系统改进的分析 13.5.6 小结
• 6.4 无限系统马尔科夫模型的稳态行为特性 • 6.4.1具有泊松分布及无限容量的单服务台队列:M/G/1 6.4.2 多服务台队列: M/M/c/∞/∞ 6.4.3 具有泊松到达及有限容量的单服务台容量:M/M/c/N/oo 6.5 有限总体模型(M/M/c/K/K)的稳态行为特性 6.6 排队网络 • 6.7 小结
第11章 单一模型的输出分析
• 11.1关于输出分析的仿真模型 11.2 输出数据的随机性 11.3 性能度量及其估计 11.3.1 点估计 11.3.2 置信区间估计 11.4 终止型仿真的输出分析 11.4.1 统计学基础 11.4.2 具有规定精度的置信区间 11.4.3 分位数 11.4.4 由求和数据估计概率和分位数 11.5 稳态仿真的输出分析 11.5.1稳态仿真的初始化偏差 11.5.2稳态仿真的误差估计 l1.5.3稳态仿真的重复运行方法 11.5.4稳态仿真中的样本量 1.5.5稳态仿真中区间估计的批均值 11.5.6 分位数 11.6 小结
• 4.7仿真软件 4.7.1Arena 4.7.2AutoMod 4.7.3Extend 4.7.4Flexsim 4.7.5MicroSaint 4.7.6ProModel 4.7.7QUEST 4.7.8SIMUL8 4.7.9WITNESS • 4.8实验和分析系统工具 4.8.1一般特性 4.8.2产品
•
第10章 仿真模型的检验和验证
• 10.1模型的建立、检验和验证 10.2 仿真模型的检验 10.3 模型的检验和验证 10.3.1 表面效度 10.3.2 模型假设的验证 10.3.3 输入-输出的变换的验证 • 10.3.4 输入-输出验证：利用历史数据 10.3.5输入-输出验证：利用图灵机检验 10.4 小结
• 15.1 引言 15.2 通信流量建模 • 15.3 媒介访问控制 15.3.1令牌传递协议 15.3.2 以太网 15.4 数据链路层 15.5 传输控制协议 15.6 模型构建 15.6.1 构建 15.6.2 例子 15.7小结
第1章 仿真绪论
1.1 仿真何时适用 1.2 仿真何时不适用 1.3 仿真的优缺点 1.4 应用领域 1.5 系统和系统环境 1.6 系统的成分 1.7 离散系统和连续系统 1.8 系统的模型 1.9 模型的类别 1.10 离散事件系统仿真 1.11 仿真研究的步骤
系统仿真方法与应用
杨文东
第一部分 离散事件系统仿真入门
第1章 仿真绪论
1.1 仿真何时适用 1.2 仿真何时不适用 1.3 仿真的优缺点 1.4 应用领域 1.5 系统和系统环境 1.6 系统的成分 1.7 离散系统和连续系统 1.8 系统的模型 1.9 模型的类别 1.10 离散时间系统仿真 1.11 仿真研究的步骤
– 5.可以深入了解有关变量的相互作用 – 6.可以获得变量对系统性能重要性的了解 – 7.可以进行瓶颈分析，进而发现在过程、信息、 物料等工作中的哪个地方被过分延迟 – 8、仿真研究可以帮助理解系统是如何运行的， 而不是一个人去思考系统如何运行 – 9、可以回答“如果……就会……”这样的问题，在 新系统中特别有用
1.4应用领域
• • • • • • 制造应用 半导体制造 建筑工程和项目管理 军事应用 物流、供应链及分布式应用 运输模式及交通
• 经营过程仿真 • 健康护理
1.5 系统和系统环境
• 系统的概念：定义为一组连接在一起的对象，它们以某种 规则的相互作用或相互依赖去达到某种目的。 • 系统环境：系统通常受到系统外部变化的影响，这种变化 称为在系统环境中发生。
• 仿真是对现实世界的过程或系统随时间运 行的仿真。
1.1 仿真何时适用
• 仿真可被用于以下目的：
– 1. 仿真使得对复杂系统内部的相互作用和复杂 系统内部的相互作用的研究和实验成为可能 – 2.可以仿真信息、组织及环境的变更，以观察 这些改变对模型行为的影响 – 3. 在仿真模型设计中获取的知识可能有很大的 价值，可对被研究系统的改进提出建议
第二部分 数学模型和统计模型
第5章 仿真中的统计模型
5.1 术语和概念回顾 5.2 有用的统计模型 5.3 离散分布 5.4 连续分布 5.5 泊松分布 5.5.1 泊松分布的性质 5.5.2 非平稳泊松分布 5.6 经验分布 5.7 小结
第6章 排队模型
• 6.1 排队系统的特点 6.1.1 拟到达总体 6.1.2 系统容量 6.1.3 到达过程 6.1.4 排队行为和排队规则 6.1.5服务时间和服务机制 6.2 排队标记 6.3 排队系统的长时间运行性能指标 6.3.1 系统L的时间平均数 6.3.2 每个顾客在系统中花费的平均时间w 6.3.3 守恒方程: L=λw 6.3.4 服务台利用率 6.3.5 排队问题中的费用
第4章 仿真软件
• 4.1仿真软件的历史 4.1.1探索阶段（1955-1960） 4.1.2出现阶段（1961-1965） 4.1.3形成阶段（1966-1970） 4.1.4发展阶段（1971-1978） 4.1.5巩固和改进阶段（1979-1986） 4.1.6集成环境阶段（1987-现在） 4.2仿真软件选集 4.3一个仿真实例 4.4 用Java语言仿真 4.5 用GPSS仿真 4.6 用SSF仿真
事件 到达；离去
来自百度文库
一些缺点是：
1.建模需要特殊的培训。这是一门需要花费时间、需要积累经验来学习的艺术。而且，如果 两个模型是由不同的竞争对手建立的，则他们也许有相似之处，但它们很有可能是不一致的 2.仿真结果可能难于解释。大多数仿真输出基本都是随机变量（它们通常基于随机的输入） ， 因此很难区分观察结果是与系统相关的还是随机的 3.仿真建模和分析非常耗时，而且成本高。对一个任务来说，建模和分析资源的紧张会导致 建模或分析不充分 4.正如 1.2 节讨论的那样，有可能会得到解析解的一些场合可以应用仿真，这种场合甚至是 更适于采用仿真。对于闭式排队模型可用的一些等待队列的仿真尤其如此
1.2 仿真何时不适用
• 问题可通过普通方法解决时
例：自动打标签设备服务速度12人/小时，到达 速率100人/小时，最少需要多少设备 100/12= 8.33
• 问题可以通过解析解决时 • 直接进行实验
• 成本超过仿真节省的开销：如果仿真成本 20000元，而节省只有10000元 • 没有足够的资源或时间：如果仿真成本 20000元，而只有10000元 • 无数据可用
• 如果负责人有不合理的预期 • 如果系统太复杂或不可定义
1.3 仿真的优缺点
• 其中有一些优点是:
– 1.新的策略、操作程序、决策规则、信息流、组 织程序等的研究可以不干扰实际系统正在进行的 操作 – 2.新的硬件设计、物理布局、运输系统等测试可 在不具备获得它们必要资源的前提下进行 – 3.关于某些现象怎样发生或为什么发生的假设可 以测试其可能性 – 4.可以压缩或者拓展时间来加速或减缓被研究的 现象
第14章 计算机仿真系统
• 14.1 引言 14.2 仿真工具 14.2.1 面向进程仿真工具 14.2.2 面向事件仿真工具 14.3 模型输入 14.3.1 调制泊松分布 14.3.2 虚拟内存参照 14.4 高层次的计算机系统仿真 14.5 CPU 仿真 14.6 内存仿真 14.7 小结
第15章 计算机网络仿真
第12章 系统设计方案的设计与比较
• 12.1双系统设计方案的比较 12.1.1 具有相等方差的独立采样 12.1.2 具有不相等方差的独立采样 12.1.3公共随机数 12.1.4 具有规定精度的置信区间 12.2多个设计方案的比较 12.2.1 用于多方案比较的Bonferroni 法 12.2.2 用Bonferroni 法选择最佳方案 12.2.3 用Bonferroni法进行筛选 12.3元建模 12.3.1 简单线性回归 12.3.2 回归的显著性检验 12.3.3 多重线性回归 12.3.4 回归的随机数分派 12.4 基于仿真的优化 12.4.1 “基于仿真的优化”指的是什么 12.4.2 为什么基于仿真的优化很困难 12.4.3 鲁棒启发方法的应用 12.4.4 一个例证：随机搜索