第2章仿真的原理讲述.pptVIP

2.3 离散系统仿真的构成 4.未来事件表FEL(Future Event List) 　 从仿真运行开始，未来事件表始终存在一定数量的未来事件，每当系统从未来事件表中调出一个紧接事件时，将同时生成一个或多个新的未来事件，并更新未来事件表。 因此，在仿真运行过程中，未来事件表不可能为空。同时，仿真运行长度总是有限的，未来事件表也不可能无限地增长。如果在仿真运行中出现空表的现象，则可以判定仿真模型或仿真程序中存在错误，必须加以改正。 未来事件表不仅是仿真时钟推进的依据，同时也是控制仿真运行的依据。通常终止仿真运行有两种方法。 （1）规定仿真运行时间长度TE 当仿真时钟推进到TE，则仿真运行终止。 2.3 离散系统仿真的构成 4.未来事件表FEL(Future Event List) （2）规定某个未来事件{E} 在仿真运行中，如果系统发现规定的事件{E}发生，则立即终止仿真运行。采用这种控制仿真运行的方法，与特定事件{E}相对应的TE将不是一个常数。 2.3 离散系统仿真的构成 4.未来事件表FEL(Future Event List)练习 对下列问题构造未来事件表，其中终止时间为9。 顾客 到达时间间隔 到达时间 服务时间 1 -- 0（分） 4（分） 2 8 8（分） 1（分） 3 6 14（分） 4（分） 4 1 15（分） 3（分） 5 8 23（分） 2（分） 2.3 离散系统仿真的构成 4.未来事件表FEL(Future Event List)练习 逐渐按仿真时钟向前推进，得到TNOW=9时的未来事件表为： 仿真时钟 系统状态 FEL 统计数据 说明 队列中顾客数 状态 累计占用时间 0 0 忙 （D1,4）、（A2,8）、（E,9） 0 A1到达 4 0 闲 （A2,8）、（E,9） 4 A1离开 8 0 忙 （D2,9）、（A3,14）、（E,9） 4 A２到达 9 0 闲 （A3,14）、（E,9） 5 A２离开 2.3 散系统仿真的构成 5.随机数发生器 任何离散系统仿真过程都必须具备比较完善的能够产生多种概率分布随机变量的随机数发生器，这是仿真不可缺少的组成部分。关于随机发生器的原理和算法，将在下章论述。 6.采集和输出统计数据 在仿真过程中，要对事件的发生时刻、系统状态变量的变化、进入系统的实体数、实体在系统中的延迟时间、系统综合性能都要进行统计计算。 任何离散系统仿真软件都应具有汇集数据、统计数据的功能；打印一定格式的系统参数，以供决策部门参考。 2.3 离离散系统仿真的构成 7.事件安排/时间推进的仿真机制 随机离散事件、仿真时钟、未来事件表、随机数发生器、统计数据汇集都是离散事件系统仿真的基本组成部分。其中，安排和处理离散事件和仿真时钟的推进是整个仿真过程的核心部分。因此，离散事件系统仿真具有事件安排和时间推进的基本仿真机制。这种机制的结构如下图所示。 2.3 离散系统仿真的构成 7.事件安排/时间推进的仿真机制 定义仿真模型 模型初始化 事件安排 时间推进 事件处理 数据输出 结束 随机数 发生器 仿真结束否？ 是 否 事件安排/时间推进的仿真机制图 2.2 Monte-Carlo方法 4.样本量的确定 的数学期望为： 的方差为： 2.2 Monte-Carlo方法 4.样本量的确定 当 时，由中心极限定理，有 2.2 Monte-Carlo方法 4.样本量的确定 令 则当N 充分大时，有 因此，有 2.2 Monte-Carlo方法 4.样本量的确定 即 其中， -----置信度； -----置信度为 的标准正态分布的双边临界值； 则 2.2 Monte-Carlo方法 4.样本量的确定 即 若要求实验精度 达到0.001，且对实验的置信程度达到95%，即 ，我们确定所需要的实验次数，即样本量的大小。需要借助于标准正态分布的临界值。 2.2 Monte-Carlo方法 4.样本量的确定 为此，需要确定标准正态分布的双边临界值。 0 2.2 Monte-Carlo方法 4.样本量的确定 由正态分布数值表可查得： 故在下面的表达式中 对应于不同自由度的标准正态分布的临界表为： 0.00 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.5000 0.5199 0.5239 0.5279 0.5319 0.5359 0.1 0.5398 0.5596 0.5635 0.5675 0.5714 0.5753 1.8 0.9640 0.9678 0.9686