Управление модельным временем в имитационном моделировании.
Моделирование по особым состояниям.
При моделировании по особым состояниям системное время каждый раз изменяется на величину, строго соответствующую интервалу времени до момента наступления очередного события. В этом случае события обрабатываются в порядке их наступления, а одновременно наступившими считаются только те, которые являются одновременными в действительности.
Необходима процедура планирования событий (так называемого календаря событий). Позволяет экономить машинное время.
Моделирование по особым состояниям целесообразно использовать, если:
• события распределяются во времени неравномерно или интервалы между ними велики;
• предъявляются повышенные требования к точности определения взаимного положения событий во времени;
• необходимо учитывать наличие одновременных событий.
Способы формирование случайных данных.
При реализации на ЭВМ статистического моделирования возникает задача получения (генерирования) случайных числовых последовательностей с заданными вероятностными
характеристиками.
Типы генерируемых чисел:
• случайное событие с заданными вероятностями,
• случайные величины с заданными распределениями,
• случайные процессы с заданными характеристиками ( математическое ожидание, дисперсия, корреляционная функция).
Для имитации случайной величины с заданным распределением нужно иметь генератор случайных чисел, генерирующий числа с заданным законом распределения.
|
|
Для построения любого распределения достаточно генератор равномерно распределенной величины в интервале от 0 до 1.
Задачу генерирования случайных чисел на ЭВМ с заданным законом распределения решают в два этапа:
• Получение равномерно распределенных на [0,1] последовательностей псевдослучайных чисел;
• Формирование последовательность псевдослучайных чисел с заданным законом распределения в заданном интервале.
Первичные датчики случайных чисел могут быть трех типов:
• табличные,
• физические
• программные.
Первичные датчики случайных величин.
Недостатки первичных датчиков:
• табличные: ограниченный набор комбинаций;
• физические: невозможность повторения эксперимента, схемная нестабильность и сложность тиражирования;
• программные: псевдослучайные последовательности (ПСП).
В программных датчиках равномерно распределенные псевдослучайные последовательности чисел получают с помощью некоторой рекуррентной формулы
где каждое следующее значение образуется из предыдущего путем применения некоторого алгоритма, содержащего логические и арифметические операции.
|
|
1. Метод «середины» квадрата
Предложен Нейманом в 1946 г. Алгоритм. Число, меньшее 1 возводят в квадрат, затем отбрасывают цифры с обоих концов, а оставшуюся часть используют как случайное число.
Например:
2. Мультипликативный конгруэнтный метод
Наиболее современный способ получения равномерно распределенных случайных
чисел yi заключается в расчете по формуле:
Пары чисел a и m определяют период ПСП
Наиболее оптимальные пары:
Основные требования к первичным датчикам:
• Равномерность распределения псевдослучайных чисел;
• Независимость чисел.
Условие равномерности проверяется по гистограмме:
где m - количество элементов в гистограмме, n- количество сгенерированных чисел.
Условие независимости чисел:
Дата добавления: 2019-02-12; просмотров: 424; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!