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1、2021/3/91課程論文 以系統(tǒng)仿真為基礎(chǔ),針對(duì)交通、港口、物流、服務(wù)行業(yè)等領(lǐng)域,寫一篇課程論文。 內(nèi)容可以為:談一談你對(duì)仿真技術(shù)的理解;或者你通過計(jì)算機(jī)仿真研究了某個(gè)現(xiàn)實(shí)生活中的排隊(duì)過程,得到了某些結(jié)論,并結(jié)合實(shí)際分析結(jié)論、做決策;或者以一個(gè)例子說(shuō)明仿真技術(shù)如何在某領(lǐng)域的應(yīng)用,應(yīng)用過程中需要注意哪些問題、通過仿真可以解決哪些問題等。(但不限于這些內(nèi)容) 關(guān)注你的思考過程與理解你的思考過程與理解。 紙質(zhì)版提交,字?jǐn)?shù)不少于6000字(12月月31日下午日下午3:00前前交,地點(diǎn):交運(yùn)樓428甲)2021/3/92實(shí)驗(yàn)涉及到的知識(shí):線性同余法產(chǎn)生(偽)隨機(jī)數(shù)線性同余法 最為廣泛的一種產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的
2、方法,最早由最為廣泛的一種產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方法,最早由lehmer在在1951年提出。他首先利用下面的遞歸關(guān)系產(chǎn)生年提出。他首先利用下面的遞歸關(guān)系產(chǎn)生0m-1之間的整數(shù)序列之間的整數(shù)序列 遞推公式:遞推公式:i 1()modiXaXcmX0: 初始值(種子seed) a: 乘法器 (multiplier) c: 增值(additive constant) m: 模數(shù)(modulus) mod:取余運(yùn)算:(aXi+c)除m后的余數(shù)如果c=0 稱為乘同余法整型隨機(jī)數(shù)序列整型隨機(jī)數(shù)序列為了得到為了得到0, 10, 1區(qū)間區(qū)間的隨機(jī)數(shù),可用的隨機(jī)數(shù),可用X Xi i/m/m得到得到2021/3/93 如果
3、m為2的冪,即 并且 ,當(dāng)c是相對(duì)于m的素?cái)?shù)(兩者最大公約數(shù)為1),且 時(shí)(k=0,1) ,可達(dá)到的最大周期 如果m為2的冪,即 并且 ,當(dāng)種子X0為奇數(shù),且乘子a 滿足 a=3+8k 或者a=5+8k(k=0,1)時(shí),可達(dá)到的最大周期P= m/4 = 如果m為素?cái)?shù)并且c=0,在乘子a具有如下性質(zhì)時(shí): 能被 m 整除的最小 k 為k=m-1, 可達(dá)到的最大周期P=m-1=2bm0c =1+4ak=2bm=2bP m0c -22b-1ka實(shí)際應(yīng)用過程中參數(shù)的取值:2021/3/94反變換技術(shù)法產(chǎn)生隨機(jī)變量 當(dāng)我們得到了0,1獨(dú)立均勻分布的隨機(jī)數(shù)后,理論上就可以利用反變換技術(shù)法產(chǎn)生各種隨機(jī)變量。
4、如果需要在計(jì)算機(jī)上模擬一個(gè)隨機(jī)過程(即產(chǎn)生隨機(jī)變量),只要得到這個(gè)隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律(累積分布函數(shù)),就可以采用反變換技術(shù)法產(chǎn)生服從這種分布的隨機(jī)變量2021/3/951X2X0 x1R( )F x)(0 xF2Rx10反變換技術(shù)法的實(shí)質(zhì)2021/3/96反變換技術(shù):以指數(shù)分布為例步驟一:步驟一:計(jì)算所要求的隨機(jī)變量計(jì)算所要求的隨機(jī)變量X的累積分布函的累積分布函數(shù)數(shù)(cdf) F(x)(cdf) F(x) 對(duì)指數(shù)分布其cdf為 ( )步驟二:步驟二:在在X的范圍內(nèi)令的范圍內(nèi)令F(X)=R(R服從服從0,1上的上的均勻分布均勻分布) 對(duì)指數(shù)分布,在 范圍內(nèi),步驟三:步驟三:求解求解F(X)=
5、R,以得到,以得到X 0 xxexF1)(0 xReX1)1ln(1RX通常被寫成通常被寫成X=F-1(R)的形式的形式2021/3/97反變換技術(shù)步驟四:步驟四:產(chǎn)生服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)R1,R2,并通過并通過 Xi=F-1(Ri),計(jì)算所求的隨計(jì)算所求的隨機(jī)變量機(jī)變量 對(duì)于指數(shù)分布對(duì)于指數(shù)分布)1ln(1iiRX2021/3/98常用分布:指數(shù)分布常用分布:指數(shù)分布概率密度的形式為概率密度的形式為 0001)(xxexFx其中其中1/ 是隨機(jī)變量的均值是隨機(jī)變量的均值000)(xxexfx累積分布函數(shù)的形式為累積分布函數(shù)的形式為 2021/3/99 泊松分布的概率函
6、數(shù)及分布函數(shù)( =2),0,0,1,2.!keP Xkkk泊松分布律: 結(jié)論:如果一個(gè)到達(dá)過程是泊松過程,即某一段時(shí)間結(jié)論:如果一個(gè)到達(dá)過程是泊松過程,即某一段時(shí)間的到達(dá)數(shù)目服從泊松分布形式,那么這個(gè)到達(dá)過程的的到達(dá)數(shù)目服從泊松分布形式,那么這個(gè)到達(dá)過程的到達(dá)時(shí)間間隔服從指數(shù)分布到達(dá)時(shí)間間隔服從指數(shù)分布常用分布:泊松分布常用分布:泊松分布2021/3/910之前的課堂習(xí)題 假設(shè)某港口搜集對(duì)船舶裝卸貨物的時(shí)間數(shù)據(jù)如下表,要求: 1、在計(jì)算機(jī)上利用線性同余法或者乘同余法產(chǎn)生0,1獨(dú)立均勻分布隨機(jī)數(shù)序列。 2、以第一步產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)為基礎(chǔ),在計(jì)算機(jī)上產(chǎn)生1000艘船的裝卸所需時(shí)間。區(qū)間(小時(shí))1223
7、34566779912頻數(shù) 1015253535155 可以看出,總共搜集了140個(gè)數(shù)據(jù)2021/3/911區(qū)間(小時(shí))122334566779912頻數(shù)1015253535155頻率0.07140.10710.17860.25000.25000.10710.0357 如何產(chǎn)生1000艘船舶的裝卸時(shí)間? (1)根據(jù)表格搜集的數(shù)據(jù),模擬產(chǎn)生船舶裝卸時(shí)間這個(gè)隨機(jī)變量的累積分布函數(shù);(2)利用反變換技術(shù)法,用0,1均勻分布的隨機(jī)數(shù)反變換得到裝卸時(shí)間可以看出,采集的船舶裝卸時(shí)間在1,12hour內(nèi)分布,累積分布頻率(累積分布函數(shù)值)為:時(shí)間1234567912累積分布頻率00.07140.1786 0
8、.3571 0.35710.60710.85710.964312021/3/912 在圖中標(biāo)出(x,F(xiàn)(x))的坐標(biāo)位置,相鄰兩點(diǎn)用直線連接(擬合)反變換技術(shù)法的實(shí)質(zhì)是:反變換技術(shù)法的實(shí)質(zhì)是:以產(chǎn)生的【以產(chǎn)生的【0,1】區(qū)間】區(qū)間的隨機(jī)數(shù)為的隨機(jī)數(shù)為F(x)值,找值,找出對(duì)應(yīng)的出對(duì)應(yīng)的X值值關(guān)鍵是要得到關(guān)鍵是要得到F(X)的表達(dá)的表達(dá)式。式。很明顯,這是一個(gè)分段的很明顯,這是一個(gè)分段的線性函數(shù),每一個(gè)折線段線性函數(shù),每一個(gè)折線段都是一次函數(shù)都是一次函數(shù)2021/3/913xy0y0.0711140.071xy0.071y0.17919.3330.179 0.071xy0.179y0.35715
9、.60.3570.179xy折線的“斜率”:0.357y0.607140.6070.357xy0.607y0.857140.8570.607xy0.857y0.964218.670.9640.857xy0.964y138410.964xy2021/3/91400.0711 14 (0)iiiifRXR 0.0710.17929.333 (0.071)iiiifRXR0.1790.35735.6 (0.179)iiiifRXR0.3570.60754 (0.357)iiiifRXR 0.6070.86764 (0.607)iiiifRXR 0.8670.9647 18.667 (0.867)ii
10、iifRXR0.9640.1984 (0.964)iiiifRXR2021/3/915上機(jī)練習(xí)作業(yè)(可以用excel或編程軟件完成) (1)用線性同余法產(chǎn)生1000個(gè)0,1獨(dú)立均勻分布的隨機(jī)數(shù),要求按照以下規(guī)則嘗試兩組參數(shù),嘗試兩組參數(shù),產(chǎn)生兩組產(chǎn)生兩組1000個(gè)隨機(jī)數(shù)個(gè)隨機(jī)數(shù) 計(jì)算每組隨機(jī)數(shù)的平均間隔、最小數(shù)據(jù)間隔、最計(jì)算每組隨機(jī)數(shù)的平均間隔、最小數(shù)據(jù)間隔、最大數(shù)據(jù)間隔。大數(shù)據(jù)間隔。 m為2的冪,即 (比如b取20)并且 ,c是相對(duì)于m的素?cái)?shù)(兩者最大公約數(shù)為1),且 (k=0,1) m為2的冪,即 并且 ,種子X0為奇數(shù),且乘子a 滿足 a=3+8k 或者a=5+8k(k=0,1)=1+4
11、ak=2bm0c =2bm0c 2021/3/916港口裝卸服務(wù)過程仿真 (2)假設(shè)在某港口裝卸服務(wù)系統(tǒng)中,通過統(tǒng)計(jì),有以下數(shù)據(jù): 船舶到港過程:服從每天平均3.2艘船的泊松到達(dá)過程 以第一組隨機(jī)數(shù)為基礎(chǔ),按照上述分布特點(diǎn)以第一組隨機(jī)數(shù)為基礎(chǔ),按照上述分布特點(diǎn)產(chǎn)生產(chǎn)生1000艘船舶的到港時(shí)間間隔(以艘船舶的到港時(shí)間間隔(以min為為單位),畫出產(chǎn)生數(shù)據(jù)的頻率分布圖,并計(jì)單位),畫出產(chǎn)生數(shù)據(jù)的頻率分布圖,并計(jì)算出這算出這1000個(gè)到達(dá)時(shí)間間隔的平均值。個(gè)到達(dá)時(shí)間間隔的平均值。2021/3/917 (3)統(tǒng)計(jì)了190艘船舶的裝卸服務(wù)時(shí)間,如下表 根據(jù)該數(shù)據(jù)擬合出裝卸服務(wù)時(shí)間這個(gè)隨機(jī)變量的累積分布根
12、據(jù)該數(shù)據(jù)擬合出裝卸服務(wù)時(shí)間這個(gè)隨機(jī)變量的累積分布函數(shù)函數(shù) 以第二組隨機(jī)數(shù)為基礎(chǔ),按照上述統(tǒng)計(jì)規(guī)律模擬產(chǎn)生以第二組隨機(jī)數(shù)為基礎(chǔ),按照上述統(tǒng)計(jì)規(guī)律模擬產(chǎn)生1000艘船舶的裝卸服務(wù)時(shí)間(單位:艘船舶的裝卸服務(wù)時(shí)間(單位:min),畫出產(chǎn)生數(shù)),畫出產(chǎn)生數(shù)據(jù)的頻率分布圖,并計(jì)算出這據(jù)的頻率分布圖,并計(jì)算出這1000艘船舶裝卸服務(wù)時(shí)間艘船舶裝卸服務(wù)時(shí)間的平均值。的平均值。區(qū)間(小時(shí))133557799111113頻數(shù) 1535504530152021/3/918 (4)假設(shè)只有1臺(tái)橋吊,對(duì)1000艘船舶的裝卸排隊(duì)服務(wù)過程進(jìn)行仿真: 統(tǒng)計(jì)(統(tǒng)計(jì)(1)橋吊忙閑率、()橋吊忙閑率、(2)每艘船舶平均在港總時(shí))
13、每艘船舶平均在港總時(shí)間、(間、(3)每艘船舶平均等待時(shí)間、()每艘船舶平均等待時(shí)間、(4)等待隊(duì)列的)等待隊(duì)列的平均長(zhǎng)度。平均長(zhǎng)度。船舶船舶序號(hào)序號(hào)船舶到達(dá)船舶到達(dá)時(shí)間間隔時(shí)間間隔船舶到船舶到達(dá)時(shí)間達(dá)時(shí)間裝卸服裝卸服務(wù)時(shí)間務(wù)時(shí)間服務(wù)開服務(wù)開始時(shí)間始時(shí)間服務(wù)結(jié)服務(wù)結(jié)束時(shí)間束時(shí)間總耗費(fèi)總耗費(fèi)時(shí)間時(shí)間等待等待時(shí)間時(shí)間對(duì)該船舶對(duì)該船舶服務(wù)之前服務(wù)之前服務(wù)臺(tái)空服務(wù)臺(tái)空閑時(shí)間閑時(shí)間2021/3/919 (5)假設(shè)有2臺(tái)橋吊(橋吊A和橋吊B,在A和B均空閑時(shí),選擇讓A服務(wù)),重復(fù)對(duì)重復(fù)對(duì)1000艘船舶艘船舶的裝卸過程進(jìn)行仿真,并統(tǒng)計(jì)(的裝卸過程進(jìn)行仿真,并統(tǒng)計(jì)(1)A、B橋吊的橋吊的忙閑率、(忙閑率、(2)每艘船舶平均在港總時(shí)間、()每艘船舶平均在港總時(shí)間、(3)每艘船舶平均等待時(shí)間、(每艘船舶平均等待時(shí)間、(4)等待隊(duì)列的平均)等待隊(duì)列的平均長(zhǎng)度。長(zhǎng)度。船舶船舶序號(hào)序號(hào)船舶船舶到達(dá)
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