物流仿真輸入數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí)教案

1、物流仿真輸入物流仿真輸入(shr)數(shù)據(jù)的分析數(shù)據(jù)的分析第一頁，共26頁。2011-9-5輸入數(shù)據(jù)是仿真(fn zhn)實驗的動力系統(tǒng)名稱系統(tǒng)名稱典型的輸入數(shù)據(jù)典型的輸入數(shù)據(jù)排隊系統(tǒng) 顧客到達(dá)的間隔時間 顧客被服務(wù)時間的分布庫存系統(tǒng) 需求顧客的分布 顧客需求量的分布 物料訂貨的提前期分布生產(chǎn)系統(tǒng) 作業(yè)到達(dá)的間隔時間 作業(yè)類型的概率 每種作業(yè)每道工序服務(wù)時間的分布可靠性系統(tǒng) 生產(chǎn)無故障作業(yè)時間 系統(tǒng)的仿真依靠這些(zhxi)原型系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，缺乏這些(zhxi)數(shù)據(jù)的實驗和實驗值的提取，仿真也就毫無意義。第1頁/共26頁第二頁，共26頁。2011-9-5收集收集(shuj)(shuj)原始數(shù)據(jù)原

2、始數(shù)據(jù) 基本統(tǒng)計基本統(tǒng)計(tngj)(tngj)分布的辨識分布的辨識 參參 數(shù)數(shù) 估估 計計 擬合擬合(n h)(n h)度檢驗度檢驗 可信否？可信否？否是是輸入數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，需要分析的經(jīng)驗，對收集的方法、數(shù)據(jù)需要做預(yù)先的設(shè)計和估算。因此這是一個關(guān)鍵的、細(xì)致的工作。通過統(tǒng)計的數(shù)學(xué)手段（計數(shù)統(tǒng)計、頻率分析、直方圖制作等），得出統(tǒng)計分布的假設(shè)函數(shù)（如：正態(tài)分布、負(fù)指數(shù)分布、Erlang分布等）根據(jù)統(tǒng)計特征，計算確定系統(tǒng)的假設(shè)分布參數(shù)。運用統(tǒng)計分布的檢驗方法，對假設(shè)的分布函數(shù)進(jìn)行可信度檢驗。通常采用的是2檢驗。輸入數(shù)據(jù)模型確定的 基本方法正確輸入數(shù)據(jù)正確輸入數(shù)據(jù) 第2頁/共26頁第三頁，共26頁。

3、2011-9-5數(shù)據(jù)(shj)收集是針對實際問題，經(jīng)過系統(tǒng)分析或經(jīng)驗的總結(jié)，以系統(tǒng)的特征為目標(biāo)，收集與此有關(guān)的資料、數(shù)據(jù)(shj)、信息等反映特征的相關(guān)數(shù)據(jù)(shj)。數(shù)據(jù)的收集是一項工作量很大的工作，也是在仿真中最重要、最困難的問題。即使一個模型結(jié)構(gòu)是正確的，但若收集的輸入數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)不正確，或數(shù)據(jù)分析不對，或這些數(shù)據(jù)不能代表實際情況，那么利用這樣的數(shù)據(jù)作為決策的依據(jù)必將導(dǎo)致錯誤，造成損失和浪費。數(shù)據(jù)收集工作應(yīng)該具有科學(xué)的態(tài)度、忠于現(xiàn)實的工作作風(fēng)。應(yīng)該將數(shù)據(jù)收集工作、仿真工作的意義讓參與者明確，得到參與者的支持和理解。第3頁/共26頁第四頁，共26頁。2011-9-5 做好仿真計劃，詳細(xì)規(guī)劃仿真

4、所需要收集的數(shù)據(jù)在收集數(shù)據(jù)過程中要注意分析數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的均勻(jnyn)組合收集的數(shù)據(jù)要滿足獨立性的要求數(shù)據(jù)自相關(guān)性的檢驗 根據(jù)問題的特征，進(jìn)行仿真的前期研究。分析影響系統(tǒng)的關(guān)鍵因素。從相關(guān)事物(shw)的觀察入手，盡量收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。為此可以事先設(shè)計好調(diào)研表格，并注意不斷完善和修改調(diào)研方式，使收集的數(shù)據(jù)更符合仿真對象的數(shù)據(jù)需要。數(shù)據(jù)的收集與仿真的試運行是密切相關(guān)的，應(yīng)當(dāng)是邊收集數(shù)據(jù)、邊進(jìn)行仿真的試運行。然而系統(tǒng)仿真是一項專業(yè)性很強的工作，要正確認(rèn)識“仿真”的含義，抓住仿真研究的關(guān)鍵，避免求全、求精。確信所收集的數(shù)據(jù)足以確定仿真中的輸入分量，而對仿真無用或影響不顯著的數(shù)據(jù)就沒有必要去多加收集。針對

5、仿真所收集的各個數(shù)據(jù)需要進(jìn)行相關(guān)性檢驗。為了確定在兩個變量之間是否存在相關(guān)。要建立兩個變量的散布圖。通過統(tǒng)計方法確定相關(guān)的顯著性。盡量把均勻數(shù)據(jù)組合在一組里。校核在相繼的時間周期里以及在相繼日子內(nèi)的一時間周期里的數(shù)據(jù)的均勻性。當(dāng)校核均勻性時，初步的檢驗是看一下分布的均值是相同?？疾煲粋€似乎是獨立的觀察序列數(shù)據(jù)存在自相關(guān)的可能性。自相關(guān)可能存在于相繼的時間周期或相繼的顧客中。例如，第i個顧客的服務(wù)時間與(i+n)個顧客的服務(wù)時間相關(guān)。 第4頁/共26頁第五頁，共26頁。2011-9-5直方圖構(gòu)筑(guzh)方法取值區(qū)間劃分水平 區(qū)坐 間標(biāo) 標(biāo)軸 注的計 區(qū)算 間確 內(nèi)定 的每 發(fā)一 生 數(shù)垂直

6、標(biāo)坐 注標(biāo) 頻軸 數(shù)上繪 上制 的各 發(fā)個 生區(qū) 頻間 數(shù)繪制直方圖第5頁/共26頁第六頁，共26頁。2011-9-5Nm 如果區(qū)間太寬（m太小），則直方圖太粗或呈短粗狀，這樣，它的形狀不能良好(lingho)地顯示出來。如果區(qū)間太窄，則直方圖顯得凹凸不平不好平滑 合適的區(qū)間選擇（m值）是直方圖制作，分布函數(shù)分析的基礎(chǔ)。 0 05 51010151520202525第6頁/共26頁第七頁，共26頁。2011-9-5024681012頻率1357911 13 15 17 19 21 23 25x對直方圖進(jìn)行曲線擬合，擬合所得到的曲線應(yīng)該就是該隨機變量的概率或密度函數(shù)。密度函數(shù)是一個一般概率函數(shù)。

7、通常，我們通過標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的假設(shè)，將概率分布(fnb)假設(shè)成標(biāo)準(zhǔn)分布(fnb)函數(shù)形式。如：負(fù)指數(shù)分布(fnb)、泊桑分布(fnb)等。第7頁/共26頁第八頁，共26頁。2011-9-5第8頁/共26頁第九頁，共26頁。2011-9-5niixnX11212211XnxnSniikiiixfnX11212211XnxfnSkiiik是X中不相同(xin tn)數(shù)值的個數(shù)即分組數(shù)，f是X中數(shù)值Xj的觀察頻數(shù) 第9頁/共26頁第十頁，共26頁。2011-9-5XX1bmax1xnnb2,X22S分 布參 數(shù)建議使用的估計量泊松指數(shù)在（0，b）上的均勻分布正態(tài)，仿真中常用的一些(yxi)分布參數(shù)建議值

8、第10頁/共26頁第十一頁，共26頁。2011-9-5iiiEEO2200 02 24 46 68 8101012121 12 23 34 45 56 67 78 89 91010 1111 1212 1313 1414 1515 1616 1717 1818 1919 2020 2121 2222 2323 2424 2525k=6Ei 是在該分組區(qū)間的期望頻數(shù)。每一分組區(qū)間的期望頻數(shù)是 Ei = n pi， 這里的pi是理論值，是對應(yīng)(duyng)第i個分組區(qū)間的假設(shè)概率。第11頁/共26頁第十二頁，共26頁。2011-9-5可以證明：02近似服從具有自由度 f = k-s-1的2分布。這

9、里 s 表示由采樣統(tǒng)計量所估計的假設(shè)(jish)分布的參數(shù)個數(shù)。假設(shè)(jish)檢驗作零假設(shè)(jish)：H0：觀察值Xi是一組屬于分組分布函數(shù)F的獨立相同分布的隨機變量。若2太大則拒絕H0，若擬合是好的，則期望值2很小。首先劃分區(qū)間，定義k值計算各組的觀察頻數(shù)計算0查閱2表，得到該值反映的是假設(shè)分布的擬合程度。值202P擬合度檢驗步驟第12頁/共26頁第十三頁，共26頁。2011-9-52,20f2,20f在應(yīng)用這個(zh ge)檢驗時，如果期望的頻數(shù)太小，將對檢驗的有效性有所影響。一般情況下區(qū)間的個數(shù)k宜在3040以下，并能使最小期望頻數(shù)Ei5。如果Ei值太小，可以把它和相鄰分組區(qū)間的期望

10、頻數(shù)相合并，對應(yīng)的Oi值也應(yīng)該合并起來，同時每當(dāng)合并一個單元，k值應(yīng)該減去1。 第13頁/共26頁第十四頁，共26頁。2011-9-5第14頁/共26頁第十五頁，共26頁。2011-9-5xxyE10第15頁/共26頁第十六頁，共26頁。2011-9-5第16頁/共26頁第十七頁，共26頁。2011-9-5niiL12niiixy12100L1L021100niiixyL021101iniiixxyLniiniixyn1110niiniiiniixyxx101121niiniiixxxxyxy121110niiniiynyxnx111,1第17頁/共26頁第十八頁，共26頁。2011-9-5i

11、iiyyeyxxiyiyieiniiiiniiEyynenMS12121111第18頁/共26頁第十九頁，共26頁。2011-9-5xxESMSt102,20ntt211221niiniiixxxxxnxXxESxS的自相關(guān)函數(shù)。是第19頁/共26頁第二十頁，共26頁。2011-9-5nmnmmmmnnnnnnxxxyxxxyxxxyxxxy22110323213130322221212021212111101X、Y變量(binling)可以是多種形式的變量(binling)，如，X、Y為非線性變量(binling)。第20頁/共26頁第二十一頁，共26頁。2011-9-5第21頁/共26頁第二十二頁，共26頁。2011-9-5第22頁/共26頁第二十三頁，共26頁。2011-9-5 xBxBxByxByyyxBxByxBxByyyxByxByxByxByLTTTTTTTTTTTTTTTTBLyxxxBBxxyxTTTT1022解得B矩陣(j zhn)的各個分量。第23頁/共26頁第二十四頁，共26頁。2011-9-5 BBEEExxxBxxxEBExxxx