
- •Вінницький фінансово-економічний університет
- •Імітаційне моделювання конспект лекцій
- •Тема 1 Вступ до курсу "Імітаційне моделювання"
- •1. Історія виникнення та розвиток імітаційного моделювання
- •2. Види моделювання та особливості їх використання
- •3. Основні напрями використання машинної імітації
- •4. Сфери застосування імітаційних моделей
- •5. Програмна реалізація імітаційних моделей
- •6. Приклад імітаційної моделі
- •III. Gpss — програма імітаційної моделі еом
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 2 Сутність, розвиток і застосування імітаційного моделювання
- •1. Сутність та поняття імітаційного моделювання
- •2. Загальна схема і цілі імітаційного моделювання
- •3. Переваги і недоліки методу машинної імітації
- •4. Поняття імітаційного моделювання у вузькому та широкому сенсі
- •5. Імітація еволюційних процесів
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 3 Основні етапи побудови імітаційних моделей
- •1. Види робіт при розробці імітаційної моделі.
- •2. Основні етапи побудови імітаційних моделей. Визначення задачі та її аналіз як етап побудови імітаційних моделей
- •3. Визначення вимог до інформації як етап побудови імітаційних моделей
- •4. Збирання інформації як етап побудови імітаційних моделей
- •5. Висунення гіпотез і прийняття припущень як етап побудови імітаційних моделей. Встановлення основного змісту моделі
- •6. Визначення параметрів, змінних і критеріїв ефективності як етап побудови імітаційних моделей. Описання концептуальної моделі і перевірка її вірогідності
- •7. Створення логічної структурної схеми як заключний етап побудови імітаційної моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 4 Імітаційна модель керування запасами
- •1. Поняття та сутність оптимального керування запасами
- •2. Основні параметри моделювання задачі керування запасами
- •3. Сутність та характеристика детермінованих моделей керування запасами
- •4. Керування багатопродуктовими запасами
- •5. Концептуальна імітаційна модель керування запасами
- •6. Блок-схема імітаційної моделі керування запасами
- •7. Аналіз результатів машинної реалізації імітаційної моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 5 Поняття про Метод Монте-Карло
- •1. Метод Монте-Карло в імітаційному моделюванні
- •2. Приклад застосування методу Монте-Карло
- •3. Точність оцінки ймовірності за допомогою відносної частоти.
- •4. Рівномірна випадкова послідовність чисел рвп [0,1]
- •5. Властивості рівномірної випадковості послідовності чисел
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 6.Генерування рвп [0,1]
- •1. Поняття про генератори (датчики) випадкових чисел.
- •2. Табличний спосіб одержання рвп [0,1]
- •3. Фізичний спосіб одержання рвп [0,1]
- •4. Програмні способи одержання рвп [0,1]
- •5. Загально статистичні методи перевірки якості псевдовипадкових чисел
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 7 Генерування випадкових подій і випадкових величин під час машинної імітації
- •1. Імітація випадкових подій
- •2. Стандартний метод імітації дискретно розподілених випадкових величин
- •3. Спеціальні методи імітації деяких дискретних розподілів
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 8. Генерування неперервних випадкових величин
- •1. Суть проблеми імітації неперервних розподілів
- •2. Стандартний метод імітації неперервних випадкових величин
- •3. Метод добору (відбракування) неперервних випадкових величин
- •4. Наближене формування розподілів неперервних випадкових величин
- •5. Генерування нормально розподілених випадкових величин
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 9 Планування імітаційних експериментів
- •1. Загальна характеристика планування імітаційних експериментів
- •2. Апроксимуючий поліном функції відгуку
- •3. Дворівнева система вимірювання факторів
- •4. Повні факторні плани та їхні властивості
- •5. Дробові факторні плани і умови доцільності їх застосування
- •6. Засоби планування експерименту системи statgraphics Планування експерименту (Experimental Design)
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 10 Одержання апроксимуючих поліномів
- •2. Апроксимуючий поліном другого плану
- •1. Одержання коефіцієнтів лінійної регресії
- •2. Апроксимуючий поліном другого плану
- •3. Побудова композиційних планів
- •4. Ортогональний центральний композиційний експеримент
- •5. Рототабельний композиційний експеримент
- •Питання до самоконтролю:
- •Тема 11 Узагальнення та статистична перевірка результатів імітаційних експериментів
- •1. Перевірка результатів імітаційних експериментів за допомогою властивості однорідності дисперсій
- •2. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії
- •3. Перевірка адекватності моделі
- •Питання для самоконтролю
- •Тема 12 Планування імітаційних експериментів у процесі дослідження та оптимізації систем
- •1. Планування імітаційних експериментів у процесі дослідження систем
- •2. Планування імітаційних експериментів у процесі оптимізації систем
- •Питання для самоконтролю
- •Список рекомендованої літератури
- •Навчальне видання:
3. Фізичний спосіб одержання рвп [0,1]
До появи ЕОМ як генератора випадкових чисел використовувались різні механічні пристрої – колесо рулетки, спеціальні гральні кості та пристрої, які перемішували фішки з номерами, що витягувалися вручну по одній. Деякі з таких засобів дають цілком задовільні результати в генерування випадкових величин.
Останнім часом фізичне генерування РСП [0, 1] базується на використанні формули, згідно з якою при генеруванні наступного m- розрядного випадкового двійкового числа необхідно дістати m реалізацій випадкової величини Z, що набуває значення 0 або 1 з однаковою ймовірністю.
Реалізації Zi випадкової величини Z можна дістати, скориставшись такими фізичними явищами:
1) радіоактивне випромінювання (Рис. 7.2);
2) власні шуми електронних ламп.
Рис. 6.1 Схема реалізації випадкової величини на прикладі радіоактивного випромінювання
Слід зазначити, що лічильник радіоактивних частинок працює у двійковій системі числення, тому значення Zi – число молодшого розряду.
Щоб дістати m- розрядне випадкове двійкове число, достатньо m разів звернутися до лічильника радіоактивних частинок.
Власними шумами електронних ламп називають явище існування вихідної напруги U при нульовій вхідній. Посилюючи власні шуми, можна дістати реалізацію стаціонарного випадкового процесу U(t) (Рис. 6.2):
Рис. 6.2. Графік функції U(t) ("власні шуми електронних ламп")
Попередньо вибирають деякий рівень відсікання α, для якого в довільний момент часу t має виконуватись умова
.
(6.1)
Випадкова величина Zi імітується за схемою
(6.2)
Щоб дістати m- розрядне випадкове двійкове число РСП [0, 1], досить провести m вимірювань шyму лампи в моменти часу t1,t2,...,tm і скористатися перетворенням.
Послідовність квазірівномірних випадкових чисел за допомогою фізичного генерування утворюється спеціальними електронними приставками до ЕОМ – фізичними генераторами випадкових чисел. Для знаходження наступного випадкового числа РСП [0, 1] при проведенні машинних розрахунків досить один раз звернутися до цього пристрою.
Переваги методу фізичного генерування: ,
1) швидкість здобування чисел надвисока (проміжок часу звертання до електронного пристрою ЕОМ дуже малий);
2) об’єм використання оперативної пам’яті мінімальний;
3) запас чисел не обмежений.
Недоліки методу фізичного генерування:
1) не можна повторити спроби (немає змоги фізичний датчик зафіксувати на певному випадковому числі);
2) потрібне періодичне коригування датчиків, оскільки фізичні властивості їх із часом змінюються;
3) необхідно мати спеціальний пристрій до ЕОМ.
Фізичне генерування випадкових чисел використовується здебільшого там, де дуже часто розв'язуються задачі методом Монте-Карло. Проте останніми роками навіть за цих умов надається перевага програмним генераторам випадкових чисел.
4. Програмні способи одержання рвп [0,1]
При
програмному способі наступне випадкове
число
дістають за допомогою рекурентного
співвідношення
= f(
).
Так, генеровані випадкові числа
називаються псевдовипадковими (псевдо
– обман, вигадка, помилка; відповідає
поняттям «несправжній», «неправильний»),
оскільки між двома сусідніми числами
існує залежність. Функція f(
)
повинна бути такою, щоб вона включала
логічні перетворення, аби згадана
залежність практично не впливала на
результат.
Один із перших алгоритмів утворення випадкових чисел за допомогою рекурентного співвідношення – метод серединних квадратів, запропонований 1946 року фон Нейманом і Метраполісом.
Нехай – m-розрядне двійкове число (0 < < 1), причому m парне. Загальний вигляд :
(6.3)
де
коефіцієнти
,
,...,
набувають значення 0 або l.
Квадрат цього числа
(6.3)
Виокремимо середні розряди цього числа і покладемо
(6.4)
Як
показали статистичні випробування,
утворювані таким способом випадкові
числа мають розподіл, близький до РСП
[0, 1]. Очевидний недолік методу серединних
квадратів полягає в тому, що у разі
відсутності заміни нульового значення
випадкового числа, котре може з'явитися
в результаті наступної спроби, якимось
іншим, усі наступні числа послідовності
будуть нулями. Можливе циклічне повторення
й інших цифр. Нехай, наприклад, потрібно
дістати серію випадкових 4-розрядних
десяткових чисел
,
,...,
методом серединних квадратів. Розглянемо
випадок, коли за початкове число даної
серії взято 4500:
= 4500;
= 20250000;
= 2500;
= 06250000;
= 2500;
= 06250000;
= 2500; і
т.д.
Недоліки методу серединних квадратів обмежують його практичне застосування, хоча раніше до цього методу вдавалися завдяки його простоті.
Загальної теорії побудови псевдовипадкових чисел досі не створено. Вигляд функції f( ) встановлюють емпірично. Ця функція містить різні арифметичні та логічні операції. Якість утворюваних чисел перевіряється за допомогою спеціальних тестів.
Тепер майже всі стандартні бібліотечні програми обчислення послідовності рівномірно розподілених випадкових чисел ґрунтуються на конгруентних методах. В основу кожного з них покладено поняття конгруентності.
Нагадаємо,
що два цілі числа А ї В конгруентні
(порівнянні) за модулем m, де m – ціле
число, тоді і тільки тоді, коли існує
таке ціле число k, що А – В =
,
тобто коли різниця А-В ділиться на m без
остачі (числа А і В дають однакові остачі
при діленні на абсолютну величину числа
m).
Це визначення записується як А = B (mod m) і читається “A конгруентне В за модулем m”. Наприклад, 13 = 3 (за модулем 10), 124 = 4 (за модулем 10),
5 = 1 (за модулем 4), 4339 = 39 (за модулем 100 ) і т.д.
Найвідомішими є такі конгруентні методи: мультиплікативний, мішаний і адитивний.