Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Санкт-Петербургский Государственный Университет им. проф. М. А. Бонч-Бруевича»
Кафедра информационных управляющих систем
Дисциплина «Системы и технологии моделирования объектов»
Специальность 230201 «Информационные системы и технологии»
Лабораторная работа №5
«Определение и исследование динамических характеристик объектов при их описании конечными цепями Маркова»
Выполнил: студент группы ИСТ-81 Лаюшка А. В.
Преподаватель: Птицына Л.К.
Санкт-Петербург
2012 г.
Задача:
Определение и исследование динамических характеристик объектов при их описании конечными цепями Маркова.
Найти: плотности распределения вероятностей, математическое ожидание, дисперсию.
Подтвердить корректность разработанного приложения посредством сопоставления найденных динамических характеристик.
Для эксперимента использовалась следующая модель:
4 2
1 6
3 5
Матрица вероятностей переходов:
Исходный код программы:
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <vector>
using namespace std;
void Power(vector< vector<float> > &A, vector< vector<float> > &B, vector< vector<float> > &C, int n) {
int i, j;
C.resize(n);
for (i = 0; i < n; i++) {
C[i].resize(n);
for (j = 0; j < n; j++) {
float Sum = 0;
for (int q = 0; q < n; q++) {
Sum += A[i][q] * B[q][j];
}
C[i][j] = Sum;
}
}
}
float func_AND(float ff[150], int schet, float numberofproc, int x) {
float f[150];
for (int g = 0; g < schet; g++) {
f[g] = ff[g];
}
float f_and[150];
float M_and = 0;
float D_and = 0;
float nproc = numberofproc;
float slag = 0;
float sum = 0;
int sch = schet;
for (int k = 0; k < sch; k++) {
f_and[k] = 0;
for (int l = 1; l <= nproc; l++) {
slag = f[k];
for (int li = 2; li <= nproc; li++) {
sum = 0;
if (li <= l) {
for (int ki = 0; ki < k; ki++) {
sum = sum + f[ki];
}
} else {
for (int ki = 0; ki <= k; ki++) {
sum = sum + f[ki];
}
}
slag = slag*sum;
}
f_and[k] = f_and[k] + slag;
}
M_and = M_and + (k + 1) * f_and[k];
}
float pdf1 = 0;
for (int k = 0; k < sch; k++) {
D_and = D_and + (k + 1 - M_and)*(k + 1 - M_and) * f_and[k];
pdf1 += f_and[k];
}
cout << "f_and[" << x + 1 << "] = " << f_and[x] << endl;
if (x == sch - 1) {
cout << endl << "M_and = " << M_and << endl;
cout << "D_and = " << D_and << endl << endl;
}
return f_and[x];
}
void func_OR(float ff[150], int schet, float numberofproc) {
float f[150];
for (int g = 0; g < schet; g++) {
f[g] = ff[g];
}
float f_or[150];
float M_or = 0;
float D_or = 0;
float nproc = numberofproc;
float slag = 0;
float sum = 0;
int sch = schet;
for (int k = 0; k < sch; k++) {
f_or[k] = 0;
for (int l = 1; l <= nproc; l++) {
slag = f[k];
for (int li = 2; li <= nproc; li++) {
sum = 0;
if (li <= l) {
for (int ki = k + 1; ki < sch; ki++) {
sum = sum + f[ki];
}
} else {
for (int ki = k; ki < sch; ki++) {
sum = sum + f[ki];
}
}
slag = slag*sum;
}
f_or[k] = f_or[k] + slag;
}
M_or = M_or + (k + 1) * f_or[k];
}
for (int k = 0; k < sch; k++) {
cout << "f_or[" << k + 1 << "] = " << f_or[k] << endl;
D_or = D_or + (k + 1 - M_or)*(k + 1 - M_or) * f_or[k];
}
cout << endl;
cout << "M_or = " << M_or << endl;
cout << "D_or = " << D_or << endl;
cout << endl;
}
float checkRowProbability(vector<float> row, float element) {
float p = 0;
for (int i = 0; i < row.size(); i++) {
p += row[i];
}
p += element;
return p;
}
bool buildMatrix(int size, vector< vector<float> > &matrix) {
if (size <= 1) {
cout << "Matrix size should be more than 1" << endl;
return false;
}
matrix.resize(size);
//построчное заполнение матрицы matrix
for (int i = 0; i < size; i++) {
vector<float> row;
for (int j = 0; j < size; j++) {
cout << "Enter " << i + 1 << "/" << j + 1 << " matrix element:" << endl;
float element = 0;
cin >> element;
if (element > 1) {
cout << "Probability of element could not be more than 1" << endl;
j--;
continue;
}
if ((checkRowProbability(row, element) > 1)) {
cout << "Summary probability of row elements could not be more than 1" << endl;
j--;
continue;
}
if ((j == size - 1 & checkRowProbability(row, element) != 1)) {
cout << "Summary probability of row elements should be equal 1" << endl;
j--;
continue;
}
row.push_back(element);
}
matrix[i] = row;
}
return true;
}
void printMatrix(vector< vector<float> > A, int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
printf("%.1f ", A[i][j]);
}
cout << endl;
}
cout << endl;
}
int main() {
cout << "Enter matrix size:" << endl;
int s = 0;
cin >> s;
vector< vector<float> > A;
while (!buildMatrix(s, A)) {
cout << "Enter matrix size:" << endl;
cin >> s;
};
int L = 12;
vector< vector<float> > B;
B.resize(s);
vector< vector<float> > C;
C.resize(s);
float f[150];
float check;
float M = 0;
float D = 0;
float summf = 0;
float delta = 0.0001;
int n, i, j;
n = s;
//Вывод матрицы
cout << "Matrix:" << endl;
printMatrix(A, n);
for (i = 0; i < n; i++) {
B[i].resize(n);
for (j = 0; j < n; j++) {
B[i][j] = A[i][j];
}
}
f[0] = A[0][n - 1]; //правый верхний элемент матрицы А
summf = summf + f[0];
check = 1 - f[0];
M = M + 1 * f[0];
float sumr = 0;
int sch = 1;
do {
cout << "f[" << sch << "] = " << f[sch - 1] << endl;
Power(B, A, C, n);
f[sch] = C[0][n - 1] - B[0][n - 1];
if (sch > L - 1)
sumr = sumr + f[sch];
summf = summf + f[sch];
check = check - f[sch]; //Из единицы вычитаем f[k], и считаем дальше. Пока превышает дельта
M = M + (sch + 1) * f[sch]; //МАТ. ОЖИДАНИЕ
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
B[i][j] = C[i][j];
}
}
sch++;
} while (check > delta && sch < 150);
cout << "f[" << sch << "] = " << f[sch - 1] << endl;
cout << endl << "Probability density function = " << summf << endl;
cout << "M = " << M << endl;
for (i = 0; i < n; i++) {
D = D + (i - M)*(i - M) * f[i - 1]; //ДИСПЕРСИЯ
}
cout << "D = " << D << endl;
float sko = sqrt(D);
if (M - 3 * sko > 0) {
cout << "Confidence Interval = " << "[" << M << "-" << 3 * sko << ";"
<< M << "+" << 3 * sko << "]" << " or ""[" << M - 3 * sko << ";"
<< M + 3 * sko << "]" << endl;
} else {
cout << "Confidence Interval = [0;"
<< M << "+" << 3 * sko << "] or [0;"
<< M + 3 * sko << "]" << endl;
}
cout << "Risk of failure of the Provisional Rules R(" << L << ")=" << sumr << endl;
float nproc = 50;
float f_and[150];
cout << endl << "_______________________AND_______________________" << endl << endl;
for (int x = 0; x < sch; x++) {
f_and[x] = func_AND(f, sch, nproc, x);
}
cout << endl << "______________________OR_____________________" << endl << endl;
func_OR(f, sch, nproc);
return 0;
}
Enter matrix size:
6
Enter 1/1 matrix element:
0
Enter 1/2 matrix element:
0.4
Enter 1/3 matrix element:
0.6
Enter 1/4 matrix element:
0
Enter 1/5 matrix element:
0
Enter 1/6 matrix element:
0
Enter 2/1 matrix element:
0
Enter 2/2 matrix element:
0
Enter 2/3 matrix element:
0
Enter 2/4 matrix element:
1
Enter 2/5 matrix element:
0
Enter 2/6 matrix element:
0
Enter 3/1 matrix element:
0
Enter 3/2 matrix element:
0.8
Enter 3/3 matrix element:
0
Enter 3/4 matrix element:
0
Enter 3/5 matrix element:
0.2
Enter 3/6 matrix element:
0
Enter 4/1 matrix element:
0
Enter 4/2 matrix element:
0
Enter 4/3 matrix element:
0
Enter 4/4 matrix element:
0
Enter 4/5 matrix element:
0
Enter 4/6 matrix element:
1
Enter 5/1 matrix element:
0
Enter 5/2 matrix element:
0
Enter 5/3 matrix element:
0
Enter 5/4 matrix element:
0.3
Enter 5/5 matrix element:
0
Enter 5/6 matrix element:
0.7
Enter 6/1 matrix element:
0
Enter 6/2 matrix element:
0
Enter 6/3 matrix element:
0
Enter 6/4 matrix element:
0
Enter 6/5 matrix element:
0
Enter 6/6 matrix element:
1
Matrix:
0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0
0.0 0.8 0.0 0.0 0.2 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0
0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.7
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0
f[1] = 0
f[2] = 0
f[3] = 0.484
f[4] = 0.516
Probability density function = 1
M = 3.516
D = 3.98314e+20
Confidence Interval = [0;3.516+5.98734e+10] or [0;5.98734e+10]
Risk of failure of the Provisional Rules R(12)=0
_______________________AND_______________________
f_and[1] = 0
f_and[2] = 0
f_and[3] = 1.7469e-16
f_and[4] = 1
M_and = 4
D_and = 1.7469e-16
______________________OR_____________________
f_or[1] = 0
f_or[2] = 0
f_or[3] = 1
f_or[4] = 4.29029e-15
M_or = 3
D_or = 2.31664e-13
ВЫПОЛНЕНИЕ SUCCESSFUL (общее время: 53s)