
- •Имитационное моделирование систем
- •Предисловие
- •Список сокращений
- •Введение
- •Глава 1. Основные понятия моделирования систем, классификация моделей и методов с точки зрения философии, моделирование представляет собой один из методов познания мира.
- •1.1. Основные понятия теории моделирования
- •1.2. Основные методы моделирования
- •1.3. Классификация моделей
- •Глава 2. Математическое моделирование систем с использованием марковских случайных процессов
- •2.1. Элементы теории марковских случайных процессов, используемые при моделировании систем
- •2.2. Марковские цепи
- •2.3. Непрерывные цепи Маркова
- •2.4. Финальные вероятности состояний
- •Необходимые и достаточные условия существования финальных вероятностей
- •2.5. Математическое представление потока событий
- •2.6. Компоненты и классификация моделей систем массового обслуживания (смо)
- •2.7. Расчёт основных характеристик смо на основе использования их аналитических моделей
- •Одноканальные системы с отказами
- •Одноканальные системы с ограниченной очередью
- •Многоканальные системы с отказами
- •Многоканальные системы с ограниченной очередью
- •Контрольные вопросы и задания
- •Глава 3. Имитационное моделирование в среде gpss
- •3.1. Общие сведения о языке gpss
- •Основные объекты языка gpss
- •3.3. Основные блоки языка gpss
- •Поступление транзактов в модель
- •Уничтожение транзактов
- •Моделирование работы одноканальных устройств
- •Моделирование очередей
- •Моделирование многоканальных устройств (мку)
- •Изменение маршрута движения транзактов
- •Разработка модели и процесс моделирования в gpss. Пример создания модели
- •Управление процессом моделирования
- •Объекты вычислительной категории языка: переменные и функции. Сохраняемые ячейки
- •Определение и использование функций
- •Работа с параметрами транзакта, приоритеты
- •Блок mark
- •Применение в моделях копий и организация синхронизации движения транзактов
- •Использование блока test
- •Контрольные задания по моделированию Моделирование систем с условием перераспределения заявок в заданном статистическом режиме
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Основные элементы стандартного отчёта
- •Системные числовые атрибуты (сча)
- •Сча транзактов
- •Сча блоков
- •Сча одноканальных устройств
- •Сча очередей
- •Сча таблиц
- •Сча ячеек и матриц ячеек сохраняемых величин
- •Сча вычислительных объектов
- •Сча списков и групп
- •10. Какое действие выполняет этот оператор: transfer both,lab1,lab2
- •11. Какое действие выполняет этот оператор: transfer 0.4,lab1,lab2
- •12. Правильно ли описана эта команда: transfer ,met:
- •13. Какое действие выполняет этот блок: lines1 storage 2
- •Индивидуальные зачётные задания по имитационному моделированию систем
- •4. Реорганизация заправочной станции
- •8. Модель швейного цеха
- •10. Моделирование работы заправочной станции
- •11.Моделирование работы станции скорой помощи
- •13. Модель автобусной остановки
- •14.Моделирование работы кафе
- •15. Задача о конвейере
- •17.Моделирование цеха обработки
- •Алфавитно-предметный указатель
- •Рассказова Марина Николаевна имитационное моделирование систем
- •644099, Омск, Красногвардейская, 9
Определение и использование функций
Для применения в GPSS функций её предварительно надо описать в блоке FUNCTION , за которым следуют пары возможных значений аргумента и функции, фактически функция задаётся таблицей.
Имя FUNCTION A,Bn
Операнд А – аргумент функции, операнд В состоит из одной буквы, определяющей тип функции и n – положительного числа, задающего количество точек функции. В паре аргумент отделяется от значения запятой, пары друг от друга / (слэджем), пробелы недопустимы.
В GPSS есть 5 типов функций:
D – дискретная числовая;
С – непрерывная числовая функция;
Е – дискретная атрибутивная;
L – списковая числовая;
М – списковая атрибутивная.
При определении интервалов поступления заявок часто бывает необходимо разыгрывать случайные числа для неравномерных распределений. Рассмотрим пример такого розыгрыша для дискретной случайной величины и определим соответствующую функцию.
Пример. Пусть на АЗС 10 % клиентов заправляют по 10 литров бензина, 60 % – по 20 литров, 25 % – по 30 и тогда 5 % – по 40литров.
Имеем таблицу значений случайной величины:
Количество литров |
10 |
20 |
30 |
40 |
Вероятность |
0,1 |
0,6 |
0,25 |
0,05 |
Чтобы понять как разыгрывается случайная величина (СВ), построим по таблице функцию распределения СВ (рис. 3.1), разбив ось на интервалы и найдя накопленные частоты попадания в интервал.
Рис. 3.1. График дискретной функции распределения
Описание функции, соответствующей этому рисунку имеет вид:
KOL FUNCTION RN1,D4
.1,10/.7,20/.95,30/1,40
Итак, генератор случайных чисел RN1 разыгрывает число в интервале [0;.999], например 0,835. Это число попадает в интервал [.7;.95], значит значение функции – количество литров заливаемого бензина равно 30 (см. рис. 3.1), причём случайные числа из этого интервала будут появляться с заданной вероятностью 0,95 – 0,7 = 0,25.
Обратим внимание, что значение функции допускается не только в виде действительного числа, но и имени (т. к. имена нумеруются), что удобно использовать для перераспределения в блоке TRANSFER.
PER FUNCTION RN2,D4
.2,MET1/.5,MET2/.7,MET3/1,MET4
……………………………
TRANSFER FN,PER
MET1…………………
MET2…………………
MET3…………………
MET4…………………
При
моделировании непрерывной функции
происходит линейная интерполяция,
узлами интерполяции являются заданные
точки. Рассмотрим в качестве примера
моделирование случайной переменной,
равномерно распределенной на
интервале
[2; 5]. Зададим функцию:
INN FUNCTION RN2,C2
0,2/1,6
Так как максимальное значение, которое может выдать генератор случайных чисел, равно 0,999, то если в качестве второй точки укажем (1,5), значение 5 никогда не будет достигнуто. Поэтому необходимо указать пару (1,6). Если генератор выдаст число 0,999, то функция, которая показана на рисунке, примет значение 5,996, целая часть которого равна 5 (это и будет значением GPSS-функции INN). В случае, если генератор случайных чисел RN2 выдаст значение 0,4, GPSS-функция INN примет значение 3,6. Если необходимы целочисленные значения, то можно воспользоваться встроенной функцией INT – взятия целой части:
INT(FN$INN)
Из непрерывных функций, задающих известные распределения ранее часто встречалась функция XPDIS, теперь можно пользоваться библиотекой встроенных функций, см. [5, c.23-25].
Функции типа E, L, M расширяются возможности для значений функций, это могут быть СЧА, выражения в скобках, аргумент рассматривается как порядковый номер. Подробнее см. [2, c. 205].