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第十五章随机模拟技术第一页，共二十四页，编辑于2023年，星期五模拟法分类

一、运筹对策法（主要用于军事对策和企业管理对策。如现代化战争的军事演习、新式武器的试验等。最早于40年代末美国纽曼等人首先用运筹模拟法解决了核屏蔽实验问题。）第二页，共二十四页，编辑于2023年，星期五三、系统模拟法（是用数字对含有随机变量的系统进行模拟，可看作是蒙特卡洛法的应用。一般说来，蒙特卡洛法用于静态计算，而系统模拟法用于动态模型计算。我们主要讨论此法。）

我们在排队论中讨论了M/M/C、M/G/1等系统，并用解析方法得出了精确解。但对于到达与服务均为任意分布的排队系统的求解就不可能用那一套公式和方法。第三页，共二十四页，编辑于2023年，星期五例1：设某商店顾客到达的时间间隔均匀分布在1到10分钟之间，而每一顾客所需要的服务时间均匀分布在1到6分钟之间。求顾客在商店所花费的平均时间和售货员空闲时间占全部工作时间的百分比。分析：到达与服务皆为均匀分布，不能利用M/M/C或M/G/1的公式。但由于问题的特性：第四页，共二十四页，编辑于2023年，星期五可用人工方法模拟系统当时的真实情况从而求解。（用标有1-10的扑克牌及骰子分别得出用于模拟20名顾客到达间隔与服务时间的一串数称为随机数，从而推知相关结果。具体怎样做?）经考察开门后的20名顾客的被服务情况可知，20名顾客在系统中的全部时间是68分钟，售货员空闲时间是55分钟，而售货员从8点至9点57分在班上共117分钟。于是可得：WS=68/20=3.4(分钟）P0=55/117=0.47（空闲率过大，可加以调整）第五页，共二十四页，编辑于2023年，星期五

由此例我们初步了解了系统模拟的方法。其中的重要步骤是得到一串关于系统中随机规律的随机数，用以模拟系统的真实情况（故模拟也称仿真），从而求解。而此例中均匀分布的随机数是采用人工方法得到的，即麻烦又不可靠，且局限性很大。所以我们还要寻求产生任意分布随机数的一般方法。第六页，共二十四页，编辑于2023年，星期五第二节随机数的产生第七页，共二十四页，编辑于2023年，星期五2.产生方法(1)物理方法：一是放射性物质随机蜕变；二是电子管回路的热噪声。（如可将热噪声源装于计算机外部，按其噪声电压的大小表示不同的随机数。此法产生的随机性最好，但产生过程复杂。）(2)查随机数表----”RandTable”（1955年由美国兰德公司编制，有随机数100万个。）随机数表中的数字具有均匀的随机性，没有周期性。使用时，可根据需要任取一段（横或竖）。如需20个，便可从中。ㄋ炒危20个，需要几位取几位，随机数表无所谓位数，不能四舍五入。第八页，共二十四页，编辑于2023年，星期五(3)由递推公式（如同余数公式）在计算机内产生伪随机数。由于第i+1个随机数是由第i个按一定公式推算出来的，故并非真正的随机数。但满足：a）有较好的随机、均匀性。b）周期长、重复性差。c）算法过程不退化（即不能反复出现某一常数。）d）算法可再现，速度快。故这是目前最常用的方法。第九页，共二十四页，编辑于2023年，星期五

二、任意概率分布的随机数的产生以上介绍了R的随机数r1，r2……的产生方法，那么任意分布X的随机数如何产生？我们说，X的随机数x1，x2……可以利用r1，r2……得到。那么X与R间必有一定关系。这种关系又是什么？

定理：设R是服从[0，1]区间上均匀分布的随机变量，X的分布函数为FX(x)，则X=FX-1(R)。（X=FX-1(R)即FX(X)=R。即任意分布的随机变量X被它自己的分布函数作用后所得的随机变量恰为R。）第十页，共二十四页，编辑于2023年，星期五第十一页，共二十四页，编辑于2023年，星期五此定理说明：因为x轴上的点经FX(x)映射到y轴的[0，1]上便是的R取值（如图）。反之，y轴的[0，1]上R的点经FX-1映射到x轴便是X的取值。所以若知R的随机数r1，r2……便可得X的随机数x1，x2……其中xi=FX-1(ri)。注：若不加以说明则随机数即指[0，1]上均匀分布的随机数。第十二页，共二十四页，编辑于2023年，星期五例2：利用[0，1]区间均匀分布的随机数r1，r2……表示服从负指数分布的随机数。第十三页，共二十四页，编辑于2023年，星期五例3：已知X的概

率分布如右表，

试根据[0，1]区间

上均匀分布R的随

机数列36，55，

70，38，36，98，

50，95，92，67。

产生X的随机数列。XP(x)FX(x)对应的随机数

0123450.230.300.300.100.050.020.230.530.830.930.981.0000—2324—5354—8384—9394—9899—100第十四页，共二十四页，编辑于2023年，星期五分析：所给概率分布如图，而由R转到X需用分布函数FX（如图）。用数表表达即累积概率。第十五页，共二十四页，编辑于2023年，星期五解：先求出X的累积概率

即FX(x)如右表，然后由

X=FX-1(R)得X的随机数。

（注：当随机数落在交界

点上，如98，规定属于前

一个范围，当然也可以规

定属于后一个范围，只要

一致即可。）RX=FX-1(R)365570383698509592671221141432第十六页，共二十四页，编辑于2023年，星期五第三节系统的模拟一、排队系统的模拟例4：有一单服务台的排队系统，根据经验资料知道到达的间隔时间和服务时间的概率分布如下表，其他条件符合标准情形。到达间隔概率累积概率对应随机数(a)20.460.3100.2140.1服务时间概率累积概率对应随机数(b)10.430.450.20.40.70.91.00.0-0.40.4-0.70.7-0.90.9-1.00.40.81.00.0-0.40.4-0.80.8-1.0第十七页，共二十四页，编辑于2023年，星期五(1)今由随机数表任选两组随机数RNa：902,321,211,021,198,383,107,799,439RNb：612,484,048,605,583,773,054,853,313,200试根据这两组随机数分别产生表示开始十位顾客的到达间隔时间的随机数AT和表示服务时间的随机数ST。(2)模拟这个排队系统的运行情况，这一阶段共运行多少分钟？(3)求系统空闲的概率P0。第十八页，共二十四页，编辑于2023年，星期五顾客RNaAT进入系统时刻RNbST服务时间系统空闲时间开始结束1—61229024843321

0484211

6055021

5836198

77373830548107853979931310439

200—14222222106014161820222426364233133315110141718212427283642317182124272833374311

35第十九页，共二十四页，编辑于2023年，星期五解：先求出到达间隔与服务时间的累积概率。（见上表）。然后求出AT，ST及求解(2)，(3)所需的有关数据。求解结果：(1)AT与ST见表(2)系统此阶段（10位顾客）共运行43分钟(3)空闲率P0=（11+3+5）/43=19/43=0.44第二十页，共二十四页，编辑于2023年，星期五二、存贮系统的模拟例5：有某种货物的存贮系统，市场对这种货物的需求量和订货提前期都是随机的，它们的概率分布如下：需求量概率累积概率00.0210.0820.2230.3440.1850.0960.07提前期概率累积概率10.2320.4530.1740.0950.060.020.100.320.660.840.931.000.230.680.850.941.00第二十一页，共二十四页，编辑于2023年，星期五

现在考虑订货、存贮、缺货损失三项费用：订货费用每次25元，订货量每次20单位，订货点为15单位。（即存货低于15单位时订货，但已订货未到前不再订）存贮费每件每周10元，缺货损失费每件每周500元。对于缺货，货到后不补，设开始时存货为20单位。试利用所给随机数R1（在下表内）模拟需求量，R2（50，86，15……）模拟订货提前期。模拟14周的运行情况：第二十二页，共二十四页，编辑于2023年，星期五周需求到货量存贮量订货缺货量随机数R1

需求量是否订货提前期R2提前期020168252

390459508672744—4353143—1613√502826242017第二十三页，共二十四页，编辑于2023年，星期五周需求到货量存贮量订货缺货量随机数R1

需求量是否订货提前期R2提前期8959811094

1128

12891360

1403646253111√86471011512√15131第二十四页，共二十四页，编辑于2023年，星期五