- •Раздел 2. Компьютерное моделирование
- •Статистическое моделирование на ЭВМ
- •Организация статистического моделирования
- •Организация статистического моделирования
- •Организация статистического моделирования
- •Генерирование базового распределения
- •Генерирование базового распределения
- •Генерирование базового распределения
- •Проверка качества датчика случайных чисел
- •Проверка равномерности распределения
- •Проверка независимости чисел
- •Моделирование случайных событий
- •Моделирование дискретных случайных величин
- •Лекция 5. Моделирование непрерывных случайных величин
- •Механизм моделирования случайной величины с произвольным законом распределения
- •Моделирование экспоненциального распределения
- •Моделирование нормального распределения
- •Приближенные методы моделирования непрерывных случайных величин
- •Приближенные методы моделирования непрерывных случайных величин
- •Лекция 6. Организация компьютерного моделирования инфокоммуникационных систем
- •Моделирование марковских цепей с дискретным временем переходов
- •Моделирование марковских процессов с непрерывным временем переходов
- •Моделирование марковских процессов с непрерывным временем переходов
- •Моделирование систем массового обслуживания
- •Моделирование систем массового обслуживания
- •Моделирование систем массового обслуживания
Моделирование марковских цепей с дискретным временем переходов
Для марковских цепей переходы осуществляются в соответствии с заданными вероятностями
Переход в новое состояние связывается с попаданием СВ r в интервал: если r попал в интервал “j", то переход на шаге (t + 1) произойдет в состояние j. В этом случае переходы будут происходить с частотами, в пределе совпадающими с вероятностями
Моделирование марковских процессов с непрерывным временем переходов
Как по интенсивностям разыграть состояние, в которое произойдет переход?
При разрешении поставленного вопроса возникает необходимость решения двух задач:
определение времени перехода – |
t ln( r) |
|
i |
определение состояния, в которое переходит система из текущего состояния (i -е состояние).
Моделирование марковских процессов с непрерывным временем переходов
Определение состояния, в которое переходит система из текущего состояния (i -е состояние):
диапазон ДСЧ (0…1) разбивается на отрезки, пропорциональные вероятности перехода в другое состояние
выбрать r и тем самым определить, в какое состояние перейдет система
Моделирование систем массового обслуживания
Для решения задачи статистического моделирования функционирования СМО должны быть заданы следующие исходные данные:
описание СМО (тип, параметры, критерии эффективности работы системы);
параметры закона распределения периодичности поступлений требований в систему;
параметры закона распределения времени пребывания требования в очереди (для СМО с ожиданием);
параметры закона распределения времени обслуживания требований в системе.
Моделирование систем массового обслуживания
Время функционирования системы разделяется на достаточно большое количество подинтервалов
единиц времени, в течение которых не может возникнуть более одной заявки или завершиться выполнение более одной заявки
Моделирование систем массового обслуживания
Для каждого такого подинтервала:
последовательно моделируется факт появления новой заявки (да/нет).
проверяется наличие свободного канала (закончено ли обслуживание какой-то заявки) и загрузка его заявкой из очереди,
проверяется наличие мест в очереди с последующим выводом (принять в очередь/отказать в обслуживании) и т.д.
Фиксируется число отказов, время ожидания заявок в очереди и в системе вообще, число заявок в очереди в каждый момент и другие значения.