運籌學知識點全套

目錄

• • 第十一章 模擬的基本概念
  • • 一、模擬的概念
    • 二、使用模擬的原因
    • 三、 系統模擬過程
    • 四、模擬的不足處
    • 五、概率分布
    • 六、隨機變量、隨機數、隨機數分布

第十一章 模擬的基本概念

一、模擬的概念

模擬又稱仿真，它的基本思想是構造一個實驗的模型，這個模型與我們研究的系統的主要性能十分近似。

模擬是一種定量的過程，他先為過程設計一個模型然后在組織一系列的反復試驗以預測該過程全部時間里所發生的情況。

分析解：如果構成模型的關系相當簡單，那么有可能用各種數學的方法來取得我們感興趣問題的精確數據

蒙特卡洛法是應用隨機進行模擬實驗的方法，他要對研究的系統進行隨機觀察抽樣，通過對樣本的觀察統計，得到系統的參數值。

蒙特卡洛法是一個模擬技術，他用一系列的隨機數創造分布函數，該法提出由累積分布來作為產生“發生”事件和“服務”事件分布的方法，蒙特卡洛法常采用表格形式和圖形表示來分析和求解實際應用問題。

二、使用模擬的原因

由于難以觀察到實際環境，模擬可能是唯一可以利用的方法

不可能求出一個數字解

實際觀察一個系統可能太費錢

不可能有足夠的時間來廣泛的操作該系統

對一個系統的實際應用和觀察可能破壞性太大

三、 系統模擬過程

系統模擬過程是建立模型并通過魔性的運行對模型進行檢驗和修正，使模型不斷趨于完善的過程
有以下步驟：
（1）確定要模擬的問題的和系統
（2）將所要用的模型化為公式
（3）測試模型：將其情況與真實問題周圍的情況作為比較
（4）鑒別和搜集所需要數據以測試模型
（5）執行該項模型
（6）分析模型結果
（7）重新執行該項模型已測試新答案
（8）使模擬生效

四、模擬的不足處

模擬是不精確的

一個良好的模擬模型可能非常昂貴

并非所有的方法都可用模擬的方法，但不能得出答案本身

模擬能產生一種估算答案的方法，但不能得出答案本身
概率分布其在模擬中的應用（簡單應用）
模特卡洛法是一個模擬技術，它用一系列的隨機數創造分布函數

五、概率分布

我們把概率分布分成離散的和連續的兩種類型
離散的概率分布中允許變量只取有限個數的數值
連續的概率分布中允許變量在某個范圍內取任何數值

六、隨機變量、隨機數、隨機數分布

變量在某些范圍內是隨機變化的，稱為隨機變量累計頻率數，稱為隨機數

單渠道隨機排隊 ： 是由一個服務臺，隨機到達和隨機服務時間的情況形成

隨機變量是具有各種不同數值的一個變量，這些不同數值是再一次隨機試驗中，作為結果之一而出現的，隨機變量可能是離散型，也可能是連續型。如果一個隨機變量允許在某個給定范圍內具有有限個個數的數值，他就離散型的隨機變量。另一方面，如果一個隨機變量允許在某個給定的范圍內具有任何個數的數值，他就是一個連續的隨機變量。

均勻隨機數是均勻分布隨機變量的抽樣序列數，是隨機數中最基本的一種。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的运筹学 知识点总结 （十一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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