ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

В результате изучения данной главы студент должен:

знать

  • • какие существуют способы получения случайных чисел;
  • • в чем заключаются идеи наиболее популярных алгоритмов получения последовательностей псевдослучайных чисел;
  • • основные алгоритмы моделирования случайных событий, величин и процессов;
  • • как реализуется метод статистических испытаний;
  • • что понимается под термином «время» в имитационном моделировании;
  • • какие механизмы продвижения модельного времени используются в имитационных моделях;

уметь

  • • моделировать случайные величины с заданным законом распределения;
  • • применять метод статистического моделирования;
  • • выбирать механизм продвижения модельного времени в имитационной модели;

владеть

  • • понятийным аппаратом статистического моделирования;
  • • навыками моделирования случайных величин с заданным законом распределения;
  • • современными представлениями о механизмах реализации модельного времени в имитационных моделях.

Ключевые слова: датчики случайных и псевдослучайных чисел, стандартные распределения, моделирующие формулы, моделирующие приемы, статистическое моделирование, модельное время, время моделирования, механизм продвижения модельного времени.

Излагаемые в главе алгоритмы проиллюстрированы примерами их реализации в среде системы научных, технических и финансовых расчетов MATLAB (МАТпх LABoratoty — матричная лаборатория). Выбор среды обусловлен широкими возможностями системы MATLAB, а также лаконичностью и простотой ее собственного языка программирования. Запись программ в системе является традиционной и поэтому привычной для большинства пользователей персональных компьютеров. Пользователь, знакомый хотя бы с одним языком программирования высокого уровня, легко осваивает работу в системе MATLAB. С позиций программиста язык программирования MATLAB является типичным проблемно- ориентированным языком программирования высокого уровня. Любой из приведенных в главе примеров может быть выполнен в режиме прямых вычислений (режиме калькулятора) или путем создания средствами редактора и запуска script-файла с текстом примера.

Как уже говорилось в гл. 1, ключевую роль в построении имитационной модели играют генераторы стандартных (базовых) распределений. Под стандартными понимаются два1 распределения — равномерное на промежутке [0; 1] с функцией плотности вероятностей

и нормальное с параметрами (0; 1), имеющее функцию плотности вероятностей

Эти два распределения имеют особое значение для построения имитационных моделей, поскольку генерирование типовых распределений, используемых в качестве вероятностных моделей в практических задачах, осуществляется с помощью моделирующих формул или приемов, основанных на их связи со стандартными распределениями.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >