с экспоненциальным законом распределения.
Экспоненциальний закон распределения широко применяется в теории надёжности сложных систем. Функция плотности экспоненциального распределения случайной величины имеет вид
.
Для её моделирования воспользуемся методом обратной функции. Имеем:
(3)
Из выражения (3) находим значение :
Можно показать, что случайная величина имеет такое же распределение, что и величина . Тогда, заменив на , получим:
Случайные величины с экспоненциальным распределением широко применяются в задачах моделирования и анализа СМО, например, при моделировании процессов выхода из строя и ремонта оборудования, которые возникают в сложных системах, в случае определения интервала времени между последовательными вызовами абонентов в телефонной сети и т.д.
11. Моделирование пуассоновского потока
Рассмотрим моделирование пуассоновского потока с интенсивностью , основное свойство которого заключается в том, что вероятность поступления требований на протяжении интервала длиной равна:
,
Для пуассоновского потока интервалы времени между поступлениями двух соседних требований имеют экспоненциальный закон распределения. Поэтому для его моделирования достаточно получить ряд чисел с таким распределением. Это можно реализовать с помощью метода обратной функции, если ряд случайных чисел , равномерно распределенный на , преобразовать согласно с функцией, обратной к экспоненциальной функции распределения
,
где -й промежуток времени между поступлениями двух соседних требований; – среднее значение промежутка времени между поступлениями двух соседних требований; – -е число в последовательности случайных чисел с равномерным законом распределения на .