2017-11-30
1882
ИМ позволяет исследовать поведение различных систем с учётом влияния случайных факторов. Эти факторы в зависимости от их природы могут быть представлены в модели как случайные события, случайные величины (дискретные или непрерывные) или как случайные функции (процессы). Например, если модель представляет взаимодействие потока автолесовозов и обслуживающего их крана, то появление очередного груженного лесовоза будет представлено в модели как случайное событие, а при оценке временных параметров процесса обслуживания заявок интервал времени до появления очередного автопоезда удобнее всего описать как случайную величину, распределённую по некоторому закону.
Случайные объекты любой природы могут быть представлены в ИМ только в виде случайных чисел. В основе всех методов и приёмов моделирования случайных факторов лежит использование случайных чисел, имеющих равномерное распределение в интервале [0,1].
«Истинно» случайные числа формируются с помощью аналого-цифровых преобразователей на основе сигналов физических генераторов, использующих естественные источники случайных шумов (радиоактивный распад, шумы электронных и полупроводниковых устройств и т. п.).
|
|
|
Случайные числа, генерируемые аппаратно или программно на ЭВМ, называются псевдослучайными. Однако их статистические свойства совпадают со статистическими свойствами «истинно» случайных чисел. В состав практически всех современных систем программирования входят специальные функции генерации случайных чисел, которые называют датчиками или генераторами случайных чисел.
Наиболее простой метод программной генерации случайных чисел – мультипликативный; в его основе лежит следующее реккурентное соотношение:
ai = (A· ai– 1 + C)·mod M,
где ai, ai- 1 – очередное и предыдущее случайные числа соответственно;
А, С – константы;
М – достаточно большое целое положительное число (чем больше М, тем больше период неповторяющихся последовательностей чисел).
Практика показывает, что результаты имитационного моделирования существенно зависят от качества используемых последовательностей псевдослучайных чисел. Поэтому применяемые в ИМ генераторы случайных чисел должны пройти тесты на пригодность.
Основные анализируемые характеристики генерируемых датчиком последовательностей:
- равномерность;
- стохастичность (случайность);
- независимость.
