ПРИЛОЖЕНИЕ. Библиотечные функции
Здесь описаны прототипы наиболее часто используемых функций, доступных в системе моделирования GPSS World.
Непрерывное бета-распределение. Прототип функции
real Y = BETA ( Stream, Min, Max, Shape1, Shape2 ) .
Здесь аргументы функции:
- Stream – номер используемого встроенного датчика равномерно-распределенных чисел в диапазоне 0-1 (произвольное натуральное число от единицы);
- Min – левая граница распределения (вещественное число);
- Max – правая граница распределения (вещественное число);
- Shape1, Shape2 - только вещественное положительное.
Значение функции – одно значение указанного распределения (вещественное число).
Примечание:
- при Shape1 = Shape2 = 1 распределение превращается в равномерное.
Дискретное равномерное распределение. Прототип функции
Integer Y = DUNIFORM( Stream, Min, Max ) .
Здесь аргументы функции:
- Stream – номер используемого встроенного датчика равномерно-распределенных чисел в диапазоне 0-1 (произвольное натуральное число от единицы);
- Min – левая граница распределения (вещественное число);
- Max – правая граница распределения (вещественное число);
Значение функции – одно значение указанного распределения (целое число).
Непрерывное экспоненциальное распределение. Прототип функции
real Y = EXPONENTIAL( Stream, Locate, Scale ) .
Здесь аргументы функции:
- Stream – номер используемого встроенного датчика равномерно-распределенных чисел в диапазоне 0-1 (произвольное натуральное число от единицы);
|
|
|
- Min – левая граница распределения (вещественное число);
- Locate – сдвиг распределения (обычно ноль, вещественное число);
- Scale – параметр экспоненциального распределения 1 / λ (только вещественное положительное).
Значение функции – одно значение указанного распределения (вещественное число).
Непрерывное гамма-распределение. Прототип функции
real Y = GAMMA( Stream, Locate, Scale, Shape )
Здесь аргументы функции:
- Stream – номер используемого встроенного датчика равномерно-распределенных чисел в диапазоне 0-1 (произвольное натуральное число от единицы);
- Min – левая граница распределения (вещественное число);
- Locate – сдвиг распределения (обычно ноль, вещественное число);
- Scale – параметр экспоненциального распределения 1 / λ (только вещественное положительное);
- Shape - только вещественное положительное.
Значение функции – одно значение указанного распределения (вещественное число).
Примечание:
- при Shape = 1 распределение превращается в экспоненциальное;
- при Shape = m, где m положительное целое число, распределение превращается в распределение Эрланга (параметр m).
Непрерывное нормальное распределение. Прототип функции
|
|
|
real Y = NORMAL( Stream, Mean, StdDev ) .
Здесь аргументы функции:
- Stream – номер используемого встроенного датчика равномерно-распределенных чисел в диапазоне 0-1 (произвольное натуральное число от единицы);
- Mean – среднее значение распределения (вещественное число);
- StdDev – стандартная девиация распределения (вещественное положительное число).
Значение функции – одно значение указанного распределения (вещественное число).
Непрерывное треугольное распределение. Прототип функции
real Y = TRIANGULAR( Stream, Min, Max, Mode ) .
Здесь аргументы функции:
- Stream – номер используемого встроенного датчика равномерно-распределенных чисел в диапазоне 0-1 (произвольное натуральное число от единицы);
- Min – левая граница распределения (вещественное число меньшее Mode);
- Max – правая граница распределения (вещественное число большее Mode);
- Mode – мода, наиболее вероятное значение распределения (вещественное).
Значение функции – одно значение указанного распределения (вещественное число).
Непрерывное равномерное распределение. Прототип функции
Real = UNIFORM( Stream, Min, Max ) .
Здесь аргументы функции:
- Stream – номер используемого встроенного датчика равномерно-распределенных чисел в диапазоне 0-1 (произвольное натуральное число от единицы);
|
|
|
- Min – левая граница распределения (вещественное число меньшее Max);
- Max – правая граница распределения (вещественное число большее Min);
Значение функции – одно значение указанного распределения (вещественное число).
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение. 3
1. АЛГОРИТМЫ ПОЛУЧЕНИЯ КВАЗИРАВНОМЕРНЫХ ЧИС ЕЛ. 3
1.1. Метод серединных квадратов. 4
1.2. Мультипликативный и смешанный (конгруэнтные) методы.. 5
1.3. Рекурсивный метод. 10
1.4. Метод Таусворта. 11
1.5. Сложный метод. 12
2. АЛГОРИТМЫ ПОЛУЧЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ЧИСЕЛ С ЗАДАННЫМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ.. 13
2.1. Равномерное распределение. 14
2.2. Нормальное распределение. 16
2.3. Экспоненциальное распределение. 18
2.4. Гамма-распределение. 19
2.5. Треугольное распределение. 21
2.6. Распределение Эрланга k-го порядка. 24
2.7. Гиперэкспоненциальное распределение. 25
3. ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ. 26
ЛИТЕРАТУРА. 29
ПРИЛОЖЕНИЕ. Библиотечные функции имитации случайных величин. 30
Учебное издание
Муравьев Геннадий Леонидович, Савицкий Юрий Викторович,
Мухов Сергей Владимирович
Методическое пособие
“ИМИТАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ОБЪЕКТОВ”
|
|
|
Ответственный за выпуск: Г.Л. Муравьев
Редактор Т.В. Строкач
Технический редактор
Компьютерный набор и
верстка: Г.Л. Муравьев
Издательская лицензия
Подписано в печать …. Формат
Бумага писч. Усл. изд. л. …Тираж
Заказ №
Отпечатано на ризографе УО “Брестский государственный технический университет”
224017, Брест, ул. Московская, 267
Полиграфическая лицензия …
Дата добавления: 2018-02-15; просмотров: 605; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!