Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Пример использования метода Монте-Карло.

Пример 1 Объект – нерегулируемый перекресток, событие – одновременное появление транспортных средств с пересекающимися маршрутами.

Пусть известен закон распределения времени появления трансп. средства по каждой из пересекающихся улиц: fτ и ft. Тогда при моделировании мы заменяем объект двумя случ. процессами: поток с распределением fτ и поток с распределением ft.

В – обрабатывает ti и τi. Если ti = τi, то в С – счетчик событий добавляется 1, если они не совпадают, то миним. значение отбрасывается и берется следующее значение от этого же генератора. Процедура повторяется нужное кол-во раз.

После завершения эксперимента накопленное в счетчике значение делится на кол-во экспериментов k/n – это и есть вероятность события.

Пример 2 смоделировать работу спецвычислителя.

Вычислитель включает:

- накапливающий сумматор

- устр-во управления

- регистры и т.д.

Имеет реальную структуру и реальный алгоритм управления. Известно, что вх. значения явл. случ. величинами, они принадлежат одной генеральной совокупности и обладают плотностью fx. Вых. значения – случ. величины с плотн. распр. fy. Требуется промоделировать работу устройства и оценить выходные значения.

Если проводится имитационное моделирование то мы должны в модели отобразить структуру вычислителя. Промоделируем объект используя метод Монте-Карло.

Пример 3. Детерминированный объект - интеграл от некоторой функции.

Чтобы промоделировать наш объект - - надо вычислить площадь под графиком функции. Для удобства промасштабируем ф-ю таким образом, чтобы она вписалась в единичный квадрат. Будем случ. образом в квадрат набрасывать точки – обе координаты случ. точки подчиняются равномерному закону.

Повторим эксперимент n раз.

0≤k≤n – сколько точек попало в заштрихованную область.

t=k/n – P(Z), Z – точка попала в заштрихованную область.

Вычислить интеграл в данном случае равносильно вычислению вероятности события Z.

Детерминированный объект мы заменяем случ. событием – это и будет модель Монте-Карло для нашего объекта.

Указанная схема должна быть выполнена n раз, после чего обрабатываем статистику


 




Дата добавления: 2015-09-12; просмотров: 26 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав

Подходы к генерации псевдо равномерных чисел. | Метод обратных ф-ий. | Компоненты, функциональные действия, активности и события | Порядок функционирования имитационной модели | Типовая структура имитационной модели | Понятие стохастических сетевых моделей | Узел типа устройство в стохастических сетевых моделях. |


lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.006 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав