67275

Моделирование случайных воздействий

Лекция

Экономическая теория и математическое моделирование

В моделировании систем методами имитационного моделирования, существенное внимание уделяется учету случайных факторов и воздействий на систему. Для их формализации используются случайные события, дискретные и непрерывные величины, векторы, процессы.

Русский

2014-09-06

302 KB

3 чел.

Лекция № 11

Моделирование случайных воздействий

В моделировании систем методами имитационного моделирования,  существенное внимание уделяется учету случайных факторов и воздействий на систему. Для их формализации используются случайные события, дискретные и непрерывные величины, векторы, процессы.  Формирование реализации случайных объектов любой природы  сводится к генерации и преобразованию последовательностей случайных чисел.

В практике имитационного моделирования систем на ЭВМ ключевым факторам является оптимизация алгоритмов работы со случайными числами.

 Таким образом, наличие эффективных методов, алгоритмов и программ формирования, необходимых для моделирования конкретных систем последовательностей случайных чисел, во многом определяет возможности практического использования машинной имитации для исследования и проектирования систем.

Моделирование случайных событий.

Простейшими случайными объектами при статистическом моделировании систем являются случайные события..

1. Пусть имеются случайные числа xi т. е. возможные значения случайной величины , равномерно распределенной в интервале (0, 1). Необходимо реализовать случайное событие А, наступающее с заданной вероятностью р. Определим А как событие, как сосотоящее в том, что выбранное значение xi случайной величины удовлетворяет неравенству

                                                               (1)

Тогда вероятность наступления события А будет  Противоположное событие состоит в том, что xi >p. Тогда Р() = 1—р.

Процедура моделирования состоит в выборе значений xi и сравнении их с р. Если условие (1) выполняется, то исходом испытания является событие А.

2. Пусть A1, А2, ..., А, — событий, наступающих с вероятностями p1, p2, ..., р. Определим Аm как событие, состоящее в том, что выбранное значение xi, случайной величины удовлетворяет неравенству

|

Процедура моделирования испытаний в последовательном сравнении случайных чисел xi со значениями l. Исходом испытания называется событие Аm, если выполняется условие (2). Эту процедуру называют определением исхода испытания по жребию в соответствии с вероятностями p1, p2, ..., р

Пусть, независимые события А и В, поступающие с вероятностями pA и pB .Возможными исходами совместных испытаний будут события  с вероятностями

В моделировании испытаний можно использовать два варианта расчетов:

1) последовательную проверку условия (2);

2) определение одного из исходов  по жребию
с соответствующими вероятностями.

Для первого варианта необходима пара чисел xi, для выполнения условия (1). Во втором варианте необходимо одно число xi, но   сравнений   может   потребоваться   больше.   

Пусть события А и В являются
зависимыми. События наступают с вероятностями
pA и pB.  
Р(В/А) - условная вероятность наступления события В при
что событие
А произошло. Считается, что условная вероятность Р(В/А) задана.

Из последовательности случайных чисел { xi } извлекается число хт, удовлетворяющее хтл. Если этой неравенство справедливо, то наступило событие А. Дальше из совокупности  чисел {х,} берется очередное число хm+1 и проверяется условие xm+1P(B/A). Возможный исход испытания являются АВ или А.

Если условие хтА не выполняется, то наступило событие А.  Для испытания, связанного с событием В, необходимо определить вероятность

Выберем из совокупности {х,} число хт+1, проверим справедливость неравенства xm+1P(B/A). В зависимости от того, выполняется оно или нет, получим исходы испытания А В или А В.

Схема моделирующего алгоритма для зависимых событий  

Алгоритм включает следующие процедуры:

ВИД [...]-процедура ввода исходных данных;

ГЕН [...] — генератор равномерно распределенных случайных чисел;

ХМ=хт;

XMIm+1;

PA=pA РВ=рB;

РВА = Р(В/А);

PBNA = P(B/A);

КА, KNA, КАВ, KANB, KNAB, KNANB — число событий ;

ВРМ [...] — процедура выдачи результатов моделирования.

Моделирование Марковских цепей

Пусть простая однородная марковская цепь определяется матрицей переходов

где pij — вероятность перехода из состояния zi, в состояние zj.

Матрица переходов Р полностью описывает марковский процесс.  Так как сумма элементов каждой строки равна 1, то данная матрица является стохастической, т. е.

Пусть pi(n),  - вероятность, что система будет находиться в состоянии zi после п переходов. По определению .


Пусть возможными исходами испытаний являются события At, A2, .., Ak. pij — это условная вероятность наступления события aj в данном испытании при условии, что исходом предыдущего испытания было событие ai.

Моделирование такой цепи Маркова состоит в последовательном выборе событий aj по жребию с вероятностями рij. Последовательность действий следующая:

  1.  выбирается начальное состояние z0, задаваемое начальными вероятностями . Из последовательности чисел i} выбирается число хт и сравнивается с (2).  рi  - это  значения . Выбирается номер т0, удовлетворяющий неравенству (2). Начальным событием данной реализации цепи будет событие Аmo.
  2.  выбирается следующее случайное число xm+1, которое сравнивается с l. В качестве pi используются pmoj . Определяется номер m1. Следующим событием данной реализации цепи будет событие Am1 и т. д.

Каждый номер mi, определяет не только очередное событие Ami но и распределение вероятностей pmi1, pmi2, …. pmik для определения очередного номера mi+1. Для эргодических марковских цепей влияние начальных вероятностей быстро уменьшается с ростом номера испытаний.

Эргодический марковский процесс - это всякий марковский процесс, для которого предельное распределение вероятностей pi(n), , не зависит от начальных условий pi(0). Поэтому можно принимать, что

Моделирование дискретных случайных величин. 

Дискретная случайная величина принимает значения  с вероятностями p1,p2,…,pj составляющими дифференциальное распределение вероятностей

(3)

(4)

Интегральная функция распределения

Для получения дискретных случайных величин используется метод обратной функции. Если  случайная величина, распределенная на интервале (0,1), то случайная величина получается с помощью преобразования           (5)   

где  — функция, обратная Fn.

Алгоритм вычисления (3) и (4) сводится к выполнению следующих действий:

  При счете по (6) среднее число циклов сравнения .

Моделирование непрерывных случайных величин

Непрерывная случайная величина  задана функцией распределения

где  — плотность вероятностей.

Для получения непрерывных случайных величин используется метод обратной функции. Взаимно однозначная монотонная функция  преобразует случайную величину , равномерно распределена на интервале (0,1) в случайную величину с требуемой функцией плотности . Чтобы получить числа из последовательности {yi}, имеющие функцию плотности , необходимо разрешить относительно yi уравнение  (3)

Пример 1. Получить случайные числа с показательным законом

распределения:

В силу соотношения (3) получим


где xi — случайное число, имеющее равномерное распределение в интервале (0, 1). Тогда

- случайная величина, распределенная на интервале (0, 1), поэтому  можно записать


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

74204. Жер жұмыстарына арналған машиналар туралы жалпы мағлұматтар 147.63 KB
  Жұмысшы органдары мен топырақпен өзара әсерлесуі. Топырақтардың физикамеханикалық сипаттамасы Жоспар: Жер жұмыстарына арналған машиналар туралы жалпы мағлұматтар. Жұмысшы органдары мен топырақпен өзара әсерлесуі. Топырақтардың физикамеханикалық сипаттамасы.
74205. Жер қазу-тасымалдау машиналары. Қызметі, қолданылу облысы. Негізгі техника-экономикалық көрсеткіштері 659.49 KB
  Жер қазутасымалдау машиналары ЖҚТМ деп топырақты массивтен тарту күші арқылы ажыратып оны түсіру орнына өз жүрісімен жеткізетін құрылыс машиналарын атайды. Негізгі атқаратын жұмысшы операциялары: топырақты қабаттап өңдеу оны тасымалдау құрылыс объектісі негізіне төсеу немесе төгу топырақ беттерін жоспарлау. Негізгі қызметі: топырақты жер бетімен сүргіш органы арқылы азғана арақашықтыққа 150м жылжыту арқылы қабаттап өңдеу. Мына жағдайларда қолданылады: құрылыс алаңын дайындау барысында топырақтың беткі құнарлы қабатын алу;...
74206. Экскаваторлар. Жіктелуі, қолданылу облысы. Жұмысшы органының негізгі түрлері, параметрлері және құрылыс экскаваторларының индексациясы 885.5 KB
  Біршөмішті экскаватордың жұмыс циклі рет-ретімен орындалатын топырақ қазу, оны шөмішпен төсеу орнына тасымалдау, топырақты үйме мен көлік құралына аудару арқылы шөмішті босату және келесі циклді бастау үшін шөміштің алғашқы позициясына қайтып оралу операцияларынан тұрады
74207. Бұрғылау машиналары және жабдықтары. Бұрғылау құралы. Шпурлар бұрғылауға арналған машиналар. Бұрғылау-кранды машиналар 1.45 MB
  Бұрғылау – бұл топырақ массивінде қирау заттарын сыртқа шығара отырып, цилиндрлік жазықтықтар түзу арқылы топырақты қирату процесі. Егер диаметрі 75 мм дейін және тереңдігі 9 м болса жазықтықтар шпурлар деп, ал өлшемдері үлкен болса бұрғы деп аталынады.
74208. Тиеп-түсіру машиналары. Тиегіштер түрлері. Жұмыс процесі 455.42 KB
  Жұмысшы жабдық нұсқаларының көптігі және жұмыс органдарының ауыспалылығы құрылыс тиегіштерінің жұмыс жасау облысын кеңейтіп оларды құрылыс тасымалының барлық этаптарында қолданылатын универсалды машинаға айналдырады. БФПТтердің жұмысшы жабдығы жебе коромысло тартқыш гидроцилиндрлер құратын рычагты механизмнен тұрады. Сонымен қатар түсіру биіктігін ондаған сантиметрге жоғарылатытын машинаның универсалдылығын арттыратын жақты шөміштер де қолданылады бірақ олар жұмысшы жабдықтың күрделенуіне қосымша гидравликалық контурлар орнату...
74209. Машиналардың ұсақтау типтері жәнеұсақталатын материал беріктігі мен ұсақталу дәрежесіне қарай оларды таңд. 1.43 MB
  Грохоттардың қолданылуы принциптік схемалары жұмыс процестері негізгі параметрлері мен жұмыс өнімділігі Жоспар: Машиналардың ұсақтау типтері және ұсақталатын материал беріктігі мен ұсақталу дәрежесіне қарай оларды таңдап алу. Тас жыныстарды бұзу мен уатудың механикалық процесі ұсақтау деп аталады және тас ұсақтағыш машиналар тас ұсақтағыштарды қолдана отырып ұсақтау жаншу сындыру және үйкеу көмегімен жүзеге асырылады. Ұсақтау машиналарында ұсақталатын жыныстың қасиеттеріне және ірілігіне қарай әртүрлі әдістер бірге қолданылады.
74210. Бетон қоспалары мен сылақтарын дайындауға арналған машиналар мен жабдықтар. Араластырғыш машиналардың қызметі мен құрамы. Араластырғыш машиналардың жіктелуі 1.46 MB
  Бетон араластырғыштар мен циклді және үздіксіз жұмыс жасайтын сылақ араластырғыштардың типтері негізгі параметрлері мен конструктивтік схемалары. Бетон қоспаларын тығыздау қажеттіліктері мен тәсілдері Жоспар: Араластырғыш машиналардың қызметі мен құрамы. Бетон араластырғыштар мен циклді және үздіксіз жұмыс жасайтын сылақ араластырғыштардың типтері негізгі параметрлері мен конструктивтік схемалары.
74211. Топырақ тығыздағыш машналар. Топырақты домалату, таптау және вибротаптау арқылы тығыздау 930.22 KB
  Топырақты домалату таптау және вибротаптау арқылы тығыздау. Жұмыс процесі негізгі параметрлері техникалық және эксплуатациялық көрсеткіштері Жоспар: Топырақ тығыздағыш машиналар. Топырақты домалату таптау және вибротаптау арқылы тығыздау.
74212. Қол машиналары. Жалпы мәліметтер, қол машиналарын атқаратын қызметіне, жұмыс жасау принципіне, жұмыс органының қозғалыс сипаттамасына, жұмыс режиміне, жетек түрі мен қорғаныс класына қарай жіктеу 1.34 MB
  Жалпы мәліметтер қол машиналарын атқаратын қызметіне жұмыс жасау принципіне жұмыс органының қозғалыс сипаттамасына жұмыс режиміне жетек түрі мен қорғаныс класына қарай жіктеу. Қол машиналарын атқаратын қызметіне жұмыс жасау принципіне жұмыс органының қозғалыс сипаттамасына жұмыс режиміне жетек түрі мен қорғаныс класына қарай жіктеу. Қол машиналары дегеніміз жұмыс органы қозғалысқа қозғалтқыш арқылы ал қосымша қозғалыстары жеткізу оператордың көмегімен қолдан қозғалысқа келтірілетін машиналар аталынады. Жеңіл түріне тескіш...