Nad met

  • 05 янв. 2012 г.
  • 3952 Слова
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

В. С. Лукьянов, Г. В. Слесарев

ПРОЕКТИРОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Учебное пособие

Волгоград 2001
УДК 62.529
Рецензенты: В. Н Крымов, М.В. Белодедов

Лукьянов В. С., Слесарев Г. В. Проектирование компьютерных сетей методами имитационногомоделирования: Учеб. пособие/ ВолгГТУ. - Волгоград, 2001. - 72с.

ISВN 5-230-03878-0

Показана сущность имитационного моделирования, приведены области и основные модели использования средств имитационного эксперимента на ЭВМ. Изложены основные методы формирования дискретных и непрерывных случайных величин в соответствии с заданными законами их распределения. Приведены блок-схемыалгоритмов систем массового обслуживания, для анализа надежности систем.
Пособие предназначено для студентов специальностей 2201, 2202, 2203.

Ил. 32. Табл.2. Библиогр.: 3 назв.

Печатается по решению редакционно-издательского совета Волгоградского государственного технического университета

ISВN 5-230-03878-0
© Волгоградский государственный технический университет.2001

Оглавление

Оглавление 3ВВЕДЕНИЕ 4

1. СУЩНОСТЬ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ. ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ 6

1. 1. Области применения имитационного моделирования в машиностроении 6
1. 2. Виды моделирования систем 9
1. 3. Сущность имитационного моделирования 12
1.4. Основные модели имитируемых систем 13
Непрерывно-детерминированные модели (Д-схемы) 13
Дискретно-детерминированные модели(F-схемы) 14
Дискретно-стохастические модели (P-схемы) 15
Непрерывно-стохастические модели (Q-схемы) 16
Обобщенные модели (А-схемы) 16

2. ОРГАНИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ЭВМ 18

2. 1. Способы формирования случайных равномерно распределенных чисел 18
2. 2. Моделирование случайных событий и дискретных случайных величин 21
2. 3. Моделирование случайных величин позаданным
законам распределения 24
2.3.1. Моделирование случайной величины, распределенной
по показательному закону 25
2.3.2. Моделирование случайной величины, распределенной
по линейному закону 26
2.3.3. Моделирование случайнойвеличины, распределенной
по равномерному закону 28
2.3.4. Моделирование случайной величины,распределенной
по закону Вейбулла 28
2.3.5. Моделирование случайной величины, распределенной
по нормальному закону 28
2.3.6. Моделирование пуассоновского потока 30
2.3.7. Моделирование потока Эрланга 32
2.3.8. Моделирование гиперэкспоненциального распределения 36
2.4. Моделирование цепей Маркова с дискретным временем 39
2.5. Определение объема имитационныхэкспериментов 44
3. 1. Основные принципы моделирования
непрерывно-стохастических систем 47
3.2. Моделирование процессов в одноканальной системе массового
обслуживания с отказами 49
3.3. Моделирование процессов в многоканальной системе с отказами 52
3.4. Моделирование процессов в одноканальной системе
с ограниченным ожиданием 56

ВВЕДЕНИЕ

В процессе абстрактногомышления исследователем создаются обобщенные аналогии исследуемого объекта. При этом в аналогии отбрасываются несущественные стороны объекта, не влияющие на результаты исследования. С повышением уровня абстрагирования отбрасывается большее число несущественных сторон объекта. В целом сходство аналогии с объектом уменьшается, но упрощается сама аналогия. Аналогии, отражающие исследуемый объект, должныреализовать в виде удобных для исследования логических схем, которые называются моделями. Итак, модель – это объект, замещающий более сложный объект – оригинал для упрощения его исследования. Соответственно, моделирование есть представление объекта моделью с целью получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов.
Модель всегда приближена,...
tracking img