- •Глава 1. Принципы моделирования случайных элементов 6
- •Глава 3. Метод Монте-Карло и его применения 51
- •3.4. Задания 63
- •Глава 4. Система моделирования gpss 64
- •Глава 5. Моделирование сложных систем на основе gpss 127
- •5.2.1. Иммитационная модель системы 136
- •Глава 6. Задания лабораторного практикума по gpss 152
- •Глава 7. Статистическое моделирование в финансовом анализе. 181
- •Введение
- •Глава 1.Принципы моделирования случайных элементов
- •1.1. Моделирование случайных величин
- •1.1.1.Моделирование базовых случайных величин (бсв) Понятие бсв
- •Датчики бсв
- •Метод Макларена-Марсальи
- •Специальные тесты проверки точности моделирования бсв
- •Тест «совпадения моментов»
- •Тест «ковариация»
- •Тест «равномерность двухмерного распределения»
- •1.1.2.Статический анализ точности моделирования
- •1.1.3.Задания
- •1.2. Моделирование дискретных случайных величин (дсв)
- •1.2.1.Понятие дсв. Общая схема алгоритма моделирования
- •1.2.3.Графический анализ точности моделирования
- •1.2.4.Задания
- •Дискретное равномерное распределение
- •1.3. Моделирование непрерывных случайных величин (нсв)
- •1.3.1.Понятие нсв. Универсальные методы моделирования нсв. Понятие нсв.
- •Метод обратной функции.
- •Метод исключения
- •1.3.2.Тесты проверки точности моделирования нсв Критерии согласия
- •- Критерий согласия Пирсона
- •Критерий согласия Колмогорова.
- •Критерий серий
- •Критерий “нисходящих” и ”восходящих” серий
- •1.3.3.Алгоритмы моделирования для основных непрерывных распределений Равномерное распределение
- •Алгоритм моделирования
- •Одномерное нормальное распределение
- •Алгоритм моделирования
- •Экспоненциальное распределение
- •Алгоритм моделирования
- •Распределение Лапласа
- •Алгоритм моделирования
- •Алгоритмы моделирования:
- •Бета-распределение.
- •Связь с другими распределениями
- •Алгоритмы моделирования:
- •Алгоритмы моделирования
- •Алгоритм моделирования
- •Моделирование случайных величин с заданной гистограммой
- •Алгоритм моделирования
- •Моделирование случайных величин с заданным полигоном частот
- •1.3.4.Задания Равномерное распределение
- •Одномерное нормальное распределение
- •Распределение Лапласа
- •Распределение Вейбулла-Гнеденко
- •Гамма распределение
- •Бета-распределение
- •Распределение Коши
- •Логистическое распределение
- •Распределение Стьюдента
- •Распределение Фишера
- •3.2. Вычисление определенного интеграла методом Монте-Карло
- •Пример.
- •Текст программы:
- •3.3. Решение системы алгебраических уравнений методом Монте-Карло
- •3.4. Задания
- •Глава 4.Система моделирования gpss
- •4.1. Краткие сведения из теории
- •4.2. Основные правила и операторы языка gpss
- •4.2.1.Структура операторов gpss
- •4.2.2.Основные операторы языка gpss
- •4.3. Основные блоки gpss/pc и связанные с ними объекты
- •4.3.1.Блоки, связанные с транзактами
- •4.3.2.Блоки, связанные с аппаратными объектами
- •4.3.3.Блоки для сбора статистических данных
- •4.3.4.Блоки, изменяющие маршруты транзактов
- •4.3.5.Блоки, работающие с памятью
- •4.3.6.Блоки для работы со списками пользователя
- •4.4. Управляющие операторы gpss/pc
- •4.5. Некоторые приемы конструирования gpss-моделей
- •4.5.1.Косвенная адресация
- •4.5.2.Обработка одновременных событий
- •4.6. Команды gpss/pc и технология работы с пакетом
- •4.6.1.Загрузка интегрированной среды
- •4.6.2.Ввод новой модели
- •4.6.3.Редактирование текста модели
- •4.6.4.Запись и считывание модели с диска
- •4.6.5.Прогон модели и наблюдение за моделированием
- •4.6.6.Получение и интерпретация стандартного отчета
- •5.1.3.Анализ результатов иммитационного моделирования
- •5.2. Моделирование работы участка цеха
- •5.2.1.Иммитационная модель системы
- •110 Generate 30,5 Первый сегмент модели
- •280 Generate 20,5 Второй сегмент модели
- •450 Generate 480 Третий сегмент модели (таймер)
- •5.2.2.Анализ результатов иммитационного моделирования
- •Обсуждение результатов моделирования
- •105 A2 storage 2 Второй станок моделируется как накопитель
- •5.3. Порядок оформления отчета
- •5.3.1.Содержание отчета
- •Задания для самопроверки
- •5.3.2.Создание выходного файла
- •Задание для домашней подготовки
- •5.3.3.Описание элементов выходного файла
- •Глава 6.Задания лабораторного практикума по gpss
- •Глава 7.Статистическое моделирование в финансовом анализе.
- •7.1. Моделирование наращенных сумм и современных величин платежа.
- •Задание 4.
- •7.2. Моделирование величины реальной наращенной суммы платежей с учетом инфляции.
- •7.3. Моделирование обменного курса валют при двойной конверсии валют.
- •Приложение
- •Примечание к таблице п.3
- •Литература
4.3.5.Блоки, работающие с памятью
Для хранения в памяти отдельных числовых значений и массивов таких значений используются сохраняемые величины и матрицы сохраняемых величин.
Сохраняемые величины могут использоваться в модели для хранения исходных данных, которые надо изменять при различных прогонах модели, промежуточных значений и результатов моделирования. В начале моделирования все сохраняемые величины устанавливаются равными 0. Для установки отличных от 0 начальных значений сохраняемых величин используется оператор INITIAL, имеющий следующий формат:
INITIAL X$ имя , значение
INITIAL Xj,значение
Здесь имя и j - соответственно имя и номер сохраняемой величины, а значение - присваиваемое ей начальное значение (константа).
Для изменения сохраняемых величин в процессе моделирования служит блок SAVEVALUE (сохранить величину), имеющий следующий формат:
имя SAVEVALUE A,B
В поле A указывается номер или имя сохраняемой величины, в которую записывается значение операнда B. Если в поле A после имени (номера) сохраняемой величины стоит знак + или - , то значение операнда B добавляется или вычитается из текущего содержимого сохраняемой величины. Например:
SAVEVALUE 5,Q$LINE
SAVEVALUE NREF+,1
Сохраняемые величины имеют единственный СЧА с названием X, значением которого является текущее значение соответствующей сохраняемой величины.
Изменим пример на рис. 14 таким образом, чтобы исходные данные модели (средний интервал поступления транзактов и среднее время обслуживания) были заданы сохраняемыми величинами, а результат моделирования (количество потерянных транзактов) фиксировался также в сохраняемой величине. Такая модель будет иметь вид, показанный на рис. 15.
Матрицы сохраняемых величин дают возможность упорядочить сохраняемые значения в виде матриц m*n, где m —число строк, n —число столбцов матрицы. Каждая матрица должна быть перед началом моделирования определена с помощью оператор а MATRIX (определить матрицу), имеющего следующий формат:
имя MATRIX A,B,C
Поле A оператора не используется и сохранено в GPSS/PC для совместимости со старыми версиями GPSS. В полях B и C указываются соответственно число строк и столбцов матрицы, задаваемые константами, причем общее число элементов, равное произведению B на C, не должно превышать 8191. Например, оператор
MTAB MATRIX ,10,2
определяет матрицу с именем MTAB, содержащую десять строк и два столбца.
INITIAL X$TARR,100
INITIAL X$TSRV,160
STO2 STORAGE 2
EXP FUNCTION RN1,C24
0,0/.1,.104/.2,.222/.3,.355/.4,.509/.5,.69/.6,.915
.7,1.2/.75,1.38/.8,1.6/.84,1.85/.88,2.12/.9,2.3
.92,2.52/.94,2.81/.95,2.99/.96,3.2/.97,3.5/.98,3.9
.99,4.6/.995,5.3/.998,6.2/.999,7/.9998,8
GENERATE X$TARR,FN$EXP
ENT1 GATE SNF STO2,REFUS
ENTER STO2
ADVANCE X$TSRV,FN$EXP
LEAVE STO2
OUT TERMINATE 1
REFUS TRANSFER .1,,COUT
ADVANCE 250,FN$EXP
TRANSFER ,ENT1
COUT SAVEVALUE NREF+,1
TRANSFER ,OUT
Рис. 15
В начале моделирования элементы всех определенных матриц устанавливаются равными 0. Для установки отличных от 0 начальных значений отдельных элементов матриц используется оператор INITIAL, имеющий следующий формат:
INITIAL MX$ имя ( a,b ), значение
INITIAL MXj(a,b),значение
Здесь имя и j - соответственно имя и номер матрицы; a и b - номера соответственно строки и столбца, задаваемые константами; значение присваиваемое элементу матрицы начальное значение, задаваемое также константой.
Для изменения значений элементов матриц в процессе моделирования служит блок MSAVEVALUE (сохранить значение элемента матрицы), имеющий следующий формат:
имя MSAVEVALUE A,B,C,D
В поле A указывается имя или номер матрицы, после которого, как и в блоке SAVEVALUE, может стоять знак + или -. В полях B и C указываются номера соответственно строки и столбца, определяющие изменяемый элемент матрицы. В поле D указывается величина, используемая для изменения заданного элемента матрицы. Например:
MSAVEVALUE 5,3,2,X1
MSAVEVALUE MTAB+,P$ROW,P$COL,1
Матрицы имеют единственный СЧА с названием MX, ссылка на который записывается в следующем виде:
MX$ имя ( a, b )
MXj(a, b)
Здесь имя и j - соответственно имя и номер матрицы; a и b - номера соответственно строки и столбца, задаваемые константами или ссылками на СЧА параметров транзактов. Например:
MX5(2,1) MX$MTAB(P$ROW,P$COL)
