- •Федеральное агентство по образованию
- •5.3. Задание.
- •5.4. Пример выполнения работы.
- •Лабораторная работа 6 Моделирование случайных чисел
- •6.1. Цель работы
- •6.2. Теоретические сведения
- •6.2.1. Генераторы случайных чисел
- •1984 4 (Mod10), 50088 (mod103)и т.Д.
- •6.3.2 Варианты заданий.
- •6.2.2. Проверка качества работы генератора случайных чисел (гсч)
- •Лабораторная работа 7 Имитационное моделирование случайных событий
- •7.1. Моделирование случайных событий
- •7.1.1. Теоретические сведения
- •7.2. Моделирование надежности сложных нерезервированных систем
- •7.2.1. Теоретические сведения
- •Блок схема алгоритма
- •7.3. Моделирование надежности сложных систем (смешанное соединение элементов)
- •7.3.1. Теоретические сведения
- •7.4. Метод Монте-Карло (метода статистических испытаний)
- •7.4.1. Теоретические сведения
- •7.4.2. Варианты заданий.
Лабораторная работа 7 Имитационное моделирование случайных событий
7.1. Моделирование случайных событий
7.1.1. Теоретические сведения
В процессе моделирования часто требуются
имитировать случайные события с заранее
известными вероятностями. Пусть имеется
событие А, вероятность наступления
которого равна
. Требуется выработать правило, при
многократном использовании которого
частота появления событияАстремилась
бы к его вероятности. Выберем с помощью
датчика случайных чисел, равномерно
распределенных в интервале [0; 1) некоторое
числохи определим вероятность
того, что
.
Для случайной величиныхс равномерным
распределением на интервале [0; 1)
справедлива следующая зависимость:
.
Таким образом, вероятность попадания
случайной величины хв интервале
равна величине
.
Поэтому если числох, полученное с
помощью датчика равномерно распределенных
случайных чисел, попало в этот интервал,
то следует считать, что событиеАпроизошло. Противоположное событие (неА) произойдет с вероятностью
,
т.е. в том случае, если
.
Процедура моделирования простого события в имитационной модели описывается алгоритмом, схема которого показана на рис.7.1.

Рис.7.1
На данном рисунке в блоке 1 осуществляется
к датчику случайных чисел, генерирующему
случайную величину х. Блок 2 проверяет
условие
.
Если оно выполняется, считается, что
произошло событиеА. В противном
случае считается, что произошло
противоположное событие (неА).
7.1.2. Задание.Дана вероятность события
(табл.7.1).
Требуется:
Сгенерировать Nслучайных событий;
Подсчитать количество успешных событий;
Рассчитать среднестатистический разброс значений
;Рассчитать нижнеезначение для вероятности
;Рассчитать верхнеезначение для вероятности
.
Таблица 7.1
|
Вариант |
|
|
1 |
0,40 |
|
2 |
0,50 |
|
3 |
0,60 |
|
4 |
0,70 |
|
5 |
0,45 |
|
6 |
0,55 |
|
7 |
0,65 |
|
8 |
0,75 |
|
9 |
0,42 |
|
10 |
0,52 |
|
11 |
0,62 |
|
12 |
0,72 |
|
13 |
0,46 |
|
14 |
0,56 |
|
15 |
0,66 |
|
16 |
0,76 |
7.2. Моделирование надежности сложных нерезервированных систем
7.2.1. Теоретические сведения
Дана система,
состоящая изmэлементов, каждый из
которых имеет вероятность безотказной
работы
.
Создать компьютерную модель надежности
этой системы.
Схематически эта модель представляет собой последовательное соединение элементов системы (рис.7.2).

Рис.7.2
Для последовательно соединенных
элементов вероятность безотказной
работы равна:
.
Блок схема алгоритма
Введем обозначения:
N– количество испытаний;
k– номер испытания;
i– номер элемента;
- событие безотказной работы i –го
элемента:
-отказа
нет;
-
произошел отказ.

7.2.2. Задание. Согласно варианту задания (табл.7.2) необходимо составить и отладить программу моделирования надежности сложных нерезервированных систем.
Таблица 7.2
|
Вариант |
N |
m |
|
|
1 |
40 |
5 |
0,40 |
|
2 |
50 |
6 |
0,50 |
|
3 |
60 |
5 |
0,60 |
|
4 |
30 |
6 |
0,80 |
|
5 |
60 |
5 |
0,70 |
|
6 |
50 |
6 |
0,45 |
|
7 |
40 |
5 |
0,55 |
|
8 |
50 |
6 |
0,65 |
|
9 |
40 |
5 |
0,42 |
|
10 |
50 |
6 |
0,52 |
|
11 |
60 |
5 |
0,62 |
|
12 |
30 |
6 |
0,72 |
|
13 |
60 |
5 |
0,46 |
|
14 |
50 |
6 |
0,56 |
|
15 |
40 |
5 |
0,66 |
|
16 |
50 |
6 |
0,76 |
