- •Введение
- •Глава 1. Моделирование случайных величин
- •1.1.1. Понятия модели и моделирования
- •1.1.2. Основной цикл познания при моделировании
- •1.1.3. Математическое моделирование
- •1.1.3.1. Математическое описание сложных систем
- •1.1.3.2. Методы математического моделирования
- •1.1.3.3. Имитационное моделирование
- •1.1.3.4. Принципы построения алгоритмов имитационного моделирования
- •1.1.3.5. Характерные особенности имитационного моделирования на эвм
- •1.1.3.6. Статистическое моделирование
- •1.1.3.7. Понятие о вероятностном физическом моделировании
- •1.1.3.8. Достоинства метода имитационного моделирования на эвм
- •1.1.3.9. Недостатки метода имитационного моделирования
- •1.2. Структура имитационной модели. Технологии построения.
- •1.2.1. Этапы разработки имитационной модели
- •1.2.2. Элементы и структура имитационной модели
- •1.2.3. Технология построения и функционирования.
- •1.3. Генерирование равномерно распределенных на интервале [0,1] случайных чисел. Проверка качества генераторов случайных чисел
- •1.3.1. О приближенных случайных числах
- •Физические датчики случайных величин
- •О проверке физических датчиков случайных чисел
- •Метод псевдослучайных чисел
- •Алгоритмы получения псевдослучаных чисел
- •Алгоритмы порядка r
- •Метод возмущений
- •Генератор Лемера
- •Проверка качества формируемой последовательности псевдослучайных чисел
- •1.4. Методы генерирования случайных событий, дискретных и непрерывных случайных величин, многомерных случайных величин, усеченных случайных величин.
- •1.4.1. Моделирование дискретных случайных величин
- •1.4.2. Моделирование семейства биномиальных распределений
- •1.4.3. Моделирование непрерывных случайных величин Метод обратных функций
- •Метод суперпозиций
- •Моделирование многомерных случайных величин
- •Моделирование n-мерной точки с зависимыми координатами
- •Метод отбора
- •Применение метода отбора. Моделирование усеченных распределений
- •Метод Неймана
- •Выбор равномерно распределенных точек в сложных областях
- •1.5. Методы генерирования наиболее часто встречающихся на практике распределений.
- •1.5.1. Моделирование распределения Эрланга
- •1.5.2. Приближенное моделирование нормально распределенных случайных величин
- •1.5.3. Методы генерирования цепей и процессов Маркова.
- •1.5.4. Метод генерирования процессов Маркова с дискретным множеством состояний.
- •1.5.5. Метод генерирования процессов Маркова с дискретно-непрерывным множеством состояний.
- •Глава 2. Моделирование информационных систем железнодорожного транспорта
- •2.1. Формирование реализаций случайных потоков
- •Однородных событий.
- •2.1.1. Входящие потоки
- •2.1.2. Формирование произвольных случайных потоков однородных событий
- •2.2. Введение марковских процессов при моделировании систем массового обслуживания при произвольных распределениях основных случайных величин.
- •2.3. Моделирование однолинейной системы массового обслуживания
- •2.3.1. Распределение длины очереди
- •2.3.2. Время отклика и время ожидания
- •2.4. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания
- •2.4.1. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания для расчете времени ожидания
- •2.4.2. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания для расчета распределения числа требований в системе.
- •2.5. Моделирование сетей массового обслуживания,
- •Глава 3. Оценка точности результатов моделирования
- •3.1. Постановка задачи по оценке точности результатов моделирования. Характеристики точности результатов моделирования Оценка точности результатов аналитического моделирования
- •3.1.1. Постановка задачи по оценке точности результатов
- •3.1.2. Классификация входных случайных величин
- •3.1.3. Смещение и дисперсия оценки выходного показателя
- •3.2. Оценка точности результатов имитационного
- •3.2.1. Оценка смещения
- •3.2.2. Оценка составляющей дисперсии за счет неточности входных параметров
- •3.2.3. Оценка частных производных от показателя эффективности сложной системы на ее математической модели
- •3.3. Оценка точности результатов статистического
- •Глава 4. Разработка математической модели функционирования двухпутного железнодорожного участка для определения минимального расчетного межпоездного интервала
- •4.1. Постановка задачи
- •4.1.1. Актуальность разработки модели
- •4.1.2. Постановка задачи по разработке модели.
- •4.2.2. Кусочно-непрерывный марковский процесс, описывающий функционирование двухпутного железнодорожного участка
- •4.3. Алгоритм смены состояний кусочно-непрерывного процесса, функционирования железнодорожного участка во времени
- •4.4. Уравнения движения поезда
- •4.5. Программная реализация алгоритма математической модели функционирования двухпутного ж.Д. Участка
- •4.6. Оценка точности линеаризованных решений дифференциальных уравнений движения поезда
- •4.7. Результаты моделирования
- •4.7.1. Описание объекта моделирования и исходные данные
- •4.8. Результаты моделирования для обычных грузовых поездов
- •4.9. Результаты моделирования для поездов повышенной длины и массы
- •4.10. Результаты расчета точности решений линеаризованных уравнений движения поезда
- •Глава 5. Задачи по дисциплине «Моделирование систем» для студентов 4 курса по кафедре «асу» по направлениям
- •Оглавление
- •Глава 1
- •Глава 2. Моделирование информационных систем
- •2.3. Моделирование однолинейной системы массового обслуживания………………………………………………………………...52
- •2.4. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания..55
- •Глава 3. Оценка точности результатов моделирования…………………...63
- •Глава 4. Разработка математической модели функционирования
- •Глава 5. Задачи по дисциплине «Моделирование систем»
4.2.2. Кусочно-непрерывный марковский процесс, описывающий функционирование двухпутного железнодорожного участка
В
ведем
вектор:
, (2.1)
где:
- расстояние, которое еще необходимо пройти поезду, идущему по i-блок-участку в момент t, до конца i - го блок-участка;
-
расстояние, которое еще необходимо
пройти поезду, идущему по i-блок-участку,
для завершения выполняющейся в данный
момент фазы обслуживания;
-
скорость поезда, идущего по i-блок-участку
в момент t.
Определение состояния светофоров на участке при условии, что вектор (t) задан в форме (2.1).
Пусть a
(t)
принимает следующие значения:
a (t) =
Пусть
О
пределим
a(t)
по . Рассмотрим блок-участок i
,
j
=1,…,k(t).
П
усть
L
–
длина поезда, голова которого находится
на i
– блок - участке. Тогда значение
Пусть величину «к» определим из следующих неравенств:
Э
то
означает, что «хвост» поезда находится
на - блок-участке, т.е.
Р
ассмотрим
далее ближайший слева блок-участок
, на котором находится голова следующего
поезда.
И
меем
Е сли , то . Если , то имеем ,
Е
сли
, то ,
, .
Е
сли
, то ,
;
Итак, компоненты вектора a(t), характеризующие цвета светофоров на интервале между передними парами колес j-1-го и j-го поездов, определены. На остальных интервалах соответствующие компоненты вектора a(t) определяются аналогичным образом.
Состояние участка полностью характеризуется вектором:
Вектор
представляет собой кусочно-непрерывный
Марковский процесс, описывающий
функционирование двупутного ж.д. участка.
То, что процесс
является Марковским, следует из того,
что задание его состояния в любой момент
времени
полностью определяет его последующее
развитие, т.е. последующее развитие
процесса
определяется только его состоянием в
момент времени
и не зависит от его состояний в
предшествующие моменты времени. А это
обстоятельство и определяет случайный
процесс, как Марковский. Процесс
является кусочно-непрерывным в силу
того, что его непрерывные компоненты
в
интервалах между моментами изменения
фаз обслуживания изменяются по
непрерывному закону, обусловленному
уравнениями движения поезда.
В моменты изменения
фаз эти компоненты могут претерпевать
скачки, например, переход передней пары
колес поезда в момент
на следующий блок-участок влечет за
собой скачок его компоненты
,
а именно,
где
- длина следующего блок-участка. Таким
образом, непрерывные компоненты процесса
в отдельные моменты времени могут
претерпевать скачки, а в промежутках
между этими моментами времени изменяются
по непрерывному закону, т.е. их непрерывность
осуществляется некоторыми кусками,
отсюда и название кусочно-непрерывный
процесс [ ].
Остается внести изменения в , связанные с появлением нового поезда на ж.д. участке. Часть из них уже была описана в п. 4.1. Опишем изменения, касающиеся компонент
,…,
,…,
.
Они становятся компонентами
,…,
.Появляющиеся
компоненты
принимают следующие значения
=
,
где
- длина
- го блок-участка,
равно расстоянию, которое еще необходимо
пройти первому поезду, чтобы закончить
фазу обслуживания, с которой этот поезд
начинает движение по ж.д. участку,
равно скорости, с которой поезд начинает
движение по участку.
