2排队论与离散事件仿真理论 2. 1排队论概述 排队是生活中经常出现的现象，如学生或老师去图书馆借阅资料、书籍时等待等级 的情况，病人去医院看病在门诊处等待挂号，参加公司招聘在外面等待进入面试的过程，订单请求在配送中心计算机终端内的等待处理过程以及超市中顾客购物完毕之后在收 银台前等待付账的过程等均为排队现象。 研究排队问题即是研究服务机构设置与接受服务者数量之间的关系。若来到系统内 的顾客数目多于服务台的数目，这样就无法在第一时间办理业务，需要进入队列等候， 这便是排队现象，现实生活中不难发现，顾客的到达和服务的时间都是随机的，这就导 致了排队现象是无法完全消除的。2排队论与离散事件仿真理论 2. 1排队论概述 排队是生活中经常出现的现象，如学生或老师去图书馆借阅资料、书籍时等待等级 的情况，病人去医院看病在门诊处等待挂号，参加公司招聘在外面等待进入面试的过程，订单请求在配送中心计算机终端内的等待处理过程以及超市中顾客购物完毕之后在收 银台前等待付账的过程等均为排队现象。 研究排队问题即是研究服务机构设置与接受服务者数量之间的关系。若来到系统内 的顾客数目多于服务台的数目，这样就无法在第一时间办理业务，需要进入队列等候， 这便是排队现象，现实生活中不难发现，顾客的到达和服务的时间都是随机的，这就导 致了排队现象是无法完全消除的。2. 1. 4排队问题的求解 首先需要知道系统中各项因素的数据情况，即研究系统中服务机构的数量、服务效率、规则、顾客到达数量、到达间隔时间、排队规则等，从而分析系统特征，得到系统(1) LS:系统状态平稳时的队长的平均值(包括正在接受服务的顾客)，是系统内顾客 数的均值。 (2) Lq:系统的平均等待队长，是系统内排队等候的顾客的均值。 (3) WS:平稳状态下顾客在系统中的平均逗留时间，即顾客在系统内逗留时间的均值。 (4) Wq:平稳状态下顾客在系统中的平均等待时间，它是顾客排队等候服务时间的 均值，如果设顾客接受服务的时间的均值为L}}，则有WS一Wq + L}} o (5)绝对通过能力A，它为单位时间内被服务完顾客的均值。 (6)相对通过能力Q，它为单位时间内被服务完顾客数与请求服务顾客数之比值。 (7)服务窗连续繁忙的时间长度，即忙期Tb o 系统的状态是指系统中的顾客数，如果有n个顾客就说系统的状态为n，计算以上 这些指标的基础是表达系统状态的概率。系统的状态可能有以下几种情况: ①不限制队长，n=0,1,2,}}} ②限制队长，最大数位N , n = 0,1,2,}}}, N ③即时制，服务台个数为。时，n = 0,1,2, } } }, c 则Pn (t)表示在时刻t、系统状态为n时概率。
电子科技大学中山学院学生实验报告 院别：电子信息学院课程名称：信号与系统实验 一、实验目的 1.掌握离散系统Simulink的建模方法。 2.掌握离散系统时域响应、频域响应的Simulink仿真方法。 二、实验原理 离散系统的Simulink建模、仿真方法与连续系统相似，其系统模型主要有z域模型、传输函数模型和状态空间模型等形式。 现采用图1的形式建立系统仿真模型，结合如下仿真的命令，可得到系统的状态空间变量、频率响应曲线、单位阶跃响应和单位冲激响应的波形。 图1 系统响应Simulink仿真的综合模型 仿真命令： [A,B,C,D]=dlinmod（‘模型文件名’）%求状态空间矩阵，注意：‘模型文件名’不含扩展名 dimpulse(A,B,C,D) %求冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:N 2 ) %求k=N 1 ~N 2 区间（步长为1）的冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:△N: N 2 ) %求冲激响应在k=N 1 ~N 2 区间（步长为△N） 的部分样值 dstep(A,B,C,D) %求阶跃响应 dstep(A,B,C,D,1,N 1:△N:N 2 ) dbode(A,B,C,D,T s )%求频率响应（频率范围： Ts ~ π ω=，即π ~ 0=）。T s 为 取样周期，一般去T s =1. dbode(A,B,C,D, T s ,i u ,w :△w:w 1 ) %求频率响应（频率=范围：ω=w ~w 1 ， 即θ=（w0~w1）T s，△w为频率步长）；i u为系统输入端口的编号，系统只有一个输入端
NS-3离散事件仿真引擎实现 赵问道 浙江大学信息与通信工程研究所 2009年11月
目录 一、ns-3离散事件仿真引擎的基本概念 (3) 二、ns-3离散事件仿真引擎的基本原理 (4) 三、基本的仿真器类：Simulator (5) 四、仿真器实现类：SimulatorImpl类及其派生类 (10) 五、事件调度器类：Scheduler及其派生类 (12)
NS-3离散事件仿真引擎实现分析 一、ns-3离散事件仿真引擎的基本概念 Ns-3是一个基于事件的（event-based）仿真系统。除了系统状态变量和系统事件发生逻辑外，基于事件仿真还包括以下组成部分： （1）时钟（Clock） 仿真系统必须要保持对当前仿真时间的跟踪。离散事件仿真与实时仿真（real time simulations）不同，在离散事件仿真中时间是跳跃的（time ‘hops’ ），因为事件是瞬时发生的– 随着仿真的进展，时钟跳跃到下一事件的开始时间。 Ns-3内部仿真时钟用一个64比特的整数表示，其单位由用户通过TimeStepPrecision::Set函数设定。 （2）事件列表（Events List） 仿真系统至少要维护一个仿真事件列表，一个事件用事件发生的时刻和类型来描述，事件类型标识用于仿真事件的代码，一般事件代码都是参数化的，事件描述中还包含表示事件代码的参数。 Ns-3的事件列表由Scheduler类及其派生类实现，Simulator类提供创建具体的Scheduler对象的方法，以及插入各种事件的静态接口函数。 （3）随机数发生器（Random-Number Generators） 根据系统模型，仿真系统需要产生各种类型的随机变量（random variables）。这由一个或多个伪随机数发生器（Pseudorandom number generators）产生。 NS-3包含一个内置的伪随机数发生器，随机数由RandomVariable类及其派生类实现，可以产生具有各种分布特性的随机数，具体有UniformVariable类、ConstantVariable类、SequentialVariable类、ExponentialVariable类、ParetoVariable类、WeibullVariable类、NormalVariable类、EmpiricalVariable类、IntEmpiricalVariable类、DeterministicVariable类、LogNormalVariable类、GammaVariable类、ErlangVariable类、ZipfVariable类和TriangularVariable类等。 （4）统计（Statistics） 仿真系统通常会记录系统的统计数据，用以表示感兴趣的一些统计量。 （5）结束条件（Ending Condition） 因为事件是自举的，理论上来说离散事件仿真系统可以永远运行下去。因此，仿真系统设计者必须决定仿真什么时候结束。典型的选择是“在事件t”（“at time t” ）或者“在处理n个事件后”（“after processing n number of events”）或者，更一般地，“当统计量X达到值x时”（“when statistical measure X reaches the value x”）。 一个仿真系统的主循环结构如下： （1）开始（Start）：初始化结束条件（Ending Condition）为FALSE。初始化系统状态变量。初
对系统优化与仿真的认识 随着网络技术的日益提高，带动着物流业的迅猛发展。物流管理也变得越来越繁琐。由此诞生了物流系统。物流系统是一个大跨度的系统：一是地域跨度大，二是时间跨度大；并且稳定性较差而动态性较强；它属于中间层次系统范围，本身具有可分性，可以分解成若干个子系统；同时，物流系统的复杂性使系统结构要素间有非常强的"背反"现象，常称之为"交替损益"或"效益背反"现象，处理时稍有不慎就会出现系统总体恶化的结果。在物流系统变得越来越复杂并且内部关联性越来越强的背景下，建模与仿真的方法在物流系统的完善和决策中变得日益重要。 由于物流系统要求在一定条件下达到物流总费用最省、顾客服务水平最好、全社会经济效益最高的综合目标，同时，由于物流系统包含多个约束条件和多重因素的影响，难以达到最有状态，物流系统的优化问题由此被提出并受到广泛关注。物流系统优化是指确定物流系统发展目标，能实现服务性和快捷性，能有效的利用面积和空间，使规模适当化，达到存储控制的目的，并设计达到该目标的策略以及行动的过程，它依据一定的方法、程度和原则，对与物流系统相关的因素，进行优化组合，从而更好实现物流系统发展的目标。最常用的方法主要有三种：运筹学方法、智能优化方法和模拟仿真法。 仿真是利用计算机来运行仿真模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，并通过对仿真运行过程的观察和统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特性，以此来估计和推断实际系统的真实参数和真实性能。计算机仿真的类型有离散事件(系统)仿真、连续系统仿真、混合系统仿真，还有蒙特卡罗仿真等。物流系统是复杂的离散事件系统，在系统设计与控制过程中存在许多优化问题，用系统仿真为解决复杂物流系统的问题提供了有效的手段，它不仅可提供用于决策的定量信息而且可以提高决策者对物流系统工作原理的理解水平，仿真技术为复杂物流系统设计提供了技术性和经济性的最佳结合点和直观有效的分析方法。 下面，我主要介绍一下供应链的优化。 提到供应链优化，首先想到的是供应链管理。现在，物流管理的观念被大多
//离散事件模拟，模拟银行营业时的排队情况 //不考虑顾客中途离开，顾客到达事件随机，业务办理时间 //长度随机，选择最短的队排队，不再换队 //作者：nuaazdh //时间：2011年12月10日08:52:37 #include
课程设计报告 课程设计题目：离散时间系统分析学号：201420130206 学生姓名：董晓勇 专业：通信工程 班级：1421301 指导教师：涂其远 2015年12月18日
离散时间系统的分析 一、设计目的和意义 1 . 目的： （1）深刻理解卷积和、相加、相乘运算，掌握求离散序列卷积和、相加相乘的计算方法；（2）加深理解和掌握求离散序列Z变换的方法； （3）加深和掌握离散系统的系统函数零点、函数极点和系统时域特性、系统稳定性的关系。 2 . 意义： 在对《信号与系统》一书的学习中，进行信号与系统的分析是具有十分重要的意义，同时也是必不可少的。利用matlab函数，只需要简单的编程，就可以实现系统的时域、频域分析，对系统特性进行分析，为实际的系统设计奠定了基础。本设计在离散系统Z域分析理论的基础上，利用matlab对离散系统的稳定性和频域响应进行了分析。 二、设计原理
第一部分：对离散时间系统的时域进行分析呈 对离散时间信号的代数运算（相加、相乘、卷积和），是在时域进行分析。相加用“+”来完成，相乘用“·*”来完成，卷积和则用conv 函数来实现，具体形式为y=conv(x1,x2,….)，其中x1,x2,…..为输入的离散序列 ，y 为输出变量。 在零初始状态下，matlab 控制工具箱提供了一个filter 函数，可以计算差分方程描述的系统的响应，其调用形式为： y=filter(b,a,f) 其中，a=[a0,a1,a2,…]、b=[b0,b1,b2,….]分别是系统方程左、右边的系数向量，f 表示输入向量，y 表示输出向量。 第二部分：对离散时间系统的Z 域进行分析 matlab 工具箱提供了计算Z 正变换的函数ztrans,其调用形式为： F=zrtans(f) %求符号函数f 的Z 变换，返回函数的自变量为z 。 Matlab 的zplane 函数用于系统函数的零极点图的绘制，调用方式为： zplane(b,a)其中，b 、a 分别为系统函数分子、分母多项式的系数向量。 matlab 中，利用freqz() 函数可方便地求得系统的频率响应，调用格式为： freqz(b,a,N) 该调用方式将绘制系统在0~PI 范围内N 个频率等分点的幅频特性和相频特性图。 三、 详细设计步骤 1.自己设计两个离散时间序列x1、x2，对其进行相加，相乘，卷积运算，并显示出图形。 2.根据已知的LTI 系统：y[n]-0.7y[n-1]-0.6y[n-2]+y[n-3]=x[n]+0.5[n-1]，得其在Z 域输 入输出的传递函数为： 1 12310.5()10.70.6z H z z z z ----+= --+ 利用matlab 求：（1）系统函数的零点和极点，并在z 平面显示他们的分布；（2）画出幅频响应和相频响应的特性曲线。 四、 设计结果及分析 (1).自行设计产生两个离散序列信号，对其进行相加、乘及卷积运算
第7章离散事件系统建模与仿真 离散事件系统指的是一组实体为了达到某些目的，以某些规则相互作用、关联而集合在一起。与连续事件系统不同，离散事件系统所包含的事件在时间上和空间上都是离散的。离散事件系统在生产和生活中是很常见的，例如一个超市就是一个离散事件系统，它由顾客和收银员组成。在离散事件系统中，各事件以某种顺序或在某种条件下发生，并且大都是随机性的，所以，其模型很难用某种规范的形式，一般采用流程图或者网络图的形式来定义实体在系统中的活动。这类系统在建模时，只要考虑系统内部状态发生变化的时间点和发生这些变化的原因，而不用描述系统内部状态发生变化的过程。本章将介绍几种常见的离散事件系统和离散事件系统建模方法。 7.1 离散事件系统模型 离散事件系统是指系统的状态仅在离散的时间点上发生变化的系统，而且这些离散时间点一般是不确定的。这类系统中引起状态变化的原因是事件，通常状态变化与事件发生是一一对应的。事件的发生没有持续性，可以看作在一个时间点上瞬间完成，事件发生的时间点是离散的，因而这类系统称为离散事件系统。首先看一个典型的离散系统的例子。 例7.1 超市服务系统 某理发店只有一名理发师。在正常的工作时间内，如果理发店没有顾客，则理发师空闲；如果有顾客，则为顾客理发。如果顾客到达理发店时，理发师正在为其他顾客服务，则新来的顾客在一旁排队等候。显然，每个顾客到达理发店的时间是随机的，而理发师为每个顾客服务的时间也是随机的，进而队列中每个顾客的等候时间也是随机的。 下面，结合例7.1介绍一下在离散事件系统仿真中所用到的一些基本概念。 (1)实体 实体是指有可区别性且独立存在的某种事物。在系统中，构成系统的各种成分称为实体，用系统论的术语，它是系统边界内的对象。在离散事件系统中，实体可分为两大类：临时实体和永久实体。临时实体指的是只在系统中存在一段时间的实体，这类实体由系统外部到达系统，在系统仿真过程中的某一时刻出现，最终在仿真结束前从系统中消失。例7.1中，顾客是临时实体，他们按一定的规律到达，经过理发师服务（可能要排队等待一段时间），最终离开系统。那些虽然达到，但未进入理发店的顾客则不能称为该系统的临时实体。永久实
实验二离散事件系统仿真实验 目录 实验题目 (1) 一、实验目标 (1) 二、实验原理 (1) 1. 排队系统的一般理论 (1) 2. 离散系统常用的仿真策略 (2) 3. 本实验采用单服务台模型 (3) 4. 仿真运行方式 (3) 三、理论分析 (4) 1. 涉及的基本概念 (4) 2. 仿真的总体规划设计 (5) 四、建模过程 (7) 1. 思路分析 (7) 2. 仿真策略 (7) 3. 事件列表 (8) 4. 变量定义 (8) 5. 系统流程框图 (9) 五、仿真源程序（Matlab） (10) 六、结果分析 (12) 七、感受及建议 (15)
实验题目 实体（临时实体）到达模式：实体到达模式是顾客到达模式，设到达时间间隔Ai 服从均值5min A β=的指数分布 /1 ()(0) A A A f A e A ββ?=≥服务模式：设服务员为每个顾客服务的时间为Si .它也服从指数分布，均值为4min S β=/1 ()(0) S S s f S e S ββ?=≥服务规则：由于是单服务台系统，考虑系统顾客按单队排列，并按FIFO 方式服务 一、实验目标 通过单服务台排队系统的方针，理解和掌握对离散事件的仿真建模方法，以便对其他系统进行建模，并对其系统分析，应用到实际系统，对实际系统进行理论指导。 二、实验原理 1. 排队系统的一般理论 一般的排队系统都有三个基本组成部分：
（1）到达模式：指动态实体（顾客）按怎样的规律到达，描写实体到达的统计特性。通常假定顾客总体是无限的。 （2）服务机构：指同一时刻有多少服务设备可以接纳动态实体，它们的服务需要多少时间。它也具有一定的分布特性。通常，假定系统的容量（包括正在服务的人数加上在等待线等待的人数）是无限的。 （3）排队规则：指对下一个实体服务的选择原则。通用的排队规则包括先进先出（FIFO），后进先出（LIFO），随机服务（SIRO）等。 2. 离散系统常用的仿真策略 （1）事件调度法（Event Scheduling）： 基本思想：离散事件系统中最基本的概念是事件，事件发生引起系统状态的变化，用事件的观点来分析真实系统。通过定义事件或每个事件发生系统状态的变化，按时间顺序确定并执行每个事件发生时有关逻辑关系。 （2）活动扫描法： 基本思想：系统有成分组成，而成分又包含活动。活动的发生必须满足某些条件，且每一个主动成分均有一个相应的活动例程。仿真过程中，活动的发生时间也作为条件之一，而且较之其他条件具有更高的优先权。 （3）进程交互法： 基本思想：将模型中的主动成分历经系统所发生的事件及活动，按时间发生的顺序进行组合，从而形成进程表。系统仿真钟的推进采
1 判断下列序列是否是周期的，若是周期的，确定其周期。 (1) ??? ??+=53 sin )(x ππn n 解 z k 63 220 ∈===k k k w T ππ 当k=1时，x(n)的最小正周期为6. (2) ??? ??+=541) (πn j e n x 解 z 84 1220 ?===k k k w T πππ x(n)为非周期序列. 2.简述离散时间系统线性，时不变性，因果性，稳定性。 答：线性：满足齐次性和可加性 设y 1(n )=T [x 1(n )]， y 2(n )=T [x 2(n )] 对任意常数a,b ，若 T [ax 1(n )+bx 2(n )]=aT [x 1(n )]+bT [x 2(n )] =a y 1(n )+b y 2(n ) 则称T[ ]为线性离散时间系统。 非时变： 设y (n ) = T [x (n )] 对任意整数k ,有 y (n-k )=T [x (n-k )] 稳定性 稳定系统是有界输入产生有界输出的系统，充要条件是 因果性 若系统 n 时刻的输出，只取决于n 时刻以及n 时刻以前的输入序列，而与n 时刻以后的输入无关，则称该系统为因果系统 线性时不变离散系统是因果系统的充要条件： 3傅里叶变换、拉普拉斯变换以及Z 变换的区别与联系。 答：信号与系统的分析方法除时域分析方法以外，还有频域的分析方法。在连续时间信号与系统中，其变换域方法就是拉普拉斯变换与傅里叶变换。在离散时间信号与系统中变换域分析方法是Z 变换法和离散时间傅里叶变换法。Z 变换在离散时间系统中的作用就如同拉普拉∑∑∑=====N k N k N k k k k k k k n y a n x T a n x a T 111 )()]([)]([()00 h n n = 《数据结构》课程设计报告 银行业务模拟与离散事件模拟 一、实验目的 1. 通过此次课程设计中银行业务模拟的题目,掌握队列(或者链表) 等数据结构的基本操作方面的知识,并能灵活的解决一些基本的问题,加深对其性质及各项操作的理解； 2. 将所学数据结构方面的知识与一门具体的语言相结合（C/C++）来进行实现，感受数据结构的强大作用，加深理解。 二、问题描述 1.问题描述 假设某银行有4个窗口对外接待客户，从早晨银行开门（开门9：00am，关门5：00pm）起不断有客户进入银行。由于每个窗口在某个时刻只能接待一个客户，因此在客户人数众多时需要在每个窗口前顺次排队，对于刚进入银行的客户（建议：客户进入时间使用随机函数产生），若某个窗口的业务员正空闲，则上前办理业务；反之，若4个窗口均有窗户所占，他便会排在人数最少的队伍后面。 2. 任务要求 编制一个程序以模拟银行的这种业务活动并计算一天中客户在银行逗留的平均时间。建议有如下设置： (1)客户到达时间随机产生，一天客户的人数设定为100人。 (2)银行业务员处理时间随机产生，平均处理时间10分钟。 (3)将一天的数据（包括业务员和客户）以文件方式输出。 三、算法的思想与算法实现步骤 1. 基本思想 通过队列数据类型进行基本操作，主要有三个模块：分别是主函数模块、 主要操作函数及基本操作函数。其中，主函数负责其他子函数的调用实现以及基本界面的操作，主要函数包括开门函数的实现：OpenForDay，顾客到达函数：CustomerArrived，顾客离开的函数：CustomerDepartion等；而基本操作函数 就是对其中牵扯到的操作进行具体的实现，如按时间先后插入队列OrderInsert、寻求最短的队列MinCuQueue、删除队列元素以及销毁等。 2. 实现步骤 首先，分析题目要求划分实现模块、画出大致的流程图，定义基本数据类型，诸如结构体、队列等； 其次，考虑基本大致的操作，比如要拟定开门的时间、顾客到来为其提供服务以及离开时的操作等； 再次，针对上述的基本操作实现具体需要进行的操作，具体实现每个环节需要进行的基本操作，即具体编写每个小函数实现功能； 最后，编写主函数对每个实现进行按需调用，实现操作。 3. 流程图 图-1 事件流程图 离散事件系统仿真实验 一、实验目标 通过单服务台排队系统的方针，理解和掌握对离散事件的仿真建模方法，以便对其他系统进行建模，并对其系统分析，应用到实际系统，对实际系统进行理论指导。 二、实验原理 1．排队系统的一般理论 一般的排队系统都有三个基本组成部分： （1）到达模式：指动态实体（顾客）按怎样的规律到达，描写实体到达的统计特性。通常假定顾客总体是无限的。 （2）服务机构：指同一时刻有多少服务设备可以接纳动态实体，它们的服务需要多少时间。它也具有一定的分布特性。通常，假定系统的容量（包括正在服务的人数加上在等待线等待的人数）是无限的。 （3）排队规则：指对下一个实体服务的选择原则。通用的排队规则包括先进先出（FIFO），后进先出（LIFO），随机服务（SIRO）等。 2．对于离散系统有三种常用的仿真策略：事件调度法、活动扫描法、进程交互法。 （1）事件调度法（Event Scheduling）： 基本思想：离散事件系统中最基本的概念是事件，事件发生引起系统状态的变化，用事件的观点来分析真实系统。通过定义事件或每个事件发生系统状态的变化，按时间顺序确定并执行每个事件发生时有关逻辑关系。 （2）活动扫描法： 基本思想：系统有成分组成，而成分又包含活动。活动的发生必须满足某些条件，且每一个主动成分均有一个相应的活动例程。仿真过程中，活动的发生时间也作为条件之一，而且较之其他条件具有更高的优先权。 （3）进程交互法： 基本思想：将模型中的主动成分历经系统所发生的事件及活动，按时间发生的顺序进行组合，从而形成进程表。系统仿真钟的推进采用两张进程表，一是当前事件表，二是将来事件表。 3．本实验采用的单服务台模型 （1）到达模式：顾客源是无限的，顾客单个到达，相互独立，一定时间的到达数服从指数 作业2 某小型柔性制造系统建模与仿真报告 1.问题描述与统计任务 1.1问题描述 方案A某小型FMS系统由四台机床构成，零件以均值为10分钟的指数分布到达该系统。这四台机床各不相同，且每种一台。有五种类型的零件，它们到达率和工艺计划如图1.1所示。加工时间服从三角分布（单位为分钟）。零件从进入系统到第一台机床、在所有的机床之间以及从最后一台机床到离开系统的运送时间满足以8、10、12为参数的三角分布（单位为分钟）。 图1.1 零件到达率和工艺计划 1.2统计任务 用动画模拟加工过程（包括零件运输），并运行仿真10000分钟。统计系统逗留时间和机床利用率。如果运行时间足够长、用批平均值法建立稳态输出结果期望值得置信区间。 1.3问题延伸 方案B 在方案A的基础上，使它包括不同的运送时间。运送时间的三角分布参数如图1.2所示（单位为分钟）。比较所得的结果。 图1.2 运送时间的三角分布参数 2.建模过程及结果 2.1建模原理 本模型建模的关键在于5个不同的零件按照不同的加工顺序通过系统。在Arena中有一个“序列”（sequences）的概念，它可以很容易地模拟出零件按以上方式通过系统的情况，并且描述出零件的运送时间。 Arena根据预先定义好的站点访问次序自动使零件按规定的路线通过系统。利用高等运送面板中的Sequence数据模块可以定义一个指定的站点序列，并且可以定义每个站点的属性和变量。 当零件按照自己的序列进行时，Arena会记录零件的当前位置以及下一时刻的去向。这个工作可通过三个特殊的、自动定义的Arena属性来完成： Entity.Station(M)、Entity.Sequence(NS)、Entity.JobStep(IS)。每个零件都拥有这三个属性，并且新创建的零件属性默认值为0 。Station属性记录零件的当前位置或正要被运往的位置；Sequence属性记录零件需要遵循的序列；而JobStep属性则指定零件当前在序列中的位置。 首先使用Sequence数据模块对每种零件将要经过的一系列站点加以定义和命名。然后当新零件进入系统时，把特定序列的名字赋给该零件实体的Sequence 属性，这样就把零件与相应的序列联系起来了。当零件从一个站点被运送到序列中的下一个站点时，我们在零件运出模块的 Destination Type中选择Sequential选项。当运行到这一时刻时，Arena将首先对JobStep属性值增加1，然后根据Sequence属性和JobStep属性的当前值检索到目的站点，完成Sequence 数据模块中定义的赋值操作（如果有的话），并把检索到的目的站点赋值给零件的Station属性。最后，Arena将零件运送到那个站点。 2.2建模过程 2.2.1 整体布局 图2.1 视图模块 2.4 M/M/1排队系统的模拟 这个排队系统的服务员为一人。顾客到达系统的间隔时间为平均值等于1分的指数分布随机变量。单位顾客服务时间为平均值等于0.5分的指数分布随机变量。单列排队，采取先进先出的规则，排队行列的最大容量为100。模拟的终止条件为有1000个顾客服务结束离开系统。 2.4.1 系统的实体、属性和事件 事件类型有顾客到达事件、服务开始事件以及服务结束事件。但是，服务开始事件一般与顾客到达事件或服务结束事件相互重合，所以决定有两类事件： a. 第1类事件——顾客到达事件； b. 第2类事件——顾客在服务结束后离开系统。 2.4.2 系统模拟程序 为了进行模拟，除了主程序外，还编制了一系列的子程序或函数，它们的功能如表1.2.3所示。 表1.2.3 排队服务系统模拟的子程序和函数 表1.2.4列举模型的变量的名称和定义。 表1.2.4 本模型的变量 图1.2.8是本模拟模型的主程序，它的主要功能如下： MAIN PROGRAM NEVNTS = 2 //事件类型 READ 10, MARRVT, MSERVT //到达间隔时间为1，服务时间为0.5 10 FORMA T(2F10.0) READ 20, TOTCUS //结束服务顾客总数1000 20 FORMA T(I 10) CALL INIT 30 CALL TIMING GO TO (40, 50), NEXT //NEXT = 1, GO TO 40; NEXT = 2, GO TO 50 40 CALL ARRIVE GO TO 60 50 CALL DEPART 60 IF(NUMCUS .LT. TOTCUS) GO TO 30 CALL REPORT STOP END 图1.2.8 排队服务系统模拟的主程序 SUBROUTINE INIT TIME = 0.0 STATUS = 0.0 //服务员状态 NIQ = 0 //系统中的停留人数 TLEVNT = 0.0 //上次事件时间 NUMCUS = 0 //已结束服务的顾客数 TOTDEL = 0.0 //顾客停留时间总和 ANIQ = 0.0 //系统中人数的时间积分值 §7-1 概述 一、 离散时间信号与离散时间系统 离散时间信号：只在某些离散的时间点上有值的 信号。 离散时间系统：处理离散时间信号的系统。 混合时间系统：既处理离散时间信号，又处理连 续时间信号的系统。 二、 连续信号与离散信号 连续信号可以转换成离散信号，从而可以用离散时间系统（或数字信号处理系统）进行处理： 三、 离散信号的表示方法： 1、 时间函数：f(k)<——f(kT)，其中k 为序号，相当于时间。 例如：)1.0sin()(k k f = 2、 （有序）数列：将离散信号的数值按顺序排列起来。例如： f(k)={1,0.5,0.25,0.125,……,} 时间函数可以表达任意长（可能是无限长）的离散信号，可以表达单边或双边信号，但是在很多情况下难于得到；数列的方法表示比较简单，直观，但是只能表示有始、有限长度的信号。 四、 典型的离散时间信号 1、 单位样值函数： ?? ?==其它001)(k k δ 下图表示了)(n k -δ的波形。 这个函数与连续时间信号中的冲激函数)(t δ相似，也有着 与其相似的性质。例如： )()0()()(k f k k f δδ=， )()()()(000k k k f k k k f -=-δδ。 2、 单位阶跃函数： ?? ?≥=其它001)(k k ε 这个函数与连续时间信号中的阶跃函数) (t ε相似。用它可以产生（或表示）单边信号（这里称为单边序列）。 3、 单边指数序列： )(k a k ε 比较：单边连续指数信号：)()()(t e t e t a at εε=，其底一定大于零，不会出现负数。 4、 单边正弦序列：)()cos(0k k A εφω+ 双边正弦序列：)cos(0φω+k A (a) 0.9a = (d) 0.9a =- (b) 1a = (e) 1a =- (c) 1.1a = (f) 1.1a =- 兰州商学院陇桥学院 工学系课程设计报告 设计题目：银行业务模拟与离散事件模拟系别：工学系 专业 (方向)： 年级、班： 学生姓名： 学生学号： 指导教师： 年月日 目录 一、系统开发的背景。 (1) （一）系统功能要求 (1) （二）系统模块结构设计 (1) 三、系统的设计与实现 (2) （一）开门函数： (3) （二）顾客到达函数： (4) （三）顾客离开函数： (5) 四、系统测试 (6) 五、总结 (7) 六、附件（代码、部分图表） (7) 银行业务模拟与离散事件模拟 一、系统开发的背景。 为了在现实生活中，方便银行业务员更好的操作和管理银行出现的各种事件，以及方便算出各种时间，我们设计了银行业务模拟与离散事件模拟系统。 通过此次课程设计中银行业务模拟的题目，掌握队列，或链表等数据结构的基本操作方面的知识并能灵活的解决一些基本的问题，加深对其性质及操作的理解。 将所学数据结构方面的知识与一门具体的语言相结合来进行实现，感受数据结构的强大作用，加深理解。 （一）系统功能要求 编制一个程序，可以以模拟银行的这种业务活动并计算一天中客户在银行逗留的平均时间 1、客户到达时间随机产生，一天客户的人数设定为100人； 2、银行业务员处理时间随机产生，平均处理时间为10分钟； 3、将一天的数据结构（包括业务员和客户）以文件方式输出。 . （二）系统模块结构设计 通过对系统功能的分析，银行业务模拟与离散事件模拟系统功能如下图所示。 银行业务模拟与离散事件模拟系统 通过上图的功能分析，把整个系统划分为3个模块： 1、开门函数，该模块主要实现：银行开始正常营业时间，借助函数OpenForDay()来实现； 2、顾客到达函数，该模块主要实现：客户在银行里从排队到办理完银行业务的功能，借助函数CustomerArrive()来实现； 3、顾客离开函数，该模块主要实现：银行下班时间及顾客全部离开的功能，借助函数CustomerDepart()来实现。 三、系统的设计与实现 【流程图】 离散事件系统的建模仿真技术 摘要：在现代社会，系统仿真，特别是离散事件系统仿真，已成为各种科研领域的研究热点，也是国家和国防关键技术发展计划之一。离散事件系统是一类在工程技术、经济、军事等领域常见的系统,它们的状态在一些不均匀的离散时刻发生变换且状态变换的内部机制比较复杂,往往无法用常规的数学方法来描述，而离散事件系统仿真是当前研究这一类系统的最有用处的方法之一。本文主要介绍了离散事件系统的概念、特点、要素、建模步骤，并以售票窗口服务系统为例介绍了建模的主流方法，即实体流图法和活动周期图法。 关键词：离散事件系统；仿真；建模 一、离散事件系统仿真一般概念 1、离散事件系统（Discrete Event System，DES）:指系统的状态在一些离散时间点上由于某种事件的驱动而发生变化。 2、离散事件系统的特点 (1)系统中的状态只是在离散时间点上发生变化，而且这些离散时间点一般是不确定的； (2)系统中的状态变化往往无法用数学公式表示； (3)描述方式通常为图、表等接近自然语言的方式； (4)时间是仿真中的一个关键变量； (5)离散事件系统总包含排队过程[1]。 3、离散事件系统的要素 (1)实体(Entity)：组成系统的物理单元。 永久实体：在整个仿真过程中始终存在。也称被动实体。 临时实体：在系统中只存在一段时间。也称主动实体、活动实体。 (2)属性(Attributes) ：是指某一实体的特性，是实体所拥有的全部特征的一个子集，用特征参数变量表示。 (3)状态(Status) ：是指系统在某一时刻实体及其属性值的集合。机器的状态：{开、停}；或者{忙、空闲、停止} 。 状态可作为动态属性进行描述。 (4)事件(Event) : 引起离散事件系统状态发生变化的行为。 离散时间信号与系统 实验：离散时间信号与系统的时域分析 一、实验目的 1、熟悉和掌握常用的用于信号与系统时域仿真分析的MATLAB函数； 2、掌握离散时间信号的MATLAB产生，掌握用周期延拓的方法将一个非周期信号进行周期信号延拓形成一个周期信号的MATLAB编程； 3、牢固掌握系统的单位序列响应的概念，掌握MATLAB描述LTI系统的常用方法及有关函数，并学会利用MATLAB求解LTI系统响应，绘制相应曲线。 基本要求：掌握用MATLAB描述离散时间信号的方法，能够编写MATLAB程序，实现各种信号的时域变换和运算，并且以图形的方式再现各种信号的波形。掌握线性时不变离散系统的时域数学模型用MATLAB描述的方法，掌握线性常系数差分方程的求解编程。 二、实验原理 信号（Signal）一般都是随某一个或某几个独立变量的变化而变化的，例如，温度、压力、 声音，还有股票市场的日收盘指数等，这些信号都是随时间的变化而变化的，还有一些信号，例如在研究地球结构时，地下某处的密度就是随着海拔高度的变化而变化的。一幅图片中的每一个象素点的位置取决于两个坐标轴，即横轴和纵轴，因此，图像信号具有两个或两个以上的独立变量。 在《信号与系统》课程中，我们只关注这种只有一个独立变量（Independent variable）的信号，并且把这个独立变量统称为时间变量（Time variable），不管这个独立变量是否是时间变量。 在自然界中，大多数信号的时间变量都是连续变化的，因此这种信号被称为连续时间信号（Continuous-Time Signals）或模拟信号（Analog Signals），例如前面提到的温度、压力和声音信号就是连续时间信号的例子。但是，还有一些信号的独立时间变量是离散变化的，这种信号称为离散时间信号。前面提到的股票市场的日收盘指数，由于相邻两个交易日的日收盘指数相隔24小时，这意味着日收盘指数的时间变量是不连续的，因此日收盘指数是离散时间信号。 而系统则用于对信号进行运算或处理，或者 离散事件仿真基本原理 赵问道 浙江大学信息与通信工程研究所 目录 一、离散事件仿真的基本概念 (3) 1. 基于事件的（event-based）离散事件仿真 (3) 2. 基于活动的（activity-based）离散事件仿真 (3) 3. 基于进程的（process-based）离散事件仿真 (3) 4. 三阶段（three-phase）离散事件仿真 (3) 二、离散事件仿真系统的组成 (4) 1. 时钟（Clock） (4) 2. 事件列表（Events List） (4) 3. 随机数发生器（Random-Number Generators） (5) 4. 统计（Statistics） (5) 5. 结束条件（Ending Condition） (5) 三、仿真引擎逻辑（Simulation Engine Logic） (5) 1. 开始（Start） (5) 2. 循环（“Do loop” or “While loop”） (6) 3. 结束（End） (6) 离散事件仿真基本原理 一、离散事件仿真的基本概念 在离散事件仿真中，系统的操作通过按时间顺序排列的一组事件序列来表示。每个事件发生在某一时刻，表示系统的状态改变。例如，如果仿真电梯，那么事件可以是“6层的按钮按下了”，随之系统状态改成“电梯移动”，并且最后到达状态“电梯位于6层”i。 学习如何建立离散时间仿真的一个普通例子是仿真一个队列（queue），如顾客到达银行接受出纳员的服务，这里的系统实体是“顾客队列”（CUSTOMER-QUEUE）和“出纳员”（TELLERS）。系统事件是“顾客到达”（CUSTOMER-ARRIV AL）和“顾客离开”（CUSTOMER-DEPARTURE）（事件“出纳员开始服务”（TELLER-BEGINS-SERVICE ）可以是到达和离开事件逻辑的组成部分) 。可以由这些事件改变的系统状态有“队列中的顾客数量”（NUMBER-OF-CUSTOMERS-IN-THE-QUEUE (是一个从0到n的整数) ）和“出纳员状态”（TELLER-STATUS (忙或空闲)）。为了仿真系统随机性需要的随机变量（random variables）是“顾客到达间隔时间”（CUSTOMER-INTERARRIV AL-TIME）和“出纳员服务时间”（TELLER-SERVICE-TIME）。 目前已经提出的实现离散时间仿真的基本方法有基于事件的（event-based）、基于活动的（activity-based）、基于进程的（process-based）和三阶段（three-phase，Pidd1998）等方法。三阶段方法在很多商业化仿真软件包中得到了应用，但从用户角度看，所采用的仿真方法的细节一般是被隐藏掉的。 1. 基于事件的（event-based）离散事件仿真 2. 基于活动的（activity-based）离散事件仿真 3. 基于进程的（process-based）离散事件仿真 4. 三阶段（three-phase）离散事件仿真 连续时间信号：一般也称模拟信号。 连续时间系统： 系统的输入、输出都是连续的时间信号。 离散时间信号：离散信号可以由模拟信号抽样而得，也可以由实际系统生成。 离散时间系统： 系统的输入、输出都是离散的时间信号。如数字计算机。 量化： 采样过程：就是对模拟信号的时间取离散的量化值过程。——得到的就是离散信号。 幅值量化：幅值只能分级变化。 数字信号：离散信号在各离散点的幅值被量化的信号。 系统分析： 连续时间系统——微分方程描述 时域分析：经典法（齐次解 + 特解） 【零输入响应 + 零状态响应】 变换域分析（频域分析）：拉氏变换法。 离散时间系统——差分方程描述 时域分析：经典法（ 齐次解 + 特解 ） 【零输入响应 + 零状态响应】 变换域分析（频域分析）：Z 变换法。 离散时间系统的数学模型——差分方程 单位序列： 时移性： 比例性： 抽样性： δ(k)与δ(t) 差别: 0,0()1,0k k k δ≠?=?=? 0,()1,k j k j k j δ≠?-= ?=?(),() c k c k j δδ-()()(0)( )f k k f k δδ=???≠=∞=000)(t t t δ1)(=?∞ ∞ -dt t δ ? δ(t)用面积表示强度， (幅度为∞,但强度为面积)； ? δ(k)的值就是k=0时的瞬时值（不是面积）； ? δ(t) ：奇异信号，数学抽象函数； ? δ(k)：非奇异信号，可实现信号。 利用单位序列表示任意序列 单位阶跃序列： ???=≠=0,10,0)(k k k δ0()()() i x k x i k i δ∞ ==-∑ 10()00k k k ε≥?=?
数据结构课程设计之银行离散事件模拟
单服务台排队系统离散事件系统仿真实验
离散系统建模与仿真作业2
排队系统的离散事件模拟-示例
离散时间信号与离散时间系统..
银行业务模拟与离散事件模拟
离散事件系统的建模仿真技术
离散时间信号与系统
离散事件仿真
离散时间系统概念及常见离散信号
相关主题
文本预览