第五章 离散事件系统仿真

离散事件系统的建模与仿真研究离散事件系统（Discrete Event System，DES）是指由一系列离散事件组成的系统，其状态随时间点发生离散性的变化。

DES作为一种重要的描述和分析系统的工具，在工业、交通、通讯、金融等领域中得到了广泛的应用。

如何对离散事件系统进行建模和仿真研究，是当前研究的热点和难点之一。

一、离散事件系统建模离散事件系统的建模一般分为三个结构层次：事件层次、状态层次和行为层次。

1.事件层次事件层次是最高层次，定义了系统所有可能的事件和事件发生的时刻。

每个事件都有其自身的类型和时间戳，时间戳确定了事件发生的时刻。

对于同一类型的事件，可以区分其源头和目的地，进而描述事件之间的依赖关系。

2.状态层次在事件层次的基础上，系统的状态层次定义了系统中存在的状态集合，每种状态都有其自身的定义，包括了系统变量的取值，如流量、压力、速度等。

状态的改变是由事件的发生所触发的。

状态层次是描述系统的重要结构层次，不同状态之间可以描述系统运行的不同模式。

3.行为层次行为层次定义了事件与状态之间的关系，描述了事件发生所引起的状态变化。

在行为层次中，可以描述不同事件类型下的状态转移，以及每种状态下的事件类型和发生时间。

行为层次是系统的最底层，包含了所有可观测性质和系统性能的信息。

二、离散事件系统仿真仿真是模拟真实系统行为的过程，在离散事件系统研究中，仿真是验证模型正确性和性能指标的一种有效手段。

1.仿真方法离散事件系统仿真一般分为两种方法：基于事件驱动的仿真和流程中心仿真。

基于事件驱动的仿真是离散事件系统的常用仿真方法。

其基本思想是在仿真的过程中，以事件为驱动条件，在每个事件发生的时刻，进行状态的改变和事件的处理，从而实现系统状态的模拟。

基于事件驱动的仿真具有高效、灵活等优点，在应用中得到了广泛的应用。

流程中心仿真是基于业务逻辑流程的仿真方法。

该方法将流程看作系统的基本单位，通过对流程中各项任务的调度和业务逻辑的处理，得出系统的行为和性能指标。

离散事件系统仿真技术与实例概述离散事件系统仿真是一种模拟离散事件的技术，通过模拟系统中的事件和它们之间的相互作用来分析和优化系统的性能。

在实际应用中，离散事件系统仿真可以用于评估不同策略的效果，预测系统的行为，甚至设计新的系统。

本文将介绍离散事件系统仿真的基本原理和常用方法，并通过实例进行演示，帮助读者深入了解该主题。

离散事件系统仿真的基本原理离散事件系统仿真基于以下几个基本原理进行模拟：1. 离散事件离散事件是指在系统中发生的具体事件，它们可以是系统内部的操作，也可以是外部的输入。

离散事件系统通过跟踪和处理这些事件来模拟系统的运行过程。

2. 事件驱动仿真离散事件系统仿真是一种事件驱动的仿真方法。

系统在仿真过程中，根据当前的状态和已经发生的事件，确定下一个要处理的事件，并执行相应的操作。

这种方法可以更加准确地模拟实际系统的行为。

3. 随机性离散事件系统仿真通常包含一定的随机性。

系统中的事件往往是基于概率模型，具有一定的随机性。

这使得仿真结果更加真实，能够反映系统在不同条件下的不确定性和变化性。

4. 时间推进离散事件系统仿真通过推进时间来模拟系统的运行。

仿真过程中，系统的时间可以是离散的，也可以是连续的。

根据实际系统的特点，选择合适的时间推进策略对系统进行仿真。

离散事件系统仿真的方法和工具1. 事件扩展Petri网方法事件扩展Petri网是一种常用的离散事件系统仿真方法。

它将Petri网模型与离散事件模型结合起来，能够较好地描述事件之间的相互作用和系统的行为变化。

2. Agent-based仿真方法Agent-based仿真是另一种常用的离散事件系统仿真方法。

它将系统的各个组成部分建模为独立的智能体，并模拟它们之间的相互作用和决策过程。

Agent-based仿真在复杂系统的建模和分析中具有较好的灵活性和可扩展性。

3. 常用工具在离散事件系统仿真中，有许多常用的工具可供选择。

例如，Arena是一款功能强大的商业仿真软件，提供了丰富的建模和分析功能。

离散事件系统仿真方法离散事件系统仿真方法（DES）是一种表达系统行为的数学模型，在计算机科学和工程领域中得到广泛应用。

DES主要用于对系统的离散事件进行建模和模拟，离散事件是系统中可以显著影响系统行为的事件，这些事件的发生时间是离散的，它们之间是分开的。

下面介绍几种常用的离散事件系统仿真方法：1. 事件列表驱动（Event List Driven）：事件列表驱动方法是最基本的 DES 方法。

在这种方法中，所有可能发生的事件都被列在一个事件列表中，事件按照发生的时间顺序排列。

仿真器会检查事件列表中最早发生的事件，并将系统状态更新到该事件发生的时间点。

然后仿真器会触发该事件，并处理该事件引发的状态变化。

2. 过程导向（Process Oriented）：过程导向方法是一种更高级的DES 方法。

在这种方法中，系统被分解为一系列并发的过程，每个过程负责处理一类事件。

过程之间通过消息传递进行通信和同步。

仿真器会根据系统的当前状态选择一个过程，并将事件分发给该过程进行处理。

过程在处理事件时可以触发其他事件。

3. 状态类（State-based）：状态类方法是一种根据系统状态的改变来驱动仿真的方法。

在这种方法中，系统的状态由一组状态变量来表示，仿真器会根据系统当前状态和一组状态转移规则来选择下一个事件的发生时间和类型。

状态类方法更适合描述那些状态随时间变化比较复杂的系统。

在进行离散事件系统仿真之前，需要确定系统中所有可能发生的事件和它们的发生时间。

一般来说，确定事件和发生时间是根据系统的规范和需求来完成的。

此外，仿真器还需要记录和输出仿真结果，以便进行分析和评估。

离散事件系统仿真方法在很多领域都有应用。

例如，在运输领域，可以使用DES方法来优化交通流量和路网规划。

在制造业中，可以使用DES 方法来优化生产线的布局和调度。

在通信领域，可以使用DES方法来评估无线网络的性能和信道分配策略。

综上所述，离散事件系统仿真方法是一种用于模拟和分析系统行为的重要工具。

离散事件系统建模和仿真一、介绍离散事件系统（DES）是由一些离散事件组成的系统，其中每个事件在时间上单独发生。

相比于连续系统，离散事件系统更适用于那些事件是离散的、不规则的、或者随机发生的系统。

离散事件系统建模和仿真是对这类系统进行分析和设计的过程，通过这些方法可以更好地理解和预测系统的行为，进而通过优化策略来提高系统的效率和性能。

本文将详细介绍离散事件系统建模和仿真的过程，包括系统建模、模拟和结果分析等方面的内容。

二、离散事件系统的建模离散事件系统建模是指将一个复杂的离散事件系统转化为一种简单的数学模型，以便于进一步的分析和设计。

其基本思路是将系统中的各种事件抽象出来，并对它们的相互关系进行建模和描述。

1.系统建模的基本方法离散事件系统的建模可以使用不同的数学工具，其中最常用的是Petri网、时序图和状态转换图。

（1）Petri网Petri网是一种用于描述离散事件系统的数学工具，其基本思想是将系统中的各种事件抽象成为“事务所（Place）”和“变迁（Transition）”两种基本元素，并通过“输入库所”和“输出库所”等逻辑关系来描述它们之间的交互关系。

（2）时序图时序图（Sequence Diagram）是UML中的一种建模工具，它是用于描述系统中对象之间的交互关系和时间顺序的图形。

通过时序图可以清楚地描述系统中各个事件的执行顺序和相互关系。

（3）状态转换图状态转换图是一种用于描述系统状态及其转移关系的图形工具。

通过状态转换图可以清楚地描述系统从一个状态转换到另一个状态时所需的条件和操作，有助于深入理解系统的行为和设计流程。

2.离散事件系统建模的步骤离散事件系统建模通常需要经历下面的几个步骤：（1）定义系统范围确定模型应涵盖的系统范围，并定义所需的资源和参数，以便进行建模和仿真。

（2）设定事件种类将系统中的事件抽象成离散事件，并对每种事件进行详细的定义和描述。

（3）建立转移关系根据系统的事件种类和执行流程，建立各个事件之间的转移关系模型，以便描述它们之间的交互关系。

离散事件系统的建模及仿真离散事件系统（DES）是由一组离散的事件组成的系统，这些事件发生的时间是不连续的，而是符合某些随机分布的。

其中最典型的例子就是计算机网络系统和制造业系统。

为了研究系统的行为和性能，需要进行建模和仿真。

一、离散事件系统模型离散事件系统模型主要分为：1. 离散时间模型离散时间模型将时间视作离散的时间点，系统状态在各个时间点之间发生变化。

变化是由离散事件引起的。

2. 连续时间模型连续时间模型将时间视作连续的时间流，系统状态是在时间流中按照连续方式演化的。

如具有阶段性和可重复性的工业生产过程。

3. 混合时间模型混合时间模型同时兼具离散和连续的特点。

如涉及到无线网络时，用户的驻留时间属于连续时间，用户数量的变化属于离散事件。

二、离散事件系统仿真离散事件系统仿真一般采用事件驱动的方法。

将系统分为若干模块，在每个模块中，定义被模拟的事件，并计算事件发生的时间和所带来的影响。

事件驱动仿真的主要思路是：1. 仿真的初期，将系统的状态初始化为所设定的状态，用“时钟”来模拟时间。

2. 仿真系统通过时钟来不断加倍地运行，等到仿真过程中需要出现事件的时候，就跳出当前仿真的运动，而声明事件的发生时间。

3. 标记事件后，仿真系统可以基于某种策略对事件进行排队，然后按照时间的先后顺序进行运行。

4. 在仿真的过程中，会根据发生的事件得出相应的结果，保存在仿真结果的数据结构中，用于后续的仿真分析。

离散事件系统仿真时要注意的地方：1. 对于大型系统，由于其状态空间太大，会导致模型的运行时间过长，从而影响仿真的效率。

2. 因为模型已经不仅仅是数学模型而是物理模型，所以需要考虑仿真结果的表示方法。

3. 仿真结果的分析是非常必要的，而且分析需要进行统计，统计方法必须要掌握。

三、离散事件系统的应用1. 计算机网络系统计算机网络系统中涉及到的很多问题都可以使用离散事件系统模型进行仿真。

如路由选择问题、网络拥塞问题、网络性能评估等。

离散事件系统仿真和控制方法研究离散事件系统（DES）是一种重要的系统模型，它可以描述那些离散的、间断的、非连续的实时事件。

该模型广泛应用于控制、通信、制造、交通等领域，因此，对离散事件系统进行仿真和控制方法的研究具有重要的实用价值和理论意义。

一、离散事件系统的基本概念和模型离散事件系统是指由一系列离散的事件决定系统的运行，这些事件可以是控制执行、状态变化、信号传递等。

离散事件系统的特点是有限状态，离散输入和输出以及事件驱动的转移。

其中，状态是描述系统的关键变量，离散输入包括控制信号和外部信号，离散输出是指对外部环境产生的响应。

离散事件系统的建模可以使用自动机、Petri网、时序逻辑、时序Petri网等方法。

自动机是状态转移图，用于描述系统的状态集合、转移函数和事件响应规则。

Petri网是用于描述并行系统的重要工具，包括异步和同步并发。

时序逻辑用于描述时序性质和序列逻辑。

时序Petri网是一种时序逻辑和Petri网的组合，能够描述复杂的时序异步系统。

二、离散事件系统仿真方法离散事件系统仿真是指为了验证离散事件系统模型的正确性和可行性而进行的模拟实验。

离散事件系统仿真包括离散事件系统的建模、仿真环境的构建和仿真算法的设计等。

离散事件系统的建模是仿真的基础，通过选择适当的模型和建立正确的状态转移关系，能够提高离散事件系统仿真的准确性和效率。

仿真环境的构建包括仿真系统的硬件和软件环境，硬件环境涉及计算机、控制设备等，软件环境包括仿真程序设计和仿真平台选择等。

仿真算法的设计包括随机事件仿真、时序仿真、优先级搜索等方法。

三、离散事件系统控制方法离散事件系统控制是指通过对离散事件系统的严格控制来实现所需的控制策略和目标。

离散事件系统控制包括状态控制和事件控制两个方面。

状态控制是指通过对离散事件系统的状态进行控制来达到所需的控制目标。

离散状态控制方法包括平衡控制、周期控制、自适应控制等方法。

事件控制是指通过对离散事件进行控制来实现所需的控制策略和目标。

离散事件系统的建模与仿真离散事件系统（DES）是一种常见的系统类型，它由一些离散的元素组成，这些元素之间通过离散事件相互作用。

模拟离散事件系统需要进行组成部分的构建和描述，一般采用离散事件系统建模和仿真的方法。

离散事件系统建模离散事件系统建模通常采用时序图和状态转换图两种方式来进行表示。

其中，时序图是一种形象化的描述方式，它按时间顺序展示系统中事件的发生，并说明各事件的相对顺序。

时序图的每个事件表示一个操作，其它一些描述信息可以通过各种形式进行附件表示。

而状态转换图描述了离散事件系统的状态以及外部事件、系统开始和结束等。

具体的来说，在模拟系统中，每个离散事件的发生和动作都必须被记录下来。

一般地，采用有限状态机（FSM）建模来实现对于系统状态的描述。

因为有限状态机的处理方式非常高效，能够生成有效的代码，也更容易被人所理解。

离散事件系统仿真仿真是一种用于实验和分析的方法，它在系统没有完全建成之前，可以先对模型进行分析和检查。

仿真是一种虚拟现实技术，可以在模型中重现所关注的事件和对象，以便进行分析和测试。

仿真需要将之前建立的时序图和状态转换图扩展为一个可以进行计算和处理的状态空间。

简单说，仿真就是可以对建立模型进行计算，得到仿真结果的模拟过程。

在仿真过程中，用户可以任意改变系统中所需要的条件和参数值，也可以选择与系统进行交互，以检测所关注行为是否能够按预期的方式发生。

这样才能对系统进行精细优化，以满足设计要求。

离散事件系统常见的仿真软件有 MATLAB、Simulink、Matlab/Simulink、Python、Devs、Arena等。

其中，MATLAB/Simulink因其功能强大、便于获取和学习以及广泛应用在仿真领域，得到大多数人的青睐。

总结离散事件系统建模和仿真是一种必要的方法，因为采用这种方法可以帮助用户更准确地了解设计，修改和优化现实系统的行为，并且将设计过程变得更加灵活、可靠和可预测。

离散事件系统模拟与仿真技术离散事件系统模拟与仿真技术是一种重要的方法，用于研究和分析离散事件系统的行为和性能。

它在众多领域中具有广泛的应用，例如交通系统、生产制造、通信网络等。

本文将介绍离散事件系统模拟与仿真技术的概念、原理和应用，并探讨其在实际中的意义。

一、概念与原理1.1 离散事件系统模拟的概念离散事件系统模拟是一种以时间为离散单位，模拟和验证系统中离散事件的发生顺序和时间间隔的方法。

它通过建立模型，模拟系统中事件的发生和处理过程，以便分析和评估系统的性能。

1.2 离散事件系统仿真的原理离散事件系统仿真是通过对系统进行一系列仿真实验，观察和记录系统中事件的发生顺序、时间间隔和处理方式，以推测和评估系统的整体性能。

仿真技术通常使用计算机程序来模拟和分析系统的行为。

二、应用领域2.1 交通系统仿真交通系统是离散事件系统的典型应用领域之一。

通过仿真交通系统，我们可以模拟车辆的行驶、交通信号灯的变化、交通拥堵等情况，以评估不同交通管理策略的效果，为改善交通流量和减少交通事故提供决策支持。

2.2 生产制造仿真离散事件系统模拟与仿真技术在生产制造领域中也得到了广泛应用。

通过对生产线的建模和仿真，我们可以优化生产过程，提高生产效率，减少生产成本。

同时，仿真还可以帮助我们预测和评估不同工艺参数对生产线性能的影响。

2.3 通信网络仿真通信网络是现代社会中无处不在的基础设施之一。

离散事件系统仿真技术可以用来模拟和评估网络中信息传输的延迟、丢失等情况，以优化网络拓扑、提高网络吞吐量和稳定性，为更好地满足用户需求提供参考。

三、意义与挑战离散事件系统模拟与仿真技术在实践中具有重要的意义，可以帮助我们更好地理解和分析复杂系统的行为和性能。

通过仿真实验，我们可以不必直接操作实际系统，就能够通过模拟和分析获得系统的性能参数，评估系统的优化策略。

然而，离散事件系统模拟与仿真技术也面临着一些挑战，例如建模的准确性、仿真模型的复杂性和仿真结果的可靠性等方面。

第五章 蒙特卡罗方法与随机数Monte-Carlo 方法是离散事件系统仿真的工具，随机抽样是实现蒙特卡罗方法仿真实验的基本手段。

随机抽样需产生随机数。

本节讨论Monte-Carlo 方法的原理及基本步骤，产生随机数的基本方法及其检验。

第一节 蒙特卡罗（Monte-Carlo ）方法Monte-Carlo 方法也称随机抽样(random sampling)法，或统计实验（statistical testing ）方法。

蒙特卡罗方法属于试验数学的一个分支，源于早期用几率近似概率的数学思想，即当实验次数充分N 多时，某一事物发生的概率为 Nnp ≈（5.1.1） 蒙特卡罗方法利用随机数进行统计试验，以求得均值、概率等特征值作为待解问题的数值解。

这一方法的提出，始于二次世界大战期间研制原子弹的“曼哈顿计划”，数学家冯.诺依曼和乌拉姆研究裂变物质的中子随机扩散的模拟，用摩洛哥赌城蒙特卡罗作为这项秘密工作的代号。

用赌城比喻仿真，贴切而又风趣，得到广泛的认同，于是将计算机随机仿真方法称为蒙特卡罗方法。

蒙特卡罗方法的基本思想是：为求解数学、物理、工程及生产管理等方面的问题，首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数等于问题的解；然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算所求随机参数计算所求随机参数的统计特征，最后给出所求解的近似值。

蒙特卡罗方法以概率统计理论为其主要理论基础，以随机抽样为主要手段。

当所研究问题涉及某种事物发生的概率，或某一随机变量的数学期望，或其它数字特征时，则可通过实验方法得到事件发生的样本均值或样本频率等特征值。

只要实验次数足够多，则可通过统计推断获得样本参数代表总体参数的特征值。

【例5.1.1】射击弹着点到靶心的距离r 是一随机变量，设其分布密度函数为f (r )，若射中r 的得分为Y ，Y 与r 的关系为g (r )，即 )(r g Y = Y 也是随机变量，其数学期望为⎰⎰∞∞-∞∞-⋅=⋅=dr r f r g dr r f Y Y E )()()()(若N 次射击的弹着点为 N r r r ,,,21 则N 次射击的平均值为∑∑====N i i N i i r g N y N Y 11)(11 当射击次数N 足够多时，上述平均值可作为数学期望E (Y )的近似值。