Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лаб работы Методы прикладного моделирования.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
12.11.2019
Размер:
309.76 Кб
Скачать

Лабораторная работа 1 Имитационное моделирование случайных потоков

Порядок выполнения работы

  1. Найти необходимые алгоритмы генерации случайных величин и параметры генераторов.

  2. Установить формулы связи между параметрами генераторов и исходными данными варианта.

  3. Разработать алгоритм и программу моделирования потока в соответствии с заданным вариантом.

  4. Разработать алгоритм и программу для проведения эксперимента, накопления и обработки его результатов в соответствии с вариантом задания.

  5. Выполнить компьютерный эксперимент с моделью потока и составить протокол его условий и результатов.

  6. Составить отчет по работе, включающий следующие разделы: 1) описание заданного варианта; 2) блок-схемы, алгоритмы и тексты программ; 3) результаты эксперимента с моделью в виде таблиц и графиков гистограмм распределения.

Варианты заданий для лабораторной работы

Варианты заданий

Алг.

Tmod

Nmod

Distr

T

Mn(1)

Cvn

M

Cv

Mt

Cvt

p(1)

Y

1

1

1000

200

1

10

2

0.2

---

---

---

---

0

2

2

2

2000

500

2

20

4

0.4

---

---

---

---

0.1

3

3

3

5000

300

5

---

---

---

100

---

---

---

0.2

1

4

4

7000

700

6

---

---

---

20

0.2

---

---

0.3

1

5

1

10000

800

3

50

5

0.5

---

---

---

---

0.4

2

6

2

1000

100

4

40

3

0.3

---

---

---

---

0.5

3

7

3

2000

200

9

---

---

---

50

0.5

kT

0.2

0.6

1

8

4

5000

500

6

---

---

---

200

0.2

kT

0.2k

0.7

1

9

1

7000

300

3

20

2

0.2

---

---

---

---

0.8

2

10

2

10000

700

4

10

5

0.5

---

---

---

---

0.9

3

11

3

1000

800

7

---

---

---

20

0.2

---

---

1

1

12

4

2000

100

8

---

---

---

100

0.1

---

---

0

1

13

1

5000

200

1

40

3

0.3

---

---

---

---

0.2

3

14

2

7000

500

2

50

2

0.2

---

---

---

---

0.5

2

15

3

10000

300

6

---

---

---

200

---

kT

0.2

0.8

1

16

4

1000

700

9

---

---

---

50

0.5

kT

0.2k

1

1

17

1

2000

800

2

50

5

0.5

---

---

---

---

0

3

18

2

5000

100

1

40

4

0.4

---

---

---

---

0.5

2

19

3

7000

200

6

---

---

---

100

0.1

---

---

1

1

20

4

10000

500

5

---

---

---

50

---

---

---

0

1

21

1

1000

300

4

10

2

0.2

---

---

---

---

0.3

2

22

2

2000

700

3

20

4

0.4

---

---

---

---

0.7

3

23

3

5000

800

6

---

---

---

200

0.2

kT

0.2

1

1

24

4

7000

100

9

---

---

---

20

0.2

kT

0.2k

0

1

25

1

10000

200

4

40

3

0.3

---

---

---

---

0.2

2

26

2

1000

500

3

50

5

0.5

---

---

---

---

0.4

3

27

3

2000

300

8

---

---

---

50

50

---

---

0.6

1

28

4

5000

700

7

---

---

---

200

200

---

---

0.8

1

29

1

7000

800

2

20

4

0.4

---

---

---

---

1

3

30

2

10000

100

1

10

3

0.3

---

---

---

---

0

2

Номера распределений (столбец 5) приведены в таблице (*)

Таблица (*)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Distr

Un

Ge

Bi

Po

Ex

Un

B

H

N

Номера показателя Y (столбец 14), оцениваемого по результатам моделирования, приведены в таблице (**).

Таблица (**)

Оцениваемые показатели и характеристики потока Y

1

Распределение, среднее значение и коэффициент вариации момента появления последнего события в потоке

2

Распределение, среднее значение и коэффициент вариации числа событий в потоке за моделируемый отрезок времени

3

Распределение, среднее значение и коэффициент вариации числа событий в потоке на интервале T