чином, в наступному вигляді:
float exponential (float lambda) {return-log (rand ())/lambda;}
Далі в таблиці наведені перші 100 значень псевдослучайной послідовності, що моделює випадкову величину, що має показовий розподіл з параметром? = 1, згенеровані за допомогою цієї функції, а також їх середнє значення, оцінка дисперсії і дві гістограми: перша, побудована за першим 100 значень з таблиці і друга - по першій 1000 значень, також згенерованих за допомогою наведеної вище функції. br/>
Таблиця.
value 1.00542
Dispersion estimate 0.922283
За допомогою програми для генерування показового розподілу можна моделювати найпростіший пуассоновский потік подій. Справа в тому, що для найпростішого пуассонівського потоку подій з інтенсивністю ? інтервали часу між двома послідовними подіями потоку розподілені за показовим законом з параметром ? .
.10 Моделювання нормального розподілу
Функція щільності нормального розподілу НЕ інтегрується в елементарних функціях. Тому метод зворотної функції, що використовувався нами вище для моделювання рівномірного і показового розподілів тут непридатний. Можна скористатися центральною граничною теоремою і одержувати значення нормально розподіленої послідовності як суму незалежних рівномірно розподілених випадкових величин. Цей алгоритм досить простий в реалізації і тому часто використовується. Однак ми виберемо інший, аналітичний підхід. Можна показати, що величини, які обчислюють за формулами,, де і - дві незалежні випадкові величини з рівномірним розподілом в інтервалі (0,1), мають стандартний нормальний розподіл. Тому нормальний розподіл з параметрами?, Т можна реалізувати обчисленням величини. Ось функція для генерації псевдослучайной послідовності з нормальним розподілом цим методом:
float gauss (float mean, float sigma)
{return sqrt (-2 * log (rand ())) * sin (2 * M_PI * rand ()) * sigma + mean;}
і гістограма, побудована за першій тисячі значень, виданих цією функцією в результаті її виклику з параметрами т = 0, о = 1:
В
Histogram Normal distribution
.11 Моделювання СМО з N обробними пристроями без черги з відмовами
Перший етап моделювання полягає у визначенні відбуваються в системі подій і логіки їх обробки. У нашій системі відбуваються події двох типів. Перший - надходження в систему чергової вимоги. Другий - завершення обслуговування вимоги пристроєм. Логічна послідовність обробки подій цих двох типів наступна - спочатку обробляється завершення обслуговування вимоги пристроєм, потім - розподіл чергового надійшов в систему...
