Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Определение количества реализаций для оценки вероятности наступления события АПоиск на нашем сайте 9.3Определение количества реализаций для оценки вероятности наступления события А
mx = x1p+x2(1-p)=p Дисперсия этой величины Dx= (x1-mx)2p+(x2-mx)2(1-p)=p(1-p) В качестве оценки р используют частоту наступления события А при N реализациях. Если N задано достаточно накапливать m – количество наступлений события А
9.4 Определение количества реализаций для оцени среднего значения случайной величины Пусть случайная величина имеет математическое ожидание mx и дисперсию Dx Оценкой для математического ожидания случайной величины Х является среднее арифметическое ее наблюденных значений
Так как значение Dx – также неизвестно , вместо него используют оценку, определяемую по формуле
9.5 Моделирование стационарноного режима работы. 9.6 Моделирование переходного режима работы
9.7 Алгоритм построения программы моделирования на примере моделирования системы M/M/n/0
Исходные данные для моделирования: Λ- параметр поступающего потока вызовов μ- параметр распределения длительности обслуживания n- количество каналов. Требуется определить Р вероятность отказа в обслуживании. Количество вызовов которое будет обслуживаться также зададим в исходных данных N А- счетчик поступивших вызовов В- счетчик числа вызовов, получивших отказ Кроме того вводим счетчик занятых каналов К. Алгоритм программы моделирования показан на рисунке. Пунктиром выделены алгоритмы обработки событий 1 и 2. Массив календапь . Запись: тип события, время события
Если нам необходимо промоделировать работу системы обслуживания на отрезке времени [0,T] необходимо в исходные данные добавить Т- время окончания моделирования и убрать N –количество вызовов, которое будет обслужено. Алгоритм выполнения события 1 и события 2 не изменится.
Алгоритм моделирования одного прогона будет иметь вид:
|
||
|
Последнее изменение этой страницы: 2024-07-06; просмотров: 39; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.217.21 (0.005 с.) |