离散系统建模与仿真
3离散事件系统仿真基础和建模
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模型的人工运行（续）
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示例2－窗口售票系统
剧院雇一名售票员同时负责窗口销售和对电 话问讯者的咨询服务。
窗口服务比电话服务有更高的优先级。 问讯者打来的电话由电话系统存储后按先来
先服务的原则一一予以答复 建模的目的是研究售票员的忙闲率。2020/8/Fra bibliotek026
实体 流程图分析
常用图示符号
菱形框(表示判断) 矩形框(表示事件、状态、活动等中间过程) 圆端矩形框(表示开始和结束) 箭头线(表示逻辑关系)
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开始 结束
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建模步骤－八个步骤
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示例1
理发店系统
有一个小理发店只有一个理发员。顾客来到理发店 后，如果有人正在理发就坐在一 旁等候。理发员按 先来先理的原则为每一位顾客服务，而且只要有顾 客就不停歇。
库所
变迁
输入
输出
函数
函数
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Petri网的变迁
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变迁实例
t1
t4
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t2 t3
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应用举例
一条工业生产线，完成两项工业操作，第一 个操作将传入生产线的半成品S1和部件S2用 2个螺丝钉S3固定在一起，变成半成品S4。 第二个操作再将S4和部件S5用3个螺 丝钉S3 固定在一起，得到新的半成品S6。完成两项 工业操作时都要用到工具S7。假定由于存放 空间的限制，停放在生产线上的半成品S4最 多不能超过5件。
考察目的
建立实体流程图模型； 在假定顾客到达间隔和理发时间服从一定的概率分
布时，考察理发员的忙闲情况。
离散事件系统建模与仿真研究
离散事件系统建模与仿真研究离散事件系统（DES）是现实世界中诸多系统的抽象，其模拟与仿真研究对于系统优化与性能改进具有重要意义。
本文将就离散事件系统建模与仿真研究展开讨论，探究其在实践中的应用和发展前景。
一、离散事件系统的概述离散事件系统是指在离散时间下描述系统的一种数学模型，其特点是系统状态以离散的方式变化，系统行为由事件驱动并发生变化。
与连续系统相比，离散事件系统更贴近真实世界的很多场景，如交通系统、供应链管理和计算机网络等。
通过对离散事件系统进行建模与仿真研究，可以更好地理解系统行为以及利用模型来提升系统性能。
二、离散事件系统建模方法离散事件系统建模是指将实际系统抽象为离散事件系统的过程。
建模的目标是准确地描述系统行为，以便进行进一步的仿真与分析。
在离散事件系统建模中，系统元件、状态、事件以及它们之间的关系是不可或缺的要素。
1. 系统元件离散事件系统的建模过程首先需要确定系统中的元件，这些元件可以是实体、资源或者处理单元。
例如，对于一个制造业的供应链系统，系统元件可以包括供应商、生产线、仓库等。
2. 状态状态用于描述系统元件的属性和行为，它包括系统的内部状态和外部状态。
内部状态指元件内部的变量或属性，如库存量、生产速率等；外部状态指元件与环境的交互，如接收订单、发货等。
3. 事件事件是离散事件系统中的行为触发点，可分为外部事件和内部事件。
外部事件是由系统环境引起的，如用户的请求、供应商的发货等；内部事件则是系统元件内部触发的，如库存量低于阈值、生产任务完成等。
三、仿真模拟与性能评估离散事件系统建模的目的是为了进行仿真模拟与性能评估，通过对系统模型进行仿真，可以获取系统在不同状态下的行为与性能指标。
仿真模拟可以基于真实数据或者随机数据，通过引入事件触发机制，模拟系统的运行过程。
1. 模型验证在进行仿真模拟之前，需要首先验证建立的离散事件系统模型的正确性。
模型验证可以通过与实际系统进行对比和验证来确保模型的准确性。
离散事件动态系统建模与仿真技术研究
离散事件动态系统建模与仿真技术研究离散事件动态系统（Discrete Event Dynamic System，DEDS）是一种用来描述离散事件的数学模型，其在集成电路设计、制造业、物流管理、网络通信等领域中得到了广泛应用。
离散事件动态系统建模和仿真技术是研究这一领域的关键问题之一。
I. 离散事件动态系统简介离散事件动态系统是一种将时间分为离散事件的模型，该模型针对每个事件进行计算，以决定模型的下一个状态。
每个事件的时间戳都是不同的，一次模拟可以包含大量的事件，事件之间可能会有多种关系，这是离散事件模拟的特点。
常见的离散事件动态系统包括排队系统、自动控制系统、网络系统、供应链系统、交通系统等，可以应用于机器人系统、智能交通、虚拟现实等领域。
II. 离散事件动态系统建模离散事件动态系统的建模是指将动态的系统描述成一个离散事件模型的过程，常用的建模框架包括Petri网、DEVS和CTPN等。
Petri网是描述离散事件模型的一种图形化建模语言，其由Petri网元素和变迁组成。
当一个Petri网达到一个使变迁操作成为可能的状态时，变迁将被激活。
Petri网允许对分布式系统进行实时分析和检验，并允许通过变形分析系统行为的改变。
DEVS是离散事件系统建模技术的一种形式化表达，其通过定义系统组件之间的输入输出以及它们之间的转移逻辑来描述系统行为。
DEVS模型一般包含四个部分，输入信号、状态、事件响应函数和状态转移函数。
CTPN是一种图形化建模语言，它通过两个主要元素，控制流程和时间约束，来建模系统的动态行为。
控制流程用于表示系统中的活动和控制流，时间约束表示活动之间的时间上限和下限。
III. 离散事件动态系统仿真离散事件动态系统仿真技术是为了模拟离散事件系统的行为，以便分析和预测其性能。
通常，离散事件动态系统仿真需要从实际系统的模型出发，将系统的模型转换成计算机程序，利用程序模拟实际系统不同的状态和事件，并通过这些状态和事件来推断系统的行为。
离散时间系统的建模与仿真
离散时间系统的建模及仿真课程设计报告
一丶问题描述及要求
银行存款账户余额每月变化情况：
银行月息1%，起始金额y[0]=1000元。
前两年每月存入100元（该部分款项从下月开始计息），从第三年起不再存入，每月从账户中取出200元。
要求：（1）建立该离散时间系统的数学模型（系统方程）；
（2）利用matlab计算每月账户余额变动情况，并画图；
（3）该账户什么时候余额为零？
（4）假定月息为5%时，重新完成上述过程。
二丶问题分析及建模
设y（n）为第n个月月末（即第n+1个月月初）银行卡内的余额。
则y（n）可表示为分段函数
y（n)=1.01*1000(n=1)
y (n)=1.01*y(n-1)(1<n<25)
y (n)=1.01*(y(n-1)-200)(25<=n)
三丶matlab仿真计算结果
图一.利率为1%时定义分段函数y（n）
图二.作图函数
图三.月息为1%时每月账户余额变动情况
图四.月息为1%时每月账户余额变动情况
图五.利率为1%时定义分段函数y（n）
图六.月息为1%时每月账户余额变动情况
图七.月息为1%时每月账户余额变动情况
四丶结果分析及讨论
由上述计算结果可得，月息为1%时，由图三可得余额到第44个月时小于零即到第44月时取完银行卡内余额，当月息为5%时，到了第三年开始取钱的时候，账户里每个月的利息已经大于了200元，所以余额会越来越多。
参考文献：无。
离散事件系统的建模与仿真研究
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。
基于离散事件仿真的系统建模与仿真技术
基于离散事件仿真的系统建模与仿真技术系统建模和仿真是现代科技和工业领域中重要的技术手段之一。
而基于离散事件仿真技术的系统建模和仿真技术更是在实际应用中的广泛应用，因为它可以通过对决策者的决策和操作过程进行创新性的建模和仿真来促进决策者对不同决策方案的方案理解和评估，从而有效优化系统运行和管理流程。
离散事件仿真技术主要针对离散事件流行的周期性事件或事件序列的连续性变化进行建模和仿真。
基于此，它主要通过对系统中离散事件的流程进行描述，来模拟整个系统的运行。
比如，企业生产厂商的业务流程、航天器的设计、电子计算机的性能和交通系统的规划等。
在基于离散事件仿真的系统建模和仿真的应用中，我们需要重点考虑以下三个方面：模型构建、模拟过程控制和结果分析。
模型构建是模拟技术的基础，它包含了构建需要仿真的系统的集成建模、验证和优化模型的方法，以及模型的参数设置和转化；模拟过程控制则是对模型仿真的过程进行控制，包括仿真的时间、事件的控制和运行进展的状态捕捉等；结果分析则是对仿真结果的解析、处理和展示。
一个成功的仿真模型应该满足如下的特点：具有时间性、原生性和切实性。
时间性，指的是模型的实现过程是基于时间的，在仿真过程中记录各种时间节点和事件序列，通过这些数据来发现系统中的隐含问题和隐性规律，并做出适当的调整和优化；原生性，指的是仿真模型的构建是基于系统本质属性的，在模拟过程中会涉及到系统内部的流程以及支持流程的各种基础数据和物料，这些数据可以帮助模型的开发者更好的了解系统本身的运行机制和优化因素；切实性，指的是仿真模型能较为真实地展示系统的各种现实问题，使得决策者们能在仿真结果的基础上做出更加准确和科学的决策。
基于离散事件仿真的系统建模和仿真技术可以应用到的领域非常广泛，其中工业制造和物流是其中的代表行业。
在制造行业中，仿真模型可以用于预测生产过程的各种瓶颈和优化方案的程度，以及在设计新工厂瞬间对生产流程进行检验；而在物流领域，仿真模型可以辅助设计、优化和改进物流系统中的关键节点、衔接环节和运输路径等。
离散事件系统建模和仿真
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。
离散事件动态系统中的建模与仿真技术研究
离散事件动态系统中的建模与仿真技术研究随着科学技术的不断发展，离散事件动态系统模型及其仿真技术已经得到了广泛的应用。
它不仅应用于制造业、物流管理、交通运输以及金融领域，同时也得到了计算机科学、控制理论、管理科学等学科领域的关注。
本文将对离散事件动态系统的建模与仿真技术进行探讨。
一、离散事件动态系统的定义和特点离散事件动态系统是指由离散事件和连续时间状态组成的系统，其中离散事件是指从一个状态到另一个状态的跳变，例如在制造业中的生产流程，物流管理中的仓库运营等。
离散事件动态系统有以下特点：1. 系统状态只在离散事件发生时才发生变化，状态变化是突变的。
2. 系统中离散事件与连续状态相互交织。
3. 系统的状态空间是离散的。
4. 系统可以被观察或控制。
二、离散事件动态系统的建模方法在离散事件动态系统中，建立系统的数学模型是非常重要的。
一般来说，离散事件动态系统的建模可以使用Petri网、瓶颈流分析、状态空间分析等方法。
1. Petri网Petri网是一种可用于建模离散事件动态系统的工具。
Petri网由Petri古希腊字母”Π”组成，它包含着一个有向图和一个标记的库所集合。
库所代表着状态，而变迁代表着事件。
2. 瓶颈流分析瓶颈流分析是一种常用于制造业的方法，它可以分析系统中的瓶颈流程，并根据分析结果进行系统优化。
该方法利用瓶颈流程的理论来建立离散事件动态系统的模型。
3. 状态空间分析状态空间分析是一种用于离散事件动态系统建模的方法，它通过描述系统中所有可能的状态和状态之间的转移来建立模型。
该方法可以通过状态转移图或状态转移矩阵来表示状态空间模型。
三、离散事件动态系统的仿真技术仿真技术是对于离散事件动态系统来说非常重要的技术。
它可以帮助人们对于离散事件动态系统进行观察、分析和优化，预测系统运行情况以及测试系统的性能。
常见的离散事件动态系统仿真技术包括：1. ARENA仿真软件ARENA仿真软件是一种商业仿真工具，它可以帮助用户建立离散事件动态系统模型并进行仿真。
离散事件系统的建模及仿真
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。
离散事件系统建模与仿真技术研究
离散事件系统建模与仿真技术研究概述离散事件系统（Discrete Event System，DES）是指由一些离散事件所组成的系统。
这些事件是在系统的状态发生改变时发生的，并且导致系统的状态变化。
在实际生活中，大部分的系统都可以看作是离散事件系统，例如交通系统、银行系统、生产线等等。
在离散事件系统中，有多个独立的事件同时发生，并且这些事件上之间存在一定的关系，因此对这些系统进行建模与仿真研究是非常重要的。
离散事件系统建模离散事件系统的建模是将系统中的各种事件、状态、动作等抽象、描述和转换成数学模型的过程。
通常来说，离散事件系统的建模包括以下步骤：第一步，定义系统。
定义离散事件系统的物理或抽象模型，定义系统中包含的事件、功能、控制和输出等元素。
第二步，定义状态。
定义系统的状态表示方法，确定系统运行状态的本质特征和状态数量。
第三步，建立状态转换模型。
建立系统状态变化的逻辑模型和状态转换图。
第四步，定义事件。
定义系统中所有可能发生的事件，并规定事件发生的条件和动作。
第五步，定义控制策略。
定义系统的控制策略，包括各种事件的触发条件和相应的控制措施。
离散事件系统仿真技术离散事件系统仿真技术是指利用仿真软件将建立的离散事件系统模型输入计算机中进行仿真的过程。
通常，离散事件系统仿真技术包括以下阶段：第一步，系统建模使用工具软件或手工建立系统的模型，将时间、控制和状态转换等作为系统的基本构成要素。
第二步，仿真参数设置系统运行中所需要的仿真参数，例如仿真时间、仿真方法和仿真输出等均需要根据实际系统特点进行设置。
第三步，仿真运行将建立的模型输入仿真软件中进行运行，时间、状态、控制和结果等信息都可以进行记录和分析。
第四步，结果分析对仿真结果进行分析和比较，将仿真结果与实际系统的运行情况进行对比，从而评估系统的性能和优化方案。
结语总的来说，离散事件系统建模与仿真技术的研究及应用对于实际系统的设计、控制和调整都非常具有实际意义。
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建立模型的一般步骤
模 型 假 设 针对问题特点和建模目的 作出合理的、简化的假设 在合理与简化之间作出折中 用数学的语言、符号描述问题 发挥想象力 使用类比法
模 型 构 成
尽量采用简单的数学工具
建立模型的一般步骤
模型 求解 模型 分析 模型 检验 各种数学方法、软件和计算机技术 如结果的误差分析、统计分析、 模型对数据的稳定性分析 与实际现象、数据比较， 检验模型的合理性、适用性
离散系统建模与仿真 详细实施计划
柴油机悬置减振器设计技术研究
1.1
从现实对象到仿真模型
我们常见的模型
玩具、照片、飞机、火箭模型… ~ 实物模型
水箱中的舰艇、风洞中的飞机… 地图、电路图、分子结构图… ~ 物理模型 ~ 符号模型
模型是为了一定目的，对客观事物的一部分 进行简缩、抽象、提炼出来的原型的替代物 模型集中反映了原型中人们需要的那一部分特征
阻滞增长模型(Logistic模型)
参数估计 用指数增长模型或阻滞增长模型作人口 预报，必须先估计模型参数 r 或 r, xm
• 利用统计数据用最小二乘法作拟合
例：美国人口数据（单位~百万）
1860 31.4 1870 38.6 1880 50.2 …… 1960 …… 172.3 1970 204.0 1980 226.5 1990 251.4
仿真模型的具体应用
• 分析与设计
• 预报与决策
•
控制与优化
• 规划与管理
建立模型
如虎添翼
计算机技术
知识经济
1.3 建立模型示例
1.3.1 椅子能在不平的地面上放稳吗
放稳 ~ 四只脚着地
问题分析 通常 ~ 三只脚着地 模 型 假 设
• 四条腿一样长，椅脚与地面点接触，四脚 连线呈正方形; • 地面高度连续变化，可视为数学上的连续 曲面; • 地面相对平坦，使椅子在任意位置至少三 只脚同时着地。
由 f, g的连续性知 h为连续函数, 据连续函数的基本性
质, 必存在0 , 使h(0)=0, 即f(0) = g(0) . 因为f() • g()=0, 所以f(0) = g(0) = 0.
评注和思考 建模的关键 ~ 和 f(), g()的确定
假设条件的本质与非本质 考察四脚呈长方形的椅子
r s xm
x r ( x) r (1 ) xm
阻滞增长模型(Logistic模型)
dx rx dt
dx/dt
dx x r ( x) x rx(1 ) dt xm
x xm xm/2
0
xm/2
xm x
x0
0
t
x (t )
xm xm rt 1 ( 1)e x0
x(t)~S形曲线, x增加先快后慢
1.3.2 商人们怎样安全过河
问题(智力游戏)
随从们密约, 在河的任一 岸, 一旦随从的人数比商 人多, 就杀人越货.
河
小船(至多2人) 3名商人
3名随从
但是乘船渡河的方案由商人决定. 商人们怎样才能安全过河?
问题分析
多步决策过程
决策~ 每一步(此岸到彼岸或彼岸到此岸)船上的人员 要求~在安全的前提下(两岸的随从数不比商人多),经有 限步使全体人员过河.
线性和非线性
建模目的
了解程度
描述、优化、预报、决策、…
白箱 灰箱 黑箱
1.6 怎样学习建立模型
建立模型与其说是一门技术，不如说是一门艺术
技术大致有章可循 想象力 艺术无法归纳成普遍适用的准则 洞察力 判断力
• 学习、分析、评价、改进别人作过的模型
• 亲自动手，认真作几个象的变化规律。 而在现实世界里有些对象涉及的变量本身就是离散 的，自然可以用离散模型描述其数量关系，例如商 人安全过问问题。也有些对象虽然涉及的变量(如 时间)是连续的，但是从建模的目的考虑，把连续 变量离散化更为合适，现实生活中有大量的这种情 况． 至于为了模型求解时利用计算机的需要，把 连续模型离散化，则不在本篇讨论之列．
建立模型的基本方法
•测试分析
•二者结合
机理分析没有统一的方法，主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析。
建立模型的一般步骤
模型准备 模型检验 模型应用 模型假设 模型分析 模型构成 模型求解
模 型 准 备
了解实际背景
搜集有关信息
明确建模目的
掌握对象特征
形成一个 比较清晰 的‘问题’
离散模型
• 离散模型：差分方程、整数规划、图
论、对策论、逻辑论、网络流、… …
• 分析社会经济系统的有力工具
• 用到代数、集合及图论的知识
离散模型
一
差分方程模型
一
差分方程模型
动态连续模型用微分方程方法建立．与此相 应，当时间变量离散化后可以用差分方程建立 动态离散模型． 有些实际问题既可建立连续模型，又可建立 离散模型，究竟采用哪种模型应视建模目的而 定．
d11
0
评注和思考
规格化方法,易于推广
sn+1
1
2
3
x
考虑4名商人各带一随从的情况
1.3.3 如何预报人口的增长
背景 世界人口增长概况
年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 人口(亿) 5 10 20 30 40 50 60 中国人口增长概况 年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000 人口(亿) 3.0 4.7 6.0 7.2 3.3 11.3 12.0 13.0 研究人口变化规律 控制人口过快增长
对任意， f() • g()=0 ;
且 g(0)=0， f(0) > 0.
证明：存在0，使f(0) = g(0) = 0.
模型求解
给出一种简单、粗造的证明方法
将椅子旋转900，对角线AC和BD互换。 由g(0)=0， f(0) > 0 ，知f(/2)=0 , g(/2)>0. 令h()= f()–g(), 则h(0)>0和h(/2)<0.
模型构成
用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来
• 椅子位置
利用正方形(椅脚连线)的对称性
B´ B A´
用(对角线与x轴的夹角)表示椅子位置 • 四只脚着地 椅脚与地面距离为零 距离是的函数 四个距离 (四只脚) 两个距离
C
O D´
A
x
D
正方形 对称性
C´
A,C 两脚与地面距离之和 ~ f()
模型求解
• 穷举法 ~ 编程上机
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3;
x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
y 3 2 1
• 图解法
状态s=(x,y) ~ 16个格点 允许状态 ~ 10个 点 允许决策 ~ 移动1或2格; k奇,左下移; k偶,右上移.
s1
d1
d1, d11给出安全渡河方案
r=0.2557, xm=392.1 专家估计
阻滞增长模型(Logistic模型)
模型检验
用模型计算2000年美国人口，与实际数据比较
x(2000 ) x(1990 ) x x(1990 ) rx(1990 )[1 x(1990 ) / xm ]
实际为281.4 (百万) 模型应用——预报美国2010年的人口 加入2000年人口数据后重新估计模型参数 r=0.2490, xm=434.0 x(2010)=306.0
阻滞增长模型(Logistic模型)
人口增长到一定数量后，增长率下降的原因： 资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用 且阻滞作用随人口数量增加而变大 假定 r是x的减函数
r ( x) r sx (r, s 0)
r~固有增长率(x很小时)
xm~人口容量（资源、环境能容纳的最大数量）
r ( xm ) 0
常用的计算公式
k年后人口
今年人口 x0, 年增长率 r
xk x0 (1 r )
k
指数增长模型——马尔萨斯提出 (1798)
基本假设 : 人口(相对)增长率 r 是常数
x(t) ~时刻t的人口
dx rx, x(0) x0 dt
x(t t ) x(t ) rt x(t )
模型应用
建立模型的全过程
现 实 世 界 现实对象的信息 验证 现实对象的解答 表述
(归纳)
仿真模型 求解 (演绎)
数 学 世 界
解释
仿真模型的解答
表述 求解 解释 验证
根据建模目的和信息将实际问题“翻译”成数学问 题 选择适当的数学方法求得仿真模型的解答 将数学语言表述的解答“翻译”回实际对象 用现实对象的信息检验得到的解答
x(2000 ) 274 .5
Logistic 模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量)
1.4
•机理分析
建立模型的方法和步骤
根据对客观事物特性的认识， 找出反映内部机理的数量规律
将对象看作“黑箱”,通过对量测数据的 统计分析，找出与数据拟合最好的模型 用机理分析建立模型结构, 用测试分析确定模型参数
实践
理论
实践
1.5
仿真模型的特点和分类
仿真模型的特点
模型的逼真性和可行性 模型的渐进性
模型的非预制性 模型的条理性 模型的技艺性 模型的局限性
模型的强健性
模型的可转移性
仿真模型的分类
应用领域 数学方法 人口、交通、经济、生态、… 初等数学、微分方程、规划、统计、…
表现特性
确定和随机
离散和连续
静态和动态
建立 模型
建立仿真模型的全过程 （包括表述、求解、解释、检验等）