第1章 离散事件系统仿真
离散事件系统仿真方法讲解
2021/4/18
Su Chun, Southeast University
29
仿真时钟推进机制
下次事件时间推进机制：仿真时钟按照下一个事件预计将要发 生的时刻，以不等的时间间隔向前推进。即仿真时钟每次都跳 跃性地推进到下一事件发生的时刻上去。
该推进机制中，仿真时钟的增量不定，取决于被仿真系统。
仿真时，需将事件按发生时间的先后次序排列，仿真时钟时间 则按事件顺序发生的时刻推进。当某一事件发生时，需立即计 算出下一事件发生的时刻，以便推进仿真时钟，直到仿真运行 结束。
2021/4/18
Su Chun, Southeast University
15
离散事件系统仿真策略
面向活动仿真模型总控程序的算法结构包括： ① 时间扫描 ② 活动例程扫描
由于事件直接影响系统状态，活动扫描要反复进行，包括确 定事件和条件事件。
2021/4/18
Su Chun, Southeast University
16
离散事件系统仿真策略
③ 进程交互法（Process Interaction）
事件调度法和活动扫描法的基本模型单元分别是事件处理和 活动处理。它们都针对具体事件而建立，各处理相对独立。 进程交互法的基本模型单元是进程。进程针对某类实体的生命 周期而建立，一个进程包含了实体流动中发生的所有事件。
以单服务台排队服务系统为例，顾客生命周期的进程为：
Su Chun, Southeast University
19
离散事件系统仿真策略
顾 客 排 队 进 程 模 型
模型说明：
• 服务员两名， 队列一条
• “∆”表示某顾客产生的时刻，也为相应进程开始的时刻；
• “□”表示某顾客离去的时刻，也为相应进程撤销的时刻；
离散事件系统的建模与仿真PPT演示课件
14
11.2 排队服务系统的数学建模
排队服务系统的建模方法
排队律的数学模型
先到先服务：服务首先提供给等待时间最长的顾客。 后到先服务：服务首先提供给最后到达的顾客。 优先服务律：中断或强占服务。服务提供给优先级最
高的顾客。 随机律：对所有等待的顾客进行随机选择服务。 其它：到超时、超长离去
补充：存储的输入。生产或订货。但需要时间。 费用：各种消耗费用。存储费h、订货费S、生产费
c、缺货费d。 存储策略
循环策略：每隔t0时间进行补充存储量Q。 (x,S)策略：每当x<=S时补充存储量Q=S-x。 混合策略：每隔t0时间检查存储量，然后实行(x,S)策略
18
11.3 存储系统的数学建模
形式化描述：M=(X,Y,S,,,ta)。
这里：X 外部事件（输入事件）；Y输出事件，S 序贯状态；状态转移函数；输出函数和ta时间 推进函数。
4
11.1 离散事件系统的数学描述 方法
实体：顾客、服务台
进程 排队活动
服务活动
顾客到达事件
服务开始事件
服务结束事件
离散事件系统中的实体、事件、活动和进程
(k1)!
到达分布函数为
A0(t)ekt
k1 n0
(kt)n
n!
k为大于零的正整数
13
11.2 排队服务系统的数学建模
排队服务系统的建模方法
服务过程的数学模型
定长的服务时间。一般情况 随机分布：一般按指数分布。特殊情况可按爱尔朗分
布或超指数分布。 正态分布：密度函数为
f(z) 1 ez2/2
排队服务系统的建模方法
到达模式的数学模型
定长分布：顾客在等距离时间间隔到达。
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。
《离散事件仿真》课件
离散事件仿真的应用场景
离散事件仿真在交通、供应链、生产、物流等领域广泛应用，用于有效评估 系统的性散事件仿真包括问题建模、模型开发、实验设计、仿真运行和结果分析等步骤，每个步骤都需 要仔细进行。
离散事件仿真的关键技术
离散事件仿真关键技术包括事件排序算法、随机数生成、实验设计和验证方法，这些技术能够提 高仿真的准确性和效率。
《离散事件仿真》PPT课 件
探索离散事件仿真的定义、原理、应用场景、步骤、关键技术，以及介绍相 关工具，最后分享一个离散事件仿真的案例。
离散事件仿真的定义
离散事件仿真是一种计算机模拟技术，用于模拟离散事件的发生与演变，以评估系统的行为和性 能。
离散事件仿真的原理
离散事件仿真基于事件驱动的模型，模拟系统内部事件的离散发生与相互作 用，通过事件的排序和处理来模拟系统的演化。
离散事件仿真工具的介绍
介绍一些常用的离散事件仿真工具，如AnyLogic、Simio、Arena等，它们提供了丰富的功能和可视 化界面，方便建模和仿真操作。
离散事件仿真案例分享
分享一个实际应用的离散事件仿真案例，比如物流中心的优化、生产线的调度等，展示离散事件 仿真的效果和应用前景。
离散事件系统建模与仿真学习报告
《离散事件系统建模与仿真》课程学习报告课程名称离散事件系统建模与仿真学生姓名学生班级测控学生学号 2012指导老师时间离散事件系统建模与仿真摘要离散事件系统仿真是现代仿真技术的主要研究热点之一。
离散事件系统是一类在工程技术、经济、军事等领域常见的系统，它们的状态在一些不均匀的离散时刻发生变换且状态变换的内部机制比较复杂，往往无法用常规的数学方法来描述。
离散事件系统仿真是当前研究这一类系统的最有用处的方法之一。
要对系统进行仿真研究，首先需要建立系统的仿真模型。
笔者比较详细地探讨了离散事件系统仿真建模的核心——仿真流程管理、离散事件系统的三种仿真建模策略，即：事件调度法、活动扫描法、进程交互法。
关键词：离散事件系统，仿真建模，仿真策略，系统仿真，事件调度法1 基本概念1.1 系统仿真与系统系统仿真是以相似原理、系统技术、信息技术及其应用领域有关专业技术为基础，以计算机和各种专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实的或假想的系统进行动态研究的一门多学科的综合性技术口]。
相似论是系统仿真的主要理论依据。
系统仿真研究的对象是系统。
系统是指具有某些特定功能、按照某些规律结合起来、互相作用、互相依存的所有事物的集合或总和。
任何系统都存在三方面需要研究的内容，即实体、属性和活动。
实体是存在于系统中的每一项确定的物体。
属性是实体所具有的每一项有效的特性。
活动是导致系统状态发生变化的一个过程。
活动是在一段时间内发生的情况，活动反映了系统的变化规律。
存在系统内部的实体、属性和活动组成的整体称为系统的状态。
处于平衡状态的系统统称为静态系统，状态随时间不断变化着的系统为动态系统。
根据系统状态的变化是否连续可将系统分为连续系统和离散系统及连续离散混合系统。
连续系统的状态变量是连续变化的。
离散系统包括离散时间系统和离散事件系统，离散时间系统的状态变量是间断的，但是它和连续系统具有相似的性能，它们的系统模型都能用方程的形式加以描述。
离散事件系统仿真技术与实例
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。
离散事件系统仿真与优化研究
离散事件系统仿真与优化研究离散事件系统(Discrete Event System，DES)是研究对象在特定时间发生变化的系统。
离散事件系统的应用非常广泛，比如制造业，交通运输，金融业等等。
随着科技的不断进步，离散事件系统的仿真与优化研究也得到了很大的进展。
一、离散事件系统仿真研究离散事件系统仿真用于模拟系统的运行过程。
仿真可以帮助我们更好的理解系统结构和行为。
仿真器(Simulation Software)是离散事件系统仿真的主要工具，包括各种商用及自主开发的仿真软件。
例如，还有用于仿真离散连续系统(Dynamic Hybrid System)，平台Agent-based Simulation及FORCES PRO等。
仿真器可以生成各种不同的输入参数，例如，产品生产速率，设备可用率，故障频率等。
通过模拟各种可能的输入参数，仿真器能够帮助决策者评估系统的潜在性能。
二、离散事件系统优化研究离散事件系统优化可以通过仿真得到系统性能多样性，然后根据系统性能的优化目标，对系统进行建模和可行性分析。
优化的主要目标包括系统效率，生产效率，成本效益，可靠性等。
离散事件系统优化常见的方法包括MATLAB，EZY，Arena和Simulink等等。
优化工具需要制定合适的策略，决策制定，规划和评估。
三、案例分析离散事件系统仿真和优化在实际应用中效果非常好。
比如某一拥堵交通路段，通过仿真和优化建立了合适的车流模型，可以有效地避免路段拥堵和车辆堵塞现象的发生。
另一个例子是在生产领域中，通过仿真和优化模型建立了更科学合理的生产计划方案。
这些例子展现了仿真与优化在离散事件系统中的重要性和效果。
四、结论离散事件系统的仿真和优化是一个非常复杂的问题，因为它涉及到了许多不同的因素。
然而，随着现代技术的发展，仿真和优化工具逐步完善，已经能够解决很多复杂的问题。
要想更好地运用仿真与优化，需要不断地学习和积累相关的理论和实践经验。
只有通过不断地努力和实践，才可以更好地应对未来的挑战和机遇。
离散事件系统仿真方法
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
x n
n1
var(x) 1 n
n
(xi x )2 x2 x 2
i 1
x2
n
1 n
n
xi2
x2
n1
xn2
x2 n
n1
i 1
3. 仿真结果统计计算
3.2 时间平均统计
3. 仿真结果统计计算
3.3 曲线拟合
按预设的规律/曲线，从实验数据分析出 参数，即参数估计
系统中的状态只是在离散时间点上发生 变化, 这些离散时间点一般是不确定的。
time
time
1. 系统仿真的一般方法
随机过程
T，事件发生时间间隔不确定，或随机 N，单位时间内事件数不确定 Markov：事件发生无记忆，<T>,<N> 一致分布 Poisson MMPP Generic
1. 系统仿真的一般方法
1. 系统仿真的一般方法
两类计算方法
（1）数值计算
/4 = tan-11 = 1 - (1/3) + (1/5) - (1/7) + … （2）Monte-Carlo法
Sc = a2
2a
Sr = 4a2
= 4 (Sc/Sr)
1. 系统仿真的一般方法 State variable
1.2 离散事件系统
3. 仿真结果统计计算
线性拟合
(ui – u) = (vi – v) = 0
3. 仿真结果统计计算
线性参数估计
3. 仿真结果统计计算
线性参数估计
=0
3. 仿真结果统计计算
TOEFL vs Verbal GRE
4. 并行分布式仿真
4.1 PADS的优点
多机或多处理器参与，可提升效率 可支持在线人机接口 冗错能力强
2000 BC 250 BC 480 Jan 1947 1949 1999
1 3 7 710 2037 206158430000
3.16045 3.1418 3.141592920 Desk calculator ENIAC
劉徽「割圓術」：「割之彌細，所失彌少，割之又割， 以至於不可割，則與圓周合體而無所失矣。」
结果统计
2. 随机事件生成
随机数生成
是随机事件生成的基础 是正确仿真的基础
随机性检验 可控制性 可移植性 快速有效性
三种方法：表查找、硬件法、软件法
2.1 Linear Congruential算法
2. 随机事件生成
2. 随机事件生成
全周期性
2. 随机事件生成
“好”的乘子
. 随机事件生成
2.2 Uniform分布
LCG：x[1，m-1]
0~1: y = x/m
f
0~k: y = x mod k a~b: y = a + (b - a) x/m
a bx
MRG (Multiple Recursive Generator)
ns-allinone-2.32\ns-2.32\tools
S.A. Teukolsky etal. Numerical Recipes in C. 1992. William H Press
2. 随机事件生成
2.5 Gamma分布
拒绝法 Gamma: 等待a个指数分布事件的时长分布
f(x) p(x)
f(x)dx p(x)dx =[p(x)/f(x)] f(x)dx
p(x)dx
xi
x
2. 随机事件生成
对比函数例
~\ns-1.32\packmine\pack_HTTP_
3. 仿真结果统计计算
第1章 离散事件系统仿真
(Discrete Event System)
讲课内容
1. 系统仿真的一般方法 2. 随机事件生成 3. 仿真结果统计计算 4. 并行分布式仿真 5. NS2事件调度方法
1. 系统仿真的一般方法 State variable
1.1 连续系统与离散系统
依据所关心变量的时变性 根据计算方法确定时变性
t
(t)n1
n!
et
2.4 MMPP
2. 随机事件生成
业务源来自多个（最小2个）不同强度的 Poisson源，系统在这些源之间切换
1
2
S1
S2
S3
1
2
S = S1 : p() = 1exp(-1) S = S2 : p() = 2exp(-2)
Markov chain Modulated Poisson Process
也有差分方程，传递函数，权序列，离散状态 空间四种模型表示形式
实际上，连续系统仿真计算，需从时间、数值 两个方面进行离散化，并选择合适的数值计算 方法来近似积分运算，得到离散模型。
1. 系统仿真的一般方法
圆周率计算
Rhind papyrus Archimedes Tsu Ch'ung Chi Ferguson Reitwiesner et al Kanada, Takahashi
time
time
1. 系统仿真的一般方法
连续时间模型
系统的输入量u(t)，输出量y(t)，内 部状态变量x(t)，都是时间的连续函数
连续时间模型表示方式
微分方程(组) 传递函数
权函数/冲击响应函数
内部状态空间描述
X= AX + BU
Y =CX
1. 系统仿真的一般方法
离散时间模型
系统的输入量、输出量及其内部状态量是时间 的离散函数，{u(k)}，{y(k)}，{x(k)}
2.3 指数分布(逆函数法)
2. 随机事件生成
2. 随机事件生成
Poisson分布
指数分布事件的计数过程
P0(t) e d et t
t x
t-
P1(t) t e • e(t )d (t)et 0
x
Pn1(t)
Pn( ) • e(t )d
抽样统计的作用
仿真计算的输入和输出均为数据 海量数据，非做压缩处理不可 二种统计方式
后续统计 在线统计
3. 仿真结果统计计算
3.1 基本统计参数
平均值/数学期望 方差/偏差
1 n
1
x n n xi n [(n 1) xn1xn ]
i 1
x
n
x
n1
xn
1.3 DES仿真时钟推进
事件驱动/调度法
按下一最早发生事件的发生时间推进
固定增量法
按固定周期时间增长 待处理事件假设发生在该周期结束时间
1. 系统仿真的一般方法
1.4 排队系统示例
1. 系统仿真的一般方法
到达过程
1. 系统仿真的一般方法
到达事件处理
1. 系统仿真的一般方法
算法示例
1. 系统仿真的一般方法