离散事件建模及仿真
第7章离散事件系统建模与仿真
离散事件系统指的是一组实体为了达到某些目的，以某些规则相互作用、关联而集合在一起。与连续事件系统不同，离散事件系统所包含的事件在时间上和空间上都是离散的。离散事件系统在生产和生活中是很常见的，例如一个超市就是一个离散事件系统，它由顾客和收银员组成。在离散事件系统中，各事件以某种顺序或在某种条件下发生，并且大都是随机性的，所以，其模型很难用某种规范的形式，一般采用流程图或者网络图的形式来定义实体在系统中的活动。这类系统在建模时，只要考虑系统内部状态发生变化的时间点和发生这些变化的原因，而不用描述系统内部状态发生变化的过程。本章将介绍几种常见的离散事件系统和离散事件系统建模方法。
7.1 离散事件系统模型
离散事件系统是指系统的状态仅在离散的时间点上发生变化的系统，而且这些离散时间点一般是不确定的。这类系统中引起状态变化的原因是事件，通常状态变化与事件发生是一一对应的。事件的发生没有持续性，可以看作在一个时间点上瞬间完成，事件发生的时间点是离散的，因而这类系统称为离散事件系统。首先看一个典型的离散系统的例子。
例7.1 超市服务系统
某理发店只有一名理发师。在正常的工作时间内，如果理发店没有顾客，则理发师空闲；如果有顾客，则为顾客理发。如果顾客到达理发店时，理发师正在为其他顾客服务，则新来的顾客在一旁排队等候。显然，每个顾客到达理发店的时间是随机的，而理发师为每个顾客服务的时间也是随机的，进而队列中每个顾客的等候时间也是随机的。
下面，结合例7.1介绍一下在离散事件系统仿真中所用到的一些基本概念。
(1)实体
实体是指有可区别性且独立存在的某种事物。在系统中，构成系统的各种成分称为实体，用系统论的术语，它是系统边界内的对象。在离散事件系统中，实体可分为两大类：临时实体和永久实体。临时实体指的是只在系统中存在一段时间的实体，这类实体由系统外部到达系统，在系统仿真过程中的某一时刻出现，最终在仿真结束前从系统中消失。例7.1中，顾客是临时实体，他们按一定的规律到达，经过理发师服务（可能要排队等待一段时间），最终离开系统。那些虽然达到，但未进入理发店的顾客则不能称为该系统的临时实体。永久实
体指的是永久驻留在系统中的实体，只要系统处于活动状态，这些实体就存在。例7.1中，理发师是永久实体，只要系统处于活动状态，这些实体就存在。可以这样说，永久实体是系统处于活动的必要条件。临时实体按一定规律出现在仿真系统中，引起永久实体状态的变化，又在永久实体作用下离开系统，如此整个系统呈现出动态变化的过程。
(2)事件
事件是引起系统状态发生变化的行为，它是在某一时间点上的瞬间行为。从某种意义上说，离散事件系统可以看作是由时间驱动的。例7.1中，可以定义顾客到达为一类事件。因为由于顾客的到达，系统的状态——理发师的“状态”可能从闲变到忙，或者另一系统状态——排队的顾客人数发生变化（队列人数加1）。一个顾客接受服务完毕后离开理发店系统也可以定义为一类事件——顾客离开，此事件可能使理发师的“状态”从忙变为闲。
(3)属性
实体的状态由它的属性的集合来描述，属性用来反映实体的某些性质。例如理发店服务系统中，顾客是一个实体，性别、身高、年龄、到达事件、离开事件等是他的属性。对一个客观实体，其属性很多，我们在仿真建模中，只需要使用与研究目的相关的一部分就可以了。顾客的性别、身高和年龄与理发店服务关系不大，则在理发店服务系统中不必作为顾客的一个属性，而到达事件、服务事件和离开事件是研究理发店服务效率的重要依据，是理发店服务系统仿真中顾客的属性。
(4)状态
在某一确定时刻，系统的状态是系统中所有实体的属性的集合。
(5)活动
实体在两个时间之间保持某一状态的持续过程称为活动。离散事件系统中的活动，通常表示两个相邻事件之间所经历的过程。活动因某一事件的发生而开始，因下一事件的发生而结束，活动的开始与结束都是由事件引起的，因此它标志着实体状态迁移的一个片段。在理发店服务系统中，在“顾客到达”与“服务开始”这两个事件之间存在着一个“排队等候”活动，而在“服务开始”与“服务结束”事件之间存在着一个“理发服务”的活动。从另一个角度来看，排队等候活动的开始和结束，都标志着顾客队列状态发生变化；而理发服务活动的开始和结束，都标志着理发师状态的变化。
(6)进程
进程由和某类实体相关的若干事件及若干活动组成，它用于描述一个临时实体从进入系统到离开系统所经历的完整过程，包括期间发生的若干事件和若干项活动，以及这些事件和活动之间的逻辑和时序关系。例7.1中，一个顾客到达理发店系统→排队→理发师为之服务→服务完毕后离开理发店系统的过程，可视为一个进程。事件、活动和进程三者之间的关系可用图7-1描述。
图7-1 事件、活动和进程三者关系示意图
(7)仿真时钟
仿真时钟用于表示仿真时间的变化，作为仿真过程的时序控制。它是系统运行时间在仿真过程中的表示，而不是计算机执行仿真过程的时间长度。仿真时钟推进的时间间隔称为仿真步长。将连续模型进行离散化后而成为仿真模型时，仿真时间的变化由仿真步长确定，可以是定步长，也可以是变步长。而在离散事件系统仿真中，在任何两个相邻发生的事件之间，系统的状态不会发生变化，因此仿真时钟可以跳过这段时间，从上一事件发生时刻直接推进到下一时间发生的时刻。仿真时钟的推进方式基本上有两种：固定步长时间推进机制和下次事件时间推进机制。由事件发生的随机性可见，离散事件系统仿真时钟的推进步长是随机的，它取决于系统的当前状态和事件发生的条件。
(8)统计计数器
离散事件系统的状态随着事件的不断发生也呈现出动态变化过程，但仿真的主要目的不是要得到这些状态是如何变化的。因为这种变化是随机的，某一仿真运行得到的状态变化过程只不过是随机过程的一次取样，因而如果进行另一次独立的仿真运行所得到的状态变化过程可能全是另外一种情况，它们只有在统计意义下才有参考价值。
7.2Petri网建模
Petri网是由德国学者Carl Adam Petri（卡尔·A·佩特里）发明的，它是研究信息系统及其相互关系的数学模型。Carl Adam Petri于1962年在他的博士论文“Kommunikation mit Automaten”（用自动机通信）中提出了一种用于描述事件和条件关系的网络，这就是最初的Petri网。
Petri网是一种用简单图形表示的组合模型，具有直观、易懂和易用的优点，它能较好的描述系统的结构，表示系统中的并行、同步、冲突和因果依赖等关系，并以网图的形式，
排队论与离散事件仿真理论
2排队论与离散事件仿真理论 2. 1排队论概述 排队是生活中经常出现的现象，如学生或老师去图书馆借阅资料、书籍时等待等级 的情况，病人去医院看病在门诊处等待挂号，参加公司招聘在外面等待进入面试的过程，订单请求在配送中心计算机终端内的等待处理过程以及超市中顾客购物完毕之后在收 银台前等待付账的过程等均为排队现象。 研究排队问题即是研究服务机构设置与接受服务者数量之间的关系。若来到系统内 的顾客数目多于服务台的数目，这样就无法在第一时间办理业务，需要进入队列等候， 这便是排队现象，现实生活中不难发现，顾客的到达和服务的时间都是随机的，这就导 致了排队现象是无法完全消除的。2排队论与离散事件仿真理论 2. 1排队论概述 排队是生活中经常出现的现象，如学生或老师去图书馆借阅资料、书籍时等待等级 的情况，病人去医院看病在门诊处等待挂号，参加公司招聘在外面等待进入面试的过程，订单请求在配送中心计算机终端内的等待处理过程以及超市中顾客购物完毕之后在收 银台前等待付账的过程等均为排队现象。 研究排队问题即是研究服务机构设置与接受服务者数量之间的关系。若来到系统内 的顾客数目多于服务台的数目，这样就无法在第一时间办理业务，需要进入队列等候， 这便是排队现象，现实生活中不难发现，顾客的到达和服务的时间都是随机的，这就导 致了排队现象是无法完全消除的。2. 1. 4排队问题的求解 首先需要知道系统中各项因素的数据情况，即研究系统中服务机构的数量、服务效率、规则、顾客到达数量、到达间隔时间、排队规则等，从而分析系统特征，得到系统(1) LS:系统状态平稳时的队长的平均值(包括正在接受服务的顾客)，是系统内顾客 数的均值。 (2) Lq:系统的平均等待队长，是系统内排队等候的顾客的均值。 (3) WS:平稳状态下顾客在系统中的平均逗留时间，即顾客在系统内逗留时间的均值。 (4) Wq:平稳状态下顾客在系统中的平均等待时间，它是顾客排队等候服务时间的 均值，如果设顾客接受服务的时间的均值为L}}，则有WS一Wq + L}} o (5)绝对通过能力A，它为单位时间内被服务完顾客的均值。 (6)相对通过能力Q，它为单位时间内被服务完顾客数与请求服务顾客数之比值。 (7)服务窗连续繁忙的时间长度，即忙期Tb o 系统的状态是指系统中的顾客数，如果有n个顾客就说系统的状态为n，计算以上 这些指标的基础是表达系统状态的概率。系统的状态可能有以下几种情况: ①不限制队长，n=0,1,2,}}} ②限制队长，最大数位N , n = 0,1,2,}}}, N ③即时制，服务台个数为。时，n = 0,1,2, } } }, c 则Pn (t)表示在时刻t、系统状态为n时概率。
离散系统的Simulink仿真
电子科技大学中山学院学生实验报告 院别：电子信息学院课程名称：信号与系统实验 一、实验目的 1.掌握离散系统Simulink的建模方法。 2.掌握离散系统时域响应、频域响应的Simulink仿真方法。 二、实验原理 离散系统的Simulink建模、仿真方法与连续系统相似，其系统模型主要有z域模型、传输函数模型和状态空间模型等形式。 现采用图1的形式建立系统仿真模型，结合如下仿真的命令，可得到系统的状态空间变量、频率响应曲线、单位阶跃响应和单位冲激响应的波形。 图1 系统响应Simulink仿真的综合模型 仿真命令： [A,B,C,D]=dlinmod（‘模型文件名’）%求状态空间矩阵，注意：‘模型文件名’不含扩展名 dimpulse(A,B,C,D) %求冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:N 2 ) %求k=N 1 ~N 2 区间（步长为1）的冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:△N: N 2 ) %求冲激响应在k=N 1 ~N 2 区间（步长为△N） 的部分样值 dstep(A,B,C,D) %求阶跃响应 dstep(A,B,C,D,1,N 1:△N:N 2 ) dbode(A,B,C,D,T s )%求频率响应（频率范围： Ts ~ π ω=，即π ~ 0=）。T s 为 取样周期，一般去T s =1. dbode(A,B,C,D, T s ,i u ,w :△w:w 1 ) %求频率响应（频率=范围：ω=w ~w 1 ， 即θ=（w0~w1）T s，△w为频率步长）；i u为系统输入端口的编号，系统只有一个输入端
ns-3离散事件仿真引擎实现分析
NS-3离散事件仿真引擎实现 赵问道 浙江大学信息与通信工程研究所 2009年11月
目录 一、ns-3离散事件仿真引擎的基本概念 (3) 二、ns-3离散事件仿真引擎的基本原理 (4) 三、基本的仿真器类：Simulator (5) 四、仿真器实现类：SimulatorImpl类及其派生类 (10) 五、事件调度器类：Scheduler及其派生类 (12)
NS-3离散事件仿真引擎实现分析 一、ns-3离散事件仿真引擎的基本概念 Ns-3是一个基于事件的（event-based）仿真系统。除了系统状态变量和系统事件发生逻辑外，基于事件仿真还包括以下组成部分： （1）时钟（Clock） 仿真系统必须要保持对当前仿真时间的跟踪。离散事件仿真与实时仿真（real time simulations）不同，在离散事件仿真中时间是跳跃的（time ‘hops’ ），因为事件是瞬时发生的– 随着仿真的进展，时钟跳跃到下一事件的开始时间。 Ns-3内部仿真时钟用一个64比特的整数表示，其单位由用户通过TimeStepPrecision::Set函数设定。 （2）事件列表（Events List） 仿真系统至少要维护一个仿真事件列表，一个事件用事件发生的时刻和类型来描述，事件类型标识用于仿真事件的代码，一般事件代码都是参数化的，事件描述中还包含表示事件代码的参数。 Ns-3的事件列表由Scheduler类及其派生类实现，Simulator类提供创建具体的Scheduler对象的方法，以及插入各种事件的静态接口函数。 （3）随机数发生器（Random-Number Generators） 根据系统模型，仿真系统需要产生各种类型的随机变量（random variables）。这由一个或多个伪随机数发生器（Pseudorandom number generators）产生。 NS-3包含一个内置的伪随机数发生器，随机数由RandomVariable类及其派生类实现，可以产生具有各种分布特性的随机数，具体有UniformVariable类、ConstantVariable类、SequentialVariable类、ExponentialVariable类、ParetoVariable类、WeibullVariable类、NormalVariable类、EmpiricalVariable类、IntEmpiricalVariable类、DeterministicVariable类、LogNormalVariable类、GammaVariable类、ErlangVariable类、ZipfVariable类和TriangularVariable类等。 （4）统计（Statistics） 仿真系统通常会记录系统的统计数据，用以表示感兴趣的一些统计量。 （5）结束条件（Ending Condition） 因为事件是自举的，理论上来说离散事件仿真系统可以永远运行下去。因此，仿真系统设计者必须决定仿真什么时候结束。典型的选择是“在事件t”（“at time t” ）或者“在处理n个事件后”（“after processing n number of events”）或者，更一般地，“当统计量X达到值x时”（“when statistical measure X reaches the value x”）。 一个仿真系统的主循环结构如下： （1）开始（Start）：初始化结束条件（Ending Condition）为FALSE。初始化系统状态变量。初
离散事件模拟
//离散事件模拟，模拟银行营业时的排队情况 //不考虑顾客中途离开，顾客到达事件随机，业务办理时间 //长度随机，选择最短的队排队，不再换队 //作者：nuaazdh //时间：2011年12月10日08:52:37 #include
离散事件系统仿真实验
实验二离散事件系统仿真实验 目录 实验题目 (1) 一、实验目标 (1) 二、实验原理 (1) 1. 排队系统的一般理论 (1) 2. 离散系统常用的仿真策略 (2) 3. 本实验采用单服务台模型 (3) 4. 仿真运行方式 (3) 三、理论分析 (4) 1. 涉及的基本概念 (4) 2. 仿真的总体规划设计 (5) 四、建模过程 (7) 1. 思路分析 (7) 2. 仿真策略 (7) 3. 事件列表 (8) 4. 变量定义 (8) 5. 系统流程框图 (9) 五、仿真源程序（Matlab） (10) 六、结果分析 (12) 七、感受及建议 (15)
实验题目 实体（临时实体）到达模式：实体到达模式是顾客到达模式，设到达时间间隔Ai 服从均值5min A β=的指数分布 /1 ()(0) A A A f A e A ββ?=≥服务模式：设服务员为每个顾客服务的时间为Si .它也服从指数分布，均值为4min S β=/1 ()(0) S S s f S e S ββ?=≥服务规则：由于是单服务台系统，考虑系统顾客按单队排列，并按FIFO 方式服务 一、实验目标 通过单服务台排队系统的方针，理解和掌握对离散事件的仿真建模方法，以便对其他系统进行建模，并对其系统分析，应用到实际系统，对实际系统进行理论指导。 二、实验原理 1. 排队系统的一般理论 一般的排队系统都有三个基本组成部分：
（1）到达模式：指动态实体（顾客）按怎样的规律到达，描写实体到达的统计特性。通常假定顾客总体是无限的。 （2）服务机构：指同一时刻有多少服务设备可以接纳动态实体，它们的服务需要多少时间。它也具有一定的分布特性。通常，假定系统的容量（包括正在服务的人数加上在等待线等待的人数）是无限的。 （3）排队规则：指对下一个实体服务的选择原则。通用的排队规则包括先进先出（FIFO），后进先出（LIFO），随机服务（SIRO）等。 2. 离散系统常用的仿真策略 （1）事件调度法（Event Scheduling）： 基本思想：离散事件系统中最基本的概念是事件，事件发生引起系统状态的变化，用事件的观点来分析真实系统。通过定义事件或每个事件发生系统状态的变化，按时间顺序确定并执行每个事件发生时有关逻辑关系。 （2）活动扫描法： 基本思想：系统有成分组成，而成分又包含活动。活动的发生必须满足某些条件，且每一个主动成分均有一个相应的活动例程。仿真过程中，活动的发生时间也作为条件之一，而且较之其他条件具有更高的优先权。 （3）进程交互法： 基本思想：将模型中的主动成分历经系统所发生的事件及活动，按时间发生的顺序进行组合，从而形成进程表。系统仿真钟的推进采
Simulink中连续与离散模型的区别
Simulink中连续与离散模型的区别 matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散! 本文中的一些具体数学推导见下面链接：计算机仿真技术 1.连续系统vs离散系统 连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、电源、电力电子器件等等。 离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机仿真没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。 下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统。为什么要将一个连续模型离散化呢？主要是是从系统的数学模型来考虑的，前者是用微分方程来建模的，而后者是用差分方程来建模的，并且差分方程更适合计算机计算，并且前者的仿真算法（simulationsolver）用的是数值积分的方法，而后者则是采用差分方程的状态更新离散算法。 在simpowersystem库中，对某些物理器件，既给出的它的连续模型，也给出了它的离散模型，例如： 离散模型一个很重要的参数就是采样时间sampletime，如何从数学建模的角度将一个连续模型离散化，后面会有介绍。在simpowersystem中常用powergui这个工具来将系统中的连续模型离散以便采用discrete算法便于计算机计算。
离散事件建模及仿真
第7章离散事件系统建模与仿真 离散事件系统指的是一组实体为了达到某些目的，以某些规则相互作用、关联而集合在一起。与连续事件系统不同，离散事件系统所包含的事件在时间上和空间上都是离散的。离散事件系统在生产和生活中是很常见的，例如一个超市就是一个离散事件系统，它由顾客和收银员组成。在离散事件系统中，各事件以某种顺序或在某种条件下发生，并且大都是随机性的，所以，其模型很难用某种规范的形式，一般采用流程图或者网络图的形式来定义实体在系统中的活动。这类系统在建模时，只要考虑系统内部状态发生变化的时间点和发生这些变化的原因，而不用描述系统内部状态发生变化的过程。本章将介绍几种常见的离散事件系统和离散事件系统建模方法。 7.1 离散事件系统模型 离散事件系统是指系统的状态仅在离散的时间点上发生变化的系统，而且这些离散时间点一般是不确定的。这类系统中引起状态变化的原因是事件，通常状态变化与事件发生是一一对应的。事件的发生没有持续性，可以看作在一个时间点上瞬间完成，事件发生的时间点是离散的，因而这类系统称为离散事件系统。首先看一个典型的离散系统的例子。 例7.1 超市服务系统 某理发店只有一名理发师。在正常的工作时间内，如果理发店没有顾客，则理发师空闲；如果有顾客，则为顾客理发。如果顾客到达理发店时，理发师正在为其他顾客服务，则新来的顾客在一旁排队等候。显然，每个顾客到达理发店的时间是随机的，而理发师为每个顾客服务的时间也是随机的，进而队列中每个顾客的等候时间也是随机的。 下面，结合例7.1介绍一下在离散事件系统仿真中所用到的一些基本概念。 (1)实体 实体是指有可区别性且独立存在的某种事物。在系统中，构成系统的各种成分称为实体，用系统论的术语，它是系统边界内的对象。在离散事件系统中，实体可分为两大类：临时实体和永久实体。临时实体指的是只在系统中存在一段时间的实体，这类实体由系统外部到达系统，在系统仿真过程中的某一时刻出现，最终在仿真结束前从系统中消失。例7.1中，顾客是临时实体，他们按一定的规律到达，经过理发师服务（可能要排队等待一段时间），最终离开系统。那些虽然达到，但未进入理发店的顾客则不能称为该系统的临时实体。永久实
单服务台排队系统离散事件系统仿真实验
离散事件系统仿真实验 一、实验目标 通过单服务台排队系统的方针，理解和掌握对离散事件的仿真建模方法，以便对其他系统进行建模，并对其系统分析，应用到实际系统，对实际系统进行理论指导。 二、实验原理 1．排队系统的一般理论 一般的排队系统都有三个基本组成部分： （1）到达模式：指动态实体（顾客）按怎样的规律到达，描写实体到达的统计特性。通常假定顾客总体是无限的。 （2）服务机构：指同一时刻有多少服务设备可以接纳动态实体，它们的服务需要多少时间。它也具有一定的分布特性。通常，假定系统的容量（包括正在服务的人数加上在等待线等待的人数）是无限的。 （3）排队规则：指对下一个实体服务的选择原则。通用的排队规则包括先进先出（FIFO），后进先出（LIFO），随机服务（SIRO）等。 2．对于离散系统有三种常用的仿真策略：事件调度法、活动扫描法、进程交互法。 （1）事件调度法（Event Scheduling）： 基本思想：离散事件系统中最基本的概念是事件，事件发生引起系统状态的变化，用事件的观点来分析真实系统。通过定义事件或每个事件发生系统状态的变化，按时间顺序确定并执行每个事件发生时有关逻辑关系。 （2）活动扫描法： 基本思想：系统有成分组成，而成分又包含活动。活动的发生必须满足某些条件，且每一个主动成分均有一个相应的活动例程。仿真过程中，活动的发生时间也作为条件之一，而且较之其他条件具有更高的优先权。 （3）进程交互法： 基本思想：将模型中的主动成分历经系统所发生的事件及活动，按时间发生的顺序进行组合，从而形成进程表。系统仿真钟的推进采用两张进程表，一是当前事件表，二是将来事件表。 3．本实验采用的单服务台模型 （1）到达模式：顾客源是无限的，顾客单个到达，相互独立，一定时间的到达数服从指数
离散系统的Simulink仿真
电子科技大学中山学院学生实验报告 院别：电子信息学院 课程名称：信号与系统实验 一、实验目的 1.掌握离散系统Simulink 的建模方法。 2.掌握离散系统时域响应、频域响应的Simulink 仿真方法。 二、实验原理 离散系统的Simulink 建模、仿真方法与连续系统相似，其系统模型主要有z 域模型、传输函数模型和状态空间模型等形式。 现采用图1的形式建立系统仿真模型，结合如下仿真的命令，可得到系统的状态空间变量、频率响应曲线、单位阶跃响应和单位冲激响应的波形。 图1 系统响应 Simulink 仿真的综合模型 仿真命令： [A,B,C,D]=dlinmod （‘模型文件名’） %求状态空间矩阵，注意：‘模型文件名’ 不含扩展名 dimpulse(A,B,C,D) %求冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:N 2) %求k=N 1~N 2区间（步长为1）的冲激响应 dimpulse(A,B,C,D,1,N 1:△N: N 2) %求冲激响应在k=N 1~N 2区间（步长为△N ） 的部分样值 In1 Out1
dstep(A,B,C,D) %求阶跃响应 dstep(A,B,C,D,1,N 1:△N:N 2) dbode(A,B,C,D,T s ) %求频率响应（频率范围： Ts ~ 0π ω=，即π~00=）。T s 为 取样周期，一般去T s =1. dbode(A,B,C,D, T s ,i u ,w 0:△w:w 1) %求频率响应（频率=范围：ω=w 0~w 1， 即θ=（w 0~w 1）T s ，△w 为频率步长）；i u 为系统输入端口的编号，系统只有一个输入端口时取i u =1. 以上命令，可以逐条在MATLAB 命令窗口输入、执行，也可编写成M 文件并运行。 三、实验内容 1.离散系统时域框图如图2所示。建立Simulink 模型，求其状态空间矩阵、系统函数、冲激响应、阶跃响应和频率特性。 图2 图3 2.离散系统z 域框图如图3所示。建立Simulink 模型，求其状态空间矩阵、系统函数、冲激响应、阶跃响应和频率特性。 3.离散系统差分方程为)2(2)()2(6 1 )1(61)(-+=---+ k f k f k y k y k y 。建立Simulink 模型，求其状态空间矩阵、系统函数、冲激响应、阶跃响应和频率特性。 四、实验结果
数据结构课程设计之银行离散事件模拟
《数据结构》课程设计报告
银行业务模拟与离散事件模拟 一、实验目的 1. 通过此次课程设计中银行业务模拟的题目,掌握队列(或者链表) 等数据结构的基本操作方面的知识,并能灵活的解决一些基本的问题,加深对其性质及各项操作的理解； 2. 将所学数据结构方面的知识与一门具体的语言相结合（C/C++）来进行实现，感受数据结构的强大作用，加深理解。 二、问题描述 1.问题描述 假设某银行有4个窗口对外接待客户，从早晨银行开门（开门9：00am，关门5：00pm）起不断有客户进入银行。由于每个窗口在某个时刻只能接待一个客户，因此在客户人数众多时需要在每个窗口前顺次排队，对于刚进入银行的客户（建议：客户进入时间使用随机函数产生），若某个窗口的业务员正空闲，则上前办理业务；反之，若4个窗口均有窗户所占，他便会排在人数最少的队伍后面。 2. 任务要求 编制一个程序以模拟银行的这种业务活动并计算一天中客户在银行逗留的平均时间。建议有如下设置： (1)客户到达时间随机产生，一天客户的人数设定为100人。 (2)银行业务员处理时间随机产生，平均处理时间10分钟。 (3)将一天的数据（包括业务员和客户）以文件方式输出。 三、算法的思想与算法实现步骤 1. 基本思想 通过队列数据类型进行基本操作，主要有三个模块：分别是主函数模块、 主要操作函数及基本操作函数。其中，主函数负责其他子函数的调用实现以及基本界面的操作，主要函数包括开门函数的实现：OpenForDay，顾客到达函数：CustomerArrived，顾客离开的函数：CustomerDepartion等；而基本操作函数
就是对其中牵扯到的操作进行具体的实现，如按时间先后插入队列OrderInsert、寻求最短的队列MinCuQueue、删除队列元素以及销毁等。 2. 实现步骤 首先，分析题目要求划分实现模块、画出大致的流程图，定义基本数据类型，诸如结构体、队列等； 其次，考虑基本大致的操作，比如要拟定开门的时间、顾客到来为其提供服务以及离开时的操作等； 再次，针对上述的基本操作实现具体需要进行的操作，具体实现每个环节需要进行的基本操作，即具体编写每个小函数实现功能； 最后，编写主函数对每个实现进行按需调用，实现操作。 3. 流程图 图-1 事件流程图
离散事件系统仿真策略
1 离散事件系统仿真策略 离散事件系统仿真策略：介绍三种仿真策略，即事件调度法、活动扫描、进程交互法。 主要术语： （１） 成分（Component ）：相应于系统中的实体，用于构造模型中的各个部分，可分为两大类： 主动成分（Active-type Component ）：可以主动产生活动的成分 如排队系统中的顾客，它的到达将产生排队活动或服务活动。 被动成分（Pasive-type Component ）：本身不能激发活动，只有在主动成分作用下才产生状态变化。 （２）描述变量：成分状态、属性的描述。 （３）成分间的相互关系：描述成分之间相互影响的规则。 在一个模型中，主动成分对被动成分可能产生作用，而主动成分之间也可能产生作用。 C ＝{ α1. α2, …, αn }成分集合, αi 是第i 个成分分量(n i ≤≤1)。
2 C A ={α1. α2, …, αm } 主动成分子集, αj 是第j 个主动成分分量(1n m m j <≤≤,)。 C P ={α1. α2, …, αl } 被动成分子集, αk 是第k 个被动成分分量(1≤≤ 2.4 M/M/1排队系统的模拟 这个排队系统的服务员为一人。顾客到达系统的间隔时间为平均值等于1分的指数分布随机变量。单位顾客服务时间为平均值等于0.5分的指数分布随机变量。单列排队，采取先进先出的规则，排队行列的最大容量为100。模拟的终止条件为有1000个顾客服务结束离开系统。 2.4.1 系统的实体、属性和事件 事件类型有顾客到达事件、服务开始事件以及服务结束事件。但是，服务开始事件一般与顾客到达事件或服务结束事件相互重合，所以决定有两类事件： a. 第1类事件——顾客到达事件； b. 第2类事件——顾客在服务结束后离开系统。 2.4.2 系统模拟程序 为了进行模拟，除了主程序外，还编制了一系列的子程序或函数，它们的功能如表1.2.3所示。 表1.2.3 排队服务系统模拟的子程序和函数 表1.2.4列举模型的变量的名称和定义。 表1.2.4 本模型的变量 图1.2.8是本模拟模型的主程序，它的主要功能如下： MAIN PROGRAM NEVNTS = 2 //事件类型 READ 10, MARRVT, MSERVT //到达间隔时间为1，服务时间为0.5 10 FORMA T(2F10.0) READ 20, TOTCUS //结束服务顾客总数1000 20 FORMA T(I 10) CALL INIT 30 CALL TIMING GO TO (40, 50), NEXT //NEXT = 1, GO TO 40; NEXT = 2, GO TO 50 40 CALL ARRIVE GO TO 60 50 CALL DEPART 60 IF(NUMCUS .LT. TOTCUS) GO TO 30 CALL REPORT STOP END 图1.2.8 排队服务系统模拟的主程序 SUBROUTINE INIT TIME = 0.0 STATUS = 0.0 //服务员状态 NIQ = 0 //系统中的停留人数 TLEVNT = 0.0 //上次事件时间 NUMCUS = 0 //已结束服务的顾客数 TOTDEL = 0.0 //顾客停留时间总和 ANIQ = 0.0 //系统中人数的时间积分值 兰州商学院陇桥学院 工学系课程设计报告 设计题目：银行业务模拟与离散事件模拟系别：工学系 专业 (方向)： 年级、班： 学生姓名： 学生学号： 指导教师： 年月日 目录 一、系统开发的背景。 (1) （一）系统功能要求 (1) （二）系统模块结构设计 (1) 三、系统的设计与实现 (2) （一）开门函数： (3) （二）顾客到达函数： (4) （三）顾客离开函数： (5) 四、系统测试 (6) 五、总结 (7) 六、附件（代码、部分图表） (7) 银行业务模拟与离散事件模拟 一、系统开发的背景。 为了在现实生活中，方便银行业务员更好的操作和管理银行出现的各种事件，以及方便算出各种时间，我们设计了银行业务模拟与离散事件模拟系统。 通过此次课程设计中银行业务模拟的题目，掌握队列，或链表等数据结构的基本操作方面的知识并能灵活的解决一些基本的问题，加深对其性质及操作的理解。 将所学数据结构方面的知识与一门具体的语言相结合来进行实现，感受数据结构的强大作用，加深理解。 （一）系统功能要求 编制一个程序，可以以模拟银行的这种业务活动并计算一天中客户在银行逗留的平均时间 1、客户到达时间随机产生，一天客户的人数设定为100人； 2、银行业务员处理时间随机产生，平均处理时间为10分钟； 3、将一天的数据结构（包括业务员和客户）以文件方式输出。 . （二）系统模块结构设计 通过对系统功能的分析，银行业务模拟与离散事件模拟系统功能如下图所示。 银行业务模拟与离散事件模拟系统 通过上图的功能分析，把整个系统划分为3个模块： 1、开门函数，该模块主要实现：银行开始正常营业时间，借助函数OpenForDay()来实现； 2、顾客到达函数，该模块主要实现：客户在银行里从排队到办理完银行业务的功能，借助函数CustomerArrive()来实现； 3、顾客离开函数，该模块主要实现：银行下班时间及顾客全部离开的功能，借助函数CustomerDepart()来实现。 三、系统的设计与实现 【流程图】 离散事件系统的建模仿真技术 摘要：在现代社会，系统仿真，特别是离散事件系统仿真，已成为各种科研领域的研究热点，也是国家和国防关键技术发展计划之一。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，而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。本文主要介绍了离散事件系统的概念、特点、要素、建模步骤，并以售票窗口服务系统为例介绍了建模的主流方法，即实体流图法和活动周期图法。 关键词：离散事件系统；仿真；建模 一、离散事件系统仿真一般概念 1、离散事件系统（Discrete Event System，DES）:指系统的状态在一些离散时间点上由于某种事件的驱动而发生变化。 2、离散事件系统的特点 (1)系统中的状态只是在离散时间点上发生变化，而且这些离散时间点一般是不确定的； (2)系统中的状态变化往往无法用数学公式表示； (3)描述方式通常为图、表等接近自然语言的方式； (4)时间是仿真中的一个关键变量； (5)离散事件系统总包含排队过程[1]。 3、离散事件系统的要素 (1)实体(Entity)：组成系统的物理单元。 永久实体：在整个仿真过程中始终存在。也称被动实体。 临时实体：在系统中只存在一段时间。也称主动实体、活动实体。 (2)属性(Attributes) ：是指某一实体的特性，是实体所拥有的全部特征的一个子集，用特征参数变量表示。 (3)状态(Status) ：是指系统在某一时刻实体及其属性值的集合。机器的状态：{开、停}；或者{忙、空闲、停止} 。 状态可作为动态属性进行描述。 (4)事件(Event) : 引起离散事件系统状态发生变化的行为。 离散事件仿真基本原理 赵问道 浙江大学信息与通信工程研究所 目录 一、离散事件仿真的基本概念 (3) 1. 基于事件的（event-based）离散事件仿真 (3) 2. 基于活动的（activity-based）离散事件仿真 (3) 3. 基于进程的（process-based）离散事件仿真 (3) 4. 三阶段（three-phase）离散事件仿真 (3) 二、离散事件仿真系统的组成 (4) 1. 时钟（Clock） (4) 2. 事件列表（Events List） (4) 3. 随机数发生器（Random-Number Generators） (5) 4. 统计（Statistics） (5) 5. 结束条件（Ending Condition） (5) 三、仿真引擎逻辑（Simulation Engine Logic） (5) 1. 开始（Start） (5) 2. 循环（“Do loop” or “While loop”） (6) 3. 结束（End） (6) 离散事件仿真基本原理 一、离散事件仿真的基本概念 在离散事件仿真中，系统的操作通过按时间顺序排列的一组事件序列来表示。每个事件发生在某一时刻，表示系统的状态改变。例如，如果仿真电梯，那么事件可以是“6层的按钮按下了”，随之系统状态改成“电梯移动”，并且最后到达状态“电梯位于6层”i。 学习如何建立离散时间仿真的一个普通例子是仿真一个队列（queue），如顾客到达银行接受出纳员的服务，这里的系统实体是“顾客队列”（CUSTOMER-QUEUE）和“出纳员”（TELLERS）。系统事件是“顾客到达”（CUSTOMER-ARRIV AL）和“顾客离开”（CUSTOMER-DEPARTURE）（事件“出纳员开始服务”（TELLER-BEGINS-SERVICE ）可以是到达和离开事件逻辑的组成部分) 。可以由这些事件改变的系统状态有“队列中的顾客数量”（NUMBER-OF-CUSTOMERS-IN-THE-QUEUE (是一个从0到n的整数) ）和“出纳员状态”（TELLER-STATUS (忙或空闲)）。为了仿真系统随机性需要的随机变量（random variables）是“顾客到达间隔时间”（CUSTOMER-INTERARRIV AL-TIME）和“出纳员服务时间”（TELLER-SERVICE-TIME）。 目前已经提出的实现离散时间仿真的基本方法有基于事件的（event-based）、基于活动的（activity-based）、基于进程的（process-based）和三阶段（three-phase，Pidd1998）等方法。三阶段方法在很多商业化仿真软件包中得到了应用，但从用户角度看，所采用的仿真方法的细节一般是被隐藏掉的。 1. 基于事件的（event-based）离散事件仿真 2. 基于活动的（activity-based）离散事件仿真 3. 基于进程的（process-based）离散事件仿真 4. 三阶段（three-phase）离散事件仿真 摘要 近年来，随着我国铁路事业的迅猛发展，铁路的运输能力得到了大幅度提升。在客运技术与速度提高的同时，作为旅客体验铁路服务的一个必要环节，售票环节的重要性也随之提高。然而大型客运站真实的售票过程极为复杂，旅客的行为受事件驱动，他们的状态在一些不均匀的离散时刻发生改变且其变化的内部机理非常复杂，离散时间点一般不能确定，这是典型的离散事件系统，通常无法利用一般的数学方法进行描述。我们通常采用离散事件系统仿真的方法来解决此类问题，它是解决此类问题的最有用处的方法之一。 要对系统进行仿真研究，首先就必须建立起系统的仿真模型。本文在阅读大量文献的基础上，简单介绍了离散事件系统的建模与仿真方法，并对北京西客站售票大厅建立离散事件系统仿真模型，对旅客售票过程进行了优化改善。 关键词：离散事件,系统仿真 Abstract In recent years, with the rapid development of China's railway business, railway transport capacity has been improved significantly. The process of Buy a ticket became more and more important , while the technology and speed had Substantially Improved.But the process in the real world is so complex that we can not use Mathematical methods to study it. The most useful way to study this case is to Simulate the Discrete Event System. Simulation study of a system, we must first establish a system simulation model. On the base of studying a lot of academic articles this thesis simplely introduced the discrete event systems modeling and simulation methods and established the discrete event systems of Beijing West Railway Station. Simulated and optimizated the process of Buy a ticket KEYWORDS：discrete event , system simulation . 1. 概述 (4) 1.1. 售票服务环节研究 (4) Introduction to Discrete-Event Simulation and the SimPy Language Norm Matloff February13,2008 c 2006-2008,N.S.Matloff Contents 1What Is Discrete-Event Simulation(DES)?3 2World Views in DES Programming3 2.1The Activity-Oriented Paradigm (3) 2.2The Event-Oriented Paradigm (4) 2.3The Process-Oriented Paradigm (6) 3Introduction to the SimPy Simulation Language7 3.1SimPy Overview (8) 3.2Introduction to SimPy Programming (9) 3.2.1MachRep1.py:Our First SimPy Program (10) 3.2.2MachRep2.py:Introducing the Resource Class (14) 3.2.3MachRep3.py:Introducing Passivate/Reactivate Operations (16) 3.2.4MMk.py:“Do It Yourself”Queue Management (18) 3.2.5SMP.py:Simultaneous Possession of Resources (20) 3.2.6Cell.py:Dynamic Creation of Threads (22) 3.3Note These Restrictions on PEMs (25) 3.4SimPy Data Collection and Display (25) 3.4.1Introduction to Monitors (25) 3.4.2Time Averages (26) 3.4.3The Function Monitor.timeAverage() (27) 3.4.4But I Recommend That You Not Use This Function (27) 第4章 离散事件系统仿真 4.1 离散事件仿真的基本概念 4.1.1.事件 ?事件是描述系统的一个基本要素。事件是指引起系统状态变化的行为，系统的动态过程是靠事件来驱动的。例如，在物流系统中，工件到达可以定义为一类事件。因为工件到达仓库，仓库货位的状态会从空变为满，或者引起原来等待入库的队列长度的变化。 ?事件一般分为两类：必然事件和条件事件。只与时间有关的事件称为必然事件。如果事件发生不仅与时间因素有关，而且还与其它条件有关，则称为条件事件。系统仿真过程，最主要的工作就是分析这些必然事件和条件事件。 4.1.2 成分 描述系统的另一基本要素是成分。成分与实体是同一概念，只是根据习惯，在描述系统时用实体，而在模型描述中用成分。成分分为主动成分和被动成分。 可以主动产生活动的成分称为主动成分，如物流系统中的工件，它的到达将产生入库活动或排队活动。本身不产生活动，只在主动成分作用下才产生状态变化的那些成分称为被动成分。 4.1.3 进程 由若干事件与若干活动组成的过程称为进程。它描述了各事件活动发生的相互逻辑关系及时序关系。例如，工件由车辆装入进货台；经装卸搬运进入仓库；经保管、加工到配送至客户的过程就是一个进程。事件、活动与进程的关系如图 3-1所示进程 4.1.4.仿真时钟 ?仿真时钟用于表示仿真事件的变化。 ?由于仿真实质上是对系统状态在一定时间序列的动态描述，因此，仿真时钟一般是仿真的主要自变量，仿真时钟的推进是系统仿真程序的核心部分。 ?应当指出，仿真时钟所显示的是仿真系统对应实际系统的运行时间，而不是计算机运行仿真模型的时间。仿真时间与真实时间将设定成一定比例关系，使得像物流系统这样复杂的系统，利用计算机仿真只需要几分钟就可以完成，而真实系统的运行则需要若干天，甚至若干月。 关于离散事件系统仿真的总结 1、离散系统仿真的认识 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。 1.2离散事件系统 离散事件系统是指受事件驱动、系统状态跳跃式变化的动态系统。离散事件系统的系统状态仅在离散的时间点上发生变化，而且这些离散时间点一般是不确定的。例如：单人理发馆系统，设上午9:00开门，下午5:00关门。顾客到达时间一般是随机的，为每个顾客服务的时间长度也是随机的。 这类系统中引起状态变化的原因是事件，通常状态变化与事件的发生是一一对应的。事件的发生一般带有随机性，即事件的发生不是确定性的，而是遵循某种概率分布。而且事件的发生没有持续性，在一个时间点瞬间完成。离散事件系统的系统模型不能用方程的形式描述。离散事件系统的研究方法是排队论和运筹论。针对离散事件系统的仿真就称为离散事件系统仿真． 1.3系统模型 系统模型是对实际系统的一种抽象，是系统本质的表述，是人们对客观世界反复认识、分析，经过多级转换、整合等相似过程而形成的最终结果，它具有与系统相似的数学描述形式或物理属性，以各种可用的形式给出研究系统的信息。 系统仿真中所用的模型分为实体模型和数学模型．在离散事件系统仿真中使用的是数学模型．排队系统的离散事件模拟-示例
银行业务模拟与离散事件模拟
离散事件系统的建模仿真技术
离散事件仿真
离散事件系统仿真论
Python离散事件模拟和SimPy简介
第4章 离散事件系统仿真(本)
离散事件