Имитационное моделирование на языке GPSS. Методическое пособие по дисциплине "Компьютерное моделирование". Алтаев А.А. - 24 стр.

1 FUNCTION                 RN1,C5
X1,Y1/X2,Y2/X3,Y3/X4,Y4/X5,Y5
   Значения Xi и Yi могут быть нецелыми числами. Значения Х должны удовлетворять
условию Xi < Xi+1.
   Пользователь может представить координаты функции в свободном формате, а не по
шесть на каждой карте. Для этого нужно, чтобы: 1) первое число начиналось с колонки 1;
2) последнее число кончалось до или в 71-й колонке; 3) координаты Xi и Yi отделялись
друг от друга запятой; 4) пары координат отделялись друг от друга знаком «/».
   Например, если необходимо, чтобы случайная величина получала значения 1, 4, 5 с
относительной частотой 0,40; 0,10; 0,50, то дискретная функция может иметь вид
15          FUNCTION RN8,D3
 0.4,1/.5,4/1,5
   Графическое представление данной функции приведено на рис. 6
   У функции аргументом может необязательно RNj. Например, аргументом может быть
любой СЧА. При использовании аргументов, отличных от RNj, существуют ограничения:
1. Значениями аргумента должны быть только целые числа;
2. Когда значение аргумента выходит за пределы, указанные в описании функции, то
    значение последней берется равным ближайшим описанным значениям.
   Генерация случайных чисел в GPSS имеет следующие особенности. Все случайные
равномерно распределенные числа, используемые в GPSS, получаются в результате
расчета, который исходит из набора восьми основных чисел, называемых исходными.
Пользователь может задать любое из этих чисел (RN1, ...,RN8). В случаях, когда
обращение к датчику случайных чисел подразумевается, используется RNj. Начальные
значения и, следовательно, последовательности псевдослучайных чисел, получаемые во
всех системных датчиках (RN1, .,.,RN8), одинаковы. Для получения различных
последовательностей необходимо изменять их начальное значение.
                                                                              Моделирование
        5                                                 пуассоновских потоков в GPSS.
        4                                                 Наступление событий часто
                                                          подчиняется            следующим
     FN15




        3
                                                          условиям:
        2                                                     1. Вероятность того, что
        1                                                           наступление      события
        0                                                           возникает на некотором
          0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1                                 интервале,
                                                                    пропорционально длине
                          Rn8                                       этого интервала.
                                                              2. Вероятность того, что
                   Рис. 6                                           возникнут два и более
                                                                    событий     в    течение
       малого промежутка времени, пренебрежимо мала (ординарный процесс).
   3. Все интервалы наступления независимы друг от друга (процесс с ограниченным
       последействием)
   Для указанных условий выведена зависимость (закон Пауссона), характеризующая
скорость наступления событий
                                     e − λT (λT ) k
                           Pk (T ) =                k = 0, 1, 2, ...
                                            k!
где Pk(T) – вероятность того, что ровно k событий произойдет за время T; λ - средняя
интенсивность наступления событий. Когда интенсивность наступления распределена по
закону Пауссона, соответствующие значения интервалов времени наступления

     24