港口系统仿真实验报告材料

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1、实用标准文案港口系统仿真实验报告精彩文档实用标准文案一、线性同余法产生随机数1、递推公式I0:初始值(种子seed)a:乘法器(multiplier)c:增值(additiveconstant)m:模数(modulus)mod:取模运算:(aIn+c)除以m后的余数a,c和m皆为整数产生整型的随机数序列,随机性来源于取模运算,如果c=0,乘同余法:速度更快,也可产生长的随机数序列2、特点最大容量为m:独立性和均匀性取决于参数a和c的选择例:a=c=I0=7,m=10è7,6,9,0,7,6,9,0,…3、

2、模数m的选择:m应尽可能地大,因为序列的周期不可能大于m;通常将m取为计算机所能表示的最大的整型量,在32位计算机上,m=231=2x1094、乘数因子a的选择:用线性乘同余方法产生的随机数序列具有周期m的条件是:1.c和m为互质数;2.a-1是质数p的倍数,其中p是a-1和m的共约数;3.如果m是4的倍数,a-1也是4的倍数。对于本报告用线性同余法产生1000个[0,1]独立均匀分布的随机数,要求按照以下规则尝试两组参数,产生两组1000个随机数,并得到每组随机数的平均间隔、最小数据间隔、最大数据间隔。

3、(1)取m=2^26=1073741824c=12357a=4*270+1=2118710324将得到的1000个随即数据排序,并求差值,具体数据见excel,得到最大间隔0.007746292最小间隔1.77883E-06平均间隔0.000998246(2)取m=2^29=33554432c=0a=8*139+3=11174567将得到的1000个随即数据排序,并求差值,具体数据见excel,得到最大间隔0.008767486精彩文档实用标准文案最小间隔2.38419E-07平均间隔0.00099997

4、4精彩文档实用标准文案二、产生船舶的到港时间间隔、装卸服务时间Poisson分布又称泊松小数法则(Poissonlawofsmallnumbers),是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-DenisPoisson)在1838年时发表。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等。泊松分布的概率质量函数为:泊松分布的参数λ是单位时间

5、(或单位面积)内随机事件的平均发生率。服从泊松分布的随机变量,其数学期望与方差相等,同为参数λ:E(X)=V(X)=λ动差生成函数:泊松分布的来源:在二项分布的伯努力试验中,如果试验次数n很大,二项分布的概率p很小,而乘积λ=np比较适中,则事件出现的次数的概率可以用泊松分布来逼近。这在现实世界中是很常见的现象,如DNA序列的变异、放射性原子核的衰变、电话交换机收到的来电呼叫、公共汽车站候车情况等等。指数分布概述:概率密度函数精彩文档实用标准文案其中λ>0是分布的一个参数,常被称为率参数(ratepara

6、meter)。指数分布的区间是[0,∞)。如果一个随机变量X呈指数分布,则可以写作:X~Exponential(λ)。累积分布函数数学期望和方差:期望:比方说:如果你平均每个小时接到2次电话,那么你预期等待每一次电话的时间是半个小时。方差:若随机变量x服从参数为λ的指数分布,则记为X~e(λ).指数分布的无记忆性;指数函数的一个重要特征是无记忆性(MemorylessProperty,又称遗失记忆性)。这表示如果一个随机变量呈指数分布当s,t≥0时有P(T>s+t

7、T>t)=P(T>s)在概率论和统计学中

8、,指数分布(Exponentialdistribution)是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况,产品的失效是偶然失效时,其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布,指数分布的失效率是与时间t无关的常数,所以分布函数简单

9、。在本报告中,(1)已知船舶到港过程,求船舶到达间隔M因为到港过程服从λ=3.9天的泊松分布,所以船舶到港时间间隔服从指数分布λ=3.9天=0.002708333分钟精彩文档实用标准文案通过加载excel的“数据分析”,对得出的数进行频率分析得到:船舶到港时间间隔(min)频率[0,100)0.247[100,200)0.188[200,300)0.118[300,400)0.122[400,500)0.079[500,600

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