Mô hình hóa và mô phỏng mạng - Các hệ thống rời rạc nói chung

Quá trình mô hình hóa trong môi tr ườ ng GPSS World.. 6.5..[r]

(1)

MƠ HÌNH HĨA VÀ MƠ PH NG M NGỎ Ạ (CÁC H TH NG R I R C NÓI CHUNG)Ệ Ố Ờ Ạ Nh ng v n đ c b n v mơ hình hóa ữ ấ ề ả ề

1.1 H th ngệ ố

1.2 Mơ hình

1.3 Nh ng bài tốn mơ hình hóaữ

1.4 Các phương pháp mơ hình hóa

1.5 Th o lu nả ậ

2 C b n v thuy t xác su tơ ả ề ế ấ 2.1 Khái ni m, đ nh nghĩaệ ị

2.2 Các lu t phân b các bi n ng u nhiênậ ố ế ẫ

2.3 Các đ c tính đ nh lặ ị ượng các bi n ng u nhiênế ẫ

2.4 Nh ng phân b đi n hình các bi n ng u nhiênữ ố ể ế ẫ

2.5 Th o lu nả ậ

3 Mơ hình tốn h c nh ng h th ng r i r cọ ữ ệ ố ờ ạ

3.1. Nh ng khái ni m chínhữ ệ

3.2. Phân lo i các mơ hình hàng đ iạ ợ

3.3. Tham s và đ c tính c a h th ng hàng đ iố ặ ủ ệ ố ợ

3.4. Tham s và đ c tính c a m ng hàng đ iố ặ ủ ạ ợ

3.5. Th o lu n ả ậ

4 Mơ hình hóa phân tích

(2)

4.2. H th ng hàng đ i nhi u kênh v i lu ng đ ng nh tệ ố ợ ề ớ ồ ồ ấ

4.3. H th ng hàng đ i m t kênh v i lu ng không đ ng nh tệ ố ợ ộ ớ ồ ồ ấ

4.4. M ng hàng đ i m có d ng mũ v i lu ng đ ng nh tạ ợ ở ạ ớ ồ ồ ấ

4.5. M ng hàng đ i đóng có d ng mũ v i lu ng đ ng nh tạ ợ ạ ớ ồ ồ ấ

4.6. Th o lu n ả ậ

5 Mơ hình hóa s h c (mơ hình các ti n trình ng u nhiên)ố ọ ế ẫ

5.1. Khái ni m ti n trình ng u nhiênệ ế ẫ

5.2. Tham s và đ c tính ti n trình ng u nhiên Markovố ặ ế ẫ

5.3. Các phương pháp tính mơ hình Markov

5.4. Mơ hình Markov các h th ng hàng đ iệ ố ợ

5.5. Mơ hình Markov các m ng hàng đ iạ ợ

5.6. Th o lu n ả ậ

6 Mơ hình hóa mơ ph ngỏ

6.1. C s mơ hình hóa mơ ph ngơ ở ỏ

6.2. Các phương pháp hình thành s ng u nhiênố ẫ

6.3. Nh p mơn GPSS Worldậ

6.4. Q trình mơ hình hóa trong mơi trường GPSS World

6.5. Các operator trong GPSS World

6.6. Các command trong GPSS World

(3)

MƠ HÌNH HĨA VÀ MƠ PH NG M NGỎ Ạ (CÁC H TH NG R I R C NĨI CHUNG)Ệ Ố Ờ Ạ

Ngay c n u nh ng ch ng minh c a b n là đúng và rõ ràng đ nả ế ữ ứ ủ ạ ế đâu đi n a, r ng lo i tr đi t t c nh ng sai l m, thì dù sao v n tìm raữ ằ ạ ừ ấ ả ữ ầ ẫ được người ch ra r ng b n sai. (nh ng quy lu t c a Murphy)ỉ ằ ạ ữ ậ ủ Mơ hình hóa tốn h c là m t cơng c m nh và hi u qu đ nghiên c u nh ngọ ộ ụ ệ ả ể ứ ữ đ i tố ượng, h th ng, và ti n trình khác nhau trong nhi u lĩnh v c khác nhau trong ho tệ ố ế ề ự ạ đ ng c a con ngộ ủ ười. S đa d ng c a các ti n trình trong nh ng h th ng và trong cácự ủ ế ữ ệ ố đ i tố ượng được nghiên c u là ng v i s đa d ng c a nh ng phứ ứ ự ủ ữ ương pháp và cơng cụ tốn h c đọ ượ ục s d ng trong lý thuy t mơ hình hóa. ế

Mơ hình hóa – m t q trình nghiên c u h th ng g m có nhi u bộ ứ ệ ố ề ước ph c t pứ nh t, hấ ướng đ n vi c làm sáng t nh ng tính ch t và quy lu t c a h th ng c n đế ệ ỏ ữ ấ ậ ủ ệ ố ầ ược nghiên c u, v i m c tiêu là t o m i ho c là nâng c p chúng [các h th ng]. Trong quáứ ụ ặ ấ ệ ố trình mơ hình hóa m t t p h p các bài tốn tộ ậ ợ ương quan được gi i quy t, trong đó cả ế ơ b n là phát tri n mơ hình, phân tích tính ch t và đ a ra khuy n cáo cho vi c nâng c pả ể ấ ế ệ ấ nh ng h th ng có s n ho c thi t k nh ng h th ng m i.ữ ệ ố ẵ ặ ế ế ữ ệ ố

Ph n l n các h th ng k thu t, trong đó có máy tính và m ng, đầ ệ ố ỹ ậ ược mơ tả b ng nh ng thu t ng là nh ng ti n trình ng u nhiên r i r c v i vi c s d ng cácằ ữ ậ ữ ữ ế ẫ ệ ụ phương pháp xác su t. Trong này ph n l n áp d ng nh ng mơ hình tốn h c [mà đấ ầ ụ ữ ọ ể mô t t ch c k t c uho t đ ng nh ng h th ng đả ổ ứ ế ấ ộ ữ ệ ố ược nghiên c u] là đứ ược xây d ngự trên c s nh ng mơ hình [thu c] thuy t hàng đ i (queueing theory) mà vi c phân tíchơ ữ ộ ế ợ ệ chúng (các mơ hình) có th để ược th c hi n b ng nh ng phự ệ ằ ữ ương pháp phân tích (analytical), s h c (numeral) và th ng kê (statistic). Trong đó các phố ọ ố ương pháp phân tích thì s d ng các phử ụ ương pháp xác su t [trong] thuy t hàng đ i, phấ ế ợ ương pháp số h c s d ng các phọ ụ ương pháp các ti n trình ng u nhiên Markov, phế ẫ ương pháp th ngố kê s d ng phử ụ ương pháp mơ hình hóa mơ ph ng (simulation).ỏ

(4)

Tài li u lý thuy t này có kèm theo nh ng ví d và bài t p hệ ế ữ ụ ậ ướng đ n vi c phátế ệ tri n ki n th c và k năng v n d ng nh ng mơ hình và phể ế ứ ỹ ậ ụ ữ ương pháp đ n gi n nh tơ ả ấ đ tính t i ngồi, tài trong c a nh ng thành ph n riêng bi t trong h th ng và tồn bể ả ủ ữ ầ ệ ệ ố ộ h th ng và đ th c hi n nh ng phân tích đ c tính ho t đ ng nh ng h th ng th c,ệ ố ể ự ệ ữ ặ ộ ữ ệ ố ự được mơ t (mơ hình hóa) dả ướ ại d ng nh ng mơ hình hàng đ i ho c nh ng mơ hìnhữ ợ ặ ữ các ti n trình ng u nhiên Markov.ế ẫ

Tài li u này có th giúp ngệ ể ườ ọi đ c đ t đạ ược nh ng m c tiêu c b n sau:ữ ụ ả

2.1.1 Có được m t cái nhìn ban đ u v nh ng ngun lý mơ hình hóaộ ầ ề ữ nh ng h th ng ph c t p trên c s nh ng ví d mơ hình hàng đ i [đữ ệ ố ứ ữ ụ ợ ượ ửc s d ng r ng rãi] và nh ng phụ ộ ữ ương pháp tính tốn c a chúng v i vi c s d ng 3ủ ệ ụ phương pháp chính: phân tích, s h c và mô ph ng. ố ọ ỏ

2.1.2 Hi u bi t để ế ược nh ng n n t ng toán h c c b n nh t cho vi cữ ề ả ọ ả ấ ệ nghiên c u sau này và ý nghĩa toán h c đ n gi n nh t cho nh ng ti n trình vàứ ọ ả ấ ữ ế h th ng th c.ệ ố ự

(5)

1 Nh ng v n đ c b n v mơ hình hóaữ ấ ề ả ề T t c , nh ng gì b t đ u t t đ p, l i k tấ ả ữ ắ ầ ố ẹ ạ ế thúc t i t T t c nh ng gì b t đ u t i t , thì k tồ ệ ấ ả ữ ắ ầ ệ ế thúc càng t i t h n. (Quy lu t Pudder)ồ ệ ơ ậ Mơ hình hóa thay m t đ i tộ ố ượng ban đ u b ng m t đ i tầ ằ ộ ố ượng khác, mà g i là mơ hình (hình 1.1), và vi c th c hi n nh ng th c nghi m v i mơ hình làọ ệ ự ệ ữ ự ệ v i m c tiêu nh n đớ ụ ậ ược nh ng thông tin v h th ng b ng cách nghiên c uữ ề ệ ố ằ ứ nh ng tính ch t c a mơ hình.ữ ấ ủ

Hình 1.1. V khái ni m “mơ hình hóa”.ề ệ

Nh ng đ i tữ ố ượng mơ hình hóa trong k thu t là nh ng h th ng và nh ngỹ ậ ữ ệ ố ữ ti n trình ch y trong h th ng đó. Nói riêng, trong k thu t nh ng đ i tế ệ ố ỹ ậ ữ ố ượng mơ hình hóa là máy tính, t h p máy tính, h th ng tính tốn và m ng máy tính.ổ ợ ệ ố

Mơ hình hóa cho kh năng nghiên c u nh ng đ i tả ứ ữ ố ượng mà vi c th cệ ự nghi m tr c ti p v i chúng là:ệ ự ế

Khó th c hi n;ự ệ Khơng l i v kinh t ;ợ ề ế

Nói chung là khơng th th c hi n.ể ự ệ

(6)

5.1.2 Khái ni m ti n trình ng u nhiên Markovệ ế ẫ

5.1.2. Tham s và đ c tính ti n trình ng u nhiên Markovố ặ ế ẫ

5.2.1.2.1.Các tham s c a ti n trình ng u nhiên Markovố ủ ế ẫ 5.2.1.2.2.Các đ c tính c a ti n trình ng u nhiên Markovặ ủ ế ẫ

5.1.3. Các phương pháp tính mơ hình Markov

5.1.4. Mơ hình Markov các h th ng hàng đ iệ ố ợ

5.1.5. Mơ hình Markov các m ng hàng đ iạ ợ

5.1.6. Th o lu n và gi i quy t bài toánả ậ ả ế

6 Mơ hình hóa mơ ph ngỏ

6.1.1. C s mơ hình hóa mơ ph ngơ ở ỏ

6.1.2. Các phương pháp hình thành s ng u nhiênố ẫ

6.1.3. Nh p mơn GPSS Worldậ

6.1.4. Q trình mơ hình hóa trong mơi trường GPSS World

6.1.5. Các operator trong GPSS World

6.1.6. Các command trong GPSS World

(7)

Tham kh o:ả

[1] http://www.intmath.com/Countingprobability/13_Poissonprobability distribution.php

[2]http://www.tutorvista.com/content/math/statisticsand probability/probability/poissondistribution.php

[3]http://www.vosesoftware.com/ModelRiskHelp/index.htm#Distributions/

Discrete_distributions/Geometric_distribution.htm

Định dạng
Số trang	7
Dung lượng	472,08 KB