离散事件动态系统性能评估与仿真PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 离散事件动态系统的研究对象 1

1.2 计算机仿真在DEDS研究中的地位和作用 2

1.3 高效率仿真在DEDS性能评估中的价值 4

1.4 DEDS的研究现状和研究手段 7

1.4.1 提高仿真效率的主要手段 7

1.4.2 灵敏度估计的高效率仿真 9

第2章 随机变量的高效率抽样技术 12

2.1 U（0，1）均匀分布随机数发生器 13

2.1.1 基本构造形式 13

2.1.2 组合式随机数发生器 15

2.1.3 随机数发生器的检验 17

2.2 随机变量的精确抽样技术 18

2.2.1 反变换法 18

2.2.2 取舍法 19

2.2.3 函数变换法 20

2.2.4 组合法 20

2.2.5 比值法 21

2.2.6 概率密度函数凹变换法 22

2.3 取中分布随机变量抽样算法 24

2.3.1 反变换法 24

2.3.2 简单取舍法 24

2.3.3 继承取舍抽样法 24

2.4 剩余分布抽样的高效率算法 25

2.4.1 剩余分布的数学描述 25

2.4.2 当前常用的剩余分布抽样方法 26

2.4.3 继承取舍抽样法 27

2.4.4 极限分布抽样法 28

2.4.5 函数变换法 30

2.4.6 应用举例 31

2.5 本章小结 32

第3章 随机DEDS仿真的三种实现 34

3.1 DEDS的五元组描述 35

3.2 经典事件调度法 36

3.3 极小分布抽样法 37

3.3.1 方法的数学描述 37

3.3.2 Markov系统的高效率仿真 40

3.3.3 并发构造样本路径的归一时钟序列法 41

3.4 嵌入泊松流法 42

3.4.1 方法的数学描述 42

3.4.2 Markov型DEDS仿真的标准钟方法 43

3.5 应用举例 44

3.6 本章小结 47

第4章 Markov型DEDS性能评估的NON-CLOCK方法 48

4.1 DEDS性能评估问题的一般描述 49

4.2 DEDS仿真时样本路径的终止方式 50

4.3 NON-CLOCK方法 51

4.3.1 构造Z序列的基本仿真流程 51

4.3.2 不同仿真类型下Z序列的构造 53

4.3.3 性能测度的估计 54

4.3.4 稳态性能测度的估计 56

4.4 算法适用性检验 58

4.4.1 M／M／1／K系统平均首次溢出时间的估计 59

4.4.2 M／M／1／K瞬时溢出概率的估计 59

4.4.3 M／M／1／K系统［0，T］时间内平均队长的估计 60

4.4.4 M／M／1／K系统稳态平均队长 61

4.5 NC方法的扩展 62

4.5.1 并发构造多参数集下的样本路径 62

4.5.2 系统可靠度估计的Ⅰ型仿真方案 62

4.5.3 Ⅱ型仿真的另一种估计器 64

4.5.4 提高Z序列“均匀化实现”效率的技巧 65

4.6 应用举例 66

4.6.1 最优贮备问题 66

4.6.2 k-out-of-n（F）C系统的可靠性评估 67

4.6.3 电力系统安全性评估 68

4.7 本章小结 73

第5章 小概率事件系统仿真的NC-重要抽样方法 74

5.1 小概率事件仿真难题 75

5.2 重要抽样方法原理 76

5.3 NC-重要抽样仿真框架 77

5.3.1 Z序列似然函数计算 78

5.3.2 改变Z序列概率测度的动态变参数法 79

5.3.3 NC-重要抽样方法的仿真流程 81

5.4 NC-重要抽样的三种估计器 82

5.4.1 经典估计器 82

5.4.2 比值估计器 82

5.4.3 控制变量估计器 83

5.5 稳态性能测度估计的重要抽样方法 84

5.6 NC-重要抽样方法在高可靠性仿真中的应用 85

5.6.1 加速失效重要抽样方案 85

5.6.2 系统平均首次失效时间（MTTF）的估计 87

5.6.3 系统稳态可用度估计 88

5.6.4 平均开工时间的估计（MTBF） 88

5.6.5 系统可靠度估计 88

5.7 仿真实验 95

5.7.1 M／M／1／K队列溢出概率评估 96

5.7.2 M／M／1／K队列平均首次失效时间评估 97

5.7.3 M／M／1／K队列瞬时可靠度估计 97

5.8 应用举例 99

5.9 本章小结 101

第6章 Markov-DEDS参数灵敏度估计 102

6.1 DEDS参数灵敏度估计的一般描述 102

6.2 NC框架下性能评估问题简要回顾 103

6.3 参数灵敏度的SPA-LR估计器 104

6.4 稳态性能测度的灵敏度估计 107

6.5 高阶导数的估计 108

6.6 灵敏度估计算法检验 110

6.6.1 M／M／1／K队列平均崩溃时间的参数灵敏度估计 110

6.6.2 M／M／1／K队列瞬时溢出概率的参数灵敏度估计 112

6.6.3 M／M／1／K系统［0，T］时间内平均队长的灵敏度估计 113

6.6.4 M／M／1／K队列稳态平均队长的参数灵敏度估计 113

6.6.5 M／M／1队列稳态平均队长的高阶参数灵敏度估计 114

6.7 提高灵敏度估计效率的方法 116

6.7.1 SPA-LR估计器的收敛特征分析 116

6.7.2 通过缩短Z序列的长度提高估计效率 117

6.7.3 减小灵敏度估计方差的控制变量法 120

6.7.4 减小灵敏度估计方差的重要抽样方法 123

6.8 应用举例 125

6.9 本章小结 126

第7章 仿真精度分析 128

7.1 子样独立时的仿真精度分析 129

7.1.1 经典统计学方法 129

7.1.2 经典方法的贯序实现方案 133

7.1.3 Jackknife方法 134

7.1.4 Bootstrap方法 135

7.2 子样相关时的仿真精度分析 136

7.2.1 批平均值法 137

7.2.2 一致批均值法 140

7.2.3 一致批均值法的动态实现 141

7.2.4 重叠批平均值法 142

7.3 本章小结 143

参考文献 145

索引 153