计算机模拟：随机方法解决复杂排队系统问题

计算机模拟-learning.groovy.3.java-based.dynamic.scripting.2nd.edition (英文版pdf）是一本关于计算机模拟的教材，特别关注在IT行业中使用基于Java的动态脚本语言进行模拟分析。章节10.2探讨了如何在处理复杂的随机事件，如排队系统中的到达间隔时间和服务时间概率分布复杂时，采用随机模拟法来求解问题。该方法在实际应用中尤其有效，当概率分布无法用解析方法表示时。 举例来说，作者通过模拟一个仓库卸货场景来解释这个概念。假设仓库每天只能卸货2辆货车，如果当天到达的货车超过2辆，则会推迟到次日。给定货车到达率的数据表明，平均每天有1.5辆车到达，且这些到达数量不服从泊松分布，服务时间也不是指数分布。为了模拟这个过程，程序首先需要确定随机数与事件概率的对应关系，如表4所示，其中每个随机数范围代表相应的到达车辆数概率。 编程部分的关键在于生成符合给定概率分布的随机数，并根据这些随机数决定实际发生的事件。例如，通过生成的随机数a1，通过一系列条件判断（如a1小于某个概率值时对应0辆车等），将随机数映射到实际的到达车辆数a2。接着，根据a2的值计算需要卸货的货车数a3，以及实际卸货和推迟卸货的车辆数a4和a5。 在这个过程中，Matlab被用来作为编程工具，因为它提供了生成随机数、数组操作以及条件判断等功能。作者使用了Matlab的随机数生成函数rand()来实现随机数的生成，并利用循环结构和逻辑条件来处理不同概率区间的情况。 整个章节还可能涉及到其他IT领域的基础知识，如动态规划（用于解决最优决策问题）、图与网络理论（如最短路径、匹配问题等）以及排队论（理解服务系统的运作和优化）。书中还会介绍随机数生成的方法，这对于任何依赖模拟和随机试验的领域都是至关重要的。 总结来说，这本书提供了一种实用的工具箱，使读者能够利用计算机模拟解决复杂的概率问题，特别是在那些难以通过传统数学方法求解的情况下，它展示了Java和脚本语言在模拟中的应用价值。同时，书中涵盖的算法和理论知识对于理解和解决实际IT项目中的优化问题有着重要的指导作用。