离散事件系统建模与仿真：爱尔朗函数解析

"离散事件系统建模与仿真技术在管理工程中的应用，通过爱尔朗函数实现随机变量模拟" 本文档主要介绍了离散事件系统建模与仿真的基础知识和应用，特别是在管理工程领域的实践。离散事件系统是那些事件发生时间和状态变化均呈现离散特性的系统，比如交通管理系统、生产流水线、计算机网络和通信系统等。这些系统中的事件通常是随机发生的，并且通常需要通过建模和仿真来分析和优化。 爱尔朗函数在离散事件系统建模中扮演了重要角色，因为它能够生成符合特定分布的随机变量，特别是用于模拟等待时间或者服务时间。如标题和描述所示，提供的程序清单是一个实现爱尔朗函数（ERLANG）的代码，该函数用于生成K-爱尔朗随机变量。K-爱尔朗分布是一种复合泊松分布，常用于表示多个独立的指数分布之和，常见于排队论中。代码中，函数接受两个参数：K（爱尔朗分布的阶数）和RMEAN（平均值），通过累加K个指数分布的随机变量（利用指数分布的累积概率函数EXPO(MEXP)计算）来生成K-爱尔朗分布的随机数。 离散事件系统的仿真通常涉及以下几个步骤：定义系统组件、建立事件调度机制、模拟事件的发生和处理、以及收集和分析结果数据。书中可能详细阐述了如何使用通用和专用的仿真语言来实现这些步骤，同时也提到了Petri网建模，这是一种图形化的形式化方法，特别适用于描述并发和同步行为，广泛应用于系统建模和分析。 除了排队系统，书中还涵盖了库存系统和加工系统的建模，这些都是管理工程中常见的离散事件系统实例。输入和输出数据分析部分可能讲解了如何评估和解释仿真结果，以便对系统性能进行评估和改进。书中丰富的例题和实用性使得这本书不仅适合工业工程专业的研究生，也适用于机电、控制和管理专业的高年级学生和研究生作为教学参考。对于专业技术人员和管理者，此书提供了有价值的参考资料，帮助他们理解和应用离散事件系统建模与仿真技术。 离散事件系统建模与仿真是一种强大的工具，可以预测和优化复杂系统的性能，对于解决现实世界中的管理和控制问题至关重要。通过掌握这种技术，工程师和管理者可以做出更加科学的决策，并提高系统的效率和可靠性。