离散事件系统建模与仿真:原理、方法与应用
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更新于2024-08-08
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"该资源是一份关于离散事件系统建模与仿真的技术手册,主要讲解了如何通过观察数据表来分析和理解实验结果。内容包括处理均值、平方和的计算,以及如何利用F检验统计量进行假设检验。同时,提到了离散事件系统在管理工程中的应用,如排队系统、库存系统和加工系统的模拟,并介绍了建模与仿真的实用性和相关仿真语言,特别强调了Petri网建模方法。"
在离散事件系统建模与仿真中,观察数据表是一个关键工具,用于记录和分析实验数据。例如,表8.1展示了多次重复实验的数据,其中r代表重复次数,j代表因子的不同水平,Yrj表示在第r次重复中因子j的响应变量值。通过计算响应变量的均值和围绕样本均值的变化,可以分析处理效果和误差的贡献。
式8.19和8.20描述了总平方和(SST TOTAL)如何分解为处理引起的平方和(SST REAT)和误差平方和(SSE)。这里的误差是指单个响应值与对应水平的样本均值之间的差异。如果εrj的协方差假设成立,那么误差的均方(MSE)是响应变量方差σ^2的无偏估计。处理的均方(MST REAT)同样是对σ^2的无偏估计,且两者统计独立。
为了检验处理效应的显著性,通常会使用F检验统计量(式8.21),它是处理平方和与误差平方和的比率,具有特定的自由度。F检验用于决定是否拒绝零假设(H0),即不存在处理效应。如果F值大于临界F值(F1-α),则拒绝H0;反之,如果F值小于F1-α,则不拒绝H0。这一方法广泛应用于多因素分析和实验设计中。
此外,本书还涵盖了多种仿真语言,尤其是Petri网模型,这是一种在离散事件系统建模中广泛应用的工具,尤其适用于表示并发和竞争关系。Petri网能够描述复杂的系统行为,如生产流程、物流系统等,对于理解和优化这些系统的性能至关重要。
离散事件系统的建模与仿真不仅对学术研究有价值,也是工程技术人员和管理人员在系统分析、决策优化和战略规划中不可或缺的工具。书中丰富的例题和实际应用案例,使其具有很高的实用性和参考价值。
2021-05-10 上传
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2021-01-26 上传
2021-03-12 上传
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郝ren
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