Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
Топ:
Процедура выполнения команд. Рабочий цикл процессора: Функционирование процессора в основном состоит из повторяющихся рабочих циклов, каждый из которых соответствует...
История развития методов оптимизации: теорема Куна-Таккера, метод Лагранжа, роль выпуклости в оптимизации...
Проблема типологии научных революций: Глобальные научные революции и типы научной рациональности...
Интересное:
Средства для ингаляционного наркоза: Наркоз наступает в результате вдыхания (ингаляции) средств, которое осуществляют или с помощью маски...
Финансовый рынок и его значение в управлении денежными потоками на современном этапе: любому предприятию для расширения производства и увеличения прибыли нужны...
Принципы управления денежными потоками: одним из методов контроля за состоянием денежной наличности является...
Дисциплины:
2017-06-13 | 2123 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Очень часто при разработке программ возникает необходимость в последовательности случайных чисел. В играх, последовательность случайных чисел может использоваться в разнообразнейших ситуациях: создание монстров, генерация территории, поведение искусственного интеллекта.
Многие вещи можно сделать и без генератора случайных чисел. Вот например, такая последовательность чисел не может считаться случайной: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}. Здесь, зная предыдущее число, очень легко угадать следующее. Существуют другие последовательности. Например: {0, 1, 3, 2, 6, 7, 5, 4}. Здесь, угадать следующее число значительно сложнее. Подобные последовательности иногда удобно использовать в программах.
Генераторы случайных чисел по способу получения чисел делятся на:
· Физические (апартаные);
· табличные;
· алгоритмические.
Существует 3 способа генерации случайных чисел:
1. Аппаратный. (простой пример это монетка)
При аппаратном способе случайные числа вырабатываются электронной приставкой (генератор, датчик случайных чисел). В основе таких генераторов лежат шумы в электронных и полупроводниковых приборах и тому подобное.
Плюс этого способа состоит в том, что не велики затраты вычислительных ресурсов на генерацию. А второе достоинство заключается в том, что запас случайных чисел не ограничен.
Минусы: нет возможности проверить случайную последовательность, а значит нельзя гарантировать качество последовательности. Нельзя получить одинаковые последовательности случайных чисел. Аппаратный способ на практике используется редко.
2. Табличный. Случайные числа оформлены в виде таблицы, которая хранится в оперативной памяти или на внешнем носителе. Плюс: можно воспроизводить неоднократно одну и ту же последовательность псевдослучайных чисел. Минус: запас чисел ограничен, неэффективное использование вычислительных ресурсов компьютера (таблица больших размеров хранится в памяти, к которой постоянно обращаются). Используется редко.
|
3. Алгоритмический (программный). Случайные числа генерируются на компьютере по специальным алгоритмам. Числа, генерируемые с помощью этих ГСЧ, всегда являются псевдослучайными (или квазислучайными), то есть каждое последующее сгенерированное число зависит от предыдущего Случайные числа генерируются по алгоритмам, реализуемым в виде программ. Плюсы: возможность многократного воспроизведения последовательности, не требуются специальные устройства. Минусы: погрешность в моделировании непрерывных распределений случайных чисел, периодичность последовательности случайных чисел, возникающая в силу их алгоритмической природы, сравнительно большие затраты вычислительных ресурсов. Этот способ наиболее распространен.
Требования к идеальному генератору случайных чисел:
1. Генерируемые числа имеют квазиравномерную распределимость (квази=почти).
2. Числа в последовательности статически независимы
3. Последовательность воспроизводима
4. Алгоритм функционирует при минимальных затратах вычислительных ресурсов
5. Эксперимент с использованием имитационной модели системы, интерпретация и реализация результатов.
Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью, описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе.
Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте), которое позволяет осуществлять многократные испытания модели с нужными входными данными, чтобы определить их влияние на выходные критерии оценки работы системы. При таком моделировании компьютер используется для численной оценки модели, а с помощью полученных данных рассчитываются ее реальные характеристики.
|
Экспериментирование – процесс осуществления имитации с целью получения желаемых данных и анализа чувствительности.
Интерпретация – построение выводов по данным, полученным путем имитации.
Реализация – практическое использование модели и результатов моделирования.
Условия проведения машинных прогонов модели определяются на этапах стратегического и тактического планирования. Задача стратегического планирования заключается в разработке эффективного плана эксперимента, в результате которого либо выясняется взаимосвязь между управляемыми переменными, либо находится комбинация значений управляемых переменных, минимизирующая или максимизирующая отклик имитационной модели. В тактическом планировании в отличие от стратегического решается вопрос о том, как в рамках плана эксперимента провести каждый имитационный прогон, чтобы получать наибольшее количество информации из выходных данных.
Проведение машинного эксперимента и анализ результатов - включают прогон имитационной модели на компьютере и интерпретацию полученных выходных данных. При использовании результатов имитационных экспериментов для подготовки выводов или проверки гипотез о функционировании реальной системы применяются статистические методы.
Последним этапом в процессе имитационного исследования являются реализация полученных решений и документирование имитационной модели и ее использования. Если разработчик и пользователь работали в тесном контакте и достигли взаимопонимания при разработке модели и ее исследовании, то результаты проекта скорее всего будут успешно внедряться. Если же между ними не было тесной взаимосвязи, то, несмотря на элегантность и адекватность имитационной модели, сложно будет разработать эффективные рекомендации. (см. вопрос 4)
Чтобы иметь максимальные шансы успешного применения результатов имитационного исследования, имитационная модель должна быть:
- понятной заказчику-пользователю;
- способной давать разумные ответы;
- способной давать информацию, которая может быть в дальнейшем
использована;
- реалистичной в требованиях к данным;
- способной отвечать на вопросы типа «А что будет, если…?»;
- легко модифицируемой;
- недорогой при применении.
|
|
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...
Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!