港口系统仿真实验报告材料

《港口系统仿真实验报告材料》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、实用标准文案港口系统仿真实验报告精彩文档实用标准文案一、线性同余法产生随机数1、递推公式I0：初始值（种子seed)a：乘法器（multiplier)c：增值（additiveconstant)m：模数（modulus)mod：取模运算：(aIn+c)除以m后的余数a,c和m皆为整数产生整型的随机数序列,随机性来源于取模运算，如果c=0，乘同余法：速度更快，也可产生长的随机数序列2、特点最大容量为m：独立性和均匀性取决于参数a和c的选择例：a=c=I0=7,m=10è7,6,9,0,7,6,9,0,…3、

2、模数m的选择：m应尽可能地大，因为序列的周期不可能大于m;通常将m取为计算机所能表示的最大的整型量，在32位计算机上，m=231=2x1094、乘数因子a的选择：用线性乘同余方法产生的随机数序列具有周期m的条件是：1.c和m为互质数；2.a-1是质数p的倍数，其中p是a-1和m的共约数；3.如果m是4的倍数，a-1也是4的倍数。对于本报告用线性同余法产生1000个[0,1]独立均匀分布的随机数，要求按照以下规则尝试两组参数，产生两组1000个随机数，并得到每组随机数的平均间隔、最小数据间隔、最大数据间隔。

3、（1）取m=2^26=1073741824c=12357a=4*270+1=2118710324将得到的1000个随即数据排序，并求差值，具体数据见excel，得到最大间隔0.007746292最小间隔1.77883E-06平均间隔0.000998246(2)取m=2^29=33554432c=0a=8*139+3=11174567将得到的1000个随即数据排序，并求差值，具体数据见excel，得到最大间隔0.008767486精彩文档实用标准文案最小间隔2.38419E-07平均间隔0.00099997

4、4精彩文档实用标准文案二、产生船舶的到港时间间隔、装卸服务时间Poisson分布又称泊松小数法则（Poissonlawofsmallnumbers），是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-DenisPoisson）在1838年时发表。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。泊松分布的概率质量函数为：泊松分布的参数λ是单位时间

5、(或单位面积)内随机事件的平均发生率。服从泊松分布的随机变量，其数学期望与方差相等，同为参数λ：E(X)=V(X)=λ动差生成函数：泊松分布的来源：在二项分布的伯努力试验中，如果试验次数n很大，二项分布的概率p很小，而乘积λ=np比较适中，则事件出现的次数的概率可以用泊松分布来逼近。这在现实世界中是很常见的现象，如DNA序列的变异、放射性原子核的衰变、电话交换机收到的来电呼叫、公共汽车站候车情况等等。指数分布概述：概率密度函数精彩文档实用标准文案其中λ>0是分布的一个参数，常被称为率参数（ratepara

6、meter）。指数分布的区间是[0,∞)。如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X~Exponential（λ）。累积分布函数数学期望和方差：期望：比方说：如果你平均每个小时接到2次电话，那么你预期等待每一次电话的时间是半个小时。方差：若随机变量x服从参数为λ的指数分布，则记为X~e(λ).指数分布的无记忆性；指数函数的一个重要特征是无记忆性（MemorylessProperty，又称遗失记忆性）。这表示如果一个随机变量呈指数分布当s,t≥0时有P(T>s+t

7、T>t)=P(T>s)在概率论和统计学中

8、，指数分布（Exponentialdistribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。指数分布可以看作当威布尔分布中的形状系数等于1的特殊分布，指数分布的失效率是与时间t无关的常数，所以分布函数简单

9、。在本报告中，（1）已知船舶到港过程，求船舶到达间隔M因为到港过程服从λ=3.9天的泊松分布，所以船舶到港时间间隔服从指数分布λ=3.9天=0.002708333分钟精彩文档实用标准文案通过加载excel的“数据分析”，对得出的数进行频率分析得到：船舶到港时间间隔(min)频率[0,100)0.247[100,200)0.188[200,300)0.118[300,400)0.122[400,500)0.079[500,600