Блинов Е.А. Методическое пособие - Моделирование, алгоритмизация и оптимизация элементов и систем в теплоэнергетике - файл n1.doc

Блинов Е.А. Методическое пособие - Моделирование, алгоритмизация и оптимизация элементов и систем в теплоэнергетике
скачать (1080.6 kb.)
Доступные файлы (4):
n1.doc3173kb.17.03.2009 14:57скачать
n2.ppt1598kb.10.03.2009 13:58скачать
n3.ppt821kb.12.03.2009 13:37скачать
n4.pptx127kb.26.03.2009 17:03скачать

n1.doc

1   2   3   4   5   6


Количество автомобилей в автомобильном предприятии – 66; средняя грузоподъемность автомобиля – 5,5 т; время загрузки на складах – 1,3 часа; средняя скорость движения – 35 км/ч.

Постановка вероятностной модели.

Решение задачи динамического программирования ведется для нескольких различных значений параметра Nt – количества исправных автомобилей в автомобильном предприятии на момент времени t. Ясно, что вывоз материальных средств со складов потребителям смогут осуществлять только исправные автомобили. Их количество заблаговременно не известно. Причина в том, что процессы выхода из строя, ремонта автомобилей и введение их в строй являются стохастическими. Поэтому в произвольный момент времени, когда будет осуществляться вывоз МС со складов, нам не известно точное количество исправных автомобилей, участвующих в этом процессе, т.е. возможна только некоторая вероятностная оценка количества исправных автомобилей.

Исходя из КТГ автомобильного предприятия, ожидаемое количество исправных автомобилей выражается как Ncp = N * КТГ. Однако среднее (ожидаемое) значение тоже не дает исчерпывающей информации о конкретном количестве исправных автомобилей в автомобильном предприятии в произвольный момент времени. Поэтому вместе с количеством исправных автомобилей необходимо знать вероятность того, что в произвольный момент времени будет точно Nt автомобилей.

Данное значение можно получить опираясь на теорему теории вероятностей: при воздействии на любую систему большого количества случайных величин (процессов), подчиненных различным законам распределения, итоговое случайное событие будет распределено по закону асимптотически близкому к нормальному, а отклонения его значений от среднего (ожидаемого) значения подчиняются правилу трех сигм. Исходя из этого предположения, количество исправных автомобилей в автомобильном предприятии также будет иметь распределение близкое к нормальному распределению.

Допустим, что в нашем случае распределение случайных величин асимптотически близко к нормальному распределению, а ее функция плотности имеет вид:

f(N) = 1/((2 )Ѕ ) exp {-(N - Nср)2/(2 2) },

где - средне квадратическое отклонение, определяемое из предположения нормальности распределения количества автомобилей. Его значение в нашем случае равно = N (1 – KTГ) / 3.

Тогда количество исправных автомобилей с вероятностью 0,997 будет находиться в интервале [(2*КТГ – 1)*N; N] - рис. 8, а их вероятное количество определяются из рисунка 9. Для нашего случая N = 66; Ncp = 49,5; интервал значений - [33; 66]. Проводим моделирование на ЭВМ для автомобилей, осуществляющих вывоз МС со складов потребителям и их конкретное распределение по маршрутам вывоза запасов МС, начиная с 33 до 66 единиц.




Рис. 8


Рис. 9
Полученные результаты приведены в виде таблицы значений – табл. 10, в графической форме – рисунок 10.




Рис. 10


Таблица 10

N

33


34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

T


45,2

45,2

44,5

44,1

44,1

42,7

39,7

39,7

38,9

37,4

36,2

35,6

35,3

35,3

32,0

32,0

31,6

1


6

6

6

6

6

7

7

7

8

8

8

8

8

8

9

9

9

2


2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

3


5

5

5

6

6

6

6

6

6

6

6

6

7

7

7

7

7

4


7

7

7

7

8

8

8

9

9

9

9

9

9

10

10

10

10

5


2

2

2

2

2

2

2

2

2

3

3

3

3

3

3

3

3

6


7

8

8

8

8

8

9

9

9

9

10

10

10

10

10

11

12

7


4

4

5

5

5

5

5

5

5

5

5

6

6

6

6

6

6

N

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

T

31,2

30,9

30,9

30,9

28,3

27,1

26,7

26,7

26,7

26,7

26,7

26,5

26,5

26,5

26,5

25,9

22,6

1

9

9

9

9

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

10

12

12

2

2

2

2

2

2

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

7

8

8

8

8

8

8

8

10

10

10

10

10

10

10

10

10

4

10

10

10

12

12

12

12

12

12

12

12

12

12

14

14

14

14

5

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

4

3

4

3

4

6

12

12

12

12

12

12

12

12

12

12

12

15

15

15

15

15

15

7

7

7

8

7

7

7

8

8

8

8

10

8

8

8

8

8

8
1   2   3   4   5   6


Учебный материал
© bib.convdocs.org
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации