При разработке библиотеки SimC использовался такой же подход,
как и при создании библиотеки SIMPAS. Возможности двух библиотек
практически одинаковые. Названия большинства функций библиотеки
SimC соответствуют названиям операторов GPSS, выполняющим по-
добные действия. Результаты при моделировании получаются близки-
ми к результатам, полученным при моделировании с использованием
GPSS. При использовании библиотеки SimC предусмотрена возмож-
ность сохранения результатов моделирования в текстовом файле.
Кроме того, в библиотекувведена дополнительная возможность
для обработки результатов моделирования, заключающаяся в том, что
можно использовать метод понижения дисперсии, основанный на до-
полняющих случайных числах [1]. Так, в библиотеке SimC для со-
здания воспроизводимых потоков псевдослучайных чисел использу-
ется линейный конгруэнтный генератор [1]. Особенность реализации
функций для получения чисел, распределенных по различным зако-
нам, заключается в том, что можно получать дополняющие (“проти-
воположные”) выборки случайных чисел [1], имеющие между собой
отрицательную корреляцию.
Суть метода дополняющих выборок заключается в следующем.
Основной генератор случайных чисел, равномерно распределенных
в интервале от 0 до 1, может работать в двух режимах. В режиме
генерации прямой последовательности на
i
-м шаге генератор выдает
некоторое значение
U
i
, а в режиме генерации дополняющей последо-
вательности на
i
-м шаге генератор формирует значение
1
−
U
i
. Таким
образом, получаются последовательности псевдослучайных чисел с
отрицательной корреляцией. С помощью данного генератора и опре-
деленных преобразований [1] можно получить две отрицательно кор-
релированных последовательности случайных чисел, распределенных
по практически любомузаданномузаконураспределения.
Механизм использования метода дополняющих выборок следую-
щий. С моделью выполняются два эксперимента одинакового объема
(продолжительности интервала моделирования). В первом экспери-
менте используются прямые последовательности случайных чисел,
а во втором — дополняющие последовательности. Значение оценки
определяемого в ходе экспериментов с моделью параметра берется
как среднее арифметическое значений оценки этого параметра, по-
лученных в ходе двух экспериментов. Имеется достаточно простое
доказательство того, что в этом случае дисперсия оценки параметра
будет меньше, чем дисперсия оценки, полученной в результате одного
эксперимента [1].
Установка и использование библиотеки SimC в Windows и
МСВС
. Рассмотрим порядок установки и применения библиотеки
функций SimC в среде Visual C++ под Windows и в среде KDevelop
под МСВС. Исходные тексты библиотеки находятся в двух текстовых
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2005. № 4 87
