私は現在、大学の試験にJavaSimを使用してプロセス指向のシミュレーターを書いています。シミュレーター自体はうまく機能していますが、大きな疑問が1つあります。それは、コードでシミュレーションの定常状態を見つけるための正しい/最良の方法があるかどうかです。
私が読んだ本は、シミュレーションの動作が一定または繰り返しの値に収束するときに「定常状態」を見つけるプロセスを漠然と説明しています。
定常状態http://img24.imageshack.us/img24/9782/steadystate.png
しかし、これはコードでどのように見えますか？定期的に収集する必要のある統計をサンプリングして、特定の平均値に収束するかどうかを確認できると思います。または、時間内に値を出力して、シミュレーションが定常状態に達する時期を任意に決定することもできますか？
あなたがこれに対して良い答えを得たことがあるとは思わないでください...
定常状態を決定するプロセスについては、オンラインリソースまたはLaw and Kelton、Simulation ModelingandAnalysisを確認してください。重要なのは、シミュレーションをシステムの開始条件から独立させたいということです。さらに重要な点として、主要な測定値（遅延など）の分布は、開始条件とは無関係である必要があります。それらには、平均、分散、およびサンプルサイズに基づいて主要な測定値の周りに信頼区間を構築し、連続するサンプルが統計的に同じであるかどうかを判断するための一連の手順があります。正規性の仮定を満たすには、十分なサンプルサイズを用意することが重要です。
また、Simulation with Arenaの本の良いところには、定常状態が重要でない理由についての議論が含まれています。
幸運を ！
標準的なアプローチは、変動率を監視し、「定常状態」と見なされるのに十分小さいしきい値を選択することです。提供された平均値を使用すると、探しているソリューションの絶対値がハードコーディングされるため、脆弱です。
ポイントのウィンドウ、たとえば最後の 50 の標準偏差を計算し、その偏差が許容可能な最小値を下回ったときに到達した定常状態を宣言します (最小偏差を自分で選択する必要があります。これは ' の定義だからです)。定常状態'）。これは、グラフの小刻みが一定時間十分に小さくなったときに答えを受け入れるのとほぼ同じです。
