flexsim统计分布设置

Question

flexsim统计分布设置，关于指数分布和泊松分布
将题目进行简单flexsim仿真，具体题目及遇到的问题如下：
旅客到达服从泊松分布是指每五分钟内到达旅客人数服从泊松分布

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对你提出的问题，即在FlexSim中如何正确设置泊松分布和指数分布，并理解为何模拟结果中的平均等待时间与预期理论值不符，我将提供一个详细的解析和指导。

泊松分布与指数分布的基本原理

泊松分布常用于描述单位时间内随机事件发生的次数，而指数分布则用于描述连续型随机变量，特别是描述独立事件之间的时间间隔。在你的场景中，旅客到达服从泊松分布，而服务时间服从指数分布，这符合典型的M/M/1排队模型。

FlexSim中的设置

在FlexSim中，泊松分布和指数分布是通过特定的函数实现的。对于泊松分布，你需要使用poisson(λ)函数，其中λ是单位时间内的期望事件数；对于指数分布，使用exponential(μ)函数，其中μ是服务率，即单位时间内完成的服务次数。

题目要求解析

根据题目，旅客到达率为每分钟3.35人，服务率为每分钟3.45人。这意味着在泊松分布中，λ = 3.35，而在指数分布中，μ = 3.45。

模拟设置

在FlexSim中，你应该设置发生器的到达时间间隔为poisson(3.35)，而处理器的加工时间为exponential(3.45)。然而，从你提供的截图来看，似乎设置的是exponential(0.0, 17.91)和exponential(0.0, 17.39)，这明显不符合题目的要求。正确的设置应该是：

• 发生器：到达时间间隔为poisson(3.35)
• 处理器：加工时间为exponential(3.45)

理论值与实际值差异

你提到的理论等待时间与实际模拟结果不同，这可能有多种原因：

1. 初始条件和随机种子：不同的随机种子会导致不同的模拟结果。
2. 模拟长度：模拟的时间长度不够长，导致统计上的偏差。
3. 模型复杂度：模型中可能存在其他未考虑的因素，比如系统启动阶段的影响。

解决方案建议

1. 增加模拟运行次数：运行多个模拟实验并计算平均值，可以减小随机性带来的误差。
2. 延长模拟时间：确保模拟足够长的时间，让系统达到稳定状态。
3. 检查模型设定：确保所有参数都按照题目要求正确设定。

示例代码片段（FlexScript）

虽然FlexSim主要是一个图形界面工具，但如果你需要在脚本中使用这些分布，下面是一个简单的示例：

// 设置泊松分布
var arrivalRate = poisson(3.35);

// 设置指数分布
var serviceTime = exponential(3.45);

请根据上述分析调整你的模型设置，以更准确地反映题目要求，并观察模拟结果的变化。如果仍有疑问，欢迎进一步讨论。