Программирование и основы алгоритмизации: Методические указания для курсового проектирования

Страницы работы

26 страниц (Word-файл)

Фрагмент текста работы

Министерство образования Российской Федерации

Красноярская государственная академия цветных металлов и золота

Программирование и основы алгоритмизации

Методические указания для курсового проектирования

по направлению 651900 "Автоматизация и управление" специальности 210200 “Автоматизация технологических процессов и производств”

Красноярск – 2004

УДК.

Печатается по решению редакционно-издательского совета академии

Программирование и основы алгоритмизации: Метод. указания для курсового проектирования /сост В.С. Ратушняк, Ю.Н. Ратушняк.- Красноярск: КГАЦМ, 2004.- 64 с.

Методические указания предназначены для выполнения курсового проекта по дисциплине «Программирование и основы алгоритмизации» студентами, обучающимися по направлению 651900 "Автоматизация и управление" специальности 210200 “Автоматизация технологических процессов и производств”. Содержат 10 вариантов заданий, пояснения к выполнению проекта, список литературы, приложения.

______________________

©Государственное высшее учебное заведение Красноярская академия цветных металлов и золота

ВВЕДЕНИЕ

Данный курсовой проект посвящен моделированию информационных, технологических и производственных процессов на ЭВМ с целью получения навыков программирования на языке С++ прикладных задач управления. При выполнении данного проекта, студенты получают практические навыки реализации рекуррентных алгоритмов, изучают особенности их составления. В ходе выполнения проекта выявляются недостатки заданного процесса и разрабатываются рекомендации к его изменению с целью повышения производительности, уменьшения заделов, увеличения отказоустойчивости систем и т.д. Таким образом, выполнение данного курсового проекта позволяет проверить на практике влияние вносимых изменений в готовые технологии, для эмпирической проверки различных теоретических методов оптимизации производственных процессов. Иногда, на практике, единственным способом проверить теорию, является моделирование процесса, так как вносимые изменения требуют значительных финансовых, временных и трудовых затрат. В процессе моделирования, возможно сравнение различных способов оптимизации, что так же является одним из дополнительных критериев объединяющих различные проекты оптимизации. Хотя данный проект представляет собой моделирование абстрактных моделей, разработанную методику можно легко перенести на реальные объекты управления, а алгоритмы использовать в процессе производства, так как язык С++ широко применяется для программирования современных АСУТП.

КРАТКИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ

Для выполнения любого из 10 вариантов данного проекта необходимо написание трех основных подпрограмм. Рассмотрим каждую из них.

Алгоритм расчета случайного целого числа по заданному экспоненциальному закону распределения вероятности

Из экспоненциального закона распределения вероятности следует, что вероятность попадания случайной точки в диапазон от a до b равна определенному интегралу от функции распределения вероятности. Следовательно, если все случайные числа округлять до наименьшего целого, получаем вероятности выпадения целых случайных, экспоненциально распределенных чисел.

Алгоритм генерирует целое число в указанном диапазоне следующим образом:

1.  вводятся необходимые исходные данные:

-  a – средняя величина;

-  b – максимальное отклонение;

-  L – коэффициент l.

2.  В первую очередь значение b увеличивается на единицу, так как при использовании функции random(b), генерируются целые числа в диапазоне [0, b).

3.  Рассчитывается k = e0-eL коэффициент пропорциональности равный вероятности от 0 до 1 при данном коэффициенте l.

4.  Считаются два случайных числа c = [0,b) и d =[0,0.9999] причем использование счетчика случайных чисел обеспечивает равномерный закон распределения вероятности.

5.  Считается вероятность  p = e-LC-e-L(C+1) - выпадения числа с.

6.  Если случайное число d £ p/k, тогда число принимается (при равномерном законе распределения вероятности выпадения d, это обеспечивает заданную вероятность выпадения числа с).

7.  После принятия числа генерируется одно из двух чисел 1 или 2 для распределения в две стороны от среднего значения

Похожие материалы

Информация о работе

Тип:
Методические указания и пособия
Размер файла:
1 Mb
Скачали:
0