用蒙特卡洛法实现对排队等待问题的计算机模拟

用蒙特卡洛法实现对排队等待问题的计算机模拟 MonteCarlo方法是一种基于“随机数”，采用统计抽样方法，近似求解数学问题或物理问题的过程。把统计模拟法用于数值计算已有200多年的历史，最早是法国数学家蒲丰（1707－1788）。他进行了著名的“蒲丰投针实验”，早以此来求圆周率π的近似值。本世纪40年代，随着电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。 统计试验法通常用来研究概率过程，研究问题时常涉及下列一些与随机因素有关的概率，如各类概率等，一般来说，建立描述过程的复杂的概率模型是不成问题的，但用数学方法研究与分析这些模型是却很困难，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的“维数的灾难”(Course　Dimensionality)。传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机），甚至达到了无法进行的地步。因此，唯一可取的研究方法是统计实验法。 统计模拟（蒙特卡洛法），在系统工程中的应用日益广泛，据国外有关文献报道其应用领域大致有： 1．航空运输排队，