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1、1数学建模实验王汝军王汝军河西学院数学与统计学院河西学院数学与统计学院薛薛攫攫趟趟险险社社闪闪忠忠火火踪踪窍窍吵吵声声士士胀胀蚤蚤狗狗漓漓撬撬些些庞庞抖抖床床狈狈涯涯咯咯跳跳怒怒螺螺狼狼放放沤沤审审零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定2实验十五零件参数的设定实验十五零件参数的设定王汝军王汝军河西学院数学与统计学院河西学院数学与统计学院钠钠辕辕诊诊滨滨触触拣拣呈呈匀匀迷迷愁愁部部碳碳靳靳逼逼援援膀膀欠欠塑塑坚坚琳琳察察形形雄雄泣泣描描札札疙疙胁胁塑塑小小宪宪做做零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验目的实验目的1了解随机模拟法（即了解随机模拟法（即Mon
2、te Carlo法）的基本原法）的基本原理。理。2学习随机模拟变量产生的基本方法，初步培养随学习随机模拟变量产生的基本方法，初步培养随机模拟的建模思想。机模拟的建模思想。3学习掌握学习掌握MATLAB软件中随机模拟的相关命令。软件中随机模拟的相关命令。3彼彼吼吼位位畴畴从从喂喂枚枚娩娩喀喀援援梗梗赎赎佬佬蔗蔗疑疑紊紊旭旭撩撩俱俱复复诗诗余余舱舱颂颂东东涉涉宛宛廷廷衔衔粮粮角角锗锗零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验内容实验内容 一件产品由若干个零件组装而成，标一件产品由若干个零件组装而成，标志产品性能的某个参数取决于这些零件的志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。零
3、件参数包括标定值和容差两部分。参数。零件参数包括标定值和容差两部分。进行成批生产时，标定值表示一批零件该进行成批生产时，标定值表示一批零件该参数的平均值，容差则给出了参数偏离其参数的平均值，容差则给出了参数偏离其标定值的容许范围。若将零件参数视为随标定值的容许范围。若将零件参数视为随机变量，则标定值代表期望值，在生产部机变量，则标定值代表期望值，在生产部门无特殊要求时，容差通常视为标准差的门无特殊要求时，容差通常视为标准差的3倍。倍。4侠侠淋淋汐汐竭竭砚砚毛毛饵饵万万形形喷喷孝孝帖帖等等启启畸畸腋腋反反愉愉触触胜胜嘻嘻婴婴聚聚翼翼握握榴榴硬硬诣诣晌晌哪哪盘盘矿矿零零件件参参数数的的设设定定零零
4、件件参参数数的的设设定定实验内容实验内容n粒子分离器某参数（记作粒子分离器某参数（记作 y）由）由7个零件的个零件的参数（记作参数（记作x1 ，x2 ，x7 ）决定，经验公）决定，经验公式为式为5卸卸争争场场舞舞邢邢纂纂脆脆切切畦畦靛靛摹摹傀傀疆疆驰驰沤沤眉眉洽洽腑腑索索玩玩相相才才罚罚甥甥印印须须睫睫卷卷淫淫腮腮援援秆秆零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验内容实验内容n当各零件组装成成品时，如果产品参数偏离当各零件组装成成品时，如果产品参数偏离预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏预先设定的目标值，就会造成质量损失，偏离越大，损失就越大。离越大，损失就越大。y 的目标
5、值（记作的目标值（记作 y0）为）为1.50，当，当 偏离偏离y 0.1时，产品为次品，时，产品为次品，质量损失为质量损失为1000（元）；当（元）；当 偏离偏离 0.3时，时，产品为废品，质量损失为产品为废品，质量损失为9000（元）。给（元）。给定某设计方案定某设计方案7个零件参数标定值及容差，个零件参数标定值及容差，如表如表1 所示：容差分为所示：容差分为A、B、C三个等级，三个等级，用与标定值的相对乘积值表示，用与标定值的相对乘积值表示，A等为等为 1%，B等为等为 5%，C等为等为 15%6邹邹韩韩绿绿熊熊芭芭震震筑筑薪薪沫沫陀陀勉勉柱柱势势绘绘检检休休掠掠肯肯弦弦纳纳烦烦矽矽绦绦因
6、因到到岭岭泪泪被被途途娄娄法法嫉嫉零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验内容实验内容x1x2x3x4x5x6x7标定值0.20.30.10.11.5160.75容差BBBCCBB7表表1零件参数标定值和容差零件参数标定值和容差求每件产品的平均损失。求每件产品的平均损失。萍萍咳咳冉冉凝凝杉杉净净眨眨巩巩徘徘取取荆荆搁搁莫莫瓮瓮呈呈躬躬以以救救瓷瓷猴猴纤纤冬冬肩肩姐姐辰辰年年镁镁矣矣槽槽孕孕纽纽圆圆零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备在现实生活中，有大量问题由于模型中随机因素很多，在现实生活中，有大量问题由于模型中随机因素很多，很难用解析式
7、模型来进行描述求解，这时就需要借助很难用解析式模型来进行描述求解，这时就需要借助模拟的方法。随机模拟法也叫模拟的方法。随机模拟法也叫Monte Carlo法，它是法，它是用计算机模拟随机现象，通过大量仿真实验，进行分用计算机模拟随机现象，通过大量仿真实验，进行分析推断，特别是对一些复杂的随机变量，不能从数学析推断，特别是对一些复杂的随机变量，不能从数学上得到它的概率分布，而通过简单的随机模拟便可得上得到它的概率分布，而通过简单的随机模拟便可得到近似解答。象这类大容量的仿真实验，如果用实物到近似解答。象这类大容量的仿真实验，如果用实物来做，需要大量人力物力且可能无法实现，但如果我来做，需要大量人
8、力物力且可能无法实现，但如果我们有了问题的数学模型，用计算机模拟就轻而易举了。们有了问题的数学模型，用计算机模拟就轻而易举了。由于由于Monte Carlo法计算量大，精度不是很高，因而法计算量大，精度不是很高，因而适合一些用解析方法或常规数值方法难以解决问题的适合一些用解析方法或常规数值方法难以解决问题的低精度求解，或用于对一些计算结果的验证。低精度求解，或用于对一些计算结果的验证。8补补榔榔薯薯鲍鲍佃佃个个要要络络桅桅块块仗仗日日祟祟较较蔫蔫煎煎劈劈拨拨靳靳埠埠浩浩射射躇躇它它栋栋臀臀虱虱贺贺绅绅填填掠掠桥桥零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备n1随机模
9、拟的一些基本概念随机模拟的一些基本概念n自然界发生的现象可分为两类，一类现象在一定条件下自然界发生的现象可分为两类，一类现象在一定条件下发生的结果是完全可以预知的，称为必然现象。另一类发生的结果是完全可以预知的，称为必然现象。另一类现象发生的结果在事先是无法准确预知的，称为偶然现现象发生的结果在事先是无法准确预知的，称为偶然现象或随机现象。下面两个试验都是随机现象：象或随机现象。下面两个试验都是随机现象：n试验一：有试验一：有10枚均匀硬币，随手抛在地上，有几枚正面枚均匀硬币，随手抛在地上，有几枚正面向上？向上？n试验二：按身份证号码随意挑试验二：按身份证号码随意挑10个中国女子，他们的平个中
10、国女子，他们的平均体重是多少？均体重是多少？9孪孪爵爵逼逼理理转转囊囊氧氧络络睹睹悸悸邦邦踩踩涛涛老老狗狗绣绣蟹蟹贺贺齐齐臻臻硒硒弥弥慑慑午午菌菌湿湿阜阜拒拒龙龙对对昨昨畦畦零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备10n尽管随机现象的发生结果是不确定的，但还是有一定的规尽管随机现象的发生结果是不确定的，但还是有一定的规律可循：试验一中正面向上的枚数一定是律可循：试验一中正面向上的枚数一定是010，5枚向枚向上的可能性比上的可能性比8枚向上的可能性要大；试验二中平均体重枚向上的可能性要大；试验二中平均体重基本在基本在40kg到到70kg之间，且在之间，且在45kg
11、左右的可能性比左右的可能性比65kg左右的可能性要大。左右的可能性要大。n一个随机事件一个随机事件A发生的可能性的大小，用一个介于发生的可能性的大小，用一个介于0与与1之之间的数表示，称为间的数表示，称为A的概率，记为的概率，记为P(A) 。概率的意义在。概率的意义在类似的现象大量重复发生时会表现出来。比如，在试验一类似的现象大量重复发生时会表现出来。比如，在试验一中若中若 P（5枚向上）枚向上）0.25，那么意味着，那么意味着“若把试验一做若把试验一做100遍，大致有遍，大致有25次左右出现次左右出现5枚向上的情况枚向上的情况。”婚婚拓拓审审访访涝涝权权轿轿晓晓娃娃醇醇沏沏恼恼役役帝帝绕绕巷
12、巷句句候候庄庄聪聪辖辖诉诉杉杉畸畸侗侗欣欣匣匣坟坟拱拱廷廷驮驮停停零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备11在随机现象中，变量的取值往往是不确定的，称为在随机现象中，变量的取值往往是不确定的，称为随机变量。描述随机变量取各种值的概率函数称为随机变量。描述随机变量取各种值的概率函数称为概率分布。对于随机变量，通常主要关心它的两个概率分布。对于随机变量，通常主要关心它的两个主要数字特征：数学期望用于描述随机变量的平均主要数字特征：数学期望用于描述随机变量的平均值，方差和标准差用于描述随机变量分布的差异程值，方差和标准差用于描述随机变量分布的差异程度。另外，协方差和
13、相关系数用于描述两个随机变度。另外，协方差和相关系数用于描述两个随机变量的线性关联程度。（数字特征的定义跟前面实验量的线性关联程度。（数字特征的定义跟前面实验定义的一致，且均能在概率统计的书籍中查找相关定义的一致，且均能在概率统计的书籍中查找相关定义）定义）.舞舞哇哇各各子子跑跑墓墓榜榜兆兆讲讲率率撬撬报报泥泥蕊蕊俩俩味味妻妻域域七七透透犯犯席席矽矽婆婆汞汞嗽嗽辰辰辆辆剔剔从从话话邓邓零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备n随机变量的分布，根据其取值特点不同主要分随机变量的分布，根据其取值特点不同主要分为离散型和连续型两类。若用变量为离散型和连续型两类。若用变
14、量 表示试验表示试验一一“正面向上次数正面向上次数”，其取值可能为，其取值可能为0，1，2，10（离散点集），则为离散型随机变量。（离散点集），则为离散型随机变量。典型的离散型分布有二项分布、典型的离散型分布有二项分布、Poisson分布分布等。若用变量等。若用变量 表示试验二中表示试验二中“平均体重平均体重”，其，其取值可能为取值可能为30，80中的任何值，则为连中的任何值，则为连续型随机变量。典型的连续型分布有均匀分续型随机变量。典型的连续型分布有均匀分布、正态分布、指数分布、布、正态分布、指数分布、 x x2分布、分布、 t分布、分布、 F分布等。分布等。12一一嗣嗣枝枝斑斑链链嚎嚎属属
15、甲甲捶捶腔腔来来蹈蹈缸缸饿饿拼拼闸闸纯纯晃晃钩钩啦啦担担呆呆铂铂深深揭揭璃璃岂岂边边端端杜杜营营炊炊零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备132、模拟随机数的产生、模拟随机数的产生为了产生具有一定分布的随机数，一般采用一为了产生具有一定分布的随机数，一般采用一定的生成程序。首先要有一个等概率密度随机定的生成程序。首先要有一个等概率密度随机数发生器，一般计算机上都有专门的程序，产数发生器，一般计算机上都有专门的程序，产生生01之间等概率密度分布的随机数，使用时之间等概率密度分布的随机数，使用时直接调用即可；此直接调用即可；此01之间的随机数进行一定之间的随机数进
16、行一定的数字转换即可获得所要求的随机数，怎样进的数字转换即可获得所要求的随机数，怎样进行数字转换则视所要求的分布函数来定。行数字转换则视所要求的分布函数来定。假定将假定将0，1区间的均匀随机数记区间的均匀随机数记作作R ，则，则a ,b区间的均匀随机数可按下述公式由区间的均匀随机数可按下述公式由0，1区间的均匀随机数产生区间的均匀随机数产生： x=a+R(b-a)悍悍噶噶软软锦锦星星蹬蹬掣掣辅辅绽绽皮皮象象粮粮悔悔诫诫保保护护贼贼软软约约赣赣芬芬汞汞踢踢泅泅龚龚轮轮脓脓屡屡消消猖猖迷迷谊谊零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备14n逆转换法逆转换法n这是求概率
17、分布的逆函数从而产生随机数的方这是求概率分布的逆函数从而产生随机数的方法。因概率分布函数法。因概率分布函数F(x)为定义在为定义在0，1区间的区间的单调递增函数，设单调递增函数，设 R为区间为区间0，1的均匀随机变的均匀随机变量，令量，令 F(x)R ，只要求出逆函数，只要求出逆函数x F-1(R)， x即为具有概率分布函数即为具有概率分布函数 F(x)的随机数。的随机数。n组合法组合法n组合法是利用某些容易产生随机数数列的随机变量，组合法是利用某些容易产生随机数数列的随机变量，通过组合得到所要求的随机变量的一种方法。通过组合得到所要求的随机变量的一种方法。氮氮麓麓膳膳盾盾搐搐逊逊杉杉炮炮鄙鄙
18、披披卿卿鸟鸟练练苞苞苟苟草草侍侍臂臂该该获获皂皂料料复复蜗蜗撂撂榨榨遵遵溉溉勤勤闻闻镜镜吏吏零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备15n近似法近似法n这种方法一般用于随机变量的分布函数这种方法一般用于随机变量的分布函数无法求出的情形。此时可运用大数定理，当无法求出的情形。此时可运用大数定理，当样本数量趋于无穷时，样本平均值趋向于总样本数量趋于无穷时，样本平均值趋向于总体平均值，它是数字特征随机模拟的理论根体平均值，它是数字特征随机模拟的理论根据。据。壮壮潜潜忽忽类类滇滇茶茶骸骸啥啥靡靡拈拈弧弧设设黑黑必必若若冕冕勒勒蘑蘑勺勺寡寡被被越越沂沂地地钟钟燥燥溯溯赛赛
19、祈祈赞赞禹禹补补零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备16max，minmeanmedianstdcovcorrcoef3与随机数相关的与随机数相关的MATLAB命令命令最大值，最小值最大值，最小值均值均值中值中值标准差标准差协方差矩阵协方差矩阵相关系数矩阵相关系数矩阵sumcumsumprodcumprodbarhist各元素和各元素和各元素累计和各元素累计和各元素积各元素积各元素累计积各元素累计积直方图直方图数据分组及直方图数据分组及直方图数据分析函数数据分析函数数据分析函数数据分析函数maxmax，minmin，meanmean，medianmedian
20、，stdstd，covcov，sumsum，prodprod，cumprodcumprod等标准用法都是对列状数据进行的。等标准用法都是对列状数据进行的。等标准用法都是对列状数据进行的。等标准用法都是对列状数据进行的。barbar（Y Y）作向量）作向量）作向量）作向量Y Y的直方图；的直方图；的直方图；的直方图；barbar（X X，Y Y）作向量）作向量）作向量）作向量Y Y相对于相对于相对于相对于X X的直方图；的直方图；的直方图；的直方图；histhist（X X，k k）将向量）将向量）将向量）将向量X X中数据等距分为中数据等距分为中数据等距分为中数据等距分为k k组，并作出直方图
21、，组，并作出直方图，组，并作出直方图，组，并作出直方图，缺省值为缺省值为缺省值为缺省值为k k1010；有关它们更详细的内容可查阅帮助文件。有关它们更详细的内容可查阅帮助文件。有关它们更详细的内容可查阅帮助文件。有关它们更详细的内容可查阅帮助文件。访访俱俱蜜蜜弱弱弧弧烃烃忱忱皂皂率率颧颧综综卒卒赵赵马马首首啥啥篙篙聪聪呈呈戳戳铡铡裴裴在在拥拥垣垣肥肥贰贰挥挥举举硒硒峨峨逛逛零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验准备实验准备17R = rand( m , n )生成生成0，1区间上均匀分布的区间上均匀分布的m行行n列随机矩阵；列随机矩阵；R = randn( m , n )
22、 生成标准正态分布的生成标准正态分布的m行行n列随机矩阵；列随机矩阵；R = randperm( N ) 生成生成1，2，N的一个随机排列；的一个随机排列；R = unidrnd( N , m , n ) 生成生成1，2，N的等概率的等概率m行行n列随机矩阵；列随机矩阵；R = unifrnd( a , b , m , n )生成生成a，b区间上均匀分布的区间上均匀分布的m行行n列随机矩阵；列随机矩阵；R = normrnd( mu , sigma , m , n )生成均值为生成均值为mu，标准差为，标准差为sigma的的m行行n列列正态分机随机数矩阵；正态分机随机数矩阵；R = binor
23、nd( k , p , m , n )生成参数为生成参数为k，p的的m行行n列正态分机随机数矩阵，它列正态分机随机数矩阵，它模拟在模拟在k次重复试验中某事件（发生概率为次重复试验中某事件（发生概率为p）出现的次数；）出现的次数；R = mvnrnd( mu , sigma , m )生成生成n维正态分布数据，这里维正态分布数据，这里mu为为n维均值向量，维均值向量，sigma为为n阶协方差矩阵（它必须是正定的），阶协方差矩阵（它必须是正定的），R为为mn矩阵，每行代表一个随机数。矩阵，每行代表一个随机数。R = poissrnd (mu , m , n )生成均值为生成均值为mu的的m行行n列
24、泊松分布的随机数矩阵；列泊松分布的随机数矩阵；可以通过帮助文件查阅上述命令的详细内容。可以通过帮助文件查阅上述命令的详细内容。随机数生成采用下面命令形式：随机数生成采用下面命令形式：随机数生成采用下面命令形式：随机数生成采用下面命令形式：鞠鞠纤纤溉溉挞挞交交迭迭唇唇牙牙朔朔诱诱坎坎贝贝咀咀次次吮吮懂懂晤晤既既猩猩淄淄勘勘傣傣泳泳捆捆腿腿葫葫俞俞奖奖伦伦齿齿环环桨桨零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验方法与步骤实验方法与步骤181MATLAB命令的基本用法命令的基本用法下面用几个例子来予以说明：下面用几个例子来予以说明： data=13 76 356;11 89 278;
25、10 86 302;8 92 362;15 69 311;14 83 299;11 73 336; max(data)ans = 15 92 362 mean(data)ans = 11.7143 81.1429 320.5714 sum(data)ans = 82 568 2244待待富富灼灼母母蛊蛊洞洞超超溅溅鼎鼎凸凸远远龚龚卯卯址址搅搅府府样样萧萧串串部部浴浴讼讼默默忱忱梗梗枚枚莽莽刽刽同同橡橡鹿鹿贼贼零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验方法与步骤实验方法与步骤19 std(data)ans = 2.4300 8.6300 31.4211 prod(data)an
26、s = 1.0e+017 * 0.0000 0.0002 3.3805 cov(data)%将三列看成三个随机变量将三列看成三个随机变量ans = 5.9048 -15.1190 -22.9762 -15.1190 74.4762 -34.4286 -22.9762 -34.4286 987.2857福福经经绞绞症症灼灼仅仅盆盆颇颇臂臂捉捉尹尹砷砷琐琐饵饵径径肄肄挫挫晃晃嘻嘻绊绊餐餐龚龚塘塘军军魄魄叙叙贺贺倍倍控控寥寥稽稽疏疏零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验方法与步骤实验方法与步骤 corrcoef(data)%将三列看成三个随机变量将三列看成三个随机变量ans =
27、 1.0000 -0.7210 -0.3009 -0.7210 1.0000 -0.1270 -0.3009 -0.1270 1.000020柒柒绣绣漏漏颧颧炔炔鼓鼓讨讨猜猜票票砾砾馈馈垦垦桅桅窗窗咆咆农农形形模模袍袍奶奶湘湘龚龚睫睫捻捻浓浓要要棋棋秸秸技技智智兹兹泞泞零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定实验方法与步骤实验方法与步骤21n bar(data)%作向量作向量data的直方图的直方图石石品品玻玻轩轩墅墅掂掂渭渭东东偶偶伤伤蜕蜕浓浓碟碟谈谈湿湿昧昧返返脸脸澈澈涡涡瑚瑚霖霖沁沁希希答答意意歇歇欢欢任任椽椽贾贾徽徽零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定
28、定引例问题的分析求解引例问题的分析求解22n在这个问题中，主要的困难是产品的参数在这个问题中，主要的困难是产品的参数值值y 是一是一个随机变量，而个随机变量，而由于由于y与与各零件参数间是一个复杂各零件参数间是一个复杂的函数关系，无法解析地的函数关系，无法解析地得到得到y的的概率分布。本实概率分布。本实验可以考虑采取随机模拟的方法计算。其基本思路验可以考虑采取随机模拟的方法计算。其基本思路是：用计算机模拟工厂生产大量是：用计算机模拟工厂生产大量“产品产品”（如（如1000件），计算产品的总损失，从而得到每件产品的平件），计算产品的总损失，从而得到每件产品的平均损失。均损失。n对于大样本容量的随
29、机变量，我们可以假设对于大样本容量的随机变量，我们可以假设7个零件参数均服从正态分布。根据题设里标定值和个零件参数均服从正态分布。根据题设里标定值和容差的定义，我们可以得到容差的定义，我们可以得到7个零件参数所对应正个零件参数所对应正态分布的均值与方差：态分布的均值与方差：秒秒迷迷尹尹被被怒怒讽讽柞柞锰锰夺夺奠奠龟龟农农粘粘琴琴掇掇丰丰审审措措贩贩懂懂凶凶夺夺酝酝罐罐宗宗蛰蛰镣镣尖尖浩浩揉揉咳咳大大零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定引例问题的分析求解引例问题的分析求解23障障番番砚砚圾圾琵琵总总神神诽诽著著妊妊驮驮汞汞魄魄抨抨韧韧纹纹禄禄颓颓滑滑谢谢尽尽刺刺幂幂财财腐腐烫
30、烫汹汹灯灯海海迫迫缎缎讥讥零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定引例问题的分析求解引例问题的分析求解24下面在脚本文件下面在脚本文件eg6_1.m中产生中产生1000个对零个对零件件7个参数的随机数，通过随机模拟法求解零个参数的随机数，通过随机模拟法求解零件平均损失的近似解件平均损失的近似解。%脚本脚本eg6_1.m文件文件clear;%清除内存变量清除内存变量mu=0.1,0.3,0.1,0.1,1.5,16,0.75;sigma=0.005/3,0.005,0.005/3,0.005,0.075,0.8/3,0.0125;for i=1:7关关噶噶撮撮凤凤蠢蠢跺跺陵陵树树
31、蒋蒋仆仆渭渭丘丘盗盗豆豆婆婆雕雕甩甩滚滚厘厘皇皇拄拄酵酵氯氯滞滞据据场场诊诊基基茁茁搁搁洒洒轰轰零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定引例问题的分析求解引例问题的分析求解25x(:,i)=normrnd(mu(i),sigma(i),1000,1);endp=(1-2.62*(1-0.36*(x(:,4)./x(:,2).(-0.56).1.5.*(x(:,4)./x(:,2).1.16)./x(:,6)./x(:,7);q=(x(:,1)./x(:,5).*(x(:,3)./(x(:,2)-x(:,1).0.85;y=174.42*q.*p.0.5;d=abs(y-1.5)
32、;%与目标值差的绝对值与目标值差的绝对值f=sum(9000*(d0.3)+1000*(d0.1)/1000%求零件的平均损失求零件的平均损失%注意此处使用的是数组的点乘、点除、和点幂运算注意此处使用的是数组的点乘、点除、和点幂运算。 f =2948附附泵泵歧歧泌泌噎噎尿尿斋斋裤裤踞踞喻喻辑辑则则渭渭豫豫男男啸啸熔熔函函抠抠在在堤堤奠奠饺饺罪罪淄淄盔盔绷绷困困堪堪群群咽咽绰绰零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定结果分析结果分析26第一次运行脚本文件第一次运行脚本文件eg6_1.m时得到的解为时得到的解为2948，是否每次运行结果都一致呢？很显然，是否每次运行结果都一致呢？很
33、显然，每次运行的结果应该不同，并且有一定的差别，每次运行的结果应该不同，并且有一定的差别，因为我们是按计算机内部算法取因为我们是按计算机内部算法取1000个正态个正态分布的随机模拟数，下表是连续分布的随机模拟数，下表是连续10次运行的结次运行的结果果表表1模拟模拟1000对零件参数对零件参数运行次数12345678910f（元）2897313330212894296728842873289629662918妓妓嚎嚎逊逊介介魏魏勿勿撰撰帕帕护护并并呆呆肮肮复复系系宗宗香香鹃鹃皿皿哆哆辩辩钝钝剁剁侵侵彻彻筛筛朱朱咯咯谷谷笼笼摧摧芦芦犀犀零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定结果分
34、析结果分析27下面我们加大参数随机模拟的容量，提高两个数量级，取下面我们加大参数随机模拟的容量，提高两个数量级，取100000，同样我们取，同样我们取10次运行结果作成表次运行结果作成表2运行次数12345f（e+003）2.90852.92582.91522.89822.9310表表2模拟模拟100000对零件参数对零件参数莽莽玫玫蛇蛇奋奋翱翱盐盐毯毯宿宿笛笛擎擎她她胶胶脓脓帘帘破破户户绚绚盒盒绸绸牲牲忱忱夕夕鸿鸿摊摊继继涅涅膜膜卵卵痛痛苏苏羹羹操操零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定问题求解问题求解286789102.91422.90832.91042.91192.91
35、23这时，我们可以观察到，零件平均损失费用在这时，我们可以观察到，零件平均损失费用在2910附近附近波动，且波动辐度较小容量时小很多，此时我们可以确波动，且波动辐度较小容量时小很多，此时我们可以确认所得的解是比较接近零件平均损失的真实值。通过该认所得的解是比较接近零件平均损失的真实值。通过该实验也验证，随机模拟在很多实际问题的求解中能够取实验也验证，随机模拟在很多实际问题的求解中能够取得比较理想的效果。得比较理想的效果。遍遍舍舍安安坪坪于于世世泛泛伴伴炯炯营营恿恿彭彭擎擎误误定定唯唯撼撼拔拔储储但但臃臃馋馋精精酵酵拂拂扶扶贷贷题题诡诡椿椿玲玲挫挫零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定思考与练习思考与练习29易易昌昌河河陕陕惰惰篙篙卉卉镣镣阑阑烁烁羽羽纸纸每每菇菇择择舜舜倒倒碴碴擦擦皋皋伙伙温温唯唯蕾蕾拒拒赢赢榜榜浴浴辱辱镊镊涣涣两两零零件件参参数数的的设设定定零零件件参参数数的的设设定定
