概率模型現(xiàn)實世界的變化受著眾多因素的影響包括確定的和

1、 現(xiàn)實世界的變化受著眾多因素的影響，包括確定的和隨機的。如果從建模的背景、目的和手段看，主要因素是確定的，隨機因素可以忽略，或者隨機因素的影響可以簡單地以平均值的作用出現(xiàn)，那么就能夠建立確定性模型。如果隨機因素對研究對象的影響必須考慮，就應建立隨機模型。本章討論如何用隨即變量和概率分布描述隨機因素的影響，建立隨機模型-概率模型。 如果由于客觀事物內部規(guī)律的復雜性及人們認識程度的限制，無法分析實際對象內在的因果關系，建立合乎機理規(guī)律的模型，那么通常要搜集大量的數(shù)據，基于對數(shù)據的統(tǒng)計分析建立模型，這就是本章還要討論的用途非常廣泛的一類隨機模型統(tǒng)計回歸模型。一一 傳送系統(tǒng)的效率傳送系統(tǒng)的效率在機械化

2、生產車間里，排列整齊的工作臺旁工人們緊張的生產同一種產品，工作臺上放一條傳送帶在運轉，帶上設置若干鉤子，工人將產品掛在經過他上方的鉤子上帶走，如圖。當生產進入穩(wěn)定狀態(tài)后，每個工人生產一件產品所需時間是不變的，而他掛產品的時刻是隨機的。衡量這種傳送系統(tǒng)的效率可以看他能否及時把工人的產品帶走。在工人數(shù)目不變的情況下傳送帶速度越快，帶上鉤子越多，效率越高。要求構造衡量傳送系統(tǒng)效率的指標，并在簡化假設下建立模型描述這個指標與工人數(shù)目、鉤子數(shù)量等參數(shù)的關系。傳送帶掛鉤工作臺1 1 模型分析模型分析為了用傳送帶及時帶走的產品數(shù)量來表示傳送系統(tǒng)的效率，在工人生產周期（即生產一件產品的時間）相同的情況下，需要

3、假設工人生產出一件產品后，要么恰好有空鉤子經過工作臺，他可以將產品掛上帶走，要么沒有空鉤子經過，他將產品放下并立即投入下一件產品的生產，以保證整個系統(tǒng)周期性的運轉。 工人生產周期相同，但由于各種因素的影響，經過相當長的時間后，他們生產完一件產品的時刻會不一致，認為是隨機的，并在一個生產周期內任一時刻的可能性一樣。由上分析，傳送系統(tǒng)長期運轉的效率等價于一周期的效率，而一周期的效率可以用它在一周期內能帶走的產品數(shù)與一周期內生產的全部產品數(shù)之比來描述。2 2 模型假設模型假設3）在一周期內有 個鉤子通過每一工作臺上方，鉤子均勻排列，到達第一個工作臺上方的鉤子都是空的。m4）每個工人在任何時刻都能觸到

4、一只鉤子，且之能觸到一只，在他生產出一件產品的瞬間，如果他能觸到的鉤子是空的，則可將產品掛上帶走；如果非空，則他只能將產品放下。放下的產品就永遠退出這個傳送系統(tǒng)。1）有n個工人，其生產是獨立的，生產周期是常數(shù)， 個工作臺均勻排列。n2）生產已進入穩(wěn)態(tài)，即每個工人生產出一件產品的時刻在一個周期內是等可能性的。 將傳送系統(tǒng)效率定義為一周期內帶走的產品數(shù)與生產的全部產品數(shù)之比，記作 ，設帶走的產品數(shù)為 ,生產的全部產品數(shù)為 ，則 。需求出 。d得到 的步驟如下：（均對一周期而言）任一只鉤子被一名工人觸到的概率是 ；任一只鉤子不被一名工人觸到的概率是 ；由工人生產的獨立性，任一只鉤子不被所有 個工人掛

5、上產品的概率，即任一只鉤子為空鉤的概率是 ；任一只鉤子非空的概率是 。snnsd/s 如果從工人的角度考慮，分析每個工人能將自己的產品掛上鉤子的概率，這與工人所在的位置有關（如第1個工人一定可掛上），這樣使問題復雜化。我們從鉤子角度考慮，在穩(wěn)定狀態(tài)下鉤子沒有次序，處于同等地位。若能對一周期內的 只鉤子求出每只鉤子非空的概率 ，則 。mpmps pm/1m/11nnm11nmp111傳送系統(tǒng)的效率指標為nmnmnmpd111mn為了得到比較簡單的結果，在鉤子數(shù) 相對于工人數(shù) 較大，即 較小的情況下，將多項式 展開后只取前3項，則有mnnm11mnmnnmnnmd21121112如果將一周期內未帶

6、走的產品數(shù)與全部產品數(shù)之比記作e再假定1n，則mneed2,1當40,10mn時， 上式給出的結果為%5 .87d用d的精確表達式計算得%4 .89d這個模型是在理想情況下得到的，其中一些假設，如生產周期不變，掛不上鉤子的產品退出系統(tǒng)等是不現(xiàn)實的，但模型的意義在于，一方面利用基本合理的假設將問題簡化到能夠建模的程度，并用簡單的方法得到結果；另一方面所得到的簡化結果具有非常簡單的意義：指標de1與n成正比，與m成反比。通常工人數(shù)目n是固定的，一周期內通過的鉤子數(shù) 增加一倍，可使“效率” 降低一倍。me思考：思考：如何改進模型使“效率”降低？（可理解為相反意義的效率）在原來放置一只鉤子處放置的兩只

7、鉤子成為一個鉤對。一周期內通過m個鉤對，任一鉤對被任意工人觸到的概率mp/1，不被觸到的概率pq1，于是任一鉤對為空的概率是nq，鉤對上只掛一件產品的概率是1nnpq，一周期內通過的m2個鉤子中，空鉤的平均數(shù)是12nnnpqqm帶走產品的平均數(shù)是122nnnpqqmm未帶走產品的平均數(shù)是122nnnpqqmmn按照上一模型的定義，有111112211nnmmnmnmdenm11和111nm的近似展開，可得2226621mnmnnenm11展開取4項，111nm展開取3項。而上一模型中的方法有mne41有1eemn32當32 nm 時，1，所以該模型提供的方法比上一個模型好。注意：利用 報童每天

8、清晨從報社購進報紙零售，晚上將沒有賣掉的報紙退回。設報紙每份的購進價為 ，零售價為 ，退回價為 ，假設。即報童售出一份報紙賺，退回一份賠。報童每天購進報紙?zhí)?，賣不完會賠錢；購進太少，不夠賣會少掙錢。試為報童籌劃一下每天購進報紙的數(shù)量，以獲得最大收入。模型分析：模型分析：購進量由需求量確定，需求量是隨機的。假定報童已通過自己的經驗或其他渠道掌握了需求量的隨機規(guī)律，即在他的銷受范圍內每天報紙的需求量為 份的概率是r rf, 2 , 1 , 0r有了 和 rfcba,就可以建立關于購進量的優(yōu)化模型。假設每天購進量是n份，需求量r是隨機的，r可以小于，等于或大于n，所以報童每天的收入也是隨機的。那么

9、，作為優(yōu)化模型的目標函數(shù)，不能取每天的收入，而取長期賣報（月，年）的日平均收入。從概率論大數(shù)定律的觀點看，這相當于報童每天收入的期望值，簡稱平均收入。記報童每天購進n份報紙的平均收入為 ng，如果這天的需求量nr，則售出r份，退回rn份；如果需求量nr 則n份將全部售出。需求量為r的概率是 rf，則 nrnrrnfbarfrncbrbang01問題歸結為在 cbarf,已知時，求n使 ng最大。 ndrrpcbnnpbadndg0通常需求量r和購進量n都相當大，將r視為連續(xù)變量便于分析和計算，這時概率 rf轉化為概率密度函數(shù) rp nndrrnpbadrrprncbrbang0計算 drrpbadrrpcbdrrpbannpbannn0則令使報童日平均收入達到最大的購進量0dndg，得到 cbbadrrpdrrpnn0n應滿足上式。因為 cabadrrpn0 10drrp，所以根據需求量的概率密度 rp的圖形可以確定購進量n在圖中用21,pp分別表示曲線 rp下的兩塊面積，則cbbapp21 rpo n r1p2p因為當購進超過n份報紙時， drrppn01是需求量r不超過n的概率，即賣不完的概率； drrppn2是需求量rn的概率，即賣完的概率，所以上式表明，購進的份數(shù)n應該使賣不完與賣完的概率之比，恰好等于賣出一份賺的錢ba與退回一