Генерация случайных чисел требует слишком много итераций

Question

Я бегу моделирования в AnyLogic, и я пытаюсь откалибровать следующее распределение:

Jump = normal(coef1, coef2, -1, 1); 

Однако, я получаю следующее сообщение, как только я начала калибровки (экспериментирование):

генерация случайных чисел требует слишком много итераций (> 10000)

Я пытался заменить -1 и 1 другими значениями и продолжать получать то же самое.
Я также попытался изменить границы coef1 и coef2 и положить вещи наподобие [0,1], но я все равно получаю ту же ошибку.

Я не понимаю. Любые идеи?

Answer 1

Согласно AnyLogic's documentation, нет версии normal, которая принимает 4 аргумента. Также обратите внимание, что если вы укажете среднее и стандартное отклонение, порядок необычен (вероятностным/статистическим), установив стандартное отклонение до среднего значения.

Answer 2

Метод с четырьмя параметрами не является устаревшим и не является «калибровкой, где коэффициенты coef1 и coef2 являются коэффициентами, которые необходимо решить для». Откуда у тебя такое понимание? Или вы говорите, что используете «Эксперимент AnyLogic» (возможно, эксперимент с несколькими запусками или оптимизацией), чтобы «откалибровать» это распределение, и в этом случае вам нужно объяснить, что вы подразумеваете под «откалибровать» здесь --- каков ваш желаемый результат?

Если вы посмотрите в ссылке API (классы и функции AnyLogic -> Reference API -> com.xj.anylogic.engine -> Утилиты), вы увидите, что это метод использования усеченного нормального распределение.

public double normal(double min, 
        double max, 
        double shift, 
        double stretch) 

первых 2 параметров являются минимальными и максимальными (где он будет пробовать многократно и игнорировать значения за пределами [мин, макс] диапазон); вторая вторая - это среднее и стандартное отклонение. Таким образом, вы получите указанную вами ошибку, если min или max означает, что она будет отображать слишком много раз, чтобы получить значение в диапазоне.

ссылки API, подробности ниже:

Создает образец усеченного нормального распределения. Распределение нормальное (1, 0) растянуто по коэффициенту растяжения, затем сдвинуто на справа на сдвиг, после чего оно усекается в соответствии с интервалом [мин, макс.] . Усечение выполняется путем отбрасывания каждого образца за пределами этого интервала и последующей его попытки. Для получения дополнительной информации см. нормальный (двойной, двойной)

Параметры: min - минимальное значение, возвращаемое этой функцией. Распределение усечено, чтобы вернуть значения выше этого. Если образец (растянутый и сдвинутый) будет ниже этого значения, он будет отброшен и будет нарисован еще один образец . Используйте -infinity для «Без ограничений». max - максимальное значение, возвращаемое этой функцией. Распределение усечено, чтобы вернуть значения ниже этого. Если образец (растянутый и сдвинутый) больше этого значения, он будет отброшен и будет нарисован другой образец.Используйте + бесконечность для «Без ограничений». сдвиг - параметр сдвига, который указывает, насколько (растягивается) распределение будет сдвинута вправо = среднее значение Stretch - параметр растяжения, которое указывает, сколько распределение будет растягиваться = стандартные Возвращает отклонение: сгенерированный образец