【摘要】：为了进行稳定性分析，首先要为RYNSORD的分布式离散事件仿真建模。RYNSORD允许火车异步地进入系统，即以不规则的时间间隔进入。执行问题为进行这项研究，和第5章一样，我们选择了美国东部铁路网的一个子集，并增加了一些额外的轨道，用来表示一些次要的铁路路段。图7.1表示这个有代表性的铁路网络，由50个大型车站、84个轨道区间段以及总长14469mile的铁轨组成。图7.1中网络的模型是在RYNSORD中建立的，每个车站作为一个进程。
为了进行稳定性分析，首先要为RYNSORD的分布式离散事件仿真建模。为了模拟真实铁路系统的运行情况（该系统应有一定数量的火车），每个站节点用一个工作站表示，火车被模拟为由车站下属工作站执行的任务。当一列火车位于主站时，其计算由车站下属工作站执行，它与其他车站的通信也通过这个工作站完成。当一列火车从当前站（A）驶向另一个车站（B）时，A的下属工作站就将相应的火车任务进行封装，以消息的形式传送给B，并在B的下属工作站中重新显示为一个火车任务。因此，火车在仿真中是以电子速度而不是物理速度移动的，火车的计算和通信子任务都是在主站的下属工作站中执行的。
虽然火车的行驶速度可达到120mile/h（192km/h），但是试验台中的快速计算引擎能使仿真的速度比现实要快许多倍。仿真中的基本时间单位是时间步长，它决定了火车行驶的最佳方案。对于选择时间步长的原因，读者可以参考文献[93]和[94]。RYNSORD允许火车异步地进入系统，即以不规则的时间间隔进入。此外，火车本身是自主的，因此，它们的决策也是相互异步地执行的。
执行问题
为进行这项研究，和第5章一样，我们选择了美国东部铁路网的一个子集，并增加了一些额外的轨道，用来表示一些次要的铁路路段。图7.1表示这个有代表性的铁路网络，由50个大型车站、84个轨道区间段以及总长14469mile的铁轨组成。图7.1中网络的模型是在RYNSORD中建立的，每个车站作为一个进程。此外，所有实验的前向值都设为3。(www.xing528.com)
图7.1 一个有代表性的铁路网：由美国东部铁路网的50个车站组成的子网
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