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?? craps.java

?? Simulation Modeling,Statistical Analysis of Simulation Models,Discrete Event Simulation
?? JAVA
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/* ------------------------------------------------------------------------- * A Monte Carlo simulation of the dice game Craps. * * Name              : Craps.java * Authors           : Steve Park & Dave Geyer  * Translated by     : Jun Wang & Richard Dutton * Language          : Java * Latest Revision   : 6-16-06 * -------------------------------------------------------------------------  */import java.io.*;import java.util.*;import java.text.*;class Craps {  static long N = 10000;                    /* number of replications *///  static int  C = 1000;          /* for example 4.2.8      */  public static void main(String[] args) {          long i;                                 /* replication index      */    int  wins = 0;                          /* number of wins         */    int  roll;                              /* sum of two dice        */    int  point;//    int  j = 0;                  /* for example 4.2.8      */    Galileo g = new Galileo();    Rng r = new Rng();    r.putSeed(0);                   /* 555555555    987654321 *///    for (j = 0; j < C; j++) {    /* for example 4.2.8      *///      wins = 0;    for (i = 1; i <= N; i++) {      roll = g.equilikely(1, 6, r) + g.equilikely(1, 6, r);      if (roll == 7 || roll == 11)        wins ++;      else if (roll != 2 && roll != 3 && roll != 12) {        point = roll;        do {          roll = g.equilikely(1, 6, r) + g.equilikely(1, 6, r);          if (roll == point)            wins ++;        } while (roll != point && roll != 7);      }    }    DecimalFormat f = new DecimalFormat("###0.000");      System.out.println("\nfor " + N + " replications");    System.out.println("the estimated probability of winning is " + f.format((double) wins/N));//    System.out.println((double) wins/N);//    }                            /* for example 4.2.8      */  }    int equilikely(long a, long b, Rng r) {/* ------------------------------------------------ * generate an Equilikely random variate, use a < b * ------------------------------------------------ */    return (int) (a + (long) ((b - a + 1) * r.random()));  }    }

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