第三、变步长的最大值也要设置当然越小越好，但是太小了会仿真的时间很长，就会一直在等着。
仿真的时间很重要，有一次做斜坡函数如果仿真时间不够长，都无法到达自己想要的值，只能仿真一部分。
用户在Type后面的第一个下拉选项框中指定仿真的步长选取方式，可供选择的有Variable-step（变步长）和Fixed-step（固定步长）方式。变步长模式可以在仿真的过程中改变步长，提供误差控制和过零检测。固定步长模搭银式在仿真过程中提供固定的步长，不提供误差控制和过零检测。用户还可以在第二个下拉选项框中选择对应模式下仿真所采用的算法。
变步长模式解法器有：ode45，ode23，ode113，ode15s，ode23s，ode23t，ode23tb和discrete。
ode45：缺省值，四/五阶龙格－库塔法，适用于大多数连续或离散系统，但不适用于刚性（stiff）系统。它是单步解法器，也就是，在计算y(tn)时，它仅需要最近处理时刻的结果y(tn-1)。一般来说，面对一个仿真问题最好是首先试试ode45。
ode23：二/三阶龙格－库塔法，它在误差限要求不高和求解的问题不太难的情况下，可能会比ode45更有效。也是一个单步解法器。
ode113：是一种阶数可变的解法器，它在误差容许要求严格的情况下通常比ode45有效。ode113是一种多步解法器，也就是在计算当前时刻输租唤出时，它需要以前多个时刻的解。
ode15s：是一种基于数字微分公式的解法器（NDFs）。也是一种多步解法器。适用于刚性系统，当用户估计要解决的问题是比较困难的，或者不能使用ode45，知型宴或者即使使用效果也不好，就可以用ode15s。
ode23s：它是一种单步解法器，专门应用于刚性系统，在弱误差允许下的效果好于ode15s。它能解决某些ode15s所不能有效解决的stiff问题。
ode23t：是梯形规则的一种自由插值实现。这种解法器适用于求解适度stiff的问题而用户又需要一个无数字振荡的解法器的情况。
ode23tb：是TR-BDF2的一种实现， TR-BDF2 是具有两个阶段的隐式龙格－库塔公式。
discrtet：当Simulink检查到模型没有连续状态时使用它。
步长参数：对于变步长模式，用户可以设置最大的和推荐的初始步长参数，缺省情况下，步长自动地确定，它由值auto表示。
Maximum step size（最大步长参数）：它决定了解法器能够使用的最大时间步长，它的缺省值为“仿真时间/50”，即整个仿真过程中至少取50个取样点，但这样的取法对于仿真时间较长的系统则可能带来取样点过于稀疏，而使仿真结果失真。一般建议对于仿真时间不超过15s的采用默认值即可，对于超过15s的每秒至少保证5个采样点，对于超过100s的，每秒至少保证3个采样点。
Initial step size（初始步长参数）：一般建议使用“auto”默认值即可。
仿真精度的定义（对于变步长模式）
Relative tolerance（相对误差）：它是指误差相对于状态的值，是一个百分比，缺省值为1e-3，表示状态的计算值要精确到0.1%。
Absolute tolerance（绝对误差）：表示误差值的门限，或者是说在状态值为零的情况下，可以接受的误差。如果它被设成了auto，那么simulink为每一个状态设置初始绝对误差为1e-6。
Mode（固定步长模式选择）
Multitasking：选择这种模式时，当simulink检测到模块间非法的采样速率转换，它会给出错误提示。所谓的非法采样速率转换指两个工作在不同采样速率的模块之间的直接连接。在实时多任务系统中，如果任务之间存在非法采样速率转换，那么就有可能出现一个模块的输出在另一个模块需要时却无法利用的情况。通过检查这种转换，Multitasking将有助于用户建立一个符合现实的多任务系统的有效模型。
使用速率转换模块可以减少模型中的非法速率转换。Simulink提供了两个这样的模块：unit delay模块和zero-order hold模块。对于从慢速率到快速率的非法转换，可以在慢输出端口和快输入端口插入一个单位延时unit delay模块。而对于快速率到慢速率的转换，则可以插入一个零阶采样保持器zero-order hold。
Singletasking：这种模式不检查模块间的速率转换，它在建立单任务系统模型时非常有用，在这种系统就不存在任务同步问题。
Auto：这种模式，simulink会根据模型中模块的采样速率是否一致，自动决定切换到multitasking和singletasking。
输出选项
Refine output：这个选项可以理解成精细输出，其意义是在仿真输出太稀松时，simulink会产生额外的精细输出，这一点就像插值处理一样。用户可以在refine factor设置仿真时间步间插入的输出点数。
产生更光滑的输出曲线，改变精细因子比减小仿真步长更有效。精细输出只能在变步长模式中才能使用，并且在ode45效果最好。
Produce additional output：它允许用户直接指定产生输出的时间点。一旦选择了该项，则在它的右边出现一个output times编辑框，在这里用户指定额外的仿真输出点，它既可以是一个时间向量，也可以是表达式。与精细因子相比，这个选项会改变仿真的步长。
Produce specified output only：它的意思是让simulink只在指定的时间点上产生输出。为此解法器要调整仿真步长以使之和指定的时间点重合。这个选项在比较不同的仿真时可以确保它们在相同的时间输出。
实现我就不写了1、建立顾客类，大体如下
class Consumer
{
private:
int count//购买商品件数
bool cash//是否是用现金
public:
int Quantity()//返回购买商品件数
bool Cash()//返回扰哪卜是否是用现金
int Time()//付款过程耗时
void Generate()//按照频率分布表生成此顾客信息
}
2、建立柜台类
class Counter
{
private:
queue<pair<Consumer,int>>Q//记录该柜台前排队的顾客的队列
int last_come//记录正在柜台前付款的那个顾客来到柜台的时刻
public:
Counter()//构造函数，把队列清空，last_come设置为0
void Consumer_Come(Consumer,int)//第一个形参为该顾客的信息，第二个形参为该顾客开始排队的时间
int Pay()//模拟柜台前的各个顾客的付款，并返回完成的时刻
}
3、对现有系统缓穗的模拟
首先生缓渣成随机数n表示一共有n个顾客到来，然后生成这n个顾客的信息，然后按照0.5min的间隔将这n个顾客随机塞到4个柜台，然后付款，并记录最终完成时间
代码近似如下
n=rand()
for (i=0i<ni++)
{
Consumer now
now.Generate()
counters[rand()%4].Consumer_Come(now,i*30)
}
end=0
for (i=0i<4i++)
{
int now=counters[i].Pay()
if (now>end) end=now
}
最后end记录的就是完成时间
4、模拟倡议的系统的运转
类似3里面那样生成n个顾客的信息，假定柜台0是普通柜台，柜台1是8个或8个一下商品的，柜台2、3是现金
然后将这n个顾客用类似于3的过程按照倡议的要求塞入这四个柜台，然后付款，然后记录时间
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