- •Предисловие
- •Введение
- •Глава 1. Модели массового обслуживания
- •1.1. Системы массового обслуживания и их характеристики
- •1.2. Системы c одним устройством обслуживания
- •1.3. Основы дискретно-событийного моделирования cmo
- •1.4. Многоканальные системы массового обслуживания
- •Переменная vаr1, экспоненциальное распределение
- •Глава 2. Вероятностные сети систем массового обслуживания
- •2.1. Общие сведения о сетях
- •2.2. Операционный анализ вероятностных сетей
- •2.3. Операционные зависимости
- •2.4. Анализ узких мест в сети
- •Глава 3. Вероятностное моделирование
- •3.1. Метод статистических испытаний
- •3.2. Моделирование дискретных случайных величин
- •3.3. Моделирование непрерывных случайных величин
- •3.4. Сбор статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин
- •3.5. Определение количества реализаций при моделировании случайных величин
- •Глава 4. Система моделирования gpss
- •4.1. Объекты
- •4.2. Часы модельного времени
- •4.3. Типы операторов
- •4.4. Внесение транзактов в модель. Блок generate
- •4.5. Удаление транзактов из модели. Блок terminate
- •4.6. Элементы, отображающие одноканальные обслуживающие устройства
- •4.7. Реализация задержки во времени. Блок advance
- •4.8. Сбор статистики об ожидании. Блоки queue, depart
- •4.9. Переход транзакта в блок, отличный от последующего. Блок transfer
- •4.10. Моделирование многоканальных устройств
- •4.11. Примеры построения gpss-моделей
- •4.12. Переменные
- •4.13. Определение функции в gpss
- •4.14. Стандартные числовые атрибуты, параметры транзактов. Блоки assign, mark, loop
- •Примеры фрагментов gpss-моделей c использованием сча и параметров гранзактов
- •4.15. Изменение приоритета транзактов. Блок priority
- •4.16. Организация обслуживания c прерыванием. Блоки preempt и return
- •4.17. Сохраняемые величины
- •4.18. Проверка числовых выражений. Блок test
- •4.19. Определение и использование таблиц
- •4.20. Косвенная адресация
- •4.21. Обработка транзактов, принадлежащих одному семейству
- •4.22. Управление процессом моделирования в системе gpss
- •4.23. Списки пользователей
- •4.24. Блоки управления потоками транзактов logic, gate lr, gate ls и gate
- •4.25. Организация вывода временных рядов из gpss-модели
- •4.26. Краткая характеристика языка plus
- •4.27. Команды gpss WorId
- •4.28. Диалоговые возможности gpss World
- •4.29. Отличия между gpss World и gpss/pc
- •Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем
- •5.1. Операционные системы компьютеров
- •5.2. Сети и системы передачи данных
- •5.3. Проблемы моделирования компьютеров и сетей
- •Глава 6. Основы моделирования процессов
- •6.1. Производственные процессы
- •6.2. Распределительные процессы
- •6.3. Процессы обслуживания клиентов
- •6.4. Процессы управления разработками проектов
- •Глава 7. Задания для самостоятельной работы Задание 1. Моделирование разливной линии
- •Задание 2 [10]. Моделирование контроля и настройки телевизоров
- •Задание 3. Моделирование работы кафе
- •Задание 4. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- •Задание 5. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- •Задание 6. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- •Задание 7. Моделирование работы cmo
- •Задание 8. Моделирование функций
- •Задание 9 [10]. Моделирование системы обслуживания
- •Задание 10 [16]. Моделирование системы автоматизации проектирования
- •Задание 11 [16]. Моделирование работы транспортного цеха
- •Задание 12 [16]. Моделирование системы передачи разговора
- •Задание 13 [16]. Моделирование системы передачи данных
- •Задание 14 [16]. Моделирование узла коммутации сообщений
- •Задание 15 [16]. Моделирование процесса сборки
- •Задание 16 [16]. Моделирование работы цеха
- •Задание 17 [16]. Моделирование системы управления производством
- •Задание 18. Моделирование производственного процесса
- •Задание 19. Моделирование работы заправочной станции
- •Задание 20. Моделированиеработы станции технического обслуживания
- •Задание 21. Моделирование работы станции скорой помощи
- •Задание 22. Моделирование работы госпиталя
- •Задание 23. Моделирование работы маршрутных такси
- •Задание 24. Моделирование работы печатной системы
- •Задание 25. Моделирование процесса сборки пк
- •Глава8. Проектирование имитационных моделей c помощью интерактивной системы имитационного моделирования
- •8.1. Структура интерактивной системы имитационного моделирования
- •8.2. Построение концептуальной схемы модели
- •8.3. Параметрическая настройка модели
- •8.4. Генератор формул
- •8.5. Управление экспериментом
- •8.6. Запуск эксперимента и обработка результатов моделирования
- •8.7. Управление проектами и общей настройкой системы
- •8.8. Пример построения модели средствами iss 2000
- •Глава 9. Технология имитационного моделирования
- •9.1. Имитационные проекты
- •9.2. Организация экспериментов
- •9.3. Проблемы организации имитационных экспериментов
- •9.4. Оценка точности результатов моделирования
- •9.5. Факторный план
- •9.6. Дисперсионный анализ anova в планировании экспериментов
- •9.7. Библиотечная процедура anova
- •9.8. Технология проведение дисперсионного анализа в системе gpss World
- •9.9. Особенности планирования экспериментов
- •9.10. Нахождение экстремальных значений на поверхности отклика
- •9.11. Организация экспериментов в gpss WorId
- •9.L2. Выбор наилучшего варианта структуры системы
- •Глава 10. Примеры принятия решений c помощью имитационного моделирования
- •10.1. Моделирование производственного участка
- •10.2. Моделирование технологического процесса ремонта и замены оборудования
- •Приложение Системные сча
- •Сча транзактов
- •Сча блоков:
- •Сча одноканальных устройств:
- •Список литературы
- •Глава 9. Технология имитационного моделирования 167
- •Глава 10. Примеры принятия решений c помощью имитационного моделирования 203
9.8. Технология проведение дисперсионного анализа в системе gpss World
Процедура ANOVA выполняет дисперсионный анализ, определяет значимость факторов по критерию Фишера (F-критерию) и выполняет расчет доверительных интервалов исследуемых величин. Если значение F-критерия не превышает критическое значение, то наблюдаемый фактор незначимый, выборочные последовательности принадлежат одной генеральной совокупности.
При выполнении дисперсионного анализа для каждого уровня обработки исследуемого фактора необходимо выполнить несколько прогонов модели. Количество прогонов устанавливается в зависимости от задаваемой точности (см. параграф 3.5). Для уменьшения корреляции результатов прогонов рекомендуется, чтобы каждый из прогонов использовал свою последовательность псевдослучайных чисел. После каждого прогона модели необходимо сохранить результаты моделирования, обнулить собранную за предыдущий прогон статистику и удалить транзакты из модели. Для выполнения этих действий необходимо воспользоваться следующими операторами GPSS World:
RMULT – устанавливает начальные значения множителей для генераторов случайных чисел (см. параграф 4.27);
CLEAR – осуществляет обнуление собранной статистики за предыдущий прогон модели и удаляет транзакты из модели, но не устанавливает множители генераторов случайных чисел в начальные значения. Операнд A = OFF запрещает обнуление матрицы результатов (см. параграф 4.27);
START – используется для инициирования процесса моделирования. Если задать второй операнд NP, то статистика не будет выводиться на экран (см. параграф 4.27);
MSAVEVALUE – записывает полученные результаты моделирования в специальную матрицу результатов (см. параграф 4.17).
Все перечисленные операторы должны записываться в специальный текстовый файл, который размещается в одном каталоге c файлом модели.
Перед началом моделирования необходимо определить матрицу результатов. Например:
RES MATRIX R,C
где RES – имя матрицы, в которой накапливаются результаты прогонов; R – количество строк матрицы (Treatment levels), должно соответствовать количеству уровней обработки; C – количество столбцов матрицы (Replicates), должно соответствовать числу прогонов модели для каждого уровня фактора. Числа R и C должны быть целыми.
Затем нужно создать командный текстовый файл, например, c такой последовательностью команд и операторов:
Целые числа Z11 ... ZRC задают начальные значения множителей для генераторов случайных чисел. В сохраняемой величине X$Rez в каждом прогоне формируется значение критерия эффективности системы (результат моделирования). В процессе анализа исследуется степень влияния фактора на значение этого критерия эффективности. Индекс i – номер текущего уровня обработки (изменяется от 1 до R). Сохраним этот файл c именем test.txt.
После этого нужно открыть файл модели (*.gps) в системе GPSS World и создать имитацию (оттранслированную модель) c помощью пункта меню Command/Create Simulation, a затем выбрать пункт меню Command/Custom (рис. 9.4). В результате откроется диалоговое окно Simulation Command (рис. 9.5). В поле для ввода команд нужно ввести текст
include "test.txt"
и нажать кнопку ОК.
Рис. 9.4
Рис. 9.5
Если по какой-либо причине файл test.txt размещен не в одном каталоге c файлом модели, то необходимо указывать полный путь к этому файлу.
Процесс моделирования может занять продолжительное время в зависимости от количества прогонов модели. После его завершения в нижней строке состояния (рис. 9.6) главного окна появится сообщение «The Simulation has ended».
Рис. 9.6
Затем необходимо c помощью пункта меню Command/SHOW открыть диалоговое окно Show Command и в строке ввода написать
ANOVA(RES,A,B)
где А равно 2, если результаты повторяющихся прогонов модели для каждого уровня фактора со своей последовательностью псевдослучайных чисел записываются в одну строку (как принято по умолчанию в ранних версиях GPSS World), и 1, если в один столбец (матрица результатов транспонируется). Если A = 0, то повторяющиеся прогоны не производятся.
Параметр В, согласно документации, – это максимальное количество анализируемых взаимодействий между факторами. Может принимать значения 1, 2 или 3. Для выполнения процедуры ANOVA нужно нажать кнопку ОК. После этого в окне журнала сессии (рис. 9.7) можно просмотреть результаты дисперсионного анализа.
Рис. 9.7
Данный формат процедуры ANOVA можно использовать только для системы GPSS World, начиная c версии 4.2.1 включительно. Для версии 4.1.1 формат команды следующий:
ANOVA(RES)
Пример 9.3
Пусть имеем модель некоторой системы. При этом величина TIMEA является входной переменной, А в сохраняемой величине X3 формируется значение выходной величины (результат моделирования).
Целью моделирования является оценка влияния фактора TIMEA на значение выходной переменной X3 модели. Сформируем командный файл (a.txt):
Компилируем модель и запускаем моделирование, после чего выбираем пункт меню Command/Custom и вводим в диалоговое окно команду
include "a.txt"
После этого выдаем команду
SHOW ANOVA(RES,2,1)
Для ранних версий – SHOW ANOVA(RES).
В окне журнала сессии получим результаты работы процедуры ANOVA.