Лабораторные работы № 3, 4, 5, 6

Компьютерное моделирование системы массового обслуживания

1. Цель работы:

   1. Изучить принципов компьютерного моделирования.

   2. Научиться проводить компьютерное моделирование в среде MathLab.

   3. Реализовать компьютерную модель системы массового обслуживания в среде MathLab.

2. Литература:

   1. Плохотников К. Э. Вычислительные методы. Теория и практика в среде MATLAB : курс лекций : учебное пособие для вузов / К. Э. Плохотников .- М. : Горячая линия - Телеком, 2009

   2. Солонина А. И. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в Matlab : учеб. пособие для вузов / А. И. Солонина, С. М. Арбузов .- СПб. : БВХ - Петербург, 2008

   3. Поршнев С. В. Компьютерное моделирование физических процессов в пакете MATLAB : учебное пособие / С.В. Поршнев .- Изд. 2-е, испр.- СПб. : Лань, 2011

   4. Черных И. В. Моделирование электротехнических устройств в MATLAB, SimPowerSystems и Simulink / И. В. Черных .- М. ; СПб. : ДМК Пресс : Питер, 2008

3. Основное оборудование:

   1. ПЭВМ.

   2. Среда компьютерного моделирования MathLab.

   3. Пакет Microsoft Office.

4. Задание:

   1. Изучить теоретический материал по теме «Компьютерное моделирование».

   2. Изучить теоретический материал по теме «Системы массового обслуживания».

   3. Выполнить задание.

   4. Составить отчет по работе.

Теоретические сведения.

При исследовании операций часто приходится сталкиваться с системами, предназначенными для многоразового использования при решении однотипных задач. Возникающие при этом процессы получили название процессов обслуживания, а системы - систем массового обслуживания (СМО).

Каждая СМО состоит из определенного числа обслуживающих единиц (приборов, устройств, пунктов, станций), которые называются каналами обслуживания. Каналами могут быть линии связи, рабочие точки, вычислительные машины, продавцы и др. По числу каналов СМО подразделяют на одноканальные и многоканальные.

Заявки поступают в СМО обычно не регулярно, а случайно, образуя так называемый случайный поток заявок (требований). Обслуживание заявок также продолжается какое-то случайное время. Случайный характер потока заявок и времени обслуживания приводит к тому, что СМО оказывается загруженной неравномерно: в какие-то периоды времени скапливается очень большое количество заявок (они либо становятся в очередь, либо покидают СМО не обслуженными), в другие же периоды СМО работает с недогрузкой или простаивает.

Целью работы является построение математических моделей, связывающих заданные условия работы СМО (число каналов, их производительность, характер потока заявок и т.п.) с показателями эффективности СМО, описывающими ее способность справляться с потоком заявок.

В качестве показателей эффективности СМО используются:

- Абсолютная пропускная способность системы, т.е. среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени;

- относительная пропускная способность, т.е. средняя доля поступивших заявок, обслуживаемых системой;

- вероятность отказа обслуживания заявки;

- среднее число занятых каналов;

- среднее число заявок в СМО;

- среднее время пребывания заявки в системе;

- среднее число заявок в очереди;

- среднее время пребывания заявки в очереди;

- среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени;

- среднее время ожидания обслуживания;

- вероятность того, что число заявок в очереди превысит определенное значение и т.п.

СМО делят на 2 основных типа: СМО с отказами и СМО с ожиданием (очередью). В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем процессе обслуживания не участвует (например, заявка на телефонный разговор в момент, когда все каналы заняты, получает отказ и покидает СМО не обслуженной). В СМО с ожиданием заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, не уходит, а становится в очередь на обслуживание.

Одним из методов расчета показателей эффективности СМО является метод имитационного моделирования. Практическое использование компьютерного имитационного моделирования предполагает построение соответствующей математической модели, учитывающей факторы неопределенности, динамические характеристики и весь комплекс взаимосвязей между элементами изучаемой системы. Имитационное моделирование работы системы начинается с некоторого конкретного начального состояния. Вследствие реализации различных событий случайного характера, модель системы переходит в последующие моменты времени в другие свои возможные состояния. Этот эволюционный процесс продолжается до конечного момента планового периода, т.е. до конечного момента моделирования.