Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

« Дагестанский государственный технический университет»

Факультет компьютерных технологий вычислительной техники и энергетики

Курсовая работа

по дисциплине «Имитационное моделирование»

на тему «Разработка имитационной модели парикмахерской»

Выполнила:

ст-ка гр. У-127 Омарова С.Р.,

Проверила:

к.э.н., ст. пр. Адеева М.Г.

Махачкала -2014

Оглавление

Введение 3

Постановка задачи 9

Разработка имитационной модели 12

Логико-математическое описание моделируемой системы 12

Разработка упрощенной схемы объекта моделирования 15

Временная диаграмма работы объекта моделирования 16

Перевод модели на язык программирования 21

Верификация имитационной модели 25

Валидация имитационной модели 27

Результаты прогона имитационной модели на ЭВМ 28

Заключение 30

Список литературы 32

Введение

Статистическое моделирование – метод исследования сложных систем, основанный на описании процессов функционирования отдельных элементов в их взаимосвязи с целью получения множества частных результатов, подлежащих обработке методами математической статистики для получения конечных результатов. В основе статистического моделирования лежит метод статистических испытаний – метод Монте-Карло.

Имитационная модель – универсальное средство исследования сложных систем, представляющее собой логико-алгоритмическое описание поведения отдельных элементов системы и правил их взаимодействия, отображающих последовательность событий, возникающих в моделируемой системе.

Если статистическое моделирование выполняется с использованием имитационной модели, то такое моделирование называется имитационным.

Понятия «статистическое и имитационное моделирование» часто рассматривают как синонимы. Однако следует иметь в виду, что статистическое моделирование не обязательно является имитационным.

Например, вычисление определённого интеграла методом Монте-Карло путем определения подынтегральной площади на основе множества статистических испытаний, относится к статистическому моделированию, но не может называться имитационным.

Наиболее широкое применение имитационное моделирование получило при исследовании сложных систем с дискретным характером функционирования, в том числе моделей массового обслуживания. Для описания процессов функционирования таких систем обычно используются временные диаграммы.

Временная диаграмма – графическое представление последовательности событий, происходящих в системе. Для построения временных диаграмм необходимо достаточно четко представлять взаимосвязь событий внутри системы. Степень детализации при составлении диаграмм зависит от свойств моделируемой системы и от целей моделирования.

Поскольку функционирование любой системы достаточно полно отображается в виде временной диаграммы ,имитационное моделирование можно рассматривать как процесс реализации диаграммы функционирования исследуемой системы на основе сведений о характере функционирования отдельных элементов и их взаимосвязи.

Имитационное моделирование обычно проводится на ЭВМ в соответствии с программой, реализующей заданное конкретное логико-алгоритмическое описание. При этом несколько часов, недель или лет работы исследуемой системы могут быть промоделированы на ЭВМ за несколько минут. В большинстве случаев модель является не точным аналогом системы, а скорее её символическим отображением. Однако такая модель позволяет производить измерения, которые невозможно произвести каким-либо другим способом.

Имитационное моделирование обеспечивает возможность испытания, оценки и проведения экспериментов с исследуемой системой без каких-либо непосредственных воздействий на нее.

Первым шагом при анализе любой конкретной системы является выделение элементов, и формулирование логических правил, управляю щих взаимодействием этих элементов. Полученное в результате этого описание называется моделью системы. Модель обычно включает в себя те аспекты системы, которые представляют интерес или нуждаются в исследовании.

Поскольку целью построения любой модели является исследование характеристик моделируемой системы, в имитационную модель должны быть включены средства сбора и обработки статистической информации по всем интересующим характеристикам, основанные на методах математической статистики.

 

Имитационное моделирование  основано на воспроизведении с помощью ЭВМ развернутого во времени процесса функционирования системы с учетом взаимодействия с внешней средой. Основой всякой имитационной модели (ИМ) является:

- разработка модели исследуемой системы на основе частных имитационных моделей (модулей) подсистем, объединенных своими взаимодействиями в единое целое;

- выбор информативных (интегративных) характеристик объекта, способов их получения и анализа;

- построение модели воздействия внешней среды на систему в виде совокупности имитационных моделей внешних воздействующих факторов;

- выбор способа исследования имитационной модели в соответствии с методами планирования имитационных экспериментов (ИЭ).

Цель курсовой работы по дисциплине «Имитационное моделирование» - разработка имитационной модели парикмахерской.

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.

Предметом теории массового обслуживания 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.

Задачи курсовой работы:

1. Выбрать методологический подход моделирования и описать его;

2. Разработать упрощенную схему объекта моделирования;

3. Составить схемы алгоритмов решения подзадачи всей задачи в целом с использованием типовых символов (блоков);

4. Выделить основные процессы системы, их взаимосвязи и иллюстрировать изменение состояния этих процессов в едином времени;

5. Определить структуру системы, выявить правила ее функционирования и выделить в них самое существенное, исключив ненужные детали;

6. Перевести модель на язык программирования;

7. Оценить требуемую точность и соответствие имитационной модели реальной системе

Задачи исследования, решаемые с помощью имитационного моделирования, можно разделить на 4 вида:

1. прямые задачи анализа, при решении которых исследуемая система задаётся параметрами своих элементов и параметрами исходного режима, структурой или уравнениями и требуется определить реакцию системы на действующие силы;

2. обратные задачи анализа, которые по известной реакции системы требуют найти возмущения, заставившие рассматриваемую систему прийти к данному состоянию и данной реакции;

3. задачи синтеза, требующие нахождения таких параметров, при которых процессы в системе будут иметь желательный по каким-либо соображениям характер;

4. индуктивные задачи, решение которых имеет целью проверку гипотез, уточнение уравнений, описывающих процессы, происходящие в системе, выяснение свойств этих элементов, отладка программ (алгоритмов) для расчётов на компьютере.

Структура курсовой работы включает введение, основную часть, заключение, приложение, список использованной литературы.

Работа написана на 32 страницах машинописного текста, содержит 5 рисунков, 2 таблицы,8 схем.