- •Имитационное моделирование бизнес-процессов
- •Варианты заданий
- •Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 2. Анализ и прогнозирование с учетом ведущих факторов на основе результатов имитационного моделирования
- •Варианты заданий
- •Контрольные вопросы
- •Постановка задачи
- •Метод построения модели
- •Описание моделирующего алгоритма
- •Результаты моделирования
- •Программа, построенная по исходным данным
- •Обозначение блоков программы
- •Заключение
- •Лабораторная работа № 5
- •5.3 Блоки и карты языка gpss
- •5.3.5 Блок generate
- •5.3.16 Карта initial
- •5.3.17 Блок savevalue
- •5.3.18 Карта variable
- •5.3.24 Карта qtable
- •5.3.25 Карта reallocate
- •5.3.26 Карта reset
- •5.3.27 Карта function
- •5.3.28 Карта rmult
- •5.3.29 Блок preempt
- •5.3.30 Блок return
- •5.3.31 Блок assign
- •5.3.32 Блок loop
- •5.3.33 Карта initial для установки начальных значений логических
- •5.3.34 Блок logic
- •5.3.35 Блок gate для логических переключателей
- •5.3.36 Блок test
- •5.3.37 Блок transfer в режиме all
- •5.4. Цель работы
- •5.5. Задание на лабораторную работу
- •5.6. Порядок выполнения работы
- •Метод построения модели на gpss
- •Исходные данные
- •Анализ полученных результатов
- •Лабораторная работа №6. Изучение функционирования одноканальной разомкнутой смо-системы массового обслуживания с простейшими потоками
- •Цель работы
- •Задание на лабораторную работу.
- •Краткие теоретические сведения
- •Построение имитационной модели процесса
- •Подготовка к моделированию системы
- •Моделирование системы
- •Задание на лабораторную работу
- •Краткие теоретические сведения
- •1.3.1. Создание имитационной модели
- •1.3.2. Представление имитационной модели
- •1.3.3. Подготовка системы к моделированию
- •1.3.4. Моделирование системы
- •1.4. Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа №8. Изучение функционирования многоканальной разомкнутой системы массового обслуживания с простейшими потоками
- •Цель работы
- •Задание на лабораторную работу
- •Краткие теоретические сведения
- •1.3.1. Аналитический метод решения задачи
- •1.3.2. Имитационный метод решения задачи
- •1.3.3. Построение имитационной модели процесса
- •1.3.4. Подготовка системы к моделированию
- •1.3.5. Моделирование системы
- •Лабораторная работа №9. Изучение функционирования многоканальной разомкнутой смо-системы массового обслуживания со смешанными потоками
- •. Цель работы
- •1.2. Задание на лабораторную работу
- •Краткие теоретические сведения
- •Контрольные вопросы
- •Цель курсового проекта, общее задание и тематика работ
- •Содержание курсового проекта
- •Требования к оформлению курсового проекта и содержанию разделов
- •Раздел 5 должен содержать блок-диаграмму модели и описание gpss-программы работы модели системы. Основные условные обозначения для блок-диаграммы модели приведены в таблице 1.
- •Постановка задачи моделирования
- •Функциональная схема моделирования системы
- •3. Структурная схема модели в символах q-схем.
- •Метод построения модели
- •Описание gpss модели работы мастерской
- •Описание gpss-программы работы мастерской.
- •Анализ результатов моделирования.
Построение имитационной модели процесса
Построение имитационной модели начнем с создания заголовка модели, который может быть представлен, например, в таком виде:
Поступление изделий к станку моделируется оператором GENERATE, который в нашей задаче может быть записан так: GENERATE (Exponential(1,0,10)).
В поле операнда А определяется интервал времени между прибытием двух идущих одно за другим изделий (требований) к станку (каналу обслуживания).
В нашем примере используется встроенная функция экспоненциального распределения времени между поступлениями в систему двух идущих одно за другим требований. Среднее время прибытия требований составляет 10 мин – это третий аргумент функции Exponential.
Поступившее изделие (требование) встает в очередь для обработки. Это можно промоделировать оператором QUEUE, который только в совокупности с соответствующим оператором DEPART собирает статистическую информацию о работе моделируемой очереди.
В нашем примере оператор QUEUE будет выглядеть так: QUEUE OCHER
В поле операнда А дается символьное или числовое имя очереди. В нашем примере очереди дано имя OCHER. Желательно, чтобы присваиваемое имя отражало суть описываемого элемента системы.
Следуя логике, изделие может выйти из очереди только тогда, когда освободится станок (канал обслуживания). Для этого вводится оператор SEIZE, который определяет занятость канала обслуживания, и при освобождении последнего находящееся впереди требование выходит из очереди и идет в канал на обслуживание. Это может выглядеть так: SEIZE STANOK. В поле операнда А дается символьное или числовое имя канала обслуживания.
В нашей задаче каналу дано имя STANOK. Желательно, чтобы присваиваемое имя отражало суть описываемого элемента системы.
Выход изделия из очереди на обслуживание фиксируется оператором DEPART с соответствующим названием очереди. В нашем примере это будет выглядеть так: DEPART OCHER
Далее должно быть промоделировано время изготовления изделия на станке. Для моделирования этого процесса используется оператор ADVANCE, который в нашей задаче будет выглядеть так: ADVANCE (Exponential(1,0,6))
В поле операнда А выполняется обращение к встроенному в систему экспоненциальному распределению с указанием среднего времени изготовления изделия – 6 мин. После обработки изделия на станке должно быть послано сообщение об освобождении канала обслуживания. Это делается с помощью оператора RELEASE, который в нашей задаче записывается так: RELEASE STANOK.
Следует особо подчеркнуть, что парные операторы QUEUE и DEPART для каждой очереди должны иметь одно и то же, но свое уникальное имя. Это же относится и к операторам SEIZE и RELEASE.
После изготовления изделие покидает систему. Это действие моделируется оператором TERMINATE, который записывается в программе в таком виде: TERMINATE 1
Число изделий (требований), прошедших изготовление в нашей системе, примем равным 10000.
Окончательно наша программа будет выглядеть так, как показано на рисунке 3.
Рисунок 3 – Окно с моделью одноканальной разомкнутой системы с простейшими потоками
