- •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.
Подготовка к моделированию системы
Для начала моделирования:
щелкните по пункту File главного меню системы. Появится выпадающее меню;
щелкните по пункту New (Создать) выпадающего меню. Появится диалоговое окно Новый документ;
выделите пункт Model и щелкните по кнопке ОК. Появится окно модели, в котором введите данную программу.
Чтобы вызвать окно для представления имитационной модели в системе GPSSW, можно также нажать комбинацию клавиш Ctrl+Alt+S.
Перед началом моделирования можно установить вывод тех параметров моделирования, которые нужны пользователю. Для этого:
щелкните по пункту Edit (Правка) главного меню системы или нажмите комбинацию клавиш Alt+E. Появится выпадающее меню;
щелкните по пункту Settings (Установки) выпадающего меню. Появится диалоговое окно SETTINGS для данной модели;
щелкните по вкладке Reports (Отчеты), в которой можно установить нужные выходные данные. Для нашего примера это может выглядеть так, как показано на рисунке 4.
Рисунок 4 – Окно SETTINGS с установками для модели одноканальной разомкнутой системы с простейшими потоками
Наличие галочки в окошках говорит о том, что эта информация будет выведена в окне результатов моделирования. В нашем примере будет выведена информация по следующим объектам:
Facilities (Каналы обслуживания);
Queues (Очереди).
Моделирование системы
После создания имитационную модель необходимо оттранслировать. Для этого выполните следующие действия:
щелкните по пункту Command главного меню системы или нажмите комбинацию клавиш Alt+C. Появится выпадающее меню;
щелкните по пункту Create Simulation (Создать выполняемую модель) выпадающего меню.
После трансляции имитационной модели необходимо запустить ее на выполнение. Для этого:
щелкните по пункту Command главного меню системы или нажмите комбинацию клавиш Alt+C. Появится выпадающее меню;
щелкните по пункту START. Появится окно Start Command;
введите в окне Start Command нужное число прогонов модели.
Проделаем небольшой эксперимент. Промоделируем нашу систему при различном числе прогонов модели – разном количестве изготавливаемых изделий – и сравним результаты моделирования с полученными при аналитическом расчете.
Если в диалоговом окне Start Command ввести число 100, 1000 или 10000 и щелкнуть по кнопке OK, то результаты моделирования в окне REPORT будут выглядеть как показано на рисунках 5а–в соответственно.
а)
б)
в)
Рисунок 5а-в – Окно REPORT с различными вариантами результатов моделирования для имитационной модели одноканальной разомкнутой системы с простейшими потоками
Ниже указываются некоторые результаты моделирования с изготовлением 100, 1000 и 10000 изделий соответственно:
START TIME (Начальное время) – 0.000, 0.000, 0.000;
END TIME (Время окончания) – 981.702, 9773.284, 101081.388.
Ниже указываются результаты моделирования канала обслуживания (FACILITY) под именем STANOK:
ENTRIES (Число входов) – 101, 1001, 10000;
UTIL. (Коэффициент использования) – 0.666, 0.639, 0.603;
AVE. TIME (Среднее время обслуживания) – 6.471, 6.238, 6.091.
Еще ниже указываются результаты моделирования очереди (QUEUE) под именем OCHER:
MAX (Максимальная длина очереди) – 6, 8, 14;
AVE.CONT. (Среднее содержимое) – 0.828, 0.851, 0.862.
Разместим результаты, полученные путем аналитического расчета и методом имитационного моделирования при различном числе прогонов модели, в таблице 1.
Таблица 1 – Результаты моделирования
Параметры |
Имитация изделий, шт. |
Аналитический метод |
||
100 |
1000 |
10000 |
||
Время моделирования, (Тм) |
981,702 |
9773,284 |
101081,388 |
- |
Коэффициент использования станка, (kи) |
0,666 |
0,639 |
0,603 |
0,600 |
Средняя длина очереди, Noch |
0,828 |
0,851 |
0,862 |
0,9 |
По формулам (3) и (13) вычислим и поместим в таблицу 2 значения kи и Noch для каждого варианта, который выбирается по номеру студента в списке журнала группы. В таблице 2 содержатся сведения о вариантах, которые необходимо решить.
Таблица 2 – Сведения о вариантах
|
Аналитический метод |
|
Аналитический метод |
|
Аналитический метод |
|||
Время модели-рования, Тм |
Коэф. исполь-зования очереди, kи |
Средняя длина очереди, Noch |
Время модели-рования, Тм |
Коэф. исполь-зования очереди, kи |
Средняя длина очереди, Noch |
Время модели-рования, Тм |
Коэф. исполь-зования очереди, kи |
Средняя длина очереди, Noch |
1 |
0,6 |
0,9 |
13 |
0,1 |
0,4 |
25 |
0,95 |
950 |
2 |
0,55 |
0,850 |
14 |
0,15 |
0,45 |
26 |
0,9 |
900 |
3 |
0,5 |
0,8 |
15 |
0,2 |
0,5 |
27 |
0,85 |
850 |
4 |
0,45 |
0,750 |
16 |
0,25 |
0,55 |
28 |
0,8 |
800 |
5 |
0,4 |
0,7 |
17 |
0,3 |
0,6 |
29 |
0,75 |
750 |
6 |
0,35 |
0,650 |
18 |
0,35 |
0,65 |
30 |
0,7 |
700 |
7 |
0,3 |
0,6 |
19 |
0,4 |
0,7 |
31 |
0,65 |
650 |
8 |
0,25 |
0,550 |
20 |
0,45 |
0,75 |
32 |
0,6 |
600 |
9 |
0,2 |
0,5 |
21 |
0,5 |
0,8 |
33 |
0,55 |
550 |
10 |
0,15 |
0,450 |
22 |
0,55 |
0,85 |
34 |
0,5 |
500 |
11 |
0,1 |
0,4 |
23 |
0,6 |
0,9 |
35 |
0,45 |
450 |
12 |
0,05 |
0,350 |
24 |
0,65 |
0,95 |
36 |
0,4 |
400 |
В таблице 3 содержатся данные о значениях λ и μ для различных вариантов:
Таблица 3 – Данные о значениях λ и μ
№ вар. |
λ |
μ |
№ вар. |
λ |
μ |
№ вар. |
λ |
μ |
№ вар. |
λ |
μ |
1 |
6 |
10 |
10 |
5 |
8 |
19 |
4 |
6 |
28 |
3 |
5 |
2 |
5 |
8 |
11 |
6 |
10 |
20 |
5 |
8 |
29 |
4 |
6 |
3 |
4 |
6 |
12 |
5 |
8 |
21 |
6 |
10 |
30 |
5 |
8 |
4 |
3 |
5 |
13 |
4 |
6 |
22 |
5 |
8 |
31 |
6 |
10 |
5 |
2 |
4 |
14 |
3 |
5 |
23 |
4 |
6 |
32 |
5 |
8 |
6 |
1 |
3 |
15 |
2 |
4 |
24 |
3 |
5 |
33 |
4 |
6 |
7 |
2 |
4 |
16 |
1 |
3 |
25 |
2 |
4 |
34 |
3 |
5 |
8 |
3 |
5 |
17 |
2 |
4 |
26 |
1 |
3 |
35 |
2 |
4 |
9 |
4 |
6 |
18 |
3 |
5 |
27 |
2 |
4 |
36 |
1 |
3 |
Контрольные вопросы
Что такое коэффициент использования и в каких единицах он измеряется?
Что такое Noch и в каких единицах эта величина измеряется?
Какие величины измерения времени моделирования Тм?
Лабораторная работа №7.
Изучение функционирования одноканальной разомкнутой системы массового обслуживания с равномерными потоками
Цель работы
Цель работы – исследование характеристик одноканальной разомкнутой системы массового обслуживания с равномерными потоками (состав характеристики указан в п. 1.2).
Допустим, нам надо промоделировать работу одноканальной системы массового обслуживания – разомкнутой, с равномерным законом поступления требований на обслуживание (лифт–пассажиры, изделия–контролёр, программы–ЭВМ и т.д.). Допустим, что нам известен интервал времени между поступлениями двух смежных требований, равный 8±2 мин, в котором определяется время поступления требования на обслуживание. Величина интервала времени между поступлениями двух смежных требований в систему подчиняется равномерному распределению.
