- •113Equation Chapter 3 Section 1 Министерство образования и науки Российской Федерации
- •«Пермский национальный исследовательский политехнический университет»
- •Индивидуальная работа
- •Реферат
- •Содержание:
- •2. Техническое задание
- •Введение.
- •4. Разработка имитационной модели.
- •4.1. Математическое описание имитационной модели.
- •4.2. Описание блок-схемы алгоритма.
- •4.3. Анализ полученных результатов моделирования.
- •5. Разработка аналитической модели.
- •5. 1 Математическое описание аналитической модели
- •5.2. Расчёт параметров смо.
- •5.3. Анализ полученных результатов моделирования.
- •6. Сопоставление полученных результатов для разработанных моделей.
- •7. Выводы.
- •8. Список используемой литературы.
- •9. Приложения
4.2. Описание блок-схемы алгоритма.
Описание блок-схемы:
1) Установка начальных значений и обнуление счётчиков заявок, выполненных заявок, отказов.
Рассмотрим функционирование одного цикла моделирования:
2) Проверка занятости канала. Если время окончания выполнения заявки на i –том обслуживающем приборе меньше, чем текущее время, то канал освобождается, а обслуживаемая им заявка считается выполненной и увеличивается счётчик выполненных заявок.
3) Если текущее модельное время превышает время прихода следующей заявки, то генерируется новая заявка. Заявка генерируется в виде случайного промежутка времени, который распределён по пуассоновскому закону.
4) Проверка наличия свободных приборов. Если есть свободный прибор, то заявка ставится на обслуживание. А иначе она получает отказ в обслуживании и увеличивается счётчик отказов.
Далее идёт следующая итерация цикла.
5) Вычисление
требуемых параметров СМО:
- плотность потока обслуженных заявок,
-
вероятность занятости канала,
- среднее время простоя канала.
На основании
изложенного алгоритма была разработана
программа (Приложение 1). При имитационном
моделировании для получения статистически
достоверных результатов необходимо
некоторое число
реализаций.
Чем больше
,
тем точнее оценки. В нашем случае
количество реализаций можно найти по
формуле:
,
где
-
дисперсия;
-
задаваемая точность;
-уровень
значимости.
При использовании данной формулы необходимо знать дисперсию , но она изначально неизвестна. Поэтому зададимся произвольным числом реализаций (10 реализаций), определим дисперсию, и найдём количество необходимых реализаций.
В таблице 1 приложения 2 представлены полученные реализации. Посчитаем дисперсию:
Зададимся точностью
и уровнем значимости
.
В этом случае число реализаций
.
Таким образом, имитационное моделирование
было произведено с большей точностью.
4.3. Анализ полученных результатов моделирования.
В результате имитационного моделирования были получены следующие значения статических характеристик:
Число каналов обслуживания, |
Искомый параметр |
Результаты моделирования |
|
|
0,5336 |
|
0,7031 |
|
|
0,2421 |
|
|
|
0,7407 |
|
0,6482 |
|
, мин |
0,2933 |
|
|
|
0,8946 |
|
0,5837 |
|
, мин |
0,3659 |
Таблица 1. Результаты имитационного моделирования
Рассмотренный выше алгоритм построения имитационной модели реализован в программе im_model.pas. Текст программы с комментариями приведен в приложении 1, а результаты работы программы в виде таблицы — в приложении 2, а графики представлены в приложении 3.
Проводя моделирование при увеличении числа обслуживающих приборов от 2 до 4, наблюдаем:
увеличение вероятности обслуживания;
уменьшения вероятности занятости канала;
увеличение среднего времени простоя канала.
Существенным достоинством имитационной модели является возможность при многократном моделировании получить достаточно точные оценки рассчитываемых вероятностных показателей. Поэтому было произведено 10-ти кратное моделирование и усреднение полученных данных. Подробные результаты представлены в приложении 2.

,
мин