Министерство образования Российской Федерации

Томский политехнический университет

УТВЕРЖДАЮ

Декан АВТФ

_________________ Мельников Ю.С.

«____»____________ 2003 г.

Среда моделирования arena 5.0

Методические указания к выполнению лабораторных работ

по курсу «Компьютерное моделирование»

для студентов специальности 220400

«Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем»

Томск 2003

УДК 629.76

Среда моделирования ARENA 5.0

Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу «Компьютерное моделирование» для студентов специальности 220400 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем». – Томск: изд. ТПУ, 2003. – 12 с.

Составители: Саночкина Н.Г.

Рецензент: Замятина О.М.

Методические указания обсуждены на заседании кафедры Автоматики и компьютерных систем «____» _________ 2003 г.

Зав. кафедрой Г.П.Цапко

Среда моделирования Arena Введение

Система имитационного моделирования Arena – основной программный продукт корпорации Systems Modeling, впервые реализован в 1982г. В основе ПП Arena лежит язык SIMAN.

Arena позволяет создавать динамические модели разнородных процессов и систем в терминах предметной области, оптимизировать построенную модель. Программный продукт Arena позволяет создавать стохастические динамические модели любого предприятия. Динамические модели позволяют оптимизировать, прогнозировать, планировать деятельность предприятий, а также проводить анализ деятельности предприятия на основании полученных моделей и выдавать рекомендации по улучшению работы конкретного предприятия.

В результате моделирования Arena формирует отчеты, в которых можно посмотреть информацию по:

• объектам, находящимся в системе (общее время нахождения в системе, суммарное время ожидания объекта в системе, количество объектов, вошедших/вышедших в систему/из системы);

• очередям, образующихся в модулях процессов, если ресурс захвачен другим объектом (время ожидания обработки в очереди, количество объектов, ожидающих в очереди);

• процессам – статистика для каждого повторения;

• ресурсам – статистика по затраченным ресурсам;

• пользователь сам определяет статистику, которая будет отражена в данном отчете.

По результатам собранной статистики если не устраивают какие-либо параметры, то изменение свойств модулей приведет к изменению всех параметров. Т.е. методом прогона различных вариаций параметров модели можно определить оптимальный вариант работы созданной системы. В этом и есть плюс, т.к. шлифовка работы предприятия делается сначала на модели и только затем внедряется на производство.

Выходная информация может быть также представлена в виде динамических графиков, диаграмм, структурированных таблиц, что обеспечивает формирование целостности картины моделируемого процесса.

Также существует возможность экспорта статических моделей BPWin в динамические модели Arena.

Имитационная модель в Arena включает следующие основные элементы: источники и стоки (Create и Dispose), процессы (Process) и очереди (Queue). Источники – это элементы, от которых в модель поступает информация или объекты. Скорость поступления данных или объектов от источника обычно задается статистической функцией. Сток – это устройство для приема информации или объектов. Понятие очереди близко к понятию хранилища данных – это место, где объекты ожидают обработки. Время обработки объектов (производительность) в разных процессах может быть различной. В результате перед некоторыми процессами могут накапливаться объекты, ожидающие очереди. Часто целью имитационного моделирования является минимизация количества объектов в очередях. Тип очереди в имитационной модели может быть конкретизирован. Очередь может быть похожа на стек – пришедшие последними в очередь объекты первыми отправляются на дальнейшую обработку. Процессы – это аналог работ в функциональной модели. В имитационной модели может быть задана произвольность процессов.