Оглавление

Введение 3

1. Постановка задачи 4

2. Разработка модели 6

2.1 Создание класса активного объекта 6

2.2 Модель в AnyLogic 7

2.3 Добавление и настройка параметров 7

2.4 Построение событийной части модели 10

2.5 Сегменты Операция 1, Операция 2, Операция 3 12

2.6 Создание экземпляра нового типа агента 14

2.7 Создание области просмотра 15

2.8 Пункт окончательного контроля 16

2.9 Добавление элементов для проведения исследований 18

2.10 Интерпретация результатов моделирования 19

Заключение 24

Список использованной литературы 25

Введение

В современном мире никакому предприятию не обойтись без моделирования различных ситуаций. Будь это экономические, политические или другие ситуации. Для этого можно применять современные методики и инструменты, снижающие временные затраты. Наиболее подходящим и эффективным является метод имитационного моделирования, основу которого составляет сценарный подход.

С помощью имитационных моделей можно проигрывать различные сценарии поведения потребителей, поставщиков, конкурентов, что во многом определяет развитие предприятия в будущем. Модели дают возможность проверить различные идеи, гипотезы и предположения относительно развития бизнеса, проанализировать последствия их реализации. Деятельность предприятия в модели воспроизводится посредством описания движения денежных потоков как событий, происходящих в различные периоды времени.

Моделировать экономические ситуации возможно с помощью программного продукта AnyLogic. Пакет моделирования AnyLogic поддерживает различные подходы моделирования. AnyLogic является одним из инструментов моделирования, позволяющим быстро создавать гибкие модели с агентами, взаимодействующими как друг с другом, так и со своим окружением. AnyLogic поддерживает все возможные способы задания поведения агентов – диаграммы состояний, синхронное и асинхронное планирование событий.

Актуальность данной темы определяется необходимостью сравнения различных вариантов функционирования недетерминированных экономических процессов с помощью экспериментальных методов исследования.

1. Постановка задачи

Разработать имитационную модель для определения оценки математического ожидания количества деталей, изготовленных цехом в течение 8 часов. Модель должна также позволять определять относительное количество готовых и забракованных деталей, среднее время изготовления одной детали. Результаты моделирования необходимо получить с точностью ε = 0,01 и доверительной вероятностью α = 0,99.

Процесс изготовления в цехе деталей представляет собой процесс, протекающий в многофазной разомкнутой системе массового обслуживания с ожиданием (рисунок 1). Есть также признаки замкнутой системы — потоки брака для повторной обработки.

Рисунок 1 - Цех как система массового обслуживания

Подготовка заготовки и операции 1, 2 и 3 производятся на станках — одноканальных устройствах 1, 2, 3 и 4 соответственно. Пункт окончательного контроля можно также представить ОКУ. Необходимые для их имитации средства GPSS приведены на рисунке 1. Время подготовки заготовки и время выполнения операций даны в мин. Рассчитаем количество прогонов, которые нужно выполнить в каждом наблюдении. При этом относительное количество готовых деталей есть ожидаемая вероятность. Поскольку она заранее не известна, то расчёт проведём для худшего случая:

Изготовление в цехе детали начинается через случайное время Tn. Выполнению операций предшествует подготовка. Длительность подготовки зависит от качества заготовки, из которой будет сделана деталь. Всего различных видов заготовок 1 n. Время подготовки подчинено экспоненциальному закону. Частота появления различных заготовок и средние значения времени их подготовки заданы таблице 1 дискретного распределения:

Таблица 1

Для изготовления детали последовательно выполняются n операций со средними временами. После каждой операции в течение времени следует контроль. Время выполнения операций и контроля — случайное. Контроль не проходят % деталей соответственно. Забракованные детали поступают на пункт окончательного контроля и проходят на нем проверку в течение времени, распределённого по экспоненциальному закону со средним значением. В результате из общего количества не прошедших контроль деталей n 1 q + % идут в брак, а оставшиеся деталей подлежат повторному выполнению операций, после которых они не прошли контроль. Если деталь во второй раз не проходит контроль, она окончательно бракуется.

2. Разработка модели

2.1 Создание класса активного объекта

Для создания класса активного объекта открываем среду разработки AnyLogic. На рисунке 2 представлен процесс создания новой модели.

Рисунок 2 – Создание новой модели

Настраиваем параметры для новой модели и нажимаем Готово рисунок 3.

Рисунок 3 – параметры новой модели

2.2 Модель в AnyLogic

AnyLogic-модель процесса изготовления в цехе деталей будет включать согласно представлению как система массового обслуживания следующие сегменты: