
- •«Моделирование работы магазина по продаже офисной мебели»
- •Аннотация
- •Содержание
- •Введение
- •1. Принцип функционирования моделируемой системы
- •1.1.Постановка задачи
- •1.2.Блок – схема алгоритма функционирования моделируемой системы
- •1.3.Выбор концептуальной модели
- •2. Формализация модели
- •2.1.Группировка событий
- •2.2.Переменные модели
- •2.3.Алгоритм имитации модели
- •2.3.1. Процедура планирования событий
- •2.3.2. Процедура grup
- •2.3.3. Процедура извлечения первой записи из календаря
- •2.3.4. Процедура инициализации
- •2.3.5. Главный модуль
- •2.3.6. Процедура поиска алгоритма обработки события
- •2.3.7. Процедура обработки события первого класса
- •2.3.8. Процедура обработки события второго класса
- •2.3.9. Процедура обработки события третьего класса
- •2.3.10. Процедура обработки события четвёртого класса
- •2.3.11. Процедура обработки события пятого класса
- •2.3.12. Процедура формирования отчёта по прогону (Outputn)
- •2.3.13. Формирования итогового отчёта (Output)
- •3. Выбор программного обеспечения
- •4. Программа имитационного моделирования
- •5. Результаты моделирования
- •6. Анализ результатов
- •6.1. Расчёт оптимального числа прогонов
- •6.2. Установление закона распределения
- •Заключение
- •Список использованной литературы
3. Выбор программного обеспечения
Для реализации имитационной модели воспользуемся универсальным языком программирования. В качестве такого языка будем использовать язык Borland Pascal 7.0.
Данный язык обладает достаточным набором операторов, с помощью которых вполне реально создать имитационную модель. Кроме того, данное программное средство очень просто в применении.
4. Программа имитационного моделирования
После запуска программы (файл Konov.exe) необходимо ввести количество прогонов модели.
Остальные параметры моделируемой системы определены программно. После окончания имитации на экране отображаются итоговые данные.
Оптимальная последовательность действий при имитации модели:
- запустить программу Konov.exe;
- установить параметры моделирования;
- запустить модель на выполнение;
- просмотреть результаты;
- просмотреть результаты анализа (запомнить значение оптимального количества прогонов);
- в параметрах моделирования установить полученное в результате анализа количество прогонов;
- запустить модель на выполнение с новым числом прогонов;
- просмотреть результаты;
- выйти из программы.
В результате этих действий итоговые данные моделирования будут удовлетворять с заданной вероятностью определённому доверительному интервалу.
5. Результаты моделирования
После запуска программы введём количество прогонов модели равное 10. В результате имитации получим данные, по каждому из прогонов. Ниже приведен отчет по первому прогону (рис. 4):
**************************************************************
Прогон №1
Количество пришедших клиентов: 43
Количество клиентов, обслуженных первым туроператором: 29
Количество клиентов, обслуженных вторым туроператором: 13
Количество не обслуженных клиентов: 1
Количество клиентов-дебиторов: 3
Количество клиентов-дебиторов, обслуженных кассиром: 2
**************************************************************
Рис.4. Отчёт по первому погону
После отображения всех прогонов, выводится итоговый отчёт (рис.5):
=====================================================
--------- И - Т - О - Г - О ---------
Количество ЧС: 2
Среднее количество пришедших клиентов: 42
Среднее количество клиентов, обслуженных первым туроператором: 30
Среднее количество клиентов, обслуженных вторым туроператором: 12
Среднее количество не обслуженных клиентов: 1
Среднее количество клиентов-дебиторов: 5
Среднее количество клиентов-дебиторов, обслуженных кассиром: 4
=====================================================
Рис.5. Итоговый отчёт
Результаты по всем прогонам приведены в таблице 1.
Таблица 1. Результаты моделирования
№ прогона |
Кол-во пришедших клиентов |
Кол-во клиентов, обслуженных 1-м туроператором |
Кол-во клиентов, обслуженных 2-м туроператором |
Кол-во не обслуженных клиентов |
Кол-во клиентов-дебиторов |
Кол-во клиентов-дебиторов, обслуженных кассиром |
ЧС |
1 |
43 |
29 |
13 |
1 |
3 |
2 |
|
2 |
44 |
32 |
12 |
0 |
3 |
3 |
|
3 |
45 |
28 |
16 |
1 |
7 |
7 |
|
4 |
41 |
29 |
11 |
1 |
8 |
8 |
|
5 |
42 |
29 |
13 |
0 |
3 |
3 |
|
6 |
40 |
30 |
10 |
0 |
7 |
7 |
ЧС |
7 |
44 |
28 |
14 |
2 |
4 |
4 |
ЧС |
8 |
40 |
31 |
8 |
1 |
2 |
2 |
|
9 |
44 |
32 |
11 |
1 |
5 |
5 |
|
10 |
41 |
31 |
10 |
0 |
3 |
3 |
|
Среднее |
42,4 |
29,9 |
11,8 |
0,7 |
4,5 |
4,4 |
|