- •Глава 1. Модель обработки запросов сервером
- •1.1. Постановка задачи
- •1.2. Создание диаграммы процесса
- •1.3. Изменение свойств блоков модели, её настройка и запуск
- •1.3.1. Изменение свойств блоков диаграммы процесса
- •1.3.2. Настройка запуска модели
- •1.3.3. Запуск модели
- •1.4. Создание анимации модели
- •1.5. Сбор статистики использования ресурсов
- •1.6. Уточнение модели согласно ёмкости входного буфера
- •1.7. Сбор статистики по показателям обработки запросов
- •1.7.1. Создание нестандартного Java класса
- •1.7.2. Добавление элементов статистики
- •1.7.3. Изменение свойств объектов диаграммы
- •1.7.4. Удаление и добавление новых полей типа заявок
- •1.8. Добавление параметров и элементов управления
- •1.9. Добавление гистограмм
- •1.10. Изменение времени обработки запросов сервером
- •1.11. Интерпретация результатов моделирования
- •Глава 2. Модель процесса изготовления в цехе деталей
- •2.1. Постановка задачи
- •2.1.1. Исходные данные
- •2.1.2. Задание на исследование
- •2.1.3. Уяснение задачи на исследование
- •2.2. Модель в AnyLogic
- •2.2.1. Исходные данные. Использование массивов
- •2.2.2. Построение событийной части модели
- •2.2.2.1. Подготовка заготовки
- •2.2.2.2. Сегменты Операция 1, Операция 2, Операция 3
- •2.2.2.3. Создание нового активного объекта
- •2.2.2.4. Создание экземпляра нового типа агента
- •2.2.2.5. Создание области просмотра
- •2.2.2.6. Переключение между областями просмотра
- •2.2.2.7. Пункт окончательного контроля
- •2.2.2.8. Склад готовых деталей. Вывод результатов моделирования
- •2.2.2.9. Склад бракованных деталей. Вывод результатов моделирования
- •2.2.3. Добавление элементов для проведения исследований
- •2.3. Интерпретация результатов моделирования
- •Глава 3. Модель функционирования направления связи
- •3.1. Постановка задачи
- •3.2. Уяснение задачи на разработку модели
- •3.3. Модель направления связи в AnyLogic
- •3.3.1. Исходные данные
- •3.3.2. Вывод результатов моделирования
- •3.3.3. Построение событийной части модели
- •3.3.3.1. Источники сообщений
- •3.3.3.2. Буфер, основной и резервный каналы
- •3.3.3.3. Имитатор отказов основного канала связи
- •3.4. Отладка модели
- •3.5. Интерпретация результатов моделирования
- •Глава 4. Модель функционирования сети связи
- •4.1. Модель в AnyLogic
- •4.1.1. Постановка задачи
- •4.1.2. Исходные данные
- •4.1.3. Задание на исследование
- •4.1.4. Формализованное описание модели
- •4.1.5. Создание новых типов агентов
- •4.1.6. Создание областей просмотра
- •4.1.7. Сегмент Абонент
- •4.1.7.1. Исходные данные
- •4.1.7.2. Результаты моделирования по каждому абоненту
- •4.1.7.3. Показатели качества обслуживания сети связи
- •4.1.7.4. Построение событийной части сегмента
- •4.1.8. Сегмент Маршрутизатор
- •4.1.8.1. Исходные данные
- •4.1.8.2. Событийная часть сегмента Маршрутизатор
- •4.1.8.2.1. Блок контроля 1
- •4.1.8.2.2. Блок Буфер 1
- •4.1.8.2.3. Блок обработки сообщений
- •4.1.8.2.4. Блок контроля 2
- •4.1.8.2.5. Блок Буфер 2
- •4.1.8.2.6. Организация входных и выходных портов
- •4.1.8.2.7. Имитатор отказов вычислительного комплекса
- •4.1.9. Сегмент Канал
- •4.1.9.1. Исходные данные
- •4.1.9.2. Событийная часть сегмента Каналы
- •4.1.9.3. Организация входного и выходного портов
- •4.1.9.4. Имитатор отказов каналов связи
- •4.1.10. Построение модели сети связи
- •4.1.11. Переключение между областями просмотра
- •4.1.12. Запуск и отладка модели
- •4.2. Интерпретация результатов моделирования
- •ГЛАВА 5. Модель функционирования системы связи
- •5.1. Модель в AnyLogic
- •5.1.1. Постановка задачи
- •5.1.2. Задание на исследование
- •5.1.3. Формализованное описание модели
- •5.1.4. Сегмент Постановка на дежурство
- •5.1.4.1. Ввод исходных данных
- •5.1.4.2. Имитация поступления средств связи
- •5.1.4.3. Распределитель средств связи
- •5.1.4.4. Создание нового активного объекта
- •5.1.4.5. Создание экземпляра нового типа агента
- •5.1.5. Сегмент Имитация дежурства
- •5.1.5.1. Ввод исходных данных
- •5.1.5.2. Вывод результатов моделирования
- •5.1.5.3. Событийная часть сегмента Имитация дежурства
- •5.1.6. Сегмент Статистика
- •5.1.6.1. Использование элемента Текстовое поле
- •5.1.6.2. Использование элемента Диаграмма
- •5.1.7. Использование способа Событие
- •5.1.8. Переключение между областями просмотра
- •5.1.9. Отладка модели
- •5.1.10. Проведение экспериментов
- •5.1.10.1. Простой эксперимент
- •5.1.10.2. Связывание параметров
- •5.1.10.3. Первый эксперимент Оптимизация стохастических моделей
- •5.1.10.5. Второй эксперимент Оптимизация стохастических моделей
- •5.1.10.6. Эксперимент Варьирование параметров
- •5.2. Интерпретация результатов моделирования
- •Глава 6. Модель функционирования Предприятия
- •6.1. Постановка задачи
- •6.1.1. Исходные данные
- •6.1.2. Задание на исследование
- •6.1.3. Уяснение задачи на исследование
- •6.2. Модель в AnyLogic
- •6.2.1. Формализованное описание
- •6.2.2. Ввод исходных данных
- •6.2.3. Вывод результатов моделирования
- •6.2.4. Построение событийной части модели
- •6.2.4.1. Имитация работы цехов предприятия
- •6.2.4.2. Имитация работы постов контроля блоков
- •6.2.4.3. Имитация работы пунктов сборки изделий
- •6.2.4.4. Имитация работы стендов контроля изделий
- •6.2.4.5. Имитация работы пунктов приёма изделий
- •6.2.4.6. Имитация склада готовых изделий
- •6.2.4.7. Имитация склада бракованных блоков
- •6.2.4.8. Организация перек между областями просмотра
- •6.3. Интерпретация результатов моделирования
- •Глава 7. Модель функционирования терминала
- •7.1. Постановка задачи
- •7.2. Модель в AnyLogic
- •7.2.1. Исходные данные и результаты моделирования
- •7.2.2. Событийная часть модели
- •7.2.3. Результаты моделирования
- •7.3. Эксперименты
- •7.3.1. Первый оптимизационный эксперимент в AnyLogic
- •7.3.2. Второй оптимизационный эксперимент в AnyLogic
- •7.4. Интерпретация результатов экспериментов
- •ГЛАВА 8. Модель предоставления ремонтных услуг
- •8.1. Постановка задачи
- •8.1.1. Исходные данные
- •8.1.2. Задание на исследование
- •8.1.3. Формализованное описание модели
- •8.2. Модель в AnyLogic
- •8.2.1. Ввод исходных данных
- •8.2.2. Вывод результатов моделирования
- •8.2.3. Построение событийной части модели
- •8.2.3.1. Сегмент Источники заявок
- •8.2.3.2. Сегмент Диспетчеры
- •8.2.3.3. Сегмент Мастера
- •8.2.3.4. Сегмент Учёт выполненных заявок
- •8.2.3.5. Отладка модели
- •8.3. Интерпретация результатов моделирования
- •Глава 9. Модель функционирования системы воздушных перевозок
- •9.1. Модель в AnyLogic
- •9.1.1. Постановка задачи
- •9.1.2. Исходные данные
- •9.1.3. Задание на исследование
- •9.1.4. Формализованное описание модели
- •9.1.5. Создание областей просмотра
- •9.1.6. Ввод исходных данных
- •9.1.7. Вывод результатов моделирования
- •9.1.8. Имитация функционирования аэропорта 1
- •9.1.8.1. Прибытие самолётов в аэропорт 1. Ожидание погрузки
- •9.1.8.2. Поступление и учёт контейнеров в аэропорту 1
- •9.1.8.3. Погрузка контейнеров в аэропорту 1
- •9.1.8.4. Полёт из аэропорта 1 в аэропорт 2
- •9.1.8.5. Ожидание разгрузки в аэропорту 1
- •9.1.8.6. Разгрузка самолётов в аэропорту 1
- •9.1.9. Имитация функционирования аэропорта 2
- •9.1.9.1. Поступление и учёт контейнеров в аэропорту 2
- •9.1.9.2. Ожидание разгрузки в аэропорту 2
- •9.1.9.3. Разгрузка самолётов в аэропорту 2
- •9.1.9.4. Ожидание погрузки в аэропорту 2
- •9.1.9.5. Погрузка контейнеров в аэропорту 2
- •9.1.9.6. Полёт из аэропорта 2 в аэропорт 1
- •9.1.9.7. Вывод результатов моделирования с использованием способа Событие
- •9.1.10. Запуск и отладка модели
- •10.1. Постановка задачи
- •10.2. Аналитическое решение задачи
- •10.3. Решение задачи в AnyLogic
- •10.4. Решение задачи в GPSS World
- •Глава 11. Решение обратных задач в AnyLogic
- •11.1. Определение среднего времени обработки группы запросов сервером
- •11.2. Определение среднего времени изготовления деталей
- •Глава 12. Задания на проектирование
- •Заключение
- •Список литературы
- •Приложение 1
- •ПРИЛОЖЕНИЕ 2
- •ПРИЛОЖЕНИЕ 3
1.9. Добавление гистограмм
Теперь добавим на диаграмму нашего потока гистограмму, которая будет отображать собранную временную статистику.
1.Перетащите элемент Гистограмма из палитры Статистика в то место графического редактора, куда хотите ее поместить.
2.Укажите, какой элемент сбора данных хранит данные, которые вы хотите отображать на гистограмме: щёлкните кнопку Добавить данные и введите в поле Данные имя соответствующе-
го элемента: time_obrabotki (рис. 1.52). Установите Отобра-
жать среднее.
3. В поле Заголовок: введите Histogram Time obrabotki.
Добавим на диаграмму нашего потока гистограмму, которая будет отображать собранную вероятностную статистику.
1.Перетащите элементГистограммаиз палитрыСтатистика.
2.Щёлкните кнопку Добавить данные и введите в поле
Данные имя элемента: ver_obrabotki. Установите Отобра-
жать среднее.
3.Вполе Заголовок: введите Histogram Ver obrabotki.
4.Запустите модель. Фрагмент работы показан на рис. 1.53. Замечание. Обратите внимание, что после нового запуска моде-
ли time_mean=180, хотя ранее мы изменили его значение на 240.
Рис. 1.52. Окно установки свойств элемента Гистограмма
56
Рис. 1.53. Фрагмент работы модели с элементом управления
игистограммами
1.10.Изменение времени обработки запросов сервером
Построенная модель соответствует постановке задачи (п. 1.2.1). В ней, с целью упрощения процесса построения первой модели, время обработки запросов сервером было принято распределённым по показательному (экспоненциальному) закону со средним
значением T 2 =3 мин.
Однако в модели время обработки поступающих запросов зависит от производительности сервера Q =6 105 оп/с и вычислительной сложности запросов, распределенной по нормальному закону
57
с математическим ожиданием S1 =6 107 оп и среднеквадратиче-
ским отклонением S2 = 2 105 оп:
Кроме того, в модели определяется среднее количество запросов, обработанных за время моделирования 3600 с.
Внесите в модель изменения для аналогичного расчёта времени обработки запросов.
1.Удалите элемент Параметр с именем time_mean элемент Бегунок для элемента queue.
2.Из палитры Основная перетащите три элемента Параметр
на диаграмму класса Main (рис. 1.54).
3.В поле Имя каждого из элементов введите S1_, S2_ и Q_ соответственно. Выберите Тип double.
4.В поле Значение по умолчанию каждого из элементов
введите 60000000,200000 и 600000 соответственно.
5.Перетащите элемент Переменная.
6.В поле Имя укажите KolZap.
7.Выделите объект delay.
8.В поле Время задержки вместо exponential(1/time_mean)
введите:(normal(S2_,S1_))/Q_
9. Выделите объект sink. В поле Действие при входе к имеющемуся там коду добавьте код:
KolZap=sink.in.count()/9604.0;
Для получения результатов моделирования с доверительной ве-
роятностью α = 0,95 и точностью ε = 0,01 нужно выполнить 9604 прогонов модели:
2 p(1− p) |
|
2 |
0,52 |
|
||
N =tα |
|
|
≈1,96 |
|
|
≈9604, |
ε |
2 |
|
2 |
|||
|
|
|
|
0,01 |
|
где — табулированный аргумент функции Лапласа, p − ожидаемая вероятность исхода события, в данном случае вероятность обаботки запросов сервером.
Расчёт проведен для так называемого «худшего» случая, то есть в предположении, что ожидаемая вероятность обработки запросов p =0,5.
Увеличим время моделирования в AnyLogic-модели в 9604 раз. А так как статистические данные о количестве обработанных запросов собираются за всё время моделирования, увеличенное в
58
Рис. 1.54. Элементы AnyLogic-модели, соответствующие постановке
9604 раз, то для получения среднего значения это количество нужно разделить на 9604, что и предусмотрено в коде.
10.Показатели моделируемой системы нужно определить в течение 3600 с, поэтому время моделирования в AnyLogic составит 3600*9604 = 34574400 единиц модельного времени.
11.В панели Проект выделите Simulation. На странице Мо-
дельное время в поле Установить выберите В заданное время.
12.В поле Конечное время установите 34574400.
13.Запустите модель и дождитесь окончания моделирования. Результаты моделирования приведены на рис. 1.55.
59