Имитационное моделирование процесса работы регулировочного участка
Изучение задачи машинного моделирования системы. Характеристика метода имитационного моделирования, который позволяет проводить структурный, алгоритмический и параметрический синтез модели на компьютере. Определение особенностей процедур аппроксимации.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 20.02.2015 |
| Размер файла | 56,0 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
ГОУ ВПО «Уральский федеральный университет
имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Кафедра информационных систем и технологий
КУРСОВАЯ РАБОТА
Дисциплина: «Моделирование систем»
Тема: «Имитационное моделирование процесса работы регулировочного участка»
Преподаватель Матвеев А.В.
Студентка гр. ИТ-46011
2010
Задание к курсовому проектированию
На регулировочный участок цеха через случайные интервалы времени поступают по два агрегата в среднем через каждые 30 мин. Первичная регулировка осуществляется для двух агрегатов одновременно и занимает около 30 мин. Если в момент прихода агрегатов предыдущая партия не была обработана, поступившие агрегаты на регулировку не принимаются. Агрегаты после первичной регулировки, получившие отказ, поступают в промежуточный накопитель. Из накопителя агрегаты, прошедшие первичную регулировку, поступают попарно на вторичную регулировку, которая выполняется в среднем за 30 мин, а не прошедшие первичную регулировку поступают на полную, которая занимает 100 мин для одного агрегата. Все величины, заданные средними значениями, распределены экспоненциально. Смоделировать работу участка в течение 100 ч. Определить вероятность отказа в первичной регулировке и загрузку накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке. Определить параметры и ввести в систему накопитель, обеспечивающий безотказное обслуживание поступающих агрегатов.
1. Построение концептуальной модели системы и ее формализация
1.1 Формулировка цели и постановка задачи машинного моделирования системы
Необходимо исследовать работу регулировочного участка, состоящего из первичной, вторичной и полной регулировок, а также агрегатов поступающих на регулировку. В качестве цели моделирования выберем изучение функционирования системы, а именно оценивание ее характеристик с точки зрения эффективности работы системы, т.е. будет ли обеспечено безотказное обслуживание поступающих агрегатов.
С учетом имеющихся ресурсов в качестве метода решения задачи выберем метод имитационного моделирования, позволяющий не только анализировать характеристики модели, но и проводить структурный, алгоритмический и параметрический синтез модели на ЭВМ при заданных критериях оценки эффективности и ограничениях.
Постановка задачи исследования функционирования регулировочного участка, состоящего из первичной, вторичной и полной регулировок, а также агрегатов поступающих на регулировку, представлена в задании к курсовому проектированию, из которого следует, что необходимо определить:
вероятность отказа в первичной регулировке;
загрузку накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке.
1.2 Анализ задачи моделирования системы
В качестве критерия оценки эффективности процесса функционирования системы целесообразно выбрать вероятность отказа в первичной обработке вследствие переполнения очереди, которая должна быть минимальной, при этом загрузка УПД и каждой ЭВМ должна быть максимальной.
Экзогенные (независимые) переменные модели:
время первичной обработки;
время вторичной обработки;
время полной обработки;
количество обрабатываемых агрегатов на каждой регулировке;
Эндогенные (зависимые) переменные модели:
вероятность отказа в первичной регулировке;
загрузка накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке;
При построении математической имитационной модели процессов функционирования системы будем использовать непрерывно-стохастический подход на примере типовой Q-схемы, потому что исследуемая система может быть представлена как система массового обслуживания с непрерывным временем обработки параметров.
Формализовав процесс функционирования исследуемой системы в абстракциях Q-схемы, на втором этапе алгоритмизации модели и ее машинной реализации выберем язык имитационного моделирования, потому что высокий уровень проблемной ориентации языка значительно упростит программирование, а специально предусмотренные в нем возможности сбора, обработки и вывода результатов моделирования позволят быстро и подробно проанализировать возможные исходы имитационного эксперимента с моделью. Для получения полной информации о характеристиках процесса функционирования системы необходимо будет провести полный факторный эксперимент, который позволит определить, насколько эффективно функционирует система, и выдать рекомендации по ее усовершенствованию.
1.3 Определение требований к исходной информации об объекте моделирования и организация ее сбора
Вся необходимая информация о системе и внешней среде представлена в задании к курсовому проектированию и не требует предварительной обработки.
1.4 Выдвижение гипотез и принятие предположений
Для заполнения пробелов в понимании задачи исследования, а также проверки возможных результатов моделирования при проведении машинного эксперимента выдвигаем следующие гипотезы:
количество первичных и вторичных обработок будет одинаково, так как они выполняются последовательно;
количество поступающих агрегатов на полную регулировку будет меньше, чем на первичной регулировке, так как время затрачиваемое на обработку агрегатов на полной регулировке равно 100 минут, тогда как на первичной регулировке затрачивается 30 минут, а также на первичную регулировку агрегаты поступают попарно, а на полную по одному.
1.5 Определение параметров и переменных модели
Входные переменные модели:
время затрачиваемое на первичную, вторичную и полную регулировки T1, T2, T3;
количество обрабатываемых агрегатов на первичной, вторичной и полной регулировках kol1, kol2, kol3;
время работы участка Time;
Выходные переменные модели:
вероятность отказа в первичной регулировке ver;
загрузка накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке zag;
Параметры модели:
задание третьего уровня приоритета выполняется 130 раз;
время выполнения задания процессором, tпр tпр, где tпр - среднее время выполнения задания, tпр - половина времени, в котором равномерно распределено значение, единица измерения - секунда;
время печати выполненного задания, tпч tпч, где tпч - среднее время печати задания, tпч - половина времени, в котором равномерно распределено значение, единица измерения - секунда;
время анализа задания, tан tан, где tан - среднее время анализа задания, tан - половина времени, в котором равномерно распределено значение, единица измерения - секунда;
коэффициент загрузки процессора, Zпрц, единица измерения - относительная единица;
коэффициент загрузки дисплея, Zдсп, единица измерения - относительная единица;
коэффициент загрузки принтера, Zпрн, единица измерения - относительная единица;
При работе дисплея, при анализе и при выводе результатов на печать процессор не используется.
Воздействия внешней среды отсутствуют.
1.6 Установление основного содержания модели
На основе анализа исходных данных и выдвинутых гипотез можно сделать вывод о том, что процессы, происходящие в моделируемой системе, являются процессами массового обслуживания, поэтому эти процессы целесообразно описать на языке Q-схем.
1.7 Обоснование критериев оценки эффективности системы
Для оценки качества процесса функционирования моделируемой системы сформируем на основании анализа задачи моделирования системы функцию поверхности отклика в исследуемой области изменения параметров и переменных как совокупность критериев оценки эффективности. Эта функция позволит определить экстремумы реакции системы.
1.8 Определение процедур аппроксимации
Для аппроксимации реальных процессов, протекающих в системе, воспользуемся процедурой определения средних значений выходных переменных, поскольку в системе имеются случайные значения переменных и параметров.
1.9 Описание концептуальной модели системы
Концептуальная модель исследуемой системы представлена в виде структурной схемы, состоящей из одного входного потока х - задания, запускаемые с интервалом tз tз, при помощи дисплея и трех выходных потоков у1, у2, у3 -проработанные задания с первым, вторым и третьим уровнем приоритетов.
Целевая функция модели системы:
В качестве типовой математической схемы применяется Q-схема, состоящая из одного источника (И), накопителя (Н), четырех каналов (К1, К2, К3, К4), двух клапанов. После генерации заданий в источнике И, следует их запуск при помощи дисплея, канал К1, работая на нем 5535 сек. После запуска задание поступают в накопитель Н, а затем в клапан 1, который управляется каналом К2. Если в канале К2 выполняется задание с более высоким приоритетом, то задание поступает в накопитель Н. Если канал К2 свободен, или обрабатывается задание с более низким приоритетом, то начинается обработка поступившего задания в течении 13040 сек. После обработки задание поступает в канал К3, где выводится на печать в течении 3513 сек. Затем задание поступает в канал К4, где производится анализ задания в течение 6523 сек. Клапан 2 принимает задания от канала К4, управляется соответствующим каналом, при этом выполнение задания либо заканчивается NВЫП1,2,3, либо отправляется в накопитель Н для повторной обработки.
Рис. 1. Концептуальная модель в виде Q-схемы
Формальная модель системы:
Q = { И, Н, К1, К2, К3, К4, NВЫП1,2,3, кл1, кл2}.
Согласно разработанной концептуальной модели окончательные гипотезы и предположения совпадают с ранее принятыми. Выбранная процедура аппроксимации определения средних значений выходных переменных соответствует реальным случайным процессам, протекающим в системе массового обслуживания.
1.10 Проверка достоверности концептуальной модели
Проверка достоверности концептуальной модели включает:
а) проверку замысла модели: изначальное изучение поставленной задачи было сделано очень подробно, а именно описаны все параметры и переменные, выдвинуты гипотезы и предположения, доказательство которых должно быть подтверждено в дальнейших этапах анализа;
б) оценку достоверности исходной информации: в течение первого этапа анализа задачи четко определились и выявились данные, которые нужно найти и с помощью чего, что подтверждается элементарной логикой;
в) рассмотрение задачи моделирования: проходит через анализ по отдельным этапам, по которым выдвигаются начальные зависимости данных в задаче;
г) анализ принятых аппроксимаций: на принятых аппроксимациях, возможен дальнейший анализ и обратная логика тоже подтверждена, но полный анализ будет проходить на дальнейших этапах исследования;
д) исследование гипотез и предположений: из данных и полученных различных формулировок, возможно, выдвинуть гипотезы и предположения, которые не опровергают все выше сказанное.
2. Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация
2.1 Построение логической схемы модели
Процесс начинает свою работу с выполнения проверки на наличие свободных мест на первой регулировке. Если места есть, то агрегаты направляются на первичную регулировку, после чего происходит постановка агрегатов в очередь в накопитель. Если же мест на первичной регулировке не оказалось, то агрегаты становятся в очередь в накопитель. Из накопителя агрегаты поступают на полную регулировку, после чего покидают систему. Из накопителя агрегаты поступают на вторичную регулировку, после которой также покидают систему.
2.2 Получение математических соотношений
Для построения машинной модели системы в комбинированном виде, т.е. с использованием аналитико-имитационного подхода, необходимо часть процессов в системе описать аналитически, а другую часть сымитировать соответствующими алгоритмами. На данном этапе построения аналитической модели зададим математические соотношения в виде явных функций.
Загрузку технических средств системы и число циклов выполнения остальных заданий в виде явных функций записать трудно. Эти величины определим с помощью языка имитационного моделирования.
2.3 Проверка достоверности модели системы
На данном подэтапе достоверность модели системы проверяется по следующим показателям:
а) возможности решения поставленной задачи:
Решение данной задачи с помощью математических отношений нецелесообразно, так как искомые данные не имеют явных функций. Использование имитационного моделирования решает эти сложности, но для правильной реализации нужно точно и безошибочно определить параметры и переменные модели, обосновать критерии оценки эффективности системы, составить концептуальную модель и построить логическую схему. Все эти шаги построить модель данного процесса;
б) точности отражения замысла в логической схеме:
При составлении логической схемы, важно понимать смысл задачи, до этого построить концептуальную модель. Проверку точности можно выполнить при подробном описании самой схемы, при этом, сопоставлять с описанием концептуальной модели;
в) полноте логической схемы модели:
Проверить наличие всех выше описанных переменных, параметров, зависимостей, последовательности действий;
2.4 Выбор инструментальных средств моделирования
В нашем случае для проведения моделирования системы массового обслуживания с непрерывным временем обработки параметров при наличии случайных факторов необходимо использовать ЭВМ с применением языка имитационного моделирования GPSS, т.к. в настоящее время самым доступным средством моделирования систем является ЭВМ, а применение простого и доступного языка имитационного моделирования GPSS (http://www.gpss.ru) позволяет получить информацию о функции состояний zi(t) системы, анализируя непрерывные процессы функционирования системы только в «особые» дискретные моменты времени при смене состояний системы благодаря моделирующему алгоритму, реализованному по «принципу особых состояний» (принцип z). Кроме того, высокий уровень проблемной ориентации языка GPSS значительно упростит программирование, специально предусмотренные в нем возможности сбора, обработки и вывода результатов моделирования позволят быстро и подробно проанализировать возможные исходы имитационного эксперимента с моделью.
2.5 Составление плана выполнения работ по программированию
Выбранный язык имитационного моделирования GPSS имеет три версии: MICRO-GPSS Version 88-01-01, GPSS/PC Version 2, GPSS World Students Version 4.3.5. Micro-GPSS имеет DOS-интерфейс, чувствителен к стилю написания программы (количеству пробелов между операндами, длине меток и имен и др.), не содержит текстового редактора. GPSS/PC лишен указанных недостатков, однако интерпретатор GPSS World Students имеет ряд преимуществ перед ним, например наличие интерфейса Windows, пошагового отладчика, возможность сбора и сохранения в файлах различной статистической информации, визуальный ввод команд. Поэтому для разработки модели был выбран именно интерпретатор GPSS World Students.
Для моделирования достаточно использовать ЭВМ типа IBM/PC, применение специализированных устройств не требуется. В программное обеспечение ЭВМ, на которой проводится моделирование, должны входить операционная система Windows (версия 9Х и выше) и интерпретатор GPSS. Затраты оперативной и внешней памяти незначительны, и необходимости в их расчете при современном уровне техники нет. Затраты времени на программирование и отладку программы на ЭВМ зависят только от уровня знаний языка и имеющихся навыков, которые были получены студентом на лабораторных работах.
2.6 Спецификация и построение схемы программы
к программе на языке имитационного моделирования GPSS согласно спецификации программы предъявляются традиционные требования: структурированность, читабельность, корректность, эффективность и работоспособность, которые предлагается описать в пояснительной записке самостоятельно.
Спецификация постановки задачи данного курсового проекта - подсчитать число циклов выполнения заданий с первым и вторым уровнем приоритетов (NВЫП1, NВЫП2) и коэффициент загрузки технических средств системы. В качестве исходных данных задаются интервал времени работы оператора с дисплеем (tз tз), время обработки задания в процессоре (tпр tпр), печать задания (tпч tпч), анализ задания (tан tан).
Спецификация ограничений на параметры исследуемой системы следующая: исходные данные должны быть положительными числами, задание третьего уровня приоритета выполняется 130 раз.
Схема программы зависит от выбранного языка моделирования.
Блоки схемы соответствуют блок-диаграмме языка GPSS, что позволит легко написать текст программы, провести ее модификацию и тестирование. Для полного покрытия программы тестами необходимо так подобрать параметры, чтобы все ветви в разветвлениях проходились, по меньшей мере, по одному разу. Интерпретатор языка GPSS позволяет проанализировать статистические данные по каждой ветви программы.
Оценка затрат машинного времени проводится по нескольким критериям эффективности программы: затраты памяти ЭВМ, затраты вычислений (идентичны времени вычислений при последовательной обработке), время вычислений («время ответа»). Данный пункт предлагается описать в пояснительной записке самостоятельно. Форма представления входных и выходных данных определяется интерпретатором языка GPSS и изменить ее по усмотрению пользователя невозможно.
2.7 Верификация и проверка достоверности схемы программы
На этом подэтапе проводится верификация программы - доказательство того, что поведение программы соответствует спецификации программы, а также проверка соответствия каждой операции, представленной в схеме программы, аналогичной ей операции в логической схеме модели.
2.8 Проведение программирования модели
Текст программы Комментарии
|
EMK EQU 2; |
кол-во мест в очереди |
||
|
Prov1 BVARIABLE (F$Rem1); |
проверка1 на занятость первичной обработки |
||
|
Prov2 BVARIABLE (F$Rem2); |
проверка2 на занятость вторичной обработки |
||
|
Prov3 BVARIABLE (F$Rem3); |
проверка3 на занятость полной обработки |
||
|
generate 30,2 |
генерация поступающих агрегатов |
||
|
TEST E BV$Prov1,0,met1; |
обращение к проверке1 |
||
|
QUEUE RemQ1; |
встать в очередь на первую регулировку |
||
|
SEIZE Rem1; |
занять рабочее место |
||
|
DEPART RemQ1; |
покинуть очередь |
||
|
ADVANCE 30,2; |
обработка |
||
|
RELEASE Rem1; |
освобождение первичной регулировки |
||
|
LINK Otst2,FIFO; |
отправить в накопитель2 |
||
|
GENERATE ,,,1 |
генерация поступающих агрегатов |
||
|
met4 |
TEST E BV$Prov2,0; |
обращение к проверке2 |
|
|
UNLINK Otst2,met3,1; |
вывести из накопителя2 |
||
|
ADVANCE 0.001 |
|||
|
TRANSFER ,met4 |
|||
|
met3 |
SEIZE Rem2; |
занять рабочее место |
|
|
ADVANCE 30,2; |
вторичная регулировка |
||
|
RELEASE Rem2; |
освобождение вторичной регулировки |
||
|
TERMINATE |
|||
|
GENERATE ,,,1 |
генерация поступающих агрегатов |
||
|
met2 |
TEST E BV$Prov3,0; |
обращение к проверке3 |
|
|
UNLINK Otst,met5,1; |
вывести из накопителя1 |
||
|
ADVANCE 0.001 |
|||
|
TRANSFER ,met2 |
|||
|
met5 |
SEIZE Rem3; |
занять рабочее место |
|
|
ADVANCE 100,2; |
полная регулировка |
||
|
RELEASE Rem3; |
освобождение полной регулировки |
||
|
TERMINATE |
|||
|
met1 |
SPLIT 1, met6 |
удваивание количества транзактов |
|
|
met6 |
LINK Otst,FIFO; |
отправить в накопитель1 |
|
|
generate 6000 |
генерация работы участка для 100 часов работы |
||
|
terminate 1 |
Уничтожение выполненных заданий |
2.9 Проверка достоверности программы
На данном подэтапе последняя проверка машинной реализации модели проводится следующим образом:
а) обратным переводом программы в исходную схему;
б) проверкой отдельных частей программы при решении различных тестовых задач;
в) объединением всех частей программы и проверкой ее в целом на контрольном примере моделирования варианта системы.
На этом подэтапе необходимо также проверить затраты машинного времени на моделирование. Данный пункт предлагается описать в пояснительной записке самостоятельно.
3. Получение и интерпретация результатов моделирования системы
3.1 Планирование машинного эксперимента с моделью системы
Для получения максимального объема необходимой информации об объекте моделирования при минимальных затратах машинных ресурсов проведем полный факторный эксперимент с четырьмя существенными факторами (переменных и параметров).
Согласно выбранным критериям оценки эффективности системы и целевой функции модели выберем следующие существенные факторы:
х1 -интервал времени запуска задания с дисплея, tз = 55 сек;
х2 -интервал времени работы процессора при выполнении задания, tпр = 130 мин; моделирование алгоритмический компьютер аппроксимация
х3 - интервал времени печати задания, tпч = 35 сек;
х4 -интервал времени анализа задания , tан = 65 сек.
Зададим уровни вариации для каждого фактора:
х1= 10, х2= 8, х3= 5, х2= 10.
Составим матрицу плана полного факторного эксперимента.
|
Номер опыта |
Фактор х1 |
Фактор х2 |
Фактор х3 |
Фактор х4 |
|
|
0 (базовый) |
55 |
130 |
35 |
65 |
|
|
1 |
2 |
4 |
10 |
7 |
|
|
2 |
2 |
4 |
10 |
27 |
|
|
3 |
2 |
4 |
24 |
7 |
|
|
4 |
2 |
4 |
24 |
27 |
|
|
5 |
2 |
12 |
10 |
7 |
|
|
6 |
2 |
12 |
10 |
27 |
|
|
7 |
2 |
12 |
24 |
7 |
|
|
8 |
2 |
12 |
24 |
27 |
|
|
9 |
4 |
4 |
10 |
7 |
|
|
10 |
4 |
4 |
10 |
27 |
|
|
11 |
4 |
4 |
24 |
7 |
|
|
12 |
4 |
4 |
24 |
27 |
|
|
13 |
4 |
12 |
10 |
7 |
|
|
14 |
4 |
12 |
10 |
27 |
|
|
15 |
4 |
12 |
24 |
7 |
|
|
16 |
4 |
12 |
24 |
27 |
3.2 Определение требований к вычислительным средствам
Для проведения эксперимента потребуется только один персональный компьютер без внешних устройств. Время выполнения эксперимента ограничено лишь временем доступа к персональному компьютеру.
3.3 Проведение рабочих расчетов
Набор исходных данных для ввода в ЭВМ представлен в виде матрицы плана, с помощью которой в достаточном объеме исследуется факторное пространство. Получение выходных данных зависит от интерпретатора языка GPSS. Дополнительные расчеты не требуются.
3.4 Анализ результатов моделирования системы
Планирование полного факторного эксперимента с моделью позволяет вывести необходимое количество выходных данных, при этом каждый опыт соответствует одному из возможных состояний исследуемой системы. Статистические характеристики модели вычисляются в интерпретаторе языка GPSS автоматически. Проведение регрессионного, корреляционного и дисперсионного анализа не требуется.
3.5 Представление результатов моделирования
Результаты моделирования представлены в таблицах. Работа системы заканчивается при выполнении задания с третьим уровнем приоритета 130 раз. Выходная переменная z1 соответствует количеству циклов выполнения задания с первым уровнем приоритета. Выходная переменная z2 соответствует количеству циклов выполнения задания со вторым уровнем приоритета.
Результаты работы устройств evm1, upd, evm2
|
Номер |
Устройство |
Средняя загрузка |
Число входов |
Среднее время транзакции |
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
0 |
evm1 |
0,40 |
9 |
15,80 |
|
|
upd |
0,37 |
17 |
7,76 |
||
|
evm2 |
0,93 |
20 |
16,80 |
||
|
1 |
evm1 |
0,46 |
17 |
9,83 |
|
|
upd |
0,52 |
24 |
7,81 |
||
|
evm2 |
0,59 |
30 |
7,03 |
||
|
2 |
evm1 |
0,52 |
19 |
9,76 |
|
|
upd |
0,22 |
10 |
7,93 |
||
|
evm2 |
0,86 |
12 |
25,79 |
||
|
3 |
evm1 |
0,78 |
12 |
23,53 |
|
|
upd |
0,43 |
19 |
8,11 |
||
|
evm2 |
0,50 |
27 |
6,71 |
||
|
4 |
evm1 |
0,60 |
9 |
24,11 |
|
|
upd |
0,18 |
8 |
8,17 |
||
|
evm2 |
0,87 |
12 |
25,96 |
||
|
5 |
evm1 |
0,34 |
12 |
10,24 |
|
|
upd |
0,39 |
17 |
8,18 |
||
|
evm2 |
0,34 |
18 |
6,79 |
||
|
6 |
evm1 |
0,36 |
13 |
9,97 |
|
|
upd |
0,24 |
11 |
7,84 |
||
|
evm2 |
0,75 |
10 |
26,82 |
||
|
7 |
evm1 |
0,55 |
9 |
22,08 |
|
|
upd |
0,31 |
14 |
8,07 |
||
|
evm2 |
0,43 |
22 |
7,07 |
||
|
8 |
evm1 |
0,48 |
8 |
21,82 |
|
|
upd |
0,23 |
10 |
8,13 |
||
|
evm2 |
0,74 |
10 |
26,78 |
||
|
9 |
evm1 |
0,55 |
21 |
9,42 |
|
|
upd |
0,74 |
35 |
7,60 |
||
|
evm2 |
0,97 |
51 |
6,87 |
||
|
10 |
evm1 |
0,29 |
10 |
10,42 |
|
|
upd |
0,26 |
12 |
7,93 |
||
|
evm2 |
0,97 |
13 |
26,81 |
||
|
11 |
evm1 |
0,77 |
12 |
23,01 |
|
|
upd |
0,74 |
33 |
8,06 |
||
|
evm2 |
0,95 |
51 |
6,70 |
||
|
12 |
evm1 |
0,52 |
8 |
23,58 |
|
|
upd |
0,29 |
13 |
7,92 |
||
|
evm2 |
0,96 |
13 |
26,66 |
||
|
13 |
evm1 |
0,45 |
16 |
10,17 |
|
|
upd |
0,39 |
18 |
7,77 |
||
|
evm2 |
0,35 |
18 |
7,02 |
||
|
14 |
evm1 |
0,62 |
22 |
10,11 |
|
|
upd |
0,20 |
9 |
7,96 |
||
|
evm2 |
0,83 |
11 |
27,11 |
||
|
15 |
evm1 |
0,73 |
11 |
23,73 |
|
|
upd |
0,33 |
15 |
7,88 |
||
|
evm2 |
0,47 |
24 |
7,02 |
||
|
16 |
evm1 |
0,59 |
9 |
23,56 |
|
|
upd |
0,25 |
11 |
8,03 |
||
|
evm2 |
0,93 |
13 |
25,78 |
Результаты работы накопителя zal
|
Номер |
Накопитель |
Ем-кость |
Среднее значение |
Средняя загрузка |
Число входов |
Среднее время транзакции |
Текущее значение |
Максимальное значение |
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
|
0 |
zal |
3 |
2,56 |
0,85 |
23 |
40,14 |
3 |
3 |
|
|
1 |
zal |
2 |
1,64 |
0,82 |
39 |
15,11 |
1 |
2 |
|
|
2 |
zal |
2 |
1,79 |
0,89 |
27 |
23,83 |
2 |
2 |
|
|
3 |
zal |
2 |
1,75 |
0,88 |
29 |
21,78 |
2 |
2 |
|
|
4 |
zal |
2 |
1,87 |
0,93 |
19 |
35,36 |
2 |
2 |
|
|
5 |
zal |
2 |
1,12 |
0,56 |
25 |
16,15 |
1 |
2 |
|
|
6 |
zal |
2 |
1,48 |
0,74 |
19 |
28,12 |
2 |
2 |
|
|
7 |
zal |
2 |
1,33 |
0,66 |
25 |
19,13 |
1 |
2 |
|
|
8 |
zal |
2 |
1,64 |
0,82 |
15 |
39,30 |
1 |
2 |
|
|
9 |
zal |
4 |
3,34 |
0,84 |
63 |
19,11 |
4 |
4 |
|
|
10 |
zal |
4 |
3,78 |
0,94 |
19 |
71,62 |
4 |
4 |
|
|
11 |
zal |
4 |
3,50 |
0,88 |
53 |
23,78 |
3 |
4 |
|
|
12 |
zal |
4 |
3,79 |
0,95 |
18 |
75,74 |
3 |
4 |
|
|
13 |
zal |
4 |
1,26 |
0,32 |
28 |
16,20 |
1 |
3 |
|
|
14 |
zal |
4 |
2,16 |
0,54 |
29 |
26,79 |
3 |
4 |
|
|
15 |
zal |
4 |
1,61 |
0,40 |
29 |
19,97 |
3 |
4 |
|
|
16 |
zal |
4 |
3,31 |
0,83 |
21 |
56,80 |
4 |
4 |
Результаты работы очередей evm11, upd11, evm22
|
Номер |
Очередь |
Максимальное значение |
Cреднее значение |
Всего входов |
Ноль входов |
Процент нолей |
Cреднее время транзакции |
Cреднее время транзакции, кроме нулевых входов |
Текущее значение |
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
|
0 |
evm11 |
1 |
0,00 |
9 |
9 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,02 |
17 |
15 |
88,24 |
0,42 |
3,58 |
0 |
||
|
evm22 |
2 |
0,85 |
21 |
3 |
14,29 |
14,56 |
16,98 |
1 |
||
|
1 |
evm11 |
1 |
0,00 |
17 |
17 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,06 |
24 |
15 |
62,67 |
0,95 |
2,53 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,00 |
30 |
29 |
96,67 |
0,05 |
1,39 |
0 |
||
|
2 |
evm11 |
1 |
0,00 |
19 |
19 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,00 |
10 |
10 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,19 |
13 |
8 |
61,54 |
5,31 |
13,81 |
1 |
||
|
3 |
evm11 |
1 |
0,00 |
12 |
12 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,04 |
19 |
16 |
84,21 |
0,74 |
4,66 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,00 |
27 |
27 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
||
|
4 |
evm11 |
1 |
0,00 |
9 |
9 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,02 |
8 |
6 |
75,00 |
1,10 |
4,41 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,19 |
12 |
8 |
66,67 |
5,76 |
17,27 |
0 |
||
|
5 |
evm11 |
1 |
0,00 |
12 |
12 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,05 |
17 |
12 |
70,59 |
1,12 |
3,80 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,00 |
18 |
17 |
94,44 |
0,02 |
0,44 |
0 |
||
|
6 |
evm11 |
1 |
0,00 |
13 |
13 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,00 |
11 |
11 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,14 |
11 |
5 |
45,45 |
4,57 |
8,38 |
1 |
||
|
7 |
evm11 |
1 |
0,00 |
9 |
9 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,03 |
14 |
11 |
78,57 |
0,78 |
3,65 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,00 |
22 |
22 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
||
|
8 |
evm11 |
1 |
0,00 |
8 |
8 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,00 |
10 |
10 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,18 |
10 |
4 |
40,00 |
6,58 |
10,97 |
0 |
||
|
9 |
evm11 |
1 |
0,00 |
21 |
21 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
2 |
0,24 |
35 |
14 |
40,00 |
2,48 |
4,13 |
0 |
||
|
evm22 |
2 |
0,84 |
52 |
2 |
3,85 |
5,82 |
6,05 |
1 |
||
|
10 |
evm11 |
1 |
0,00 |
10 |
10 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,00 |
12 |
12 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
||
|
evm22 |
3 |
2,26 |
16 |
1 |
6,25 |
50,81 |
54,20 |
3 |
||
|
11 |
evm11 |
1 |
0,00 |
12 |
12 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
2 |
0,35 |
33 |
12 |
36,36 |
3,78 |
5,94 |
0 |
||
|
evm22 |
2 |
0,70 |
25 |
8 |
15,38 |
4,85 |
5,73 |
1 |
||
|
12 |
evm11 |
1 |
0,00 |
8 |
8 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,02 |
13 |
10 |
76,92 |
0,65 |
2,80 |
0 |
||
|
evm22 |
3 |
1,99 |
15 |
1 |
6,67 |
47,78 |
51,19 |
2 |
||
|
13 |
evm11 |
1 |
0,00 |
16 |
16 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,06 |
18 |
11 |
61,11 |
1,19 |
3,05 |
0 |
||
|
evm22 |
1 |
0,00 |
18 |
16 |
88,89 |
0,19 |
1,71 |
0 |
||
|
14 |
evm11 |
1 |
0,00 |
22 |
22 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,00 |
9 |
9 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
||
|
evm22 |
2 |
0,51 |
12 |
3 |
25,00 |
15,39 |
20,53 |
1 |
||
|
15 |
evm11 |
1 |
0,00 |
11 |
11 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,03 |
15 |
12 |
80,00 |
0,84 |
4,18 |
0 |
||
|
evm22 |
2 |
0,05 |
25 |
19 |
76,00 |
0,76 |
3,17 |
1 |
||
|
16 |
evm11 |
1 |
0,00 |
9 |
9 |
100,00 |
0,00 |
0,00 |
0 |
|
|
upd11 |
1 |
0,0 |
11 |
10 |
90,91 |
0,46 |
5,05 |
0 |
||
|
evm22 |
3 |
1,53 |
15 |
1 |
6,67 |
36,82 |
39,45 |
2 |
3.6 Интерпретация результатов моделирования
Полученные результаты можно интерпретировать следующим образом.
Согласно целевой функции оптимальными вариантами модели являются опыты № 13, 14, 15, т.к. количество отказов равно 0, ЭВМ1, УПД и ЭВМ2 загружены равномерно (0,45; 0,39; 0,35 % соответственно), обработано максимальное количество заявок. Это объясняется тем, что студенты приходят в машинный зал (фактор х2) реже - с интервалом 12 2 мин; допустимая очередь в машинный зал (фактор х1) увеличена и составляет пять человек, включая работающего на УПД; работа на ЭВМ1 (фактор х3) уменьшена и занимает 10 1 мин (для опытов № 13, 14) и 24 1 мин (для опыта № 15); работа на ЭВМ2 (фактор х4) занимает 7 1 мин (опыты № 13, 15) и 27 1 мин (опыт № 14). Самым лучшим опытом является опыт №13: ни одной заявки в очереди к ЭВМ1, УПД и ЭВМ2 не осталось, поскольку время работы на ЭВМ1 и ЭВМ2 меньше, чем время прихода студентов в машинный зал, и все студенты, в т.ч. и повторно желающие поработать на УПД и ЭВМ, успевают обслужиться за общее время моделирования.
Наихудшими вариантами модели являются опыты № 4, 10, 12, т.к. количество отказов максимально (69, 76, 69 соответственно), ЭВМ1, УПД и ЭВМ2 загружены неравномерно (опыт № 4 - 0,60; 0,18; 0,87 % соответственно, опыт № 10 - 0,29; 0,26; 0,97 % соответственно, опыт № 12 - 0,52; 0,29; 0,96 % соответственно), обработано минимальное количество заявок (21, 26, 23 соответственно). Это объясняется тем, что студенты приходят в машинный зал (фактор х2) часто с интервалом 4 2 мин, допустимая очередь в машинный зал (фактор х1) составляет 3 (для опыта № 4) и 5 (для опытов № 10, 12) человек, включая работающего на УПД, работа на ЭВМ1 (фактор х3) занимает 24 1 мин (для опытов № 4, 12) и 10 1 мин (для опыта № 10), работа на ЭВМ2 (фактор х4) увеличена и занимает 27 1 мин. Самым худшим опытом является опыт №10: количество отказов максимально - 76, в очереди к ЭВМ2 осталось 3 заявки, поскольку время работы на ЭВМ1 и ЭВМ2 больше. При этом загрузка ЭВМ2 значительно больше загрузки ЭВМ1, т.к. в данной модели все студенты, повторно желающие поработать на УПД, обязательно идут на ЭВМ2. Поэтому лучше было реализовать модель, в которой студенты после работы на УПД занимали бы свободную ЭВМ.
3.7 Подведение итогов моделирования и выдача рекомендаций
Результаты моделирования при проведении машинного эксперимента подтвердили следующие гипотезы для базовой точки эксперимента:
· загрузка УПД будет меньше загрузки ЭВМ;
· вероятность отказа в обслуживании вследствие переполнения очереди к УПД или ЭВМ больше 0,6 %, т.к. 30 заявок обслужено, 21 - получила отказ в обслуживании;
· соотношение желающих работать на ЭВМ и УПД в очереди составило практически 2:1 (29 заявок обработано на ЭВМ и 17 на УПД).
Рекомендации по практическому использованию результатов моделирования предлагается описать в пояснительной записке самостоятельно.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Разработка решения задачи имитационного моделирования системы массового обслуживания (СМО), на примере склада продукции. Построение концептуальной модели системы. Сравнение результатов имитационного моделирования и аналитического расчета характеристик.
курсовая работа [75,5 K], добавлен 26.06.2011Основы систематизации языков имитационного моделирования, моделирование систем и языки программирования. Особенности использования алгоритмических языков, подходы к их разработке. Анализ характеристик и эффективности языков имитационного моделирования.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 15.03.2012Разработка имитационной модели функционирования кладовой на промышленном предприятии с использованием имитационного метода в среде GPSS World. Экспериментальное исследование результатов моделирования. Выработка предложений по оптимизации работы системы.
курсовая работа [183,1 K], добавлен 27.08.2012Обзор средств компьютерного имитационного моделирования по созданию веб-приложения для визуализации имитационных моделей. Система имитационного моделирования AnyLogic, Arena, SimuLab. Серверная, клиентская часть. Модель работы отдела банка и участка цеха.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 25.05.2015Характеристика функций имитационного моделирования. Знакомство с особенностями имитационного моделирования агрегированной системы массового обслуживания. Анализ программы GPSSWorld: рассмотрение возможностей, способы составления имитационной модели.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 27.05.2013Разработка программы моделирования автоматизированной системы управления реактором в среде Mathcad. Математическая модель объекта, структурный и алгоритмический и параметрический синтез системы: инвариантность к возмущениям, ковариантность с заданием.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 20.03.2014Основы технологии моделирования Arena. Построение простой имитационной модели. Моделирование работы системы обслуживания покупателей на кассе супермаркета. Построение модели IDEF3. Анализ результатов имитационного моделирования и аналитического решения.
курсовая работа [659,1 K], добавлен 24.03.2012Создание систем имитационного моделирования AnyLogic, Arena, SimuLab, Simbigraph и Forio. Серверная и клиентская часть. Разработка модели работы отдела банка, участка цеха, движения автобуса по маршруту и социальной сети. Описание web-приложения.
дипломная работа [3,4 M], добавлен 25.05.2015Создание имитационной модели системы массового обслуживания с помощью языка имитационного моделирования GPSS/PC - моделирование обработки на участке 500 деталей. Определение загрузки второго станка на вторичной обработке и вероятности появления отходов.
курсовая работа [602,3 K], добавлен 30.11.2010Теоретические основы моделирования систем в среде имитационного моделирования AnyLogic. Средства описания поведения объектов. Анимация поведения модели, пользовательский интерфейс. Модель системы обработки информации в среде компьютерного моделирования.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 15.05.2014
