Исследование систем управления методами имитационного моделирования. 2
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»
КАФЕДРА прикладных информационных технологий в экономике и менеджменте
КУРСОВАЯ РАБОТА
(ПРОЕКТ)
ЗАЩИЩЕНА С ОЦЕНКОЙ
РУКОВОДИТЕЛЬ
| А.Г.Варжапетян | ||||
| должность, уч. степень, звание | подпись, дата | инициалы, фамилия |
| ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ
ЗАПИСКА К КУРСОВОЙ РАБОТЕ (ПРОЕКТУ) |
«ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ МЕТОДАМИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ» |
| по дисциплине: Исследование систем управления |
РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ(А)
| СТУДЕНТ(КА) ГР. | 8729кф | Ю.В Скрягина | |||
| подпись, дата | инициалы, фамилия |
Санкт-Петербург
2010
Введение
В настоящее время одним из наиболее широко распространенных средств исследования и оптимизации функционирования систем управления является имитационные моделирование.
Многие люди на протяжении всей своей жизни часто сталкиваются с необходимостью пребывания в состоянии ожидания. Такие ситуации встречаются в очередях в аэропортах, при ожидании обслуживающим персоналом самолетов разрешения на взлет или посадку, на телефонных станциях в ожидании освобождения линии абонента, в ремонтных цехах в ожидании ремонта станков и оборудования, на складах снабженческо-сбытовых организаций в ожидании разгрузки или погрузки транспортных средств. Во всех случаях имеем дело с массовостью и обслуживанием. Разрешением таких ситуаций занимается теория массового обслуживания.
Система массового обслуживания - встречаются на каждом шагу, невозможно представить область человеческой деятельности, где не возникает проблема обслуживания и создание очереди при занятости органа обслуживания (банковская система, телефонная связь, торговля, промышленность и т .д )
Основной задачей теории СМО является изучение режима функционирования обслуживающей системы и исследование явлений, возникающих в процессе обслуживания. Так, одной из характеристик обслуживающей системы является время пребывания требования в очереди. Очевидно, что это время можно сократить за счет увеличения количества обслуживающих устройств. Однако каждое дополнительное устройство требует определенных материальных затрат, при этом увеличивается время бездействия обслуживающего устройства из-за отсутствия требований на обслуживание, что также является негативным явлением. Следовательно, в теории СМО возникают задачи оптимизации: каким образом достичь определенного уровня обслуживания (максимального сокращения очереди или потерь требований) при минимальных затратах, связанных с простоем обслуживающих устройств.
Для создания таких моделей возможно использование как традиционных (так называемых универсальных языков программирования – УЯП), так и специализированных программных средств (языков имитационного моделирования – ЯИМ).
Специализированные
языки имитационного
- значительно меньшие размеры программы, содержащей модель;
- идеологическое соответствие используемого средства поставленной цели;
- наличие специальных средств для обеспечения независимости случайных величин, генерируемых внутри программы;
- наличие специальных средств для отладки модели;
- относительная простота построения модели (по сравнению с УЯП).
Существует несколько ЯИМ, приспособленных к решению задач, возникающих при имитационном моделировании человеко-машинных систем: наиболее известны такие языки, как GPSS, SIMSCRIPT и SIMULA. Язык GPSS обладает преимуществом перед другими распространенными языками. Его особая привлекательность обуславливается тем, что он наиболее прост в применении. Наиболее эффективной версией из текстово-ориентированных версий GPSS является GPSS/H.
1 Системы
массового обслуживания
СМО классифицируются на разные группы в зависимости от состава и от времени пребывания в очереди до начала обслуживания, и от дисциплины обслуживания требований.
По составу СМО бывают одноканальные (с одним обслуживающим устройством) и многоканальными (с большим числом обслуживающих устройств). Многоканальные системы могут состоять из обслуживающих устройств как одинаковой, так и разной производительности.
По времени пребывания требований в очереди до начала обслуживания системы делятся на три группы:
1) с неограниченным временем ожидания (с ожиданием),
2) с отказами;
3) смешанного типа.
В СМО с неограниченным временем ожидания очередное требование, застав все устройства занятыми, становится в очередь и ожидает обслуживания до тех пор, пока одно из устройств не освободится.
В системах с отказами поступившее требование, застав все устройства занятыми, покидает систему. Классическим примером системы с отказами может служить работа автоматической телефонной станции.
В системах смешанного типа поступившее требование, застав все устройства занятыми, становятся в очередь и ожидают обслуживания в течение ограниченного времени. Не дождавшись обслуживания в установленное время, требование покидает систему.
В системах с определенной дисциплиной обслуживания поступившее требование, застав все устройства занятыми, в зависимости от своего приоритета, либо обслуживается вне очереди, либо становится в очередь.
Основными элементами СМО являются: входящий поток требований, очередь требований, обслуживающие устройства, (каналы) и выходящий поток требований.
Изучение СМО начинается с анализа входящего потока требований. Входящий поток требований представляет собой совокупность требований, которые поступают в систему и нуждаются в обслуживании. Входящий поток требований изучается с целью установления закономерностей этого потока и дальнейшего улучшения качества обслуживания.
В большинстве случаев входящий поток неуправляем и зависит от ряда случайных факторов. Число требований, поступающих в единицу времени, случайная величина. Случайной величиной является также интервал времени между соседними поступающими требованиями. Однако среднее количество требований, поступивших в единицу времени, и средний интервал времени между соседними поступающими требованиями предполагаются заданными.
2. Средство машинного
моделирования GPSS/H
Язык имитационного моделирования GPSS (General Purpose Simulating System). Основными понятиями языка GPSS являются транзакт, блок и оператор. Транзакт GPSS - это динамический объект, под которым может подразумеваться клиент, требование, вызов или заявка на обслуживание прибором обслуживания. То есть основное назначение GPSS - это моделирование систем массового обслуживания, хотя наличие дополнительных встроенных средств позволяет моделировать и некоторые другие системы (например, распределение ресурсов между потребителями). Транзакты в GPSS могут создаваться/вводиться(), уничтожаться/выводиться(), задерживаться(), размножаться(), сливаться(), накапливаться() и т. д. Блок GPSS представляет собой некоторый самостоятельный элемент моделируемой системы. Каждый блок реализует одну или несколько операций над транзактом, группой транзактов или параметрами транзактов, а совокупность блоков составляет моделирующую программу. Таким образом, GPSS имеет блочную структуру и может быть легко приспособлен и для структурно-функционального моделирования не очень сложных систем.
Системы ПО на основе языка GPSS:
- GPSS/PC (разработка Minuteman Software)
- GPSS World (разработка Minuteman Software)
- GPSS/H (разработка Wolverine Software)
- Micro-GPSS (разработка Ингольфа Сталла)
- WebGPSS (разработка Ингольфа Сталла)
GPSS/H (Wolverine Software)
После того, как IBM перестала поддерживать GPSS V, наиболее значимой версией GPSS, разработанной независимой программной фирмой стал GPSS/H. Автором GPSS/H является Дж. Хенриксен. Хенриксен в 1976 году образовал фирму Wolverine Software. Первой разработкой фирмы стал GPSS/H в 1978 году. GPSS/H полностью совместим сверху вниз с GPSS V, но модели, написанные на GPSS/H, выполняются значительно быстрее за счет исключения режима интерпретации.
Последняя версия GPSS, названная GPSS/H, выпущена фирмой Wolverine Software Corporation в 1996 году и еще не нашла широкого применения в России. В то же время ее отличает от старых версий множество новых положительных свойств и возможностей. Некоторые существенные достоинства:
- отсутствие собственной оболочки, что позволяет сократить время ознакомления с программой и упрощает работу во всех средах;
- наличие так называемого отладчика программ, или дебаггера, что позволяет сократить и сделать более эффективным этап отладки программ;
- возможность управления форматом и количеством информации в файле отчета, содержащем результаты моделирования.
3 Постановка задачи
В банке открыто два окна по работе с физическими лицами. Приход клиентов чтобы воспользоваться услугами одного из окон, распределен по закону Пуассона с темпом 30 человек в час. Время обслуживания опытным оператором равно в среднем 3 минуты. Во втором окне работает ученица, время обслуживания в этом окне в среднем 5 минут. Предполагая, что в начальный момент оба окна свободны, приходящие клиенты подходят к одному из окон в случайном порядке с вероятностью 0,5.
- Построить МФ, временная дискрета равна 1 минуте
- Все времена задать в виде экспонециально распределенных функций непосредственно в тексте модельного файла
- Информацию о работе окон собрать с помощью операторов QUEUE –DEPART
- Использовать оператор исполнения TRANSFER
- Определить результаты моделирования за 4 часа работы
- Определить результаты моделирования за пять дней работы, используя операторы DO- ENDDD
- Окна – устройства
- Клиенты - транзакты
Блок-схема движения транзактов:
4. Компьютерное решение
4.1 Листинг
* Модуль описания
SIMULATE
INTEGER &I
* Модуль исполнения
GENERATE RVPSSN(2,30)
TRANSFER .500,,LINE1
LINE1 QUEUE O1 Постановка транзактов в очередь 1
SEIZE KASS1 Занятие транзактом окна KASS1
DEPART O1 Выход транзакта из очереди
ADVANCE 3,2 Время обслуживания в KASS1
RELEASE KASS1 Освобождение окна KASS1
TRANSFER ,LINE2
LINE2 QUEUE O2 Постановка транзактов в очередь 2
SEIZE KASS2
*
ADVANCE
5
*
RELEASE KASS2 Освобождение окна KASS2
DEPART O2 Выход транзакта из очереди
*
TERMINATE
*
* Модуль управления
*
GENERATE 240 Результаты моделирования за 4 часов работы
TERMINATE 1
DO &I=1,5,1 Проведение пяти реплик(за пять дней работы)
START 1 Результаты моделирования за 4 часов работы
CLEAR Очистка данных для очередной реплики
ENDDO Завершение петли управления
END Окончание
моделирования
4.2 Интерпретация результатов
После написания программа была пропущена через GPSS/H. В результате были получены следующие результаты моделирования.
STUDENT GPSS/H
RELEASE 3.0n-C10 (UG207) 27 Nov 2010
20:26:29 FILE: G:\GPSSH\1.gps
LINE# STMT# IF DO BLOCK# *LOC OPERATION A,B,C,D,E,F,G
1 1 * Модуль описания
2 2 SIMULATE
3 3 INTEGER &I
4 4 * Модуль исполнения
5 5 1 GENERATE RVPSSN(2,30) Ввод в модель транзактов
6 6
2 TRANSFER .500,,LINE1
7 7 3 LINE1 QUEUE O1 Постановка транзактов в очередь 1
8 8 4 SEIZE KASS1 Занятие транзактом окна KASS1
9 9 5 DEPART O1 Выход транзакта из очереди
10 10 6 ADVANCE 3,2 Время обслуживания в KASS1
11 11 7 RELEASE KASS1 Освобождение окна KASS1
12 12 8 TRANSFER ,LINE2 Безусловный переход к KASS2
13 13 9 LINE2 QUEUE O2 Постановка транзактов в очередь 2
14 14
10 SEIZE KASS2
15 15
*
16 16
11 ADVANCE 5
17 17
*
18 18 12 RELEASE KASS2 Освобождение окна KASS2
19 19 13 DEPART O2 Выход транзакта из очереди
20 20
*
21 21
14 TERMINATE
22 22
*
23 23
24 24 * Модуль управления
25 25 *
26 26 15 GENERATE 240 Результаты моделирования за 4 часов работы
27 27 16 TERMINATE 1
28 28 1 DO &I=1,5,1 Проведение пяти реплик(за пять дней работы)
29 29 1 START 1 Результаты моделирования за 4 часов работы
30 30 1 CLEAR Очистка данных для очередной реплики
31 31 ENDDO Завершение петли управления
32 32
END Окончание моделирования
ENTITY DICTIONARY
(IN ASCENDING ORDER BY ENTITY NUMBER; "*" => VALUE CONFLICT.)
Facilities: 1=KASS1
2=KASS2
Queues: 1=O1
2=O2
Random Numbers: 2
Integer &Vars: 1=I
SYMBOL VALUE EQU DEFNS CONTEXT REFERENCES BY STATEMENT NUMBER
LINE1 3 7 Block 6
LINE2 9 13 Block 12
KASS1 1 Facility 8 11
KASS2 2 Facility 14 18
O1 1 Queue 7 9
O2 2 Queue 13 19
2 2 Random Nmbr 5
I
1 3
Integer 28
STORAGE REQUIREMENTS
(BYTES)
COMPILED CODE: 498
COMPILED DATA: 84
MISCELLANEOUS: 0
ENTITIES: 524
COMMON: 10000
-----------------------
TOTAL:
11106
GPSS/H MODEL
SIZE:
CONTROL STATEMENTS 6
BLOCKS
16
Simulation begins.
RELATIVE CLOCK: 240.0000 ABSOLUTE CLOCK: 240.0000
BLOCK CURRENT TOTAL BLOCK CURRENT TOTAL
1 8 11 8
2 8 12 8
LINE1 8 13 8
4 8 14 8
5 8 15 1
6 8 16 1
7 8
8 8
LINE2 8
10
8
--AVG-UTIL-DURING--
FACILITY TOTAL AVAIL UNAVL ENTRIES AVERAGE CURRENT PERCENT SEIZING PREEMPTING
TIME TIME TIME TIME/XACT STATUS AVAIL XACT XACT
KASS1 0.096 8 2.876 AVAIL
KASS2 0.167
8 5.000 AVAIL
QUEUE MAXIMUM AVERAGE TOTAL ZERO PERCENT AVERAGE $AVERAGE QTABLE CURRENT
CONTENTS CONTENTS ENTRIES ENTRIES ZEROS TIME/UNIT TIME/UNIT NUMBER CONTENTS
O1 1 0.000 8 8 100.0 0.000 0.000 0
O2 1
0.167 8
0
5.000 5.000
0
RANDOM ANTITHETIC INITIAL CURRENT SAMPLE CHI-SQUARE
STREAM VARIATES POSITION POSITION COUNT UNIFORMITY
1 OFF 100000 100016 16 N/A
2 OFF
200000 200271
271 0.39
STATUS OF COMMON STORAGE
9632 BYTES AVAILABLE
368 IN USE
496 USED (MAX)
RELATIVE CLOCK: 240.0000 ABSOLUTE CLOCK: 240.0000
BLOCK CURRENT TOTAL BLOCK CURRENT TOTAL
1 7 11 7
2 7 12 7
LINE1 7 13 7
4 7 14 7
5 7 15 1
6 7 16 1
7 7
8 7
LINE2 7
10
7
--AVG-UTIL-DURING--
FACILITY TOTAL AVAIL UNAVL ENTRIES AVERAGE CURRENT PERCENT SEIZING PREEMPTING
TIME TIME TIME TIME/XACT STATUS AVAIL XACT XACT
KASS1 0.089 7 3.056 AVAIL
KASS2 0.146 7 5.000 AVAIL
QUEUE MAXIMUM AVERAGE TOTAL ZERO PERCENT AVERAGE $AVERAGE QTABLE CURRENT
CONTENTS CONTENTS ENTRIES ENTRIES ZEROS TIME/UNIT TIME/UNIT NUMBER CONTENTS
O1 1 0.000 7 7 100.0 0.000 0.000 0
O2 1 0.146 7 0 5.000 5.000 0
RANDOM ANTITHETIC INITIAL CURRENT SAMPLE CHI-SQUARE
STREAM VARIATES POSITION POSITION COUNT UNIFORMITY
1 OFF 100016 100030 14 N/A
2 OFF 200271 200534 263 0.65
STATUS OF COMMON STORAGE
9632 BYTES AVAILABLE
368 IN USE
496 USED (MAX)
RELATIVE CLOCK: 240.0000 ABSOLUTE CLOCK: 240.0000
BLOCK CURRENT TOTAL BLOCK CURRENT TOTAL
1 7 11 1 7
2 7 12 6
LINE1 7 13 6
4 7 14 6
5 7 15 1

- Исследование систем управления методами имитационного моделирования
- Исследование систем управления методами имитационного моделирования
- Исследование систем управления на предприятие ООО «Термаль – Балтик»
- Исследование систем управления на предприятие ООО Термаль Балтик
- Исследование систем управления на предприятии
- Исследование систем управления на примере Лукойла
- Исследование систем управления на примере ОАО «Аэрофлот»
- Исследование систем управления и построение целевой модели
- Исследование систем управления качеством
- Исследование систем управления качеством
- Исследование систем управления конфликтов на примере ООО «М.Видео»
- Исследование систем управления малого бизнеса (на примере ООО «Андреевские колбасы»)
- Исследование систем управления менеджментом
- Исследование систем управления методами имитационного моделирования