Смекни!
smekni.com

Построение и использование имитационных моделей (стр. 6 из 6)

После исследования данной имитационной модели массового обслуживания и ее анализа, были получены следующие данные, о том что коэффициент использования системы с тремя заданными параметрами равен 46%, среднее время ожидания 19 секунды, средняя задержка в очереди 9,2 секунды, среднее по времени количество требований в очереди 0,56, среднее по времени количество требований в системе 2,24.

Полученные выходные параметры, свидетельствует о том, что смоделированная нами система массового обслуживания является недогруженной и не достаточно эффективной.

Опираясь на анализ выходных данных моделирования можно сделать следующий вывод: система массового обслуживания будет достаточно эффективной при коэффициенте использования системы 79,9%, который достигается при минимальном количестве устройств равном 1, минимальном времени поступления требования равным 11 секунд и максимальном времени обработки требования равным 9 секунд. При таких входных параметрах системы мы получим среднее время ожидания равное 40 секундам, среднюю задержку в очереди 31,8, среднее по времени количество требований в очереди 2,5, среднее по времени количество требований в системе 3,4.

Следует отметить, что увеличение показателей среднего времени ожидания, средней задержки в очереди, среднего по времени количества требований в очереди и среднего по времени количества требований в системе являются допустимыми для достижения оптимального коэффициента использования системы.

Графики рекомендуемых параметров (коэффициент использования системы, по времени числа требований в очереди и системе) представлены в приложении A на рисунках А.9 и А.10.


Заключение

В процессе роботы над курсовым проектом «Построение и использование имитационных моделей» была разработана и создана программа имитационной модели системы массового обслуживания с циклической дисциплиной с квантом q, тремя входными факторами и пятью выходными параметрами. Задачи, поставленные в ходе курсового проекта, считаются выполненными. На основе статистического анализа выходных данных были даны рекомендации по выбору оптимальных параметров системы.


Список литературы

1. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-ие изд. – СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2008.

2. Советов Б.Я.Моделирование систем: Учебник для вузов 3-е изд., стер. - М.: Высшая школа.,2009.-295с.

3. Крылов Н.П., Самосвалов И.Т. Учебник по имитационному моделированию экономических процессов. 3-е изд, - Москва 2009- 458с.

4. Труб И.И. Объектно-ориентированное моделирование на C++, издательство СПб.: Питер; 2008- 346с.


Приложение А

На рисунках А.1, А.2, А.3, А.4, А.5, А.6, А.7, А.8 приведены графики контрольных прогонов для каждого эксперимента факторного плана представлены

Рисунок А.1 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=1,

=11,
=8

Рисунок А.2 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=2,

=11,
=8

Рисунок А.3 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=1,

=12,
=8

Рисунок А.4 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=2,

=12,
=8

Рисунок А.5 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=21,

=11,
=9

Рисунок А.6 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=1,

=12,
=9

Рисунок А.7 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=2,

=12,
=9

Так же рекомендуемыми параметрами использования системы являются параметры, указанные на графике А.9

Рисунок А.9 – Рекомендуемые параметры использования системы m=1,

=11,
=9

Рисунок А.9 – Рекомендуемый параметр коэффициента использования системы


Приложение Б

Расчет коэффициентов уравнения регрессии для коэффициента использования системы представлены ниже.

где

Для всех остальных выходных параметров коэффициенты уравнения регрессии рассчитываются аналогично.