Разработка и исследование имитационной модели разветвленной СМО (системы массового обслуживания) в с...

Дипломная работа - Радиоэлектроника

Другие дипломы по предмету Радиоэлектроника



0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT2.4452.5482.5602.5142.439IDT4.9874.9634.9514.9725.011Tmid7.4457.5487.5607.5147.439678910WT2.5072.4932.4762.4952.577IDT4.9885.0734.9485.0095.01Tmid7.5077.4937.4767.4957.577

MAX = +3.1%MIN = -2.4%

MAX = +1.5%MIN = -1%

MAX = +1%MIN = -0.8%

3. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 50; Pr(1) = 0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT3.1683.1153.0893.0633.087IDT4.9214.9844.9785.084.993Tmid8.1628.1208.0818.0698.049678910WT3.1253.0943.0343.0673.119IDT5.0085.0614.9755.1224.996Tmid8.18.0918.0288.0748.103

MAX = +1.4%MIN = -2.9%

MAX = +2.4%MIN = -1.6%

MAX = +0.4%MIN = -1.2%

4. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 100; Pr(1) = 0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT4.8404.9525.1564.7464.824IDT4.9814.9464.9464.9855.049Tmid9.8499.91510.179.7399.824678910WT4.7764.7464.7684.8095.012IDT5.1115.0675.0585.0784.917Tmid9.7369.7569.7499.77510.05

MAX = +3.1%MIN = -5.1%

MAX = +2.2%MIN = -1.7%

MAX = +1.7%MIN = -2.6%

5. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 10; Pr(1) = 0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT00000IDT4.9934.9985.0024.9954.999Tmid4.9994.9975.0055.0035678910WT00000IDT55.0095.0064.9895Tmid54.9974.9985.0035.004

MAX = -100%MIN = -100%

MAX = +0.2%MIN = -0.2%

MAX = -0.9%MIN = -1%

6. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 50; Pr(1) = 0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT0.0320.0310.0350.0350.036IDT4.9995.0025.0104.9705.005Tmid5.0315.0385.0235.0655.026678910WT0.0310.0290.0330.0360.030IDT5.0095.0244.9864.9924.987Tmid5.0145.0115.0355.0505.040

MAX = -94.5%MIN = -95.5%

MAX = +0.5%MIN = -0.6%

MAX = -10.3%MIN = -11.3%

7. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa = 50; Ts(1) = 5; DTs(1) = 10; Pr(1) = 0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT0.5970.5940.5910.5820.598IDT5.0465.0445.0115.0325.008Tmid5.5985.5955.5935.5785.598678910WT0.6100.5980.6230.6210.607IDT4.9764.9525.0284.9774.981Tmid5.6085.5955.6205.6235.606

MAX = -4.1%MIN = -10.5%

MAX = +0.9%MIN = -1%

MAX = -0.5%MIN = -1.3%

Получилось, что при экспоненциальном распределении входного потока заявок экспериментальные данные близки к теоретическим, а при нормальном существенно различаются. Это связано с тем, что для входного потока, не являющегося простейшим, существуют только формулы для грубо приближенной оценки параметров, которые являются применимыми только для узкого круга задач, с определенным соотношением входных параметров.

Далее исследуем систему из 2 станций, на вход которой поступает поток заявок с экспоненциальным распределением времени прихода. С выхода первой станции все заявки попадают на вход второй. В зависимости от типа распределения потока обслуживания получим экспериментальные данные имитационного моделирования и сравним их с результатами расчета по формулам.

8. 2 станции; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение времени обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 0; Pr(1) = 0; Ts(2) = 5; DTs(2) = 0; Pr(2) = 0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT12.442.472.562.582.54IDT1 4.965.055.005.005.01Tmid17.447.477.567.587.54WT200000IDT24.965.055.005.005.01Tmid255555678910WT12.532.452.492.482.51IDT15.035.045.055.005.05Tmid17.537.457.497.497.51WT200000IDT25.035.045.055.005.05Tmid255555

MAX = +3.2%MIN = -2.4%

MAX = +1.0%MIN = -0.8%

MAX = +1.1%MIN = -0.8%

MAX = -100%MIN = -100%

MAX = +1.0%MIN = -0.8%

MAX = -33.3%MIN = -33.3%

9. 2 станции; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 50; Pr(1) = 0; Ts(2) = 5; DTs(2) = 50; Pr(2) = 0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT13.1373.1773.1703.0673.074IDT1 5.0624.9274.9435.0254.992Tmid18.1428.1618.1618.0628.074WT21.8761.9261.8281.8421.827IDT25.0484.9164.9495.0185.018Tmid26.8946.9226.8126.8446.801678910WT13.1533.0673.2053.1973.126IDT14.9365.0265.0004.9515.116Tmid18.1698.0708.2148.2008.107WT21.8281.7761.7871.8851.813IDT24.9585.0345.0134.9615.095Tmid26.8236.7716.7836.8796.815

MAX = +2.6%MIN = -1.8%

MAX = +2.3%MIN = -1.5%

MAX = +1.1%MIN = -0.8%

MAX = -38.4%MIN = -43.2%

MAX = +1.9%MIN = -1.7%

MAX = -14.8%MIN = -16.7%

10. 2 станции; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока и потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; Pr(1) = 0; Ts(2) = 5; Pr(2) = 0

По формулам:

Результаты имитационного моделирования:

12345WT14.8914.8744.8984.9344.924IDT1 5.0635.0174.9635.0555.003Tmid19.8749.9029.9029.9129.958WT24.9684.8904.9714.9975.075IDT25.0485.0434.9555.0625.053Tmid29.9669.8929.9839.96710.05678910WT15.1484.9975.0155.0335.029IDT14.9684.9484.9394.9495.032Tmid110.1010.0010.0110.0410.04WT24.8664.9804.9214.9955.354IDT24.9705.0164.9714.9475.013Tmid29.8189.9249.89110.0110.38

MAX = +3%MIN = -2.5%

MAX = +1.3%MIN = -1.2%

MAX = +1%MIN = -1.3%

MAX = +7.1%MIN = -2.7%

MAX = +1.2%MIN = -1.1%

MAX = +3.8%MIN = -1.8%

Получ