Создание модели системы массового обслуживания на примере работы почтового окна
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
°йные моменты времени. Поступившая заявка обслуживается в системе путем предоставления ей некоторых ресурсов на какое-то время и, будучи в той или иной мере обслуженной, покидает систему. Исследование СМО заключается в определении ее пропускной способности, времени ожидания заявки в очереди, загрузки каналов обслуживания.
С математической точки зрения поток заявок на обслуживание характеризуется законом распределения случайной величины - времени между появлением соседних заявок.
Дисциплина очереди может быть без приоритетов или с приоритетами. И в том, и в другом случае выборка заявок на обслуживание может осуществляться по правилам: первый пришел - первый вышел, последний пришел - первый вышел, выбор заявки из очереди может быть организован случайным образом.
Достоинство компьютерных моделей заключается в полной управляемости моделей и условий эксперимента, что невозможно в условиях натурального эксперимента.
Недостаток - они субъективнее натуральных моделей. Можно заложить в лабораторную модель нереальные связи, а значит, получить неверные выводы. Но другого инструмента у экономиста практически нет. Риск неадекватности модели остается. И все же компьютерные модели строже отражают основные положения описательных моделей, позволяют быстро манипулировать факторами и связями, видеть и понимать последствия возможных решений или неподконтрольных менеджеру событий.
Модель работы почтового окна для отправки телеграмм является одноканальной имитационной моделью СМО с очередью без приоритетов. Интервалы прихода отправителей распределены равномерно в интервале a. Время работы b с отправителями также распределено равномерно. Отправители обслуживаются с порядке первым пришел - первым обслужен . Работа почтового окна для отправки телеграмм моделируется в течение с часов. Очередь с ожиданием без приоритетов. Исходные данные для построения модели приведены в таблице 1.
Модель представляет собой СМО с одним устройством обслуживания (см. рис.1)
Рис. 1. Одноканальная СМО.
Где:
Wi - поток заявок
Hi - накопитель заявок на обслуживание
Ui - поток обслуживания заявок
Ki - канал обслуживания заявок
Практическое решение задачи осуществлено с помощью Генератора Случайных Чисел (ГСЧ), который реализуется в среде программы Microsoft Excel.
имитационная модель компьютер
3. Алгоритм модели
Работа модели начинается с её настройки. Так как здесь имитируется работа почтового окна для отправки телеграмм, то необходимо определить интервалы прихода отправителей. Нужно так же учесть равномерность распределения этих интервалов. Сразу определяем, что время и интервалы работы сотрудника почты с отправителями так же распределены равномерно. Далее выбирается продолжительность работы почтового окна.
В настройках модели также есть возможность изменения промежутков прихода отправителей, а так же изменения времени самого обслуживания отправителей сотрудником почты. От выбранного промежутка интервала зависит периодичность появления клиентов у почтового окна для отправки телеграмм и время обслуживания отправителей. Очередь обслуживания с ожиданием определяется как без приоритетов. По принципу первым пришел - первым обслужен, что является очень важным моментом в работе данной СМО.
Перед началом моделирования необходимо подключить Пакет анализа в среде MS Excel. Затем запускается Анализ данных и в нем Генератор Случайных Чисел (ГСЧ). В зависимости от варианта в окне ГСЧ устанавливаются заданные параметры и интервалы прихода очередного отправителя (рис.2).
Рис.2. ГСЧ прихода отправителей.
Результаты работы ГСЧ записываются в выбранный пользователем столбец.
Затем снова запускается Генератор Случайных Чисел и с его помощью задается чистое время работы сотрудника почты с отправителями. Интервалы выбираются в зависимости от варианта (рис. 3).
Рис. 3. ГСЧ работы с отправителями.
Далее опираясь на полученные цифры ГСЧ, считается текущее время прихода очередного отправителя.
Затем происходит подсчет времени окончания работы с отправителями и вычисление времени ожидания отправителя в очереди и времени простоя сотрудника почты, если таковые имеются.
По окончании вычислений снова запускается Анализ данных и в нем выбирается описательная статистика (рис. 4).
Рис. 4. Описательная статистика.
На входной интервал ставится результат времени ожидания в очереди. В качестве выходного интервала выбирается точное время работы библиотекаря. В результате происходит автоматический анализ статистики (рис.5).
Рис. 5. Статистический вывод.
Таким образом, создается модель работы почтового окна для отправки телеграмм. Периоды и интервалы прихода отправителей, а так же периоды и интервалы работы сотрудника почты с отправителями можно менять произвольно, в зависимости от поставленных задач.
На основании полученных данных, легко сделать необходимые выводы по организации работы почтового окна, а так же выбрать наилучшие условия для работы сотрудников и наиболее эффективному обслуживанию отправителей телеграмм.
. Результат моделирования
Все варианты моделирования приведены в приложениях. На основе полученных результатов можно сделать ряд выводов.
Вариант 1.
При работе почтового