Моделирование систем
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
рые мы включаем в коллекцию. Кроме того, в этом же окне указываются условия, при которых будут регистрироваться значения переменных коллекции (рис.27).
Рис. 27 Описание коллекции переменных
4.4 Определение параметров прогона модели
Перед запуском модели необходимо определить, в каком режиме будет проходить моделирование (выполняться прогон модели) (рис.28).
Рис. 28 Установка параметров прогона
В этом окне отмечаются функции, которые будут реализованы в процессе прогона модели.
1.Trace of Tasks (трассировка задач).
2.Snapshots of Variables (сбор значений переменных).
3.Standard Deviations Set to Zero (не используется для простых задач).
4.Action View Functions (анимация).
5.Queue Data Collection (сбор данных о состояниях очередей).
6.Time to begin Data Collection (модельное время начала сбора данных).
7.Times to Run the Model (номер прогона модели).
.Show Entities With (форма показа динамических объектов - тэгов, символами или их количеством, обычно символами).
Второй и пятый из этих пунктов необходимы для сбора результатов, остальные реализуют вспомогательные функции. После установки этих позиций при запуске модели система запросит вас о файлах, в которых вы предполагаете собирать информацию.
4.5 Структуры файлов результатов
На рис.29 - файл KR_10R.QUE, в котором собрана информация о состоянии очередей в течение прогона программы модели.
Рис. 29 Файл KR_10R.QUE
Файл содержит 6 полей:
1.Clock (момент времени, в который изменилось состояние очереди);
2.Tag (номер объекта-тэга, который был активен в этот момент времени). Напомним, что активный тэг - это тэг, который в текущий момент времени передвигается по структуре модели и меняет ее состояние;
3.Run (номер прогона программы модели, он для нас не информативен);
4.Length (длина очереди тэгов в момент Clock);
5.Wait (время ожидания в очереди активного тэга);
6.Trigger (характер изменения состояния очереди).
В поле Trigger встречаются записи четырех видов:
1.Start (старт для работы с очередью);
2.Enter (вход тэга в очередь);
3.Depart (выход тэга из очереди);
4.Bypass (проход тэга через очередь без задержки, т. е. через пустую очередь).
Решаем поставленную задачу с помощью целевой функции оптимизации objective, которая является суммой значений клиентов находящихся в очереди перед кассой. Используя в качестве изменяемой переменной время выполнения операции и минимизировав значение целевой функции, получим искомое решение:
Рис. 30 Результаты моделирования
В результате был найден такой вариант распределения кассовых операций по кассирам, при котором ожидание клиентов становится минимальным. Для наилучшей организации обслуживания клиентов в банке необходимо следующее распределение:
Таблица 4
Окно кассира, в котором выполняется операция12345678Вид обслуживания (кассовая операция)12334445
Заключение
Итак, моделирование позволяет заранее предвидеть ход событий и тенденции развития, присущие управляемой системе, выяснить условия ее существования и установить режим деятельности с учетом влияния разных факторов. При этом на первый взгляд, может показаться, что чем большее количество факторов учтено в модели, тем лучше сама модель. На самом деле детализированная модель не всегда целесообразна, так как это излишне усложняет модель и представляет трудность для ее анализа.
Совершенствование процесса принятия управленческих решений и соответственно повышение качества принимаемых решений достигается за счет использования научного подхода, моделей и методов принятия решений. Модель является представлением системы, идеи или объекта. Необходимо использовать модели из-за сложности организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей: физические, аналоговые и математические (символические). Общими проблемами моделирования являются недостоверные предпосылки, информационные ограничения, плохое использование результатов и чрезмерные расходы.
Сама по себе имитационная модель очень редко является целью проекта. Для конечного пользователя важно решение конкретной задачи, например: оптимизировать количество персонала, определиться с планированием территории, управлением парком транспортных средств, политикой закупок, процесс сборки изделий и т.д. И естественно, модель одного и того же объекта будет выглядеть совершенно по-разному при разных целях моделирования. А иногда при анализе задачи становится ясно, что изначально планировавшееся ИМ вовсе не необходимо, и можно обойтись более простыми методами (например, линейным программированием). Это важно отследить в самом начале проекта.
При имитационном моделировании динамические процессы системы-оригинала подменяются процессами, имитируемыми в абстрактной модели, но с соблюдением основных правил (режимов, алгоритмов) функционирования оригинала. В процессе имитации фиксируются определенные события и состояния или измеряются выходные воздействия, по которым вычисляются характеристики качества функционирования системы. Имитационное моделирование позволяет рассматривать процессы, происходящие в системе, практически на любом уровне детализации. При этом в имитационной модели можно реализовать практически любой алгоритм управленческой деятельности или поведения системы. Кроме того, модели, которые допускают исследование аналитическими методами, также могут анализироваться имита?/p>