МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Вятский государственный университет»
(ФГБОУ ВПО «ВятГУ»)
Факультет автоматики и вычислительной техники
Кафедра электронных вычислительных машин
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ И НЕПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ
Отчет
Лабораторная работа №4 по дисциплине
«Моделирование»
Выполнил студент группы ВМ-42 ____________//
Проверил преподаватель ____________//
Киров 2012
1 Цель работы и общие требования к её выполнению
Целью работы являются:
- рассмотреть сложные системы реальных производственных и иных процессов и научиться моделировать их, используя все полученные знания о системе GPSS World;
- проанализировать результаты работы и сделать выводы о качестве моделируемых систем.
2 Моделирование работы компьютера по управлению технологическим оборудованием
2.1 Постановка задачи
На производстве имеется компьютер, задействованный в управлении технологическим оборудованием. Для контроля состояния оборудования каждые 20 мин запускается одна из трёх типов задач. Через каждые 5 мин работы процессора каждая задача выводит результаты работы в базу данных (БД). При обращении двух и более задач к БД образуется очередь, которая обслуживается по правилу FIFO.
Общий объём памяти компьютера 1024 Кбайт. При включении компьютера загружается ОС, ядро которой постоянно находится в памяти и занимает 200 Кбайт. Компьютер работает в мультипрограммном режиме и во время выполнения операций вывода в БД процессор может выполнять другую задачу, если она загружена в память. После последнего вывода в БД задача выгружается из памяти и завершает свою работу.
Периодически с интенсивностью λ равной 0.005 мин-1 и экспоненциальным распределением возникает аварийный режим оборудования. При этом немедленно запускается на выполнение задача четвёртого типа, выводящая оборудование из аварийного режима. Она прерывает работу всех других задач. Прерванная задача выгружается из памяти без вывода результатов в БД. По окончании выполнения задачи четвёртого типа, она имеет преимущество для вывода в БД перед другими задачами. Вытесненные задачи с диска загружаются в память и продолжают работу. Исходные данные для моделирования работы компьютера приведены в таблице 1.
Таблица 1 – Данные для моделирования
Тип задачи | 1 | 2 | 3 | 4 |
Вероятность возникновения | 0,5 | 0,35 | 0,15 | - |
Объём памяти, Кбайт | 200 | 300 | 400 | 500 |
Время обработки ЦП, мин | 15 | 20 | 25 | 5 |
Время вывода в БД | 3 | 5 | 7 | 2 |
Приоритет задач | 0 | 0 | 0 | 3 |
Требуется промоделировать работу компьютера в течение пяти суток, оценить размер очереди к БД, загрузку памяти и процессора.
2.2 Решение задачи на основе имитационной модели
Код программы в системе GPSS World:
* Моделирование работы компьютера по управлению технологическим оборудованием *
EXPDIS Function RN1,C24 ; Экспоненциальное распределение
0,0/.100,.104/.200,.222/.300,.355/.400,.509/.500,.690/.600,.915
.700,1.200/.750,1.380/.800,1.600/.840,1.830/.880,2.120/.900,2.300/
.920,2.520/.940,2.810/.950,2.990/.960,3.200/.970,3.500/.980,3.900
.990,4.600/.995,5.300/.998,6.200/.999,7./1,8
TYPE Function RN1,D3;Тип задачи с заданной вероятностью появления
.5,1/.85,2/1,3
RAM Function P1,D3 ; Объём единиц памяти в 100 Кб для трёх типов задач
1,2/2,3/3,4
TIME_CP Function P1,D3 ; Время работы процессора для трёх типов задач
1,15/2,20/3,25
TIME_BD Function P1,D3; Время вывода в БД для трёх типов задач
1,3/2,5/3,7
RAM STORAGE 10 ; Объём памяти в 100 Кб
* Первый сегмент
GENERATE 20 ; Время появления задач первых трёх типов
ASSIGN 1,FN$TYPE ; Определение типа задачи
ASSIGN 2,FN$RAM ; Требуемый объём памяти
ASSIGN 3,FN$TIME_BD ; Время вывода в БД
ASSIGN 4,FN$TIME_CP ; Требуемое время процессора
QUEUE Q_RAM ; Ждать освобождения памяти
ENTER RAM, P2 ; Занять память для задачи
DEPART Q_RAM ; Освободить очередь к памяти
CALC SEIZE CP ; Занять процессор
ADVANCE 5 ; Выполнять 5 мин
RELEASE CP ; Освободить процессор
SEIZE BD ; Начать вывод в БД
ADVANCE P3 ; Время вывода в БД
RELEASE BD ; Закончить вывод в БД
ASSIGN 4-,5 ; Сколько времени ещё нужно?
TEST LE P4,0,CALC ; Задача закончилась?
SVOP LEAVE RAM,2 ; Если да – освободить память RAM
TERMINATE ; Завершить задачу
* Второй сегмент
GENERATE 200,FN$EXPDIS,,3 ; Появление задачи четвёртого типа
QUEUE Q_RAM ;
PREEMPT CP, PR, SVOP ; Занять процессор, выгрузить прерванную задачу
DEPART Q_RAM ;
ADVANCE 5 ; Выполнять 5 мин
RETURN CP ; Освободить процессор
SEIZE BD ; Начать вывод в БД
ADVANCE 2 ; Время вывода в БД
RELEASE BD ; Окончание вывода в БД
LEAVE RAM,2 ; Освободить память
TERMINATE ; Завершить задачу четвертого типа
* Третий сегмент
GENERATE,,,1,5 ; Запустить компьютер
ENTER RAM,2 ; Загрузить ядро ОС в память
ADVANCE 7200 ; Работать 5 суток (60*24*5 мин)
LEAVE RAM,2 ; Выгрузить ядро ОС
TERMINATE 1 ; Завершить работу компьютера
START 1 ; Начать моделирование
В результате моделирования были получены следующие значения параметров:
- общие:
а) время окончания моделирования – 7200.000;
б) число блоков в модели – 34;
в) число каналов обслуживания – 2;
г) число накопителей – 1.
- результаты моделирования для каналов обслуживания CP и BD:
а) число входов – 567, 567;
б) коэффициент использования – 0.384, 0.250;
в) среднее время обслуживания – 5.000, 3.178.
- результаты функционирования очереди QRAM:
а) число входов – 362;
б) число нулевых входов – 92;
в) среднее время пребывания транзакта в очереди – 1763.347;
г) максимальное содержимое – 175;
д) среднее число входов – 88.657.
- результаты функционирования накопителя RAM:
а) максимальная вместимость — 10;
б) средняя вместимость — 9.157;
в) число входов – 386;
г) коэффициент использования – 0.917.
2.3 Выводы по результатам моделирования
При построении данная система будет иметь большую нагрузку на память и значительно меньшую — на процессор. Память станет «узким местом» будущей системы увеличит вероятность общего отказа. Однако обращения к памяти в основном происходят для переключения задач, поскольку коэффициент использования БД весьма низкий. Это свидетельствует о том, что в системе часто происходят сбои оборудования и передача управления задаче четвёртого типа, в результате чего остальным задачам приходится выполнять работу с начала.
3 Исследование свойств распределения Эрланга
3.1 Постановка задачи
Исследовать эффективность распределения Эрланга (частный случай экспоненциального распределения) и его применимость для работы в системе моделирования. Построить гистограмму для сбора статистики прихода транзактов в модель. Число транзактов взять равным .
3.2 Решение задачи на основе имитационной модели
Код программы в системе GPSS World:
EXPDIS Function RN1,C24
0,0/.100,.104/.200,.222/.300,.355/.400,.509
.500,.690/.600,.915/.700,1.200/.750,1.380
.800,1.600/.840,1.830/.880,2.120/.900,2.300
.920,2.520/.940,2.810/.950,2.990/.960,3.200
.970,3.500/.980,3.900/.990,4.600/.995,5.300
.998,6.200/.999,7/1,8
TP Table X2,1,20,50
GENERATE,,,1
SDFG ADVANCE 100,FN$EXPDIS
ADVANCE 100,FN$EXPDIS
ADVANCE 100,FN$EXPDIS
SPLIT 1,SDFG
SAVEVALUE 2,C1
SAVEVALUE 2-,X1
SAVEVALUE 1,C1
TABULATE TP
TERMINATE 1
**
Гистограмма распределения Эрланга представлена на рисунке 1. Гистограмма стнадартного экспоненциального распределения с использованием генератора RN1 представлена на рисунке 2.
Рисунок 1 — Гистограмма распределения Эрланга
 |
Рисунок 1 — Гистограмма распределения Эрланга
3.3 Выводы по результатам моделирования
Распределение Эрланга обладает лучшими свойствами по сравнению со стандартным экспоненциальным распределением, принятым в системе моделирования. Однако его применение требует предварительного описания функции в программе.
4 Моделирование движения на пешеходном переходе
4.1 Постановка задачи
Пешеходный переход оборудован светофором. В одном направлении автомобили подъезжают к переходу с равномерным распределением с интервалом времени 20±10 с, а пешеходы прибывают на переход для пересечения улицы с интервалом 30±10 с также равномерно. Дорожное движение останавливается при красном сигнале светофора и когда переход занят пешеходами. Время проезда через переход составляет 10±2 с и распределяется в замкнутом интервале от 8 до 12 с согласно равномерно распределённому закону. Требуется смоделировать движение на переходе и определить его среднюю загрузку, а также основные параметры функционирования, накопив статистику после проезда через него в одном направлении 1000 автомобилей.
4.2 Решение задачи на основе имитационной модели
Код программы в системе GPSS World:
*Моделирование пешеходного перехода*
* Моделирование потока автомобилей
GENERATE 20,10 ; Формирование потока авто у перехода
QUEUE OcherA ; Вход в очередь авто
TEST E X$Svet_Avtom, F$Perehod ; Стоять до появления зелёного
SEIZE Perehod ; Занять переход
DEPART OcherA ; Освободить очередь
ADVANCE 10,2 ; Двигаться
RELEASE Perehod ; Освободить переход для пешеходов
TERMINATE 1 ; Удалить авто
* Моделирование потока пешеходов
GENERATE 30,10 ; Формирование потока пешеходов
QUEUE OcherP ; Ждать в очереди пешеходов
TEST E X$Svet_Pesheh, F$Perehod ; Запрет входа на переход до зелёного
SEIZE Perehod ; Занять переход
DEPART OcherP ; Освободить очередь
ADVANCE 10,2 ; Движение по переходу
RELEASE Perehod ; Освободить переход
TERMINATE 1 ; Удалить пешехода
* Моделирование работы светофора
GENERATE,,,1 ; Генерирование состояния светофора
Begin1 SAVEVALUE Svet_Pesheh, Krasn ; Сохранение красного для пешеходов
SAVEVALUE Svet_Avtom, Zelen ; Сохранение зелёного для машин
ADVANCE Zelen_Time ; Горит зелёный
SAVEVALUE Svet_Pesheh, Zelen ; Сохранение зелёного для пешеходов
SAVEVALUE Svet_Avtom, Krasn ; Сохранение красного для авто
ADVANCE Krasn_Time ; Горит красный
TRANSFER, Begin1 ; Перейти к метке Begin1
Zelen_Time EQU 200
Zelen EQU 0
Krasn EQU 100
Krasn_Time EQU 300
Start 1000
В результате моделирования были получены следующие значения параметров:
- общие:
а) время окончания моделирования – 13672.492;
б) число блоков в модели – 24;
в) число каналов обслуживания – 1;
г) число накопителей – 0.
- результаты моделирования для канала обслуживания PEREHOD:
а) число входов – 1000;
б) коэффициент использования – 0.730;
в) среднее время обслуживания – 9.997.
- результаты функционирования очередей OCHERA и OCHERP:
а) число входов – 681, 454;
б) число нулевых входов – 8, 179;
в) среднее время пребывания транзакта в очереди – 1389.704, 59.856;
г) максимальное содержимое – 137, 8;
д) среднее число входов – 69.218, 1.988.
- результаты использования сохраняемых величин SVET_PESHEH и SVET_AVTOM:
а) число попыток входа в блок – 6, 129;
б) значение – 100, 0.
4.3 Выводы по результатам моделирования
При заданной разнице во времени подачи красного и зелёного света на светофоре система будет работать неэффективно, поскольку на перекрёстке будет скапливаться значительное число машин. При задании времени подачи зелёного света до 400 с ситуация заметно улучшается, среднее содержимое очередей и время простоя в них пешеходов и автомобилей выравнивается и соответственно составляет в среднем 5.569 и 134.017. Транзакт без проблем попадает в блоки SAVEVALUE.
5 Моделирование работы супермаркета
5.1 Постановка задачи
Около супермаркета есть место для парковки 100 автомобилей. Если все места заняты, автомобиль покидает супермаркет. Время прихода покупателей с места парковки автомобиля в магазин подчиняется равномерному закону и лежит в интервале 6040 с. Магазин имеет 100 ручных тележек и 50 корзин для транспортировки купленных товаров. В магазине имеется пять кассовых аппаратов, но первый из них предназначен для быстрого обслуживания покупателей с единичными покупками. Поток покупателей, приходящих в магазин за покупками, экспоненциальный. Экспоненциальное (показательное) распределение вероятности f(x) с масштабным параметром s и смещением m представляется в следующем виде
. (1)
В противном случае оно равно 0. При этом известно, что смещение m равно нулю, а масштабный параметр s различен в разные интервалы времени. В интервале времени от 0 до 30 мин s равняется 60, от 30 до 90 мин s равняется 40, от 90 до 150 мин s равняется 80 и свыше 150 мин s равняется 120. Если покупается более 10 видов товаров, необходима тележка, в противном случае используется корзина. После этого покупатели подходят к стеллажам за покупками, число которых определяется с помощью датчика случайных чисел. Требуется определить параметры работы супермаркета. Моделирование следует производить в течение смены, равной 8 ч. Также нужно построить следующие гистограммы:
- времени нахождения покупателей в системе;
- числа покупок, сделанных в течение смены;
- числа покупателей, посетивших супермаркет в течение смены.
5.2 Решение задачи на основе имитационной модели
Код программы в системе GPSS World:
Rmult 1 1187
Kassa_2 Equ 2
Kassa_N Equ 5
Time_Work Variable 8#60#60
N_Pokupok Variable (RN1@96+5)
Finance Variable (RN1@3+1)#40+150
Time_System Table M1,1000,1000,7
Pokupki Table P$Kol_pokupok,10,10,10
N_Pokupatel Table X$Pokupatel,100,50,12
Park Storage 100
Telejka Storage 100
Korzina Storage 50
Kassir Variable (P$Kol_pokupok)#2+P$Oplata
Time_mag Variable P$Kol_pokupok#100
Initial X$Pokupatel,0
****
Parking TRANSFER Both,,Lost
ENTER Park
ADVANCE 60,40
SAVEVALUE Pokupatel+,1
ASSIGN Kol_pokupok, V$N_Pokupok
ASSIGN Oplata, V$Finance
TEST LE P$Kol_pokupok,10,QTelejka
GATE SNF Korzina, QTelejka
******
QUEUE Korzina_Q
ENTER Korzina
DEPART Korzina_Q
ASSIGN Tara, Korzina
TRANSFER, Magazin
******
QTelejka QUEUE Telejka_Q
ENTER Telejka
DEPART Telejka_Q
ASSIGN Tara, Telejka
***
*
Magazin ADVANCE V$Time_mag
TEST LE P$Kol_pokupok,10,Min_och
COUNT L Kassir_0,Kassa_2,Kassa_N,1,Q
TEST E P$Kassir_0,0,Min_och
*
QUEUE Bistro_Q
SEIZE Bistro
DEPART Bistro_Q
ADVANCE V$Kassir
RELEASE Bistro
LEAVE P$Tara
TRANSFER, Fin
***
Min_och SELECT MIN Min_ochered, Kassa_2,Kassa_N,,Q
QUEUE P$Min_ochered
SEIZE P$Min_ochered
DEPART P$Min_ochered
ADVANCE V$Kassir
RELEASE P$Min_ochered
LEAVE P$Tara
***
FIN TABULATE Time_system
TABULATE Pokupki
SAVEVALUE Pokupatel-,1
ADVANCE 60,50
LEAVE Park
TERMINATE
Lost TERMINATE
**
GENERATE (Exponential(1,0,60)),,,200
TRANSFER, Parking
GENERATE (Exponential(1,0,40)),,1800,400
TRANSFER, Parking
GENERATE (Exponential(1,0,80)),,5400,300
TRANSFER, Parking
GENERATE (Exponential(1,0,120)),,9000
TRANSFER, Parking
**
GENERATE V$Time_work ; Заявка - время работы супермаркета
TABULATE N_Pokupatel ; Формирование данных о числе покупателей
TERMINATE 1
Start 1 ; Запуск программы на выполнение
**
В результате моделирования были получены следующие значения параметров:
- общие:
а) время окончания моделирования – 28800.000;
б) число блоков в модели – 53;
в) число каналов обслуживания – 5;
г) число накопителей – 3.
- результаты моделирования для каналов обслуживания 2, 3, 4, 5 и BISTRO:
а) число входов – 86, 80, 75, 69, 25;
б) коэффициент использования – 0.930, 0.906, 0.853, 0.809, 0.208;
в) среднее время обслуживания – 311.450, 326.233, 327.448, 337.594, 240.160.
- результаты функционирования очередей 2, 3, 4, 5, TELEJKA_Q, KORZINA_Q, BISTRO_Q:
а) число входов – 93, 87, 82, 75, 393, 35, 25;
б) число нулевых входов – 2, 3, 4, 2, 393, 35, 16;
в) среднее время пребывания транзакта в очереди – 1739.191, 1775.639, 1804.830, 1888.412, 0.000, 0.000, 82.109, ;
г) максимальное содержимое – 11, 11, 10, 10, 1, 1, 3;
д) среднее число входов – 5.616, 5.364, 5.139, 4.918, 0.000, 0.000, 0.071.
- результаты функционирования накопителей PARK, TELEJKA, KORZINA:
а) максимальная вместимость — 100, 100, 6;
б) средняя вместимость — 91.459, 88.569, 1.315;
в) число входов – 428, 393, 35;
г) коэффициент использования – 0.915, 0.886, 0.026.
Требуемые гистограммы представлены на рисунках 3-5.
Рисунок 3 — Гистограмма времени нахождения покупателей в системе
Рисунок 4 — Гистограмма числа покупок
Рисунок 5 — Гистограмма числа покупателей
5.3 Выводы по результатам моделирования
По результатам работы модели можно сделать следующие выводы:
- время нахождения покупателей в системе изменяется по показательному закону;
- число покупок, совершаемых посетителями, примерно равно;
- покупатели приходят в супермаркет в начале рабочего дня.
Последнее условие неверно, однако вызвано несовершенством генератора покупателей, используемым в системе.
6 Моделирование системы управления запасами
6.1 Постановка задачи
Требуется промоделировать работу склада материалов на предприятии. Вместимость склада составляет 10000 единиц материала. Периодичность поставок на склад равна пяти дням в размере 1000 единиц материала. Начальный запас материалов на складе составляет 1000 единиц. Ежедневный спрос материала изменяется в пределах от 35 до 50 единиц с равной вероятностью. Если текущий запас равен или больше 800, то никаких поставок материалов на склад в течение недели не производится. Продолжительность моделирования – 200 дней.
Требуется построить гистограмму изменения запаса на всём периоде моделирования.
6.2 Решение задачи на основе имитационного моделирования
Код программы в системе GPSS World:
Rmult 413 ; Установка начального числа для ДСЧ1
Zapas Storage 2000 ; Вместимость склада
Zapas Table S$Zapas,100,100,20 ; Таблица с ежедневным уровнем запаса
Material Variable Nach_ur - S$Zapas ; Размер заказа
Spros_m Variable RN1@15+35 ; Размер ежедневного спроса
Nach_ur Equ 1500 ; Начальный уровень запаса
Postavka Equ 1200 ; Размер поставки
* Второй сегмент – поставка материала на склад
GENERATE 5,,,,1 ; Поставка через пять дней, приоритет 1
TEST L S$Zapas, Postavka, Out ; Нужна ли поставка?
ASSIGN 2,V$Material ; Да. Размер заказа в параметр 2
ADVANCE 5 ; Интервал поставки
ENTER Zapas, P2 ; Увеличить запас на Р2
Out TERMINATE ; Удаляет требование из системы
* Третий сегмент – моделирование текущего запаса
GENERATE 1 ; Формирование заявки – день работы склада
ASSIGN 1,V$Spros_m ; Размер спроса в параметр 1 транзакта – дня работы
TABULATE Zapas ; Запись текущего запаса TEST GE S$Zapas, P1,Zapasout ; Можно ли заказать?
LEAVE Zapas, P1 ; Да. Уменьшить запас на Р1
TERMINATE 1 ; Минус заказ
Zapasout TERMINATE 1 ; Удалить транзакт
* Четвёртый сегмент модели
GENERATE,,,1,10 ; Начальный запас
ENTER Zapas, Nach_ur ;Установка начального запаса
TERMINATE ; Завершение установки
******
Гистограмма изменения запаса на складе представлена на рисунке 6.
Рисунок 6 — Гистограмма изменения запаса на складе
6.3 Выводы по результатам моделирования
При заданном начальном значении продукта на складе в 1500 единиц его дополнительных поставок не потребуется в течение 40 дней. Затем число поставок изменяется по квадратичному закону в течение 120 дней.
7 Моделирование работы телефонной сети
7.1 Постановка задачи
Телефонная сеть имеет 50 абонентских линий связи, причём одновременно может быть задействовано не более 10 связей между абонентами. Каждый абонент может соединиться с остальными, если свободны его входная линия связи и входная линия вызываемого абонента. Из 50 линий для организации связи могут использоваться любые две свободных линии. Интервалы между вызовами и длительность разговора распределены по экспоненциальному закону. Первые 15 вызовов образуют переходной процесс в сети и эти данные не нужно учитывать. Необходимо промоделировать работу данной сети для 1000 вызовов и получить данные по всем её устройствам.
Также требуется построить гистограмму о связях между абонентами.
7.2 Решение задачи на основе имитационного моделирования
Код программы в системе GPSS World:
MyTable Table S$LNKS,1,1,12
GENERATE (Exponential(1,0,12)) ; Генерация вызовов с экспоненциальным распределением
TEST G V$FREELN,2,ABND ; Система заполнена? (Значение FREELN больше 2?)
ASN1 ASSIGN 1,V$LINE ; Нет, указать номер входной линии абонента, вызывающего другого
GATE LR *1,ASN1 ; Проверка занятости линии (выкл. логический ключ линии? - идти к ASN2)
ASN2 ASSIGN 2,V$LINE ; Выбор адресата связи
TEST NE P1,P2,ASN2 ; Повторить, если адресат совпадает со входной линией абонента
LOGIC S *1 ; Установить выходную линию абонента занятой
TRANSFER BOTH,,BLKD ; Дождаться связи
GETL ENTER LNKS ; Установить связь
GATE LR *2,BUSY ; Проверить занятость
LOGIC S *2 ; Установить адресата занятым
TABULATE MyTable
ADVANCE (Exponential(1,0,120)) ; Разговор
LOGIC R *1 ; Установить входную линию абонента свободным
LOGIC R *2 ; Установить адресата свободным
LEAVE LNKS ; Освободить связь
CKCH TEST G CH$WAIT,0,MTRM ; Есть ли ожидающие вызовы?
GATE LR 1,GETF ; Проверить свободна ли выходная линия
UNLINK WAIT, GETL,1,2,1,GETF ; Установить связь с первым ожидающим вызовом
MTRM TERMINATE 1; Удалить вызов
GETF UNLINK WAIT, GETL,1 ; Подключить первый ожидающий вызов
TRANSFER, MTRM ; Идти к MTRM
ABND TERMINATE ; Отказаться от вызова
BLKD LINK WAIT, P1 ; Ожидать в порядке поступления вызовов
BUSY LOGIC R *1 ; Освободить линию
LEAVE LNKS ;Освободить связь
TRANSFER, CKCH ; Идти к CKCH
LNKS STORAGE 10 ; Количество одновременных связей между абонентами
LINE Variable X$NRLINES#RN1/1000+1 ; Выбор линии
FREELN Variable X$NRLINES-2#S$LNKS-CH$WAIT ; Номер свободной линии
Initial X$NRLINES,50 ; Количество линий для связи
Start 15,NP ; 15 холостых проходов
Reset ; Начать сбор статистики
Start 1000 ; Моделирование 1000 вызовов
- общие:
а) время окончания моделирования – 12646.024;
б) число блоков в модели – 26;
в) число каналов обслуживания –0;
г) число накопителей –1.
- результаты моделирования накопителя LNKS:
а) максимальная вместимость —10;
б) средняя вместимость —6.676;
в) число входов –1009;
г) коэффициент использования – 0.668.
- результаты функционирования цепи пользователя WAIT:
а) число входов –105;
б) максимальное содержимое – 6;
в) среднее время пребывания транзакта в цепи –12.929;
г) коэффициент использования – 0.110;
д) число повторных попыток входа – 0.
Гистограмма связей между абонентами представлена на рисунке 7.
Рисунок 7 – Гистограмма связей между абонентами
7.3 Выводы по результатам моделирования
Моделируемая система телефонной сети сбалансирована, нагрузка между её элементами распределена равномерно, что повышает надёжность системы. Число связей между абонентами равномерно возрастает с течением времени работы системы.
8 Анализ результатов работы и выводы по достижению цели работы
В результате лабораторной работы были промоделированы реально существующие сложные системы производственных и непроизводственных процессов. Это потребовало применения всех возможностей системы GPSS World, в частности, возможность просмотра перемещения транзактов между блоками модели в процессе моделирования, что упрощает отладку модели, имеющей сложную структуру. Система GPSS World даёт в целом достоверные результаты моделирования. Исключение составляют лишь генераторы случайных чисел, из-за которых транзакты в большинстве случаев появляются лишь на одном временном интервале. Однако применение рассмотренного в работе распределения Эрланга даёт возможность исправить этот недостаток, однако требует ввода дополнительной функции в модель.
