- •Задания, отчеты, программы по лаботаторным работам по "Имитационному моделированию" Лабораторная работа 1. Принципы построения имитационных моделей и
- •3. Пояснения к работе
- •5. Вопросы к лабораторной работе
- •Моделирование систем средствами gpss/World
- •Задача.
- •3. Моделирование одноканальных устройств
- •6. Моделирование систем с использованием блоков split, assemble, match
- •7. Моделирование систем с использованием блоков preempt, return
- •Контрольные вопросы
- •Варианты заданий
- •Теоретические сведения Алгоритмы имитации случайных событий
- •Имитация зависимых событий.
- •Имитация полной группы событий.
- •Вопросы к работе.
- •Имитационное моделирование случайных величин
- •3. Методические указания к работе
- •4. Вопросы к лабораторной работе
- •Лабораторная работа №5 Имитационное моделирование систем
- •1. Основные этапы комплексного подхода к разработке и эксплуатации имитационных моделей
- •1.1. Необходимые этапы имитационного моделирования систем
- •1.2. Пример моделирования вычислительного центра
- •Пример.
- •2. Практическая часть
- •Лабораторная работа 6 Имитационное исследование и оптимизация системы контроля
- •1. Постановка задачи Описание проблемной ситуации
- •Обсуждение исходной задачи
- •Метод решения задачи оптимизации
- •Блок – схема имитационной модели системы контроля
- •Формализм имитационной модели системы контроля
- •Варианты исходных данных системы контроля
- •2. Практическая часть
- •2.1. Разработка и тестирование имитационной программы смо Эрланга
- •2.2. Машинный эксперимент
- •Лабораторная работа 7
- •Часть 1. Планирование и проведение эксперимента с моделью смо средствами системы моделирования gpss/World
- •Часть 2. Параметрическая идентификация модели планирования эксперимента, оценка адекватности построенной модели средствами пакета Statistica. Содержательная интерпретация результатов моделирования
- •Варианты заданий.
- •3.1. Некоторые понятия
- •3.2. Метод наименьших квадратов
- •3.3. Оценка точности и качества модели.
- •3.3.1 Проверка модели по величине остаточной дисперсии
- •3.3.2 Алгоритм проверки значимости выборочных коэффициентов регрессии
- •3.3.3 Критерий Фишера
- •3.3.4 Проверка гипотезы о случайности остатков
- •3.3.5 Критерий Дарбина-Уотсона
- •3.3.6 Коэффициент множественной корреляции
- •4. Пояснения к п. 3-5 задания (регрессионный анализ средствами Statistica)
- •5. Вопросы к лабораторной работе
- •Курсовой проект по предмету «Имитационное моделирование» Разработка имитационного проекта «Моделирование процесса функционирования вычислительной системы».
- •2008 Г.
Варианты исходных данных системы контроля
|
Тестовая СМО Эрланга |
Система контроля | ||||||||
Вариант № |
интенсивность вхпотока λ (1/мин) |
Интенсивность обслуживания μ (1/мин) |
Параметры равномерного вх потока [a, b] (мин) |
Параметры равномерного времени обсл [c,d] (мин) | ||||||
1 |
0.95 |
1.0 |
[5, 15] |
[15, 25] | ||||||
2 |
0.05 |
0.06 |
[6, 16] |
[20, 30] | ||||||
3 |
0.025 |
0.025 |
[5, 15] |
[18, 34] | ||||||
4 |
0.025 |
0.02 |
[1, 19] |
[19, 35] | ||||||
5 |
2.0 |
1.0 |
[5, 15] |
[20, 30] | ||||||
6 |
0.2 |
0.1 |
[6, 20] |
[14, 34] | ||||||
7 |
3.0 |
2.0 |
[1, 19] |
[20, 30] | ||||||
8 |
4.0 |
3.0 |
[8, 18] |
[18, 28] | ||||||
9 |
1.0 |
0.1 |
[6, 20] |
[18, 28] | ||||||
10 |
1.5 |
0.25 |
[1, 19] |
[15, 25] | ||||||
11 |
0.95 |
1.0 |
[5, 15] |
[15, 25] | ||||||
12 |
0.05 |
0.06 |
[6, 16] |
[20, 30] | ||||||
13 |
0.025 |
0.025 |
[5, 15] |
[18, 34] | ||||||
14 |
0.025 |
0.02 |
[1, 19] |
[19, 35] | ||||||
15 |
2.0 |
1.0 |
[5, 15] |
[20, 30] | ||||||
16 |
0.2 |
0.1 |
[6, 20] |
[14, 34] | ||||||
17 |
3.0 |
2.0 |
[1, 19] |
[20, 30] | ||||||
18 |
4.0 |
3.0 |
[8, 18] |
[18, 28] | ||||||
19 |
1.0 |
0.1 |
[6, 20] |
[18, 28] | ||||||
20 |
1.5 |
0.25 |
[1, 19] |
[15, 25] |
2. Практическая часть
2.1. Разработка и тестирование имитационной программы смо Эрланга
Выберите вариант исходных данных тестовой СМО Эрланга и рассчитайте аналитические характеристики этой СМО для 1, 2 и 3 каналов обслуживания. Эти характеристики должны служить ориентирами для отладки имитационной модели.
Разработайте программу имитационной модели (ИМ) СМО Эрланга, отладьте ее путем сравнения выходных данных ИМ с расчетными характеристиками, полученными в п. 2.1.1.
Внесите в разработанную ИМ соответствующие изменения, касающиеся моделирования равномерно распределенного времени поступления заявок и времени обслуживания в соответствии с выбранным вариантом системы контроля (два правых столбца таблицы вариантов).
2.2. Машинный эксперимент
2.2.1 С помощью машинного эксперимента определите количество каналов в СК, обеспечивающее контроль не менее
80 % изделий;
98 % изделий.
С помощью разработанной ИМ для 5-ти последовательных прогонов постройте 5 графиков зависимости вероятности отказа Ротк для Nкан=1, 2, 3, 4, 5 при источнике заявок равном 50. Для каждого графика найдите оптимальное количество каналов, обеспечивающих безотказное обслуживание 98% заявок.
Повторите пп. 2.3.2 для моделирования 999 заявок. Сравните полученные графики с графиком Ротк (Nкан), рассчитанным по формулам Эрланга.
Лабораторная работа 7
Планирование экспериментов с имитационными моделями систем массового обслуживания (СМО) с использованием методов регрессионного анализа средствами системы моделирования GPSS/World и пакета Statistica или MathCad
1. Цель работы
- изучить методы планирования экспериментов с моделью системы массового обслуживания для оптимизации характеристик процесса функционирования системы;
- приобрести навыки проведения имитационных экспериментов в соответствии с построенным планом в среде GPSS/World;
- изучить методы регрессионного анализа данных на примере решения конкретной задачи, связанной с идентификацией модели планирования эксперимента;
- ознакомиться и получить практические навыки работы с модулями интегрированной статистической системы Statistica, реализующими методы регрессионного анализа данных.
2. Задание к лабораторной работе