Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Восточно-Сибирский Государственный Университет Технологий и Управления

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

ИМЭП (методичка2) обр-Ариал.doc

Скачиваний:

Добавлен:

06.09.2019

Размер:

1.15 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 56 / 96 7 8 9 > Следующая >>>

Самостоятельная работа к примеру моделирования 2d

Самостоятельно разработать условие задачи аналогично примеру 2D с использованием своих данных. Провести моделирование, сделать выводы и в случае необходимости внести предложения по улучшению процесса производства (обслуживания), описанного в условии задачи.

Оформить самостоятельную работу (отчет) и сдать на проверку:

отчет – на бумажном носителе;
программу – на электронном носителе (дискета).

"Пример моделирования 2е. Задача об управлении производством"

Постановка задачи. На трикотажной фабрике 50 швейных машин работают по 8 ч в день и по 5 дней в неделю. Любая из этих машин может в любой момент времени выйти из строя. В этом случае ее заменяют резервной машиной, причем либо сразу, либо по мере ее появления. Тем временем сломанную машину отправляют в ремонтную мастерскую, где ее чинят и возвращают в цех, но уже в качестве резервной.

В существующем замкнутом цикле движения машин легко выделить четыре фазы (рис.2Е.1).

Рис.2Е.1

На рисунке квадраты представляют машины, находящиеся в работе или в резерве. Перечеркнутые квадраты представляют собой машины либо ремонтируемые, либо ожидающие ремонта. Показаны две машины в ремонте; предполагается, что два человека могут параллельно чинить машины. Всего в системе находятся 59 машин (две в ремонте, две ждут ремонта, 50 в работе и пять готовы к использованию).

Управляющий хочет знать, сколько рабочих следует нанять для работы в мастерской, сколько машин следует иметь в резерве, какую платить за это арендную плату, чтобы резервными машинами можно было подменить 50 собственных. Цель - минимизация стоимости производства. Оплата рабочих в мастерской 3,75 доллара в час. За машины, находящиеся в резерве, надо платить по 30 долларов в день. Почасовой убыток при использовании менее 50 машин в производстве оценивается примерно в 20 долларов на машину. Этот убыток возникает из-за снижения производства.

Опыт эксплуатации подсказывает, что на ремонт сломанной машины уходит примерно 7±3 ч, распределение равномерное. Когда машину используют в производстве, время наработки до отказа распределено равномерно и составляет 157±25 ч. Время, необходимое для перевозки машины из цеха в мастерскую и обратно, мало, и его не учитывают.

Между рабочими в мастерской не делают никаких различий. Не делают различий также и между машинами. Иными словами, распределение времени ремонта не зависит от того, кто какую машину ремонтирует. Распределение времени наработки до отказа одинаково как для собственных, так и для арендуемых машин. Плата за арендуемые машины не зависит от того, используют их или они простаивают. По этой причине не делают попыток увеличить число собственных машин в работе в любой период времени. Предполагаем, что машину снимают с работы только в том случае, если она ломается.

Необходимо построить на GPSS модель такой системы и исследовать на ней расходы при различном числе арендуемых машин, доступных управляющему. Найдите такую величину, которая минимизирует стоимость эксплуатации системы.

Метод построение модели.

Как и в случае 2D, предполагается, что в первую очередь следует разобраться в том, какие ограничения существуют в системе, а затем определить, какие элементы GPSS следует использовать для удовлетворения этих ограничений. В нашей системе (см. рис. 2Е.1) существуют три ограничения:

Число рабочих в мастерской.
Максимальное число швейных машин, одновременно находящихся в производстве.
Общее число машин, циркулирующих в системе.

Для моделирования двух первых ограничений удобно использовать многоканальные устройства, а третье ограничение моделировать транзактами. В результате такого выбора, грубо говоря, рабочие мастерской и машины, находящиеся в производстве, задаются некоторыми константами (см. рис.2Е.1) и занимают в системе определенное место. Сами швейные машины являются динамическими объектами, перемещаемыми из одного места в другое в процессе их циркулирования в системе.

Рассмотрим состояния определенной машины в процессе полного оборота в цикле системы на рис.2Е.1. Предположим, что машина в настоящий момент находится в резерве. Тогда многоканальное устройство NOWON (nоwоn, т.е. в работе), используемое для моделирования находящихся в работе машин, заполнено, и резервные машины не могут войти в многоканальное устройство. Машина, находящаяся в состоянии резерва, может получить возможность войти в работу. Транзакт, моделирующий ее, может осуществить это после многократных попыток войти в многоканальное устройство NOWON, когда одна из них, наконец, будет успешной. Проходя через блок ENTER в блок ADVANCE, транзакт моделирует время работы этой машины до тех пор, пока последняя не сломается.

После того, как машина вышла из строя, транзакт покидает многоканальное устройство NOWON и тем самым открывает возможность другой резервной машине войти в работу. Теперь транзакт ожидает (если в этом есть необходимость) входа в многоканальное устройство MEN (рабочие мастерской). Войдя в это многоканальное устройство, транзакт играет роль ремонтируемой машины. Когда он уходит из этого многоканального устройства, тем самым освобождая рабочего, последний может приняться за ремонт следующей машины. Тем временем транзакт вновь возвращается в ту точку модели, в которой он снова начинает делать попытки войти в многоканальное устройство NOWON.

Общее число машин, циркулирующих в системе, равно 50 собственным машинам плюс некоторое число арендуемых для резерва. Это число следует задавать до начала прогона модели с использованием ограничителя блока GENERATE. Единственным недостающим элементом модели теперь является таймер.

Обратите внимание на то, что многоканальное устройство NOWON можно рассматривать как 50 операторов швейных машин. Эта точка зрения отвечает тому ограничению, что одновременно не могут работать более 50 швейных машин. Эта довольно сложная задача на GPSS может быть промоделирована очень просто. Модель этой же системы на языке FORTRAN значительно сложнее.

Таблица определений.

Единица времени: 1 ч. Таблица 24.1. Таблица определений примера моделирования 2Е.

Таблица определений примера моделирования 2E

Элементы GPSS

Интерпретация

Транзакты:

1-й сегмент модели

2-й сегмент модели

Швейные машины

Таймер

Многоканальные устройства:

MEN

NOWON

Рабочие мастерской

Накопитель емостью 50, т.е. максимальное число швейных машин, находящихся в работе одновременно

Рис.2Е.2. Блок-схема примера моделирования 2Е (три резервные машины).

Стратегия моделирования. Модель используется для оценки сочетания "нанимать/арендовать", которое минимизировало бы средние дневные расходы на производство. На основании результатов моделирования можно будет сказать, какие затраты несет производство при различных сочетаниях "нанимать/арендовать". Для фиксированного числа нанятых рабочих мастерской средние дневные расходы будут меняться в зависимости от числа арендуемых машин (рис. 2E.5).

Рис.2Е.5 Зависимость дневных расходов от числа арендуемых машин (число рабочих постоянно).

При достаточно малом числе арендуемых машин расходы велики ввиду убытков из-за потери объема производства. При большом числе арендуемых машин стоимость также велика, поскольку приходится дорого платить за резервные машины, число которых больше необходимого. По-видимому, где-то между этими значениями находится минимум.

Подобным же образом, при заданном числе арендуемых машин влияние числа нанятых рабочих на дневные расходы выглядит так, как показано на рис. 2Е.6. При малом числе рабочих расходы высоки ввиду убытков из-за потери объема производства. При большом числе рабочих расходы также высоки ввиду высокой оплаты простаивающих рабочих.

Рис.2Е.6.Зависимость дневных расходов от числа рабочих (число арендуемых машин постоянно)

Вполне естественно предположить, что расходы проходят через свой минимум где-то между этими двумя величинами.

На рис. 2Е.7 представлено трехмерное пространство для описанной ситуации. Обратите внимание на то, что множество точек, получаемых пересечением линий решетки на плоскости, представляют собой область допустимых решений (т. е. целых значений) пар величин "число нанятых - число арендуемых".

Рис.2Е.7. Поверхность дневных расходов в трехмерном пространстве.

Третьим измерением являются дневные расходы, соответствующие каждой из этих точек пересечений (значения расходов не показаны). Множество всех значений расходов образует поверхность расходов в третьем измерении. (Не поверхность, а точки образуют множество дискретных значений. Тем не менее удобно использовать термин "поверхность".) Рис. 2Е.5 и рис. 2Е.6 являются сечениями этой поверхности.

Можно предположить, что эта поверхность имеет одну точку минимума. Поиск оптимального сочетания "число нанятых - число арендуемых" является, следовательно, поиском этой точки. Этот поиск можно осуществить различными методами. Рассмотрим два из них.

Можно применить метод наискорейшего спуска. Этот метод заключается в выборе оптимального направления движения в области значений переменных по некоторому контуру до тех пор, пока не будут исчерпаны все возможные направления движения. Особенно удобно использовать этот метод либо при диалоговом режиме доступа к модели на ЭВМ через выносной пульт, либо если этот метод встроен в модель. В данной книге вторым методом мы пользоваться не будем.
Модель может выполняться таким образом, что за каждый прогон определяется значение стоимости для одного соотношения значений "число нанятых - число арендуемых", и эти соотношения последовательно перебираются. Сначала можно исследовать довольно редкую решетку, так чтобы соотношения отстояли довольно далеко друг от друга. Рассмотрение результата обычно показывает, в какой области следует продолжать исследование. На следующем этапе моделирования исследуется ограниченная область с более близко расположенными значениями интересующего нас соотношения. Если необходимо, этот процесс можно продолжать, сужая область и делая решетку более частой. Так можно дойти до оптимального решения.

Для начала напомним, что дневная оплата рабочих, аренда машин и убытки из-за нехватки машин составляют 30, 30 и 160 долларов соответственно. Стоимость убытков от потери объема продукции непропорционально велика. Это означает, что оптимальное соотношение следует искать среди таких значений, которые вызывают потери из-за простоев машин.

Теперь рассмотрим условия, при которых ожидаются небольшие потери продукции. Мы видим из исходных данных, что среднее время работы машины равно 157 ч, а среднее время ее восстановления 7 ч. Рассмотрим некоторую гипотетическую "идеальную" систему, в которой нет очередей из машин. В такой идеальной системе вышедшая из строя машина никогда не простаивает перед тем, как рабочий начнет ремонт. Кроме того, она сразу после ремонта возвращается в работу. Тогда каждая машина имеет средний цикл времени, равный 164 ч. Использование машины в такой идеальной системе равно примерно 95% [157/164 = 0,95]. Если в работе все время должно быть 50 машин (чтобы исключить потери из-за снижения объема производства), то общее число машин, циркулирующих в системе, должно быть равно 52,6 [52,6 Х 0,95 = 50 ]. При 50 работающих машинах 2,6 машины должны быть в резерве. Это, в свою очередь, означает, что следует нанять 2,6 рабочих.

Приведенный расчет основан на некоторой идеализации системы. Конечно из-за наличия случайности в функционировании системы машины будут простаивать в двух местах, где ожидание потенциально возможно. Более того, арендовать 2,6 машины или нанять 2,6 рабочих невозможно. В результате приходим к выводу, что следует арендовать три, четыре или пять машин и взять на работу троих, четверых или пятерых рабочих. Это означает, что необходимо провести моделирование при девяти комбинациях, получающихся при переборе трех значений числа рабочих и трех значений числа машин. После того, как моделирование будет проведено, станет ясно, что наименьшую оценку стоимости дневных потерь дает соотношение "четверо рабочих - четыре резервные машины".

Использование модели. Для моделирования использовали модель, представленную на рис. 2Е.2. Было осуществлено девять реконфигураций модели за один этап моделирования. Подготовленная колода карт для этого выглядела так, как показано на рис. 2Е.З. Обратите внимание на то, что карта 5 определяет емкость многоканальных устройств MEN и NOWON значениями 3 и 50 соответственно. Это соответствует трем нанятым рабочим и 50 одновременно работающим машинам. Карта 9 определяет блок GENERATE, через который в модель входят транзакты-машины. Операнд D равен 53, что соответствует наличию трех резервных арендуемых машин (операнд D равен сумме собственных и арендуемых машин).

Начинается моделирование при условиях "трое рабочих - три арендуемые машины".

Рис.2Е.3. Распечатка программы примера моделирования 2Е

100 SIMULATE

110 NOWON STORAGE 50 ;Используется как накопитель (макс - 50 машин)

115 MEN STORAGE 3 ;Используется как накопитель (макс - 3 рабоч.)

*Первый сегмент модели*

110 CNTRL GENERATE ,,,53 ;Определяются 53 машины

120 BACK1 ENTER NOWON ;Машина поступает в работу

130 ADVANCE 157,25 ;Машина работает

140 LEAVE NOWON ;Машина ломается и выходит из работы

150 ENTER MEN ;Занятие рабочего

160 ADVANCE 7,3 ;Машину ремонтируют

170 LEAVE MEN ;Освобождение рабочего

180 TRANSFER ,BACK1 ;Вернуться и начать работу если необходимо

*Второй сегмент модели*

250 GENERATE 6240 ;таймер (6240 часов=3 года при 40 часах в неделю)

260 TERMINATE 1 ;Конец моделируемого времени

Поочередно заменяем данные в программе в соответствии с приведенной таблицей и прогоняем программу.

Вариант	Соотношение: Рабочие – арендуемые машины	Запись в строках программы
1 вариант	3 - 3	115 MEN STORAGE 3 110 CNTRL GENERATE ,,,53
2 вариант	3 – 4	115 MEN STORAGE 3 110 CNTRL GENERATE ,,,54
3 вариант	3 – 5	115 MEN STORAGE 3 110 CNTRL GENERATE ,,,55
4 вариант	4 – 3	115 MEN STORAGE 4 110 CNTRL GENERATE ,,,53
5 вариант	4 – 4	115 MEN STORAGE 4 110 CNTRL GENERATE ,,,54
6 вариант	4 – 5	115 MEN STORAGE 4 110 CNTRL GENERATE ,,,55
7 вариант	5 – 3	115 MEN STORAGE 5 110 CNTRL GENERATE ,,,53
8 вариант	5 – 4	115 MEN STORAGE 5 110 CNTRL GENERATE ,,,54
9 вариант	5 – 5	115 MEN STORAGE 5 110 CNTRL GENERATE ,,,55

Результаты моделирования.

Рис. 2E.4. Часть распечатки выходных данных примера моделирования 2E:

1 вариант