- •Федеральное агентство по образованию
- •Оглавление
- •Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем 289
- •Глава 6. Основы моделирования процессов 305
- •Глава 7. Задания для самостоятельной работы 311
- •Глава 8. Проектирование имитационных моделей 335
- •Глава 9. Технология имитационного моделирования 361
- •Глава 10. Примеры принятия решений с помощью имитационного моделирования 433
- •Глава 11. Задания для имитационных проектов 451
- •Предисловие
- •Введение
- •Глава 1. Модели массового обслуживания
- •1.1. Системы массового обслуживания и их характеристики
- •1.2. Системы с одним устройством обслуживания
- •1.3. Основы дискретно-событийного моделирования смо
- •1.4. Многоканальные системы массового обслуживания
- •Глава 2. Вероятностные сети систем массового обслуживания
- •2.1. Общие сведения о сетях
- •2.2. Операционный анализ вероятностных сетей
- •2.3. Операционные зависимости
- •2.4. Анализ узких мест в сети
- •Глава 3. Вероятностное моделирование
- •3.1. Метод статистических испытаний
- •3.2. Моделирование дискретных случайных величин
- •3.3. Моделирование непрерывных случайных величин
- •3.4. Сбор статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин
- •Для оценки дисперсии случайной величины ξ используют формулу
- •3.5. Определение количества реализаций при моделировании случайных величин
- •По формулам (3.18-3.20) находим
- •Задачи для самостоятельной работы
- •Задача 6
- •Глава 4. Система моделированияgpss
- •4.1. Объекты
- •4.2. Часы модельного времени
- •4.3. Типы операторов
- •4.4. Внесение транзактов в модель. БлокGenerate
- •Задание для самостоятельной работы:
- •4.5. Удаление транзактов из модели. БлокTerminate
- •4.6. Элементы, отображающие одноканальные обслуживающие устройства
- •4.7. Реализация задержки во времени. БлокAdvance
- •Задания для самостоятельной работы:
- •4.8. Сбор статистики об ожидании. Блоки queue, depart
- •4.9. Переход транзакта в блок, отличный от последующего. БлокTransfer
- •Задания для самостоятельной работы:
- •4.10. Моделирование многоканальных устройств
- •4.11. Примеры построенияGpss-моделей
- •Построение модели
- •4.12. Переменные
- •4.13. Определение функции вGpss
- •Пример 4.23
- •4.14. Стандартные числовые атрибуты, параметры транзактов. Блоки assign, mark, loop
- •4.15. Изменение приоритета транзактов. БлокPriority
- •4.16. Организация обслуживания с прерыванием. Блоки preempt и return
- •Задание для самостоятельной работы:
- •4.17. Сохраняемые величины
- •4.18. Проверка числовых выражений. Блок test
- •Пример 4.40
- •Задание для самостоятельной работы:
- •4.19. Определение и использование таблиц
- •Задания для самостоятельной работы:
- •4.20. Косвенная адресация
- •4.21. Обработка транзактов, принадлежащих одному семейству
- •4.22. Управление процессом моделирования в системеGpss
- •4.23. Списки пользователей
- •4.24. Блоки управления потоками транзактовLogic,gatelr,gatelSиGate
- •7 Testne p1,p2,asn2 ; Повторить, если адресат
- •4.25. Организация вывода временных рядов изGpss-модели
- •4.26. Краткая характеристика языкаPlus
- •4.27. Команды gpss World
- •4.28. Диалоговые возможностиGpssWorld
- •4.29. Отличия между gpss World и gpss/pc
- •Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем
- •5.1. Операционные системы компьютеров
- •5.2. Сети и системы передачи данных
- •5.3. Проблемы моделирования компьютеров и сетей
- •Глава 6. Основы моделирования процессов
- •6.1. Производственные процессы
- •6.2. Распределительные процессы
- •6.3. Процессы обслуживания клиентов
- •6.4. Процессы управления разработками проектов
- •Глава 7. Задания для самостоятельной работы Задание 1. Моделирование разливной линии
- •Глава 8. Проектирование имитационных моделей с помощью интерактивной системы имитационного моделирования
- •8.1. Структура интерактивной системы имитационного моделирования
- •8.2. Построение концептуальной схемы модели
- •8.3. Параметрическая настройка модели
- •8.4. Генератор формул
- •8.5. Управление экспериментом
- •8.6. Запуск эксперимента и обработка результатов моделирования
- •8.7. Управление проектами и общей настройкой системы
- •8.8. Пример построения модели средствамиIss2000
- •Глава 9. Технология имитационногомоделирования
- •9.1. Имитационные проекты
- •9.2. Организация экспериментов
- •9.3. Проблемы организации имитационных экспериментов
- •9.4. Оценка точности результатов моделирования
- •9.5. Факторный план
- •9.6. Дисперсионный анализAnovAв планированииэкспериментов
- •9.7. Библиотечная процедураAnova
- •9.8. Технология проведение дисперсионного анализа в системеGpss World
- •9.9. Особенности планирования экспериментов
- •9.10. Нахождение экстремальных значений на поверхности отклика
- •9.11. Организация экспериментов вGpssWorld
- •9.12. Выбор наилучшего варианта структуры системы
- •Глава 10. Примеры принятия решений с помощью имитационного моделирования
- •10.1. Моделирование производственного участка
- •10.2. Моделирование технологического процесса ремонта и замены оборудования
- •Глава 11. Задания для имитационных проектов
- •Приложение Системные сча
- •Сча транзактов
- •Сча блоков:
- •Сча одноканальных устройств:
- •Сча очередей
- •Сча таблиц
- •Сча ячеек и матриц ячеек сохраняемых величин:
- •Сча вычислительных объектов
- •Сча списков и групп
- •Список литературы
1.4. Многоканальные системы массового обслуживания
Многоканальная СМО (с несколькими одинаковыми устройствами обслуживания) изображена на рис. 1.5. В отличие от одноканальных СМО многоканальные системы рассчитать сложнее. Теория массового обслуживания позволяет получать аналитические зависимости для расчетов характеристик работы многоканальных СМО в стационарном режиме работы, однако, эти зависимости можно получить только для системы М/М/m.
Если система имеет т одинаковых устройств, то
Для многоканальных СМО р можно трактовать, как математическое ожидание части занятых устройств.
Рассмотрим диаграмму работы многоканальной СМО (рис. 1.6) с двумя устройствами (ПР 1 и ПР 2) и двумя позициями для ожидания в очереди (Поз. 1 и Поз. 2). Время поступления и время, когда требование покинуло систему, показаны рядом с номером требования в нижней и верхней частях рис. 1.6, соответственно. Время наблюдения за СМО (ТH) составляет 55 мин.
Рассчитаем по диаграмме некоторые оценки характеристик работы СМО.
1. Вероятность обслуживания требования
где Noб, N- количество обслуженных требований и общее количество требований, соответственно.
2. Пропускная способность СМО в требованиях в минуту
где ТH - время наблюдения за системой.
3. Вероятность отказа в обслуживании
где Nотк - количество требований, которым отказано в обслуживании.
4. Вероятность того, что требование застанет оба устройства свободными,
где Tсв - время, на протяжении которого оба устройства были свободными.
5. Вероятность того, что обслуживанием занято только одно устройство из двух,
где Т13, Т23 - время, когда было занято только первое и только второе устройство, соответственно.
6. Вероятность того, что обслуживанием заняты оба устройства,
где T1+23 - время, когда были занятые оба устройства.
7. Среднее количество занятых устройств
8. Вероятность того, что в очереди нет требований,
где T°оч - время, на протяжении которого в очереди не было требований.
9. Вероятность того, что в очереди есть только одно требование,
где T1оч - время, когда в очереди было только одно требование.
10. Вероятность того, что в очереди два требования,
где Т2оч - время, на протяжении которого в очереди было два требования.
11. Среднее количество требований в очереди
12. Среднее время пребывания в очереди
где tiоч - время пребывания i -го требования в очереди (j = 1,2,...).
13. Среднее время пребывания в очереди без учета требований, которые не ждали,
где Nоб(-О) - количество требований, которые не ждали в очереди.
14. Среднее время обслуживания требования в устройствах
где tiоб - время обслуживания i -го требования в СМО (i = 1,2,...).
15. Общее среднее время пребывания требования в СМО
16. Среднее количество требований в системе обслуживания
На рис. 1.7 изображена гистограмма для времени поступления требований в СМО и аппроксимация ее экспоненциальным законом распределения. Из гистограммы видно, что количество требований, которое поступило в систему, недостаточно для статистической оценки. Поэтому гипотезу про экспоненциальный закон распределения поступления требований в СМО необходимо отклонить.
Рассчитанные числовые значения характеристик имеют иллюстративный характеру позволяют определиться, каким образом необходимо собирать статистические данные о работе СМО при ее моделировании.
Приведем основные формулы для расчетов СМО вида М/М/m [7]. ‘
1. Вероятность того, что все устройства обслуживания свободны,
2. Вероятность того, что занято обслуживанием k-e устройство или в системе находится k требований,
3. Вероятность того, что все устройства заняты (k≥m ). Обозначим эту вероятность через π:
4. Вероятность того, что все устройства заняты обслуживанием и s требований находятся в очереди,
5. Вероятность того, что время пребывания требований в очереди превышает некоторую величину t,
6. Средняя длина очереди
7. Среднее количество свободных от обслуживания устройств
8. Среднее количество занятых обслуживанием устройств
9. Среднее время ожидания требованием начала обслуживания в системе
Приведенные формулы позволяют выполнять расчеты для СМО вида М/М/m и сравнивать их с полученными результатами имитационного моделирования.