ТЕМА КУРСОВОЙ РАБОТЫ: МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ СПРАВОЧНОЙ ТЕЛЕФОННОЙ СЕТИ ГОРОДА.

ЗАДАНИЕ: РАЗРАБОТАТЬ ИМИТАЦИОННУЮ МОДЕЛЬ РАБОТЫ СПРАВОЧНОЙ ТЕЛЕФОННОЙ СЕТИ ГОРОДА.

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ:

ПЯТЬ ОПЕРАТОРОВ РАБОТАЮТ В СПРАВОЧНОЙ ТЕЛЕФОННОЙ СЕТИ ГОРОДА, СООБЩАЯ НОМЕРА ТЕЛЕФОНОВ ПО ЗАПРОСАМ АБОНЕНТОВ, КОТОРЫЕ ОБРАЩАЮТСЯ ПО ОДНОМУ НОМЕРУ 09.

АВТОМАТИЧЕСКИЙ­ КОММУТАТОР ПЕРЕКЛЮЧАЕТ АБОНЕНТА НА ТОГО ОПЕРАТОРА, В ОЧЕРЕДИ КОТОРОГО ОЖИДАЕТ НАИМЕНЬШЕЕ КОЛИЧЕСТВО АБОНЕНТОВ, ПРИЧЕМ НАИБОЛЬШАЯ ДОПУСТИМАЯ ДЛИНА ОЧЕРЕДИ ПЕРЕД ОПЕРАТОРОМ — ДВА АБОНЕНТА. ЕСЛИ ВСЕ ОЧЕРЕДИ ИМЕЮТ МАКСИМАЛЬНУЮ ДЛИНУ, ВНОВЬ ПОСТУПИВШИЙ ВЫЗОВ ПОЛУЧАЕТ ОТКАЗ. ОБСЛУЖИВАНИЕ АБОНЕНТОВ­ ОПЕРАТОРАМИ ДЛИТСЯ 30 ± 20 С. ВЫЗОВЫ ПОСТУПАЮТ В СПРАВОЧНУЮ ЧЕРЕЗ КАЖДЫЕ 5 ± 3 С.

Цели моделирования:

Смоделировать обслуживание 200 вызовов. Подсчитать количество отказов. Определить коэффициенты загрузки операторов справочной.

ОПИСАНИЕ ОБЪЕКТА МОДЕЛИРОВАНИЯ И ЦЕЛИ МОДЕЛИРОВАНИЯ

В данной курсовой работе объектом моделирования является справочная телефонной сети города, сообщающая номера телефонов по запросам абонентов одному из пяти операторов. Автоматический коммутатор телефонной сети города переключает абонента на того из операторов, в очереди которого ожидает наименьшее количество абонентов, причем наибольшая допустимая длина очереди перед оператором — два абонента. Если все очереди имеют максимальную длину, вновь поступивший вызов получает отказ. Обслуживание абонентов­ операторами длится 30 ± 20 с. Вызовы поступают в справочную через каждые 5 ± 3 с.

Необходимо смоделировать обслуживание 200 вызовов. Подсчитать количество отказов. Определить коэффициенты загрузки операторов справочной.

АНАЛИЗ ВОЗМОЖНЫХ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ПОСТАВЛЕННОЙ ЗАДАЧИ

Процессы функционирования различных систем и сетей связи могут быть представлены той или иной совокупностью систем массового обслуживания (СМО) – стохастических, динамических, дискретно­непрерывных математических моделей. Исследование характеристик таких моделей может проводиться либо аналитическими методами, либо путем имитационного моделирования.

Обычно при имитационном моделировании используется комплекс программ для ЭВМ, описывающий работу отдельных блоков системы и правил взаимодействия между ними. Этот процесс похож на физический эксперимент на ЭВМ и дает ответы на вопросы лишь в статистическом смысле.

Блочный принцип построения системы дает возможность верифицировать каждый блок до его включения в общую модель, учитывать более сложные зависимости, не описываемые простой математикой, что приводит к наиболее качественному и количественному совпадению с реальной системой (в отличие от математического моделирования).

Недостатки имитационного моделирования: процесс построения модели очень труден и дорог и требует наличия ЭВМ подходящего класса.

Часто имитационное моделирование дополняется оптимизационной составляющей, т.е. перед тем, как ввести управляющие воздействия в имитационную модель, решается оптимизационная задача по их отысканию и лишь потом их ввод в систему.

Для применения имитационного моделирования необходимо следующее: ­участие лиц, которые в дальнейшем будут использовать созданную модель;

­поэтапность внедрения, что формирует опыт для использлования модели в целом; ­доступность, получение пользователем результатов в привычной для него форме.

Анализ решений по результатам имитационного моделирования учитывает условия эксперимента: исходное состояние имитируемой системы, момент начала сбора статистических данных, продолжительность прогона модели и число повторных прогонов.

В настоящее время для моделирования информационных систем существуют различные методы: D­схемы (для непрерывно­детерминированных моделей), Q­схемы (для непрерывно­ стахостических моделей), F­схемы (для дискретно­детерминированных моделей), P­схемы (для дискретно стахостических моделей), N­схемы (для сетевых моделей) и другие методы. Характерным для данной системы является случайное появление заявок (требований) обслуживания и завершение обслуживания в случайные моменты времени, то есть ее

функционирование носит стахостический характер.

Поэтому для существующей информационной системы массового обслуживания наиболее подходящим методом моделирования является Q­схемы.

ВЫБОР ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Для изучения Q­схем используются два подхода: аналитический и имитационный. При аналитическом подходе подлежащая анализу схема описывается с помощью формул, отражающих зависимости между ее различными параметрами. Однако следует отметить, что разработанные методы аналитического изучения Q­схем подходят далеко не для каждой конкретной системы, они пригодны лишь для систем общего типа. Поэтому при аналитическом изучении систем их необходимо упрощать до систем основных типов, что в последствии, конечно же, сказывается на результатах исследования. При имитационном подходе ставится эксперимент на машинной модели системы, которая предварительно реализуется на одном из созданных специально для этого языков имитационного моделирования (например, SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS и др.) или на языке общего назначения (BASIC, PASCAL, FORTRAN, C++ и др.).

Одним из наиболее эффективных и распространенных языков моделирования сложных дискретных систем в настоящее время является язык GPSS (General Purpose Simulation System). В качестве объектов языка используются аналоги таких стандартных компонентов СМО, как заявки, обслуживающие приборы, очереди и т.п. Достаточный набор подобных компонентов позволяет конструировать сложные имитационные модели, сохраняя привычную терминологию СМО.

Модели систем на GPSS могут быть записаны в виде блок­схем или представлены в виде последовательности строк программы, эквивалентных блок­схеме. В язык моделирования GPSS входят специальные средства для описания динамического поведения систем через изменение состояний в дискретные моменты времени, то есть время моделирования изменяется случайно от события к событию.

Он с наибольшим успехом может быть использован для моделирования систем, формализуемых в виде систем массового обслуживания (СМО). Такие системы полностью могут быть реализованы языком моделирования GPSS для моделирования разных типов дискретных событийных систем, так как можно задать:

1.входящий поток требований или заявок, которые поступают на обслуживание;

2.дисциплину постановки в очередь и выбор из нее;

3.правило, по которому осуществляется обслуживание;

4.выходящий поток требований;

5.режимы работы.

ПРОГРАММА

GENERATE 5,3,,200 QUEUE ochop1

S_OP1 TEST L Q$ochop1,2,S_OP2 SEIZE OP1

DEPART ochop1 ADVANCE 30,20 RELEASE OP1 TRANSFER ,KON

S_OP2 DEPART ochop1 QUEUE ochop2

TEST L Q$ochop2,2,S_OP3 SEIZE OP2

DEPART ochop2 ADVANCE 30,20 RELEASE OP2 TRANSFER ,KON

S_OP3 DEPART ochop2 QUEUE ochop3

TEST L Q$ochop3,2,S_OP4 SEIZE OP3

DEPART ochop3 ADVANCE 30,20 RELEASE OP3 TRANSFER ,KON

S_OP4 DEPART ochop3 QUEUE ochop4

TEST L Q$ochop4,2,S_OP5 SEIZE OP4

DEPART ochop4 ADVANCE 30,20 RELEASE OP4 TRANSFER ,KON

S_OP5 DEPART ochop4

	QUEUE ochop5
	TEST L Q$ochop5,2,met
	SEIZE OP5
	DEPART ochop5
	ADVANCE 30,20
	RELEASE OP5
	TRANSFER ,KON
MET	DEPART ochop5
	QUEUE otkaz
	DEPART otkaz
KON	TERMINATE 1
	START 200

ОТЧЁТ

FACILITY	ENTRIES	UTIL.		AVE. TIME AVAIL. OWNER			PEND INTER RETRY DELAY
OP1	35		0.956	29.519	1	0	0	0	0	0
OP2	33		0.984	32.241	1	0	0	0	0	0
OP3	34		0.928	29.500	1	0	0	0	0	0
OP4	31		0.881	30.732	1	0	0	0	0	0
OP5	30		0.794	28.616	1	0	0	0	0	0
QUEUE	MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME							AVE.(-0) RETRY
OCHOP1	2	0	200	166	0.814		4.400		25.884	0
OCHOP2	2	0	165	133	0.836		5.479		28.253	0
OCHOP3	2	0	132	100	0.730		5.980		24.668	0
OCHOP4	2	0	98	72	0.587		6.480		24.426	0
OCHOP5	2	0	67	42	0.441		7.116		19.071	0
OTKAZ	1	0	37	37	0.000		0.000		0.000	0

АНАЛИЗ И ОЦЕНКА

РЕЗУЛЬТАТОВ

Для эффективной работы справочной телефонной сети города необходимо сократить число отказов.

Работа системы делится на два этапа:

1.Поступление вызова в очередь;

2.Обслуживание оператором.

Целью является увеличение количества обслуженных вызовов обращения к оператору, в связи с чем рекомендуется уменьшить время обслуживания вызова.

Рекомендуется уменьшить время обслуживания вызовов каждого оператора.