Модель обслуживания физических лиц в банке
Построение модели по обслуживанию физических лиц в банке. Определение необходимого количества операционистов для обеспечения нормального время ожидания обслуживания клиента и незначительного простоя сотрудников в течение заданного промежутка времени.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | курсовая работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 15.06.2012 |
Размер файла | 87,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ФИЛИАЛ в г. ПЕТРОПАВЛОВСКЕ-КАМЧАТСКОМ
Специальность 080801 «Прикладная информатика (по областям)»
Кафедра «Естественнонаучных и информационных дисциплин»
ОТЧЕТ ПО ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЕ
по дисциплине «Имитационное моделирование экономических процессов»
на тему «Модель обслуживания физических лиц в банке»
Петропавловск-Камчатский 2012
Содержание
- 1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ
- 2. СХЕМА МОДЕЛИ
- 3. ТЕКСТ МОДЕЛИ НА ЯЗЫКЕ С++
- 4. ПОЛУЧЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ
- 5. ЭКСПЕРЕМЕНТАЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ
- модель банк операционист обслуживание клиент
1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ
Построим модель обслуживания физических лиц в банке. Если все операционисты заняты обслуживанием клиентов, то новые приходящие клиенты встают в общую очередь. Первый стоящий в очереди клиент переходит на обслуживание к осовободившемуся операционисту. Если время ожидания обслуживания клиента превышает некоторый максимум, клиент уходит в другой банк.
Известны следующие параметры этого процесса:
- средний интервал прихода клиентов;
- среднее время обслуживания клиента операционистом.
Необходимо определить, сколько требуется операционистов, чтобы в течение заданного промежутка времени (например, рабочего дня) не происходило потери клиентов, но в то же время не было значительного простоя сотрудников.
При построении данной модели необходимо задать следующие параметры:
- интервал прихода клиентов;
- интервал обслуживания клиентов;
- максимально допустимое время ожидания обслуживания;
- количество операционистов;
- длительность моделирования.
В результатах работы модели будет представлена следующая информация:
- количество клиентов, пришедших в банк в течение контрольного периода времени;
- количество обслуженных клиентов;
- количество клиентов, ушедших без обслуживания;
- время ожидания обслуживания (минимальное, максимальное и среднее за весь контрольный период);
процент загрузки сотрудников банка.
2. СХЕМА МОДЕЛИ
Схема данной модели представлена на рисунке 1.
Рис.1- схема модели
ModBeg (Model Begin).
В строке «Название» введите имя модели, которое будет указано в таблице результатов моделирования. Расширение.pgf следует убрать, так как это имя не является именем какого-либо файла, как ошибочно решили разработчики Gem.
В стороке «Узлы» автоматически показывается номер последнего узла модели.
В строке «Время» следует указать длительность периода моделирования. В модели время «течет» в условных единицах, поэтому указывается только количество необходимых отрезков времени, которое должна «прожить» ваша модель. В качестве единичного отрезка разумно принять минимальный отрезок времени, который будет использоваться при задании параметров модели.
В строке «ПСЧ» указывается начальное значение для генератора псевдослучайных чисел, необходимых для имитации случайных процесов. Автоматически для этого используется показание компьютерного таймера.
В строке «Пространство» пользователю предлагается выбрать тип пространства, если модель будет работать с координатной плоскостью. В данной задаче это не требуется.
Строки «Задержка» и «Поток» предназначены для задания номеров контролируемых узлов: очереди (узел «Queue») и терминатора (узел «Term») соответственно. Для указанных узлов в процессе моделирования будут строиться графики времени задержки (очередь) и динамики выходного потока (терминатор). График времени задержки показывает среднее значение времени ожидания транзакта в очереди в каждый единичный отрезок модельного времени. График динамики потока показывает число транзактов, попавших в терминатор в единицу модельного времени (то есть интенсивность выходного потока заявок в моделируемой системе).
В строке «Точность» можно выбрать необходимое число знаков после десятичной точки в таблице результатов моделирования.
В окне «Начальный С++ текст» при необходимости переопределяются имена параметров транзактов и задаются числовые константы. В данной задаче определены имена T_wait (параметр транзакта, в который будет записываться его время ожидания в очереди) и T_start (параметр, в который будет занесено время входа в очередь), а также описана константа T_max, задающая максимально допустимое время ожидания.
Окно инициализации ресурсов предназначено для задания начального состояния узлов, которые в данной модели не используются.
Кнопка «ModEnd» служит для задания параметров файла результатов моделирования (имя файла, число строк на странице и флаг разбивки на страницы). Можно оставить вариант, предлагаемый по умолчанию.
Кнопка «Переменные» служит для определения рабочих переменных (в данной задаче не нужно).
Очередь заявок (Queue).
Здесь, помимо логического имени узла, после прохождения узла указана операция определения времени входа транзакта в очередь. Для этого в параметр транзакта T_start заносится показание модельного таймера (текущее значение модельного времени).
Ключ (Key).
В данной модели узел «Ключ» используется в качестве зоны принятия решения о дальнейшем маршруте транзакта. В качестве операции перед прохождением узла здесь выступает определение разницы между текущим показанием модельного времени (timer) и моментом входа транзакта в очередь (T_start). На основании полученного значения времени ожидания, попавшего в параметр транзакта T_wait, определяется дальнейший путь транзакта - либо на обслуживание в узел 101 (сервер), либо на уничтожение в узел 106 (терминатор).
Терминаторы (Term).
Для описания терминаторов необходимо задать только логическое имя узла. Никаких дополнительных действий в данной одели с ними не связано.
Генератор заявок (AG).
Для генератора здесь необходимо задать интервал генерации заявок как случайную величину. Закон распределения выбирается из списка. Дополнительный параметр нужен в том случае, если выбран бета-закон, который задается с помощью трех чисел - минимального. Наиболее вероятного и максимального значений случайной величины.
Приоритет порождаемых генератором заявок в данном случае не задается, так как в модели имеется только один генератор, и заявки не будут отличаться по приоритетам.
Заметим, что к генератору не может быть приписано никаких дополнительных действий, так как все действия выполняются только при входе заявки в узел, а в генератор входов нет.
Сервер или Обслуживающий прибор (Serv).
Описание сервера похоже на описание генератора. Здесь также необходимо задать интервал времени, представляющий собой поставить число обслуживающих каналов (по умолчанию их нулевое количество, и модель работать не будет).
Флаг учета приоритетов заявок здесь также устанавливать не нужно, так как приоритетов в данной модели заявки не имеют.
3. ТЕКСТ МОДЕЛИ НА ЯЗЫКЕ С++
После описания всех узлов можно генерировать С++ файл. Далее создается выполняемый файл с помощью приложения Microsoft Developer Studio. Текс модели:
#include <Pilgrim.h>
#define T_wait t->ru0
#define T_start t->ru1
#define T_max 0.2
forward
{
int fw;
modbeg("nonamed.pgf", 107, 24, (long)time(NULL), none, 102, none,105, 2);
ag("Заявки", 103, none, norm, 0.5, 0.1, none, 102);
network(dummy, dummy)
{
top(101):
serv("Обслуживание", 2, none, norm, 1, 0.1, none, 105);
place;
top(102):
queue("Ожидание", none, 104);
clcode{
T_start=timer;
}
place;
top(104):
T_wait=timer-T_start;
if( T_wait<=T_max )
{
fw=101;
}
else
{
fw=106;
}
key("Обслужить?", fw);
place;
top(105):
term("Обслужен");
place;
top(106):
term("Отказ");
place;
fault(123);
}
modend("pilgrim2.doc", 1, 8, page);
return 0;
}
4. ПОЛУЧЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ
*---------------------------------------------------------------------------------------------*
| НАЗВАНИЕ МОДЕЛИ: nonamed.pgf |
| ВРЕМЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ: 24.12 Лист: 1 |
|---------------------------------------------------------------------------------------------|
| | | | | | | 2 | | | | |
| No | Наименование | Тип |Точ-|Загруз-| M [t] | C [t] |Счетчик|Кол.|Оcт.|Состояние узла|
|узла| узла | узла | ка |ка(%=),| среднее |квадрат |входов |кан.|тр. |в этот момент |
| | | | |Путь(км) время |коэф.вар.|и hold | | | |
|----+---------------+------+----+-------+---------+---------+-------+----+----+--------------|
| | | | | | | | | | | |
| 101 Обслуживание serv - %= 95.5 1.00 0.02 24 1 1 закрыт |
| 102 Ожидание queue - - 0.35 0.70 51 1 1 открыт |
| 103 Заявки ag - - 0.48 0.05 51 1 1 открыт |
| 104 Обслужить? key - %= 0.0 0.00 1.00 0 1 1 открыт |
| 105 Обслужен term - - 2.01 0.03 23 0 0 открыт |
| 106 Отказ term - - 0.61 0.09 25 0 0 открыт |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
*---------------------------------------------------------------------------------------------*
Из полученных результатов можно сделать вывод что:
ь среднее время ожидания обслуживания клиента равно 0.35;
ь средней интервал обслуживания клиента 1.00;
ь средний интервал прихода клиента 0.48;
ь загрузка операциониста 95.5%;
ь количество пришедших клиентов 24 (обслужено 23, ушло без обслуживания 25);
ь обслуживает 1 опирационист.
На основе полученных данных становится ясно, что одного оперциониста не хватает для нормальной работы банка.
5. ЭКСПЕРЕМЕНТАЛЬНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Увеличим количество операционистов до двух. Получим следующие показатели.
*---------------------------------------------------------------------------------------------*
| НАЗВАНИЕ МОДЕЛИ: nonamed.pgf |
| ВРЕМЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ: 24.36 Лист: 1 |
|---------------------------------------------------------------------------------------------|
| | | | | | | 2 | | | | |
| No | Наименование | Тип |Точ-|Загруз-| M [t] | C [t] |Счетчик|Кол.|Оcт.|Состояние узла|
|узла| узла | узла | ка |ка(%=),| среднее |квадрат |входов |кан.|тр. |в этот момент |
| | | | |Путь(км) время |коэф.вар.|и hold | | | |
|----+---------------+------+----+-------+---------+---------+-------+----+----+--------------|
| | | | | | | | | | | |
| 101 Обслуживание serv - %= 91.7 0.99 0.01 47 2 2 закрыт |
| 102 Ожидание queue - - 0.02 9.66 50 1 1 открыт |
| 103 Заявки ag - - 0.49 0.05 50 1 1 открыт |
| 104 Обслужить? key - %= 0.0 0.00 1.00 0 1 1 открыт |
| 105 Обслужен term - - 1.22 0.03 45 0 0 открыт |
| 106 Отказ term - - 0.30 0.00 1 0 0 открыт |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | |
*---------------------------------------------------------------------------------------------*
ь Загрузка операциониста уменьшилась до 91.7%;
ь Среднее время ожидания обслуживания уменьшилось до 0.02;
ь Средний интервал прихода клиентов увеличился до 0.49;
ь Количество пришедших клиентов увеличилось до 47, при этом число клиентов ушедших без обслуживания снизилось до 1.
Из проведенного эксперимента видно, что при 2 операционистах работа по обслуживанию клиентов проходит намного лучше.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Разработка проекта имитационной модели функционирования системы, отдельные элементы которой могут отказывать во время работы. Закон распределения времени безотказной работы всей системы. Вероятность не отказа работы в течении заданного промежутка времени.
курсовая работа [694,9 K], добавлен 04.02.2011Модель работы отдела обслуживания клиентов в банке. Статистика очереди и загруженности операторов в течение одного рабочего дня. Определение процента необслуженных клиентов. Определение необходимости подключения к работе отдела третьего оператора.
лабораторная работа [1,4 M], добавлен 09.01.2012Моделирование процесса массового обслуживания. Разнотипные каналы массового обслуживания. Решение одноканальной модели массового обслуживания с отказами. Плотность распределения длительностей обслуживания. Определение абсолютной пропускной способности.
контрольная работа [256,0 K], добавлен 15.03.2016Классификация моделей массового обслуживания. Распределение вероятностей для длительности обслуживания. Одно- и многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительностей обслуживания. Процессы рождения, гибели.
реферат [3,2 M], добавлен 07.12.2010Построение модели, имитирующей процесс работы отдела обслуживания ЭВМ, разрабатывающего носители с программами для металлорежущих станков с ЧПУ. Этапы решения задач по автоматизации технологических процессов в среде имитационного моделирования GPSS World.
курсовая работа [64,6 K], добавлен 27.02.2015Цель сервисной деятельности, формы обслуживания потребителей. Анализ эффективности работы организации в сфере обслуживания. Понятие системы массового обслуживания, ее основные элементы. Разработка математической модели. Анализ полученных результатов.
контрольная работа [318,2 K], добавлен 30.03.2016Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора. Определение эффективной ставки процента по вкладу в банке, номинальной ставки при начислении процента. Расчет дисконта по формуле математического дисконтирования.
контрольная работа [756,3 K], добавлен 05.04.2011Система массового обслуживания типа M/M/1, ее компоненты. Коэффициент использования обслуживающего устройства. Обозначение M/D/1 для системы массового обслуживания. Параметры и результаты моделирования систем. Среднее время ожидания заявки в очереди.
лабораторная работа [984,8 K], добавлен 19.05.2013Основные элементы систем массового обслуживания: источники заявок, их входящий поток, каналы обслуживания и выходящий поток. Плотность распределения длительностей обслуживания. Абсолютная пропускная способность систем. Вероятность простоя каналов.
курсовая работа [69,7 K], добавлен 31.03.2017Построение модели многоканальной системы массового обслуживания с ожиданием, а также использованием блоков библиотеки SimEvents. Вероятностные характеристики аудиторской фирмы как системы массового обслуживания, работающей в стационарном режиме.
лабораторная работа [191,5 K], добавлен 20.05.2013