Для описания подобных процессов, прежде всего, используют структурные схемы, которые отражают физические составляющие элементы системы для лучшего понимания системы. Структурная схема показана на рис 1.

Данная СМО представляет собой СМО с отказами, возникающими при загруженности диспетчера (более 5 заявок). Процесс функционирования этой системы можно представить на временной диаграмме (рис.2).

Для описания СМО, как непрерывно-стохастических процессов, используют Q-схемы, отражающие элементы и структуру СМО. В соответствии с построенной концептуальной моделью и символикой Q-схем структурную схему данной СМО (рис.1) можно представить в виде, показанном на рис.3, где И - источник, К - канал, Н - накопитель.

Известно [1], что существует две разновидности схем моделирующих алгоритмов: обобщенная (укрупненная) схема, задающая общий порядок действий, и детальная схема, содержащая уточнения к обобщенной схеме.

Обобщенная схема моделирующего алгоритма данной задачи, построенная с использованием "принципа t", представлена на рис.4.

моделирование система массовое обслуживание

Исходя из условия задания, видно, что дальнейший поиск транспорта (цикл) осуществляется с вероятностью p=1-0,3=0,7, это не отражено на обобщенной схеме, поскольку для этого существует детальная схема. Покажем обработку заявки у диспетчера на детальной схеме (рис.5).

Необходимо отметить, что в исходной постановке данную задачу можно решить только методом имитационного моделирования. Для решения одним из аналитических методов, базирующихся на теории массового обслуживания, ее следует предварительно упростить, что, естественно, скажется на точности и достоверности полученных результатов.

Отчет GPSS по программе отражает результаты по моделированию. В отчете указаны следующие важные для нас параметры: время работы системы, последовательность команд, количество прошедших сообщений через блоки, для устройств - занятость (Util.), для очередей - максимальное/текущее количество сообщений в очереди.

Отчет имеет следующий вид:

START TIME END TIME BLОCKS FACILITIES STОRAGES

0.000 480.000 11 1 0

LABEL LОC BLОCK TYPE ENTRY CОUNT CURRENT CОUNT RETRY

1 GENERATE 98 0 0

2 TEST 98 0 0

3 QUEUE 98 0 0

4 SEIZE 98 0 0

5 DEPART 98 0 0

SEARCH 6 ADVANCE 304 1 0

7 TRANSFER 303 0 0

8 RELEASE 97 0 0

KILL 9 TERMINATE 97 0 0

10 GENERATE 1 0 0

11 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. ОWNER PEND INTER RETRY

DISPETCHER 98 0.633 3.098 1 99 0 0 0

QUEUE MAХ CОNT. ENTRY ENTRY (0) AVE. CОNT. AVE. TIME AVE. (-0)

ОCHERED 3 0 98 59 0.315 1.545 3.883

Исходя из отчета, видно, что ни одна из заявок не получила отказ

1.10 Сравнение результатов имитационного моделирования и аналитического расчета характеристик

Исходя из приведенных результатов видно, что показатели абсолютной пропускной способности, посчитанные математически (0.99) отличаются от полученных (0.63), что, как и предполагалось, сказалось из-за принятых упрощений.

1.11 Описание возможных улучшений в работе системы

Одной из целей курсовой работы является улучшение работы системы таким образом, чтобы добиться большей ее производительности, исключить отказы. Но поскольку для предложенного варианта нет отказов, на мой взгляд, можно рассмотреть вариант введения 2-го диспетчера в момент, когда на предприятии будет работать больше транспорта, а, значит, у диспетчера будет меньшая вероятность нахождения свободного грузовика.

Проведем исследования, при каком значении вероятности незанятости грузовика появятся отказы. Для этого будем изменять вероятность с шагом 0.3. Прогоны проводятся с ограничением по времени, выбрано 480 мин.

Результаты прогонов сведены в таблицу 1.

Таблица 1

Таким образом, появляется необходимость добавления диспетчера при вероятности незанятости 0,22.

Все измерения проводились по тому же тексту программы, но с изменением параметра оператора TRANSFER, поэтому нет необходимости приводить повторение программы.

Заключение