Имитационное моделирование системы, осуществляющей модель локальной вычислительной сети (ЛВС) кольцевой структуры

     ANALIZ1 23 TEST 1 0 0

     24 ADVANCE 0 0 0

     25 GATE 0 0 0

     PRISHOL1 26 ENTER 0 0 0

     27 TRANSFER 0 0 0

     STAN2 28 GATE 1 0 0

     ANALIZ2 29 TEST 1 0 0

     30 ADVANCE 1 0 0

     31 GATE 1 1 0

     PRISHOL2 32 ENTER 0 0 0

     33 TRANSFER 0 0 0

     STAN3 34 GATE 0 0 0

     ANALIZ3 35 TEST 0 0 0

     36 ADVANCE 0 0 0

     37 GATE 0 0 0

     PRISHOL3 38 ENTER 0 0 0

     39 TRANSFER 0 0 0

     STAN4 40 GATE 0 0 0

     ANALIZ4 41 TEST 0 0 0

     42 ADVANCE 0 0 0

     43 GATE 0 0 0

     PRINAUL 44 TRANSFER 0 0 0

     45 RELEASE 0 0 0

     46 TRANSFER 0 0 0

     UXOD 47 SAVEVALUE 100 0 0

     UNICHTOZH 48 TERMINATE 100 0 0 
 

     FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

     OA1 1 0.980 517.539 1 2 0 0 0 1 
 

     STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

     BUFER 1 0 0 1 1 1 0.962 0.962 0 1 
 

     TABLE MEAN STD.DEV. RANGE RETRY FREQUENCY CUM.%

     TAB1 15.891 15.829 0

     _ - 5.000 9 34.62

     5.000 - 10.000 4 50.00

     10.000 - 15.000 3 61.54

     15.000 - 20.000 1 65.38

     20.000 - 25.000 3 76.92

     25.000 - 30.000 1 80.77

     30.000 - 35.000 0 80.77

     35.000 - 40.000 2 88.46

     40.000 - 45.000 1 92.31

     45.000 - 50.000 1 96.15

     50.000 - 55.000 1 100.00 
 

     SAVEVALUE RETRY VALUE

     1 0 513.156  
 

     FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

     96 0 529.765 96 0 12

     105 0 558.141 105 0 6

     103 0 566.214 103 0 1

     106 0 593.668 106 0 9

 

      Гистограмма функции распределения 

       

     Интерпретация результатов 

     В заданный промежуток времени в модели происходит генерация заявок от первой станции 22, второй станции 28, третьей станции 34, четвертой станции 40. Среднее время пребывания пакета в маркере составило 0,980.

     24 пакета было направлено в буфер  маркера, так как в это время  маркер был занят обработкой поступившего пакета. Выход поступивших заявок из системы необслуженными, как требует условие задачи, происходит аналогично. 

     Исследование  устойчивости модели 

     Для проведения исследования устойчивости модели, я провел моделирование для двух значений времени моделирования, причем каждое последующее значение выбиралось в 2 раза больше предыдущего. 

     №1 START 200 

     START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

     0.000 1119.558 48 1 1 

     FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

     OA1 1 0.990 1108.899 1 2 0 0 0 1 
 

     STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

     BUFER 1 0 0 1 1 1 0.982 0.982 0 1 
 
 
 

     №2 START 400 

     START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

     0.000 2170.660 48 1 1 
 

     FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

     OA1 1 0.995 2160.000 1 2 0 0 0 1 
 

     STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

     BUFER 1 0 0 1 1 1 0.991 0.991 0 1 

     При проведении исследования выявилось, что модель является надежной и устойчивой, так как результаты, полученные при каждом сеансе моделирования, оказались близкими по своим значениям. 

     Тестовые  задачи для исследования адекватности модели 

     Если  увеличить количество пакетов, которое  может хранить каждый буфер с 1 (по условию задачи), например, до 10, то можно увидеть максимальную загруженность локальной сети. Но в данном случае 1 пакета в буфере будет достаточно для функциональной работы локально – вычислительной сети. 

     STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

     BUFER 10 0 0 10 10 1 9.415 0.941 0 1 

     Если  уменьшить время сравнения пакета с образцом, например, с 50 до 40, с 40 до 30, с 30 до 20 и с 50 до 40, а также увеличить  число поступающих транзактов в  блоке GENERATE с 22 до 28, с 25 до 31, с 20 до 26 и с 25 до 31, то мы получим следующие результаты:

     - система сгенерирует значительно  большее число заявок;

     - из-за снижения времени на обработку  система обработает большее количество заявок.

     Вывод: при уменьшении времени на проверку результатов, обработанные транзакты  покидают систему значительно быстрее.

 

      Вывод 

     В данной курсовой работе описывается  моделирование, анализ и исследование характеристик локальной вычислительной сети кольцевой структуры. Здесь  представлен отчет о количестве необработанных заявок. все данные, результаты отчета проиллюстрированы в виде гистограммы.

     Средства  GPSS позволяют проанализировать работу, результаты деятельности любой организации, даже еще не созданной, что очень важно. Это позволяет спрогнозировать результаты деятельности создаваемой организации, дает анализ рентабельности данного проекта. Также позволяет проанализировать устойчивость модели при корректировки вносимых данных. Все это поможет избежать бесполезных затрат на реализацию не перспективных проектов, дают возможность выбрать оптимальный вариант работы СМО в зависимости от количества имеющихся каналов на входе и каналов обслуживания. Но для правильного выбора оптимальной работы модели руководителю нужно уметь выбрать из множества данной информации ту, которая заслуживает наибольшего внимания, т.е. которая является наиболее правильной и экономичной по времени, средствам и т.д. с точки зрения данного предприятия.

 

      Список используемой литературы 

1. В.Н. Томашевский, Е.Г. Жданова «Имитационное моделирование в среде GPSS».-М.:Бестселлер,2003.-416с.
2. Б.Я. Советов, С.Я. Яковлев «Моделирование систем».-М.: «Высшая школа»,2003.
3. В. Боев «Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World».-Спб.: «БХВ-Петербург»,2004.