ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего  профессионального образования

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ  
АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»

КАФЕДРА прикладных информационных технологий в экономике и менеджменте

КУРСОВАЯ РАБОТА (ПРОЕКТ)  
ЗАЩИЩЕНА С ОЦЕНКОЙ

РУКОВОДИТЕЛЬ

 

РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ(А)

Санкт-Петербург 
2010 
 
 

 

       Введение

      В настоящее время одним из наиболее широко распространенных средств исследования и оптимизации функционирования систем управления является имитационные моделирование.

      Многие  люди на протяжении всей своей жизни  часто сталкиваются с необходимостью пребывания в состоянии ожидания. Такие ситуации встречаются в очередях в аэропортах, при ожидании обслуживающим персоналом самолетов разрешения на взлет или посадку, на телефонных станциях в ожидании освобождения линии абонента, в ремонтных цехах в ожидании ремонта станков и оборудования, на складах снабженческо-сбытовых организаций в ожидании разгрузки или погрузки транспортных средств. Во всех случаях имеем дело с массовостью и обслуживанием. Разрешением таких ситуаций занимается теория массового обслуживания.

      Система массового обслуживания - встречаются на каждом шагу, невозможно представить область человеческой деятельности, где не возникает проблема обслуживания и создание очереди при занятости органа обслуживания (банковская система, телефонная связь, торговля, промышленность и т .д )

      Основной  задачей теории СМО является изучение режима функционирования обслуживающей системы и исследование явлений, возникающих в процессе обслуживания. Так, одной из характеристик обслуживающей системы является время пребывания требования в очереди. Очевидно, что это время можно сократить за счет увеличения количества обслуживающих устройств. Однако каждое дополнительное устройство требует определенных материальных затрат, при этом увеличивается время бездействия обслуживающего устройства из-за отсутствия требований на обслуживание, что также является негативным явлением. Следовательно, в теории СМО возникают задачи оптимизации: каким образом достичь определенного уровня обслуживания  (максимального сокращения очереди или потерь требований) при минимальных затратах, связанных с простоем обслуживающих устройств.

      Для создания таких моделей возможно использование как традиционных (так называемых универсальных языков программирования – УЯП), так и  специализированных программных средств (языков имитационного моделирования – ЯИМ).

Специализированные  языки имитационного моделирования  по некоторым показателям превосходят  УЯП. Их достоинства:

• значительно меньшие размеры программы, содержащей модель;
• идеологическое соответствие используемого средства поставленной цели;
• наличие специальных средств для обеспечения независимости случайных величин, генерируемых внутри программы;
• наличие специальных средств для отладки модели;
• относительная простота построения модели (по сравнению с УЯП).

    Существует несколько ЯИМ, приспособленных к решению задач, возникающих при имитационном моделировании человеко-машинных систем: наиболее известны такие языки, как GPSS, SIMSCRIPT и SIMULA. Язык GPSS обладает преимуществом перед другими распространенными языками. Его особая привлекательность обуславливается тем, что он наиболее прост в применении. Наиболее эффективной версией из текстово-ориентированных версий GPSS является GPSS/H.

 

    1 Системы массового обслуживания 

      СМО классифицируются на разные группы в  зависимости от состава и от времени пребывания в очереди до начала обслуживания, и от дисциплины обслуживания требований.

      По  составу СМО бывают одноканальные (с одним обслуживающим устройством) и многоканальными (с большим числом обслуживающих устройств). Многоканальные системы могут состоять из обслуживающих устройств как одинаковой, так и разной производительности.

      По  времени пребывания требований в  очереди до начала обслуживания системы  делятся на три группы:

1) с неограниченным временем ожидания (с ожиданием),

2) с отказами;

3) смешанного типа.

      В СМО с неограниченным временем ожидания очередное требование, застав все  устройства занятыми, становится в  очередь и ожидает обслуживания до тех пор, пока одно из устройств  не освободится.

      В системах с отказами поступившее требование, застав все устройства занятыми, покидает систему. Классическим примером системы с отказами может служить работа автоматической телефонной станции.

      В системах смешанного типа поступившее  требование, застав все устройства занятыми, становятся в очередь и ожидают обслуживания в течение ограниченного времени. Не дождавшись обслуживания в установленное время, требование покидает систему.

      В системах с определенной дисциплиной  обслуживания поступившее требование, застав все устройства занятыми, в зависимости от своего приоритета, либо обслуживается вне очереди, либо становится в очередь.

      Основными элементами СМО являются: входящий поток требований, очередь требований, обслуживающие устройства, (каналы) и выходящий поток требований.

      Изучение  СМО начинается с анализа входящего потока требований. Входящий поток требований представляет собой совокупность требований, которые поступают в систему и нуждаются в обслуживании. Входящий поток требований изучается с целью установления закономерностей этого потока и дальнейшего улучшения качества обслуживания.

      В большинстве случаев входящий поток  неуправляем и зависит от ряда случайных факторов. Число требований, поступающих в единицу времени, случайная величина. Случайной величиной  является также интервал времени между соседними поступающими требованиями. Однако среднее количество требований, поступивших в единицу времени, и средний интервал времени между соседними поступающими требованиями предполагаются заданными.

 

       2. Средство машинного  моделирования GPSS/H 

    Язык имитационного моделирования GPSS (General Purpose Simulating System). Основными понятиями языка GPSS являются транзакт, блок и оператор. Транзакт GPSS - это динамический объект, под которым может подразумеваться клиент, требование, вызов или заявка на обслуживание прибором обслуживания. То есть основное назначение GPSS - это моделирование систем массового обслуживания, хотя наличие дополнительных встроенных средств позволяет моделировать и некоторые другие системы (например, распределение ресурсов между потребителями). Транзакты в GPSS могут  создаваться/вводиться(), уничтожаться/выводиться(), задерживаться(), размножаться(), сливаться(), накапливаться() и т. д. Блок GPSS представляет собой некоторый самостоятельный элемент моделируемой системы. Каждый блок реализует одну или несколько операций над транзактом, группой транзактов или параметрами транзактов, а совокупность блоков составляет моделирующую программу. Таким образом, GPSS имеет блочную структуру и может быть легко приспособлен и для структурно-функционального моделирования не очень сложных систем.

    Системы ПО на основе языка GPSS:

• GPSS/PC (разработка Minuteman Software)
• GPSS World (разработка Minuteman Software)
• GPSS/H (разработка Wolverine Software)
• Micro-GPSS (разработка Ингольфа Сталла)
• WebGPSS (разработка Ингольфа Сталла)

GPSS/H (Wolverine Software)  

      После того, как IBM перестала поддерживать GPSS V, наиболее значимой версией  GPSS, разработанной независимой программной фирмой стал GPSS/H. Автором GPSS/H является Дж. Хенриксен. Хенриксен в 1976 году образовал фирму Wolverine Software. Первой разработкой фирмы стал GPSS/H в 1978 году. GPSS/H полностью совместим сверху вниз с GPSS V, но модели, написанные на GPSS/H, выполняются значительно быстрее за счет исключения режима интерпретации.

    Последняя версия GPSS, названная GPSS/H, выпущена фирмой Wolverine Software Corporation в 1996 году и еще  не нашла широкого применения в России. В то же время ее отличает от старых версий множество новых положительных свойств и возможностей. Некоторые существенные достоинства:

• отсутствие собственной оболочки, что позволяет сократить время ознакомления с программой и упрощает работу во всех средах;
• наличие так называемого отладчика программ, или дебаггера, что позволяет сократить и сделать более эффективным этап отладки программ;
• возможность управления форматом и количеством информации в файле отчета, содержащем результаты моделирования.

 

     3 Постановка задачи  

    В  банке открыто два окна по работе с физическими лицами. Приход клиентов  чтобы воспользоваться услугами одного из окон, распределен по закону Пуассона с темпом 30 человек в час. Время обслуживания  опытным оператором  равно  в среднем 3 минуты. Во втором окне  работает ученица, время обслуживания в этом окне в среднем 5 минут. Предполагая, что в начальный момент оба окна свободны, приходящие клиенты подходят к  одному из окон в случайном порядке с вероятностью 0,5.

• Построить  МФ, временная  дискрета равна 1 минуте
• Все времена задать в виде  экспонециально  распределенных функций непосредственно в тексте модельного файла
• Информацию о работе окон   собрать с помощью операторов QUEUE –DEPART
• Использовать оператор исполнения TRANSFER
• Определить  результаты моделирования  за 4 часа работы
• Определить результаты моделирования за пять дней работы, используя операторы DO- ENDDD

- Окна  – устройства

- Клиенты  - транзакты

    Блок-схема  движения транзактов:

    

 
4. Компьютерное решение

4.1 Листинг

* Модуль описания

      SIMULATE  

      INTEGER  &I                

* Модуль  исполнения

      GENERATE RVPSSN(2,30) Ввод в модель транзактов

      TRANSFER .500,,LINE1             Вероятность прихода транзакта к LINE1

LINE1 QUEUE  O1  Постановка транзактов в очередь 1     

      SEIZE  KASS1  Занятие транзактом окна  KASS1

      DEPART  O1  Выход транзакта из очереди

      ADVANCE      3,2  Время обслуживания в KASS1

      RELEASE        KASS1 Освобождение окна KASS1

      TRANSFER ,LINE2  Безусловный переход к KASS2

LINE2 QUEUE   O2  Постановка транзактов в очередь 2

      SEIZE KASS2                                  Занятие транзактом окна