67694

Имитационное моделирование систем массового обслуживания

Курсовая

Экономическая теория и математическое моделирование

Время обслуживания также представляет случайную величину. Поток заявок Выбывающие из поступающих системы обслуживания на обслуживание клиенты Очередь Блок обслуживания Обслуживающая система Рис. Цели и допущения положенные в основу разработки имитационной модели Имитационная модель не должна копировать фактическое...

Русский

2014-09-13

219 KB

22 чел.

Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО “Братский государственный  университет”

Факультет экономики и управления

Кафедра менеджмента и информационных технологий

 

Курсовая работа

Имитационное моделирование

систем массового обслуживания

Выполнил:       Е. С. Фрейберг

студент ПИЭ-06                                                                   

Проверил:                                                                                   Н. Я. Боярчук

доцент кафедры МиИТ, к.э.н.

Братск 2010

1. Построение концептуальной модели системы и её формализация

         1.1. Определение системы

Объектом исследования данной курсовой работы является сервисный центр «Вектор», обслуживающим блоком в этом центре является один инженер-программист, так же выполняющий обязанности кассира. Инженер-программист осуществляет обработку заказов (заявок) клиентов. Момент поступления заявки – это момент обращения заказчика к инженеру-программисту с целью получения информации о неполадках с ПК, оргтехникой и другими комплектующими, пути решения проблем, а так же стоимость оказанных работ. Блоком ожидания является рабочее помещения сервисного центра. Надсистемой рассматриваемой системы является магазин «Вектор».

Исходя из этого, можно определить роль рабочего помещения как подсистемы более высокого уровня: в нем  осуществляется регистрация входных заявок, а также их реализация с целью удовлетворения потребности клиентов в ремонте и обслуживании техники. Внешней средой для сервиса являются нормативно-правовые документы Иркутской области, нормативно-правовые документы города Братска, гражданский кодекс РФ, налоговый кодекс РФ, федеральные законы, касающиеся осуществления торговой деятельности и защиты прав потребителей.

Целью функционирования сервисного-центра является получение прибыли от предоставления услуг.

Функции:

- предоставление информации о возможных услугах;

- организация сделки ;

- регистрация совершенного действия;

- выдача подтверждающего совершение сделки документа – кассового и/или товарного чека;

- получение  техники с устраненными неполадками и гарантийного талона.

Сервисный-центр «Вектор» расположен по адресу: п. Гидростроитель, ул. Вокзальная 8. Часы работы: 08:00 – 19:00, перерыв: 13:00 – 14:00; воскресенье – выходной.

В данной системе заявки на обслуживание поступают через случайные интервалы времени по мере возникновения у населения необходимости ремонта компьютерной техники. Время обслуживания также представляет случайную величину. Это связано с различием сложности операций по осуществлению ремонта, наличием комплектующих, с психофизиологическими особенностями программиста и клиента. Кроме того, возможно возникновение проблем функционирования организационно – технического уровня работы центра. Структурная схема исследуемой СМО представлена на рисунке 1.

Поток заявок,               Выбывающие из

поступающих               системы обслуживания

на обслуживание               клиенты

      Очередь

    Блок обслуживания

  Обслуживающая система

Рис. 1. Структура СМО

1.2. Цели и допущения, положенные в основу разработки имитационной модели

Имитационная модель не должна копировать фактическое состояние объекта исследования, а давать руководству предприятия информацию о тенденциях изменения операционных характеристик системы массового обслуживания для принятия соответствующих управленческих решений. В частности, цели моделирования деятельности сервисного-центра можно сформулировать следующим образом:

1. Определить потенциальные потери клиентов вследствие ограниченного размера помещения рабочего зала для оценки целесообразности увеличения его площади.

2. Определить среднее время нахождения клиентов в очереди и системе в целом для оценки целесообразности принятия на работу еще одного или нескольких продавцов или же консультантов.

3. Рассчитать количественные характеристики процесса обслуживания для различных вариантов управленческих решений, направленных на улучшение этих показателей за счет изменения детерминированных и случайных параметров объекта.

Ограничения моделирования должны отражать специфику моделируемого процесса обслуживания. Для рассматриваемого объекта допускается, что порядок обслуживания заказчиков определяется очередью, в соответствии со временем прихода клиента и времени, затраченного им на ознакомление с информацией о доступных на настоящий момент услугах. Не рассматривается ситуация невозможности осуществления ремонта, так же все сделки считаются равнозначными. Количество обратившихся и обслуженных закказчиков фиксируется раз в час, т.е. изменения состояния системы в более короткие временные интервалы игнорируются.

Последнее замечание касается временного шага моделирования, выбор которого является принципиально важным для обоснования принципа построения имитационного алгоритма.

Имитационная модель СМО представляет собой программу, воспроизводящую поведение СМО, т.е. отражающую изменение состояния СМО («выходов») во времени в зависимости от динамики потока заявок («входов» системы). Параметры входных потоков заявок – внешние параметры СМО. Выходными параметрами являются величины, характеризующие качество и эффективность функционирования системы.

Основное свойство обслуживающего прибора, учитываемое в модели СМО, это затраты времени на обслуживание, поэтому внутренними параметрами в модели СМО являются величины, характеризующие это свойство узла.

Таким образом, основными элементами СМО являются заявки на обслуживание, которые могут быть поступающими в систему и выбывающими из нее (входные и выходные потоки) и механизм обслуживания, который может выступать в роли обслуживающей системы в целом, либо обслуживающих узлов, в случае многофазного и  мультиканального обслуживания. Поэтому следующая группа ограничений идентифицирует допущения, связанные со спецификой функционирования объекта, как СМО, т.е. отражает его структуру и функциональные возможности модели СМО, которые представляются следующими факторами:

- распределение моментов (вероятностей) поступления требований – единичных (индивидуальных) или групповых;

- распределение вероятностей продолжительности обслуживания;

- конфигурация обслуживающей системы;

- дисциплина очереди;

- приоритетные характеристики обслуживания;

- вместимость блока ожиданий (допустимая длина очереди);

- емкость (мощность) источника требований;

- бихевиоральные характеристики (би-факторы).

Конфигурация СМО, представляющая собой совокупность количественных и качественных параметров вышеуказанных факторов, идентифицируется с помощью обозначения Кенделла (a/ b/ c) : (d/ e/ f), где:

a – распределение моментов поступления заявок на обслуживание;

b – распределение моментов времени обслуживания, т.е. выбытия заявок;

с – число параллельно функционирующих узлов;

d – дисциплина очереди;

e – максимально возможное число допускаемых в систему требований;

f – емкость источника заявок.

Для данной СМО (торгового зала магазина автозапчастей) унифицированное обозначение Кенделла будет выглядеть следующим образом: (M/ M/ 1) : (GD/ 18/ ). Т.е. предполагается, что моменты поступления и выбытия заявок распределены по Пуассоновскому закону. Обслуживание заявок производится  одним функционирующим узлом. Дисциплина очереди не регламентируется, т.е. определяется самой системой. Независимо от количества требований, поступающих в систему, данная СМО не может вместить более 17 требований, т.е. клиентов не попавшие в блок обслуживания, должны обслуживаться в другой системе. Это связано с размерами помещения рабочего помещения. Площадь помещения  может вместить не более 17 человек для обслуживания (17 находятся в очереди, один обслуживается). Источник генерации заявок имеет бесконечно большую емкость, т.к. в качестве заказчика может выступать любое физическое и юридическое лицо.

Необходимо также описание группы ограничений моделирования с использованием теории массового обслуживания (ТМО), которые связаны с порядком поступления требований и их обслуживания. Специфику этих процессов, проявляемую в свойствах входных и выходных потоков, отражают пуассоновское и экспоненциальное распределения. В частности, при выполнении условия стационарности рассчитываются следующие операционные характеристики системы:

 Pn – вероятность того, что в системе находится n клиентов;

 Ls – среднее число клиентов, находящихся в системе;

 Lq – среднее число клиентов, находящихся в очереди;

 Ws – средняя продолжительность нахождения клиентов в системе;

Wq – средняя продолжительность нахождения клиентов в очереди.

1.3. Сбор информации о поведении системы и проверка статистических гипотез

Сбор данных о входных и выходных потоках может осуществляться либо путем регистрации временных интервалов между последовательными входами и последовательными выходами или на основе подсчета числа поступивших и выбывших в единицу времени заявок. При этом при описании входных и выходных потоков оперируют следующими характеристиками:

- число событий в единицу времени, т.е. скорость осуществления событий;

- длина интервала времени между событиями.

В таблице 1 приведены результаты регистрации моментов входа покупателей в систему, в течение рабочего дня.

Таблица 1. Исходные данные моделирования

Номер прибытия, п/п

Время прибытия, мин.

Номер прибытия, п/п

Время прибытия, мин.

Номер прибытия, п/п

Время прибытия, мин.

Номер прибытия, п/п

Время прибытия, мин.

Номер прибытия, п/п

Время прибытия, мин.

Номер прибытия, п/п

Время прибытия, мин.

1

14,3

21

135,6

41

271,5

61

341,8

81

432,8

101

554,2

2

26,1

22

136,1

42

273,8

62

348,7

82

435,4

102

561,8

3

48,6

23

148,7

43

276,4

63

349,6

83

441,2

103

584,5

4

49,5

24

165,3

44

279,8

64

352,9

84

443,8

104

586,2

5

55,6

25

165,9

45

281,4

65

356,2

85

449,7

105

593,5

6

62,8

26

171,5

46

281,6

66

365,3

86

456,2

106

 

7

62,9

27

175,3

47

285,9

67

369,5

87

458,7

107

 

8

68,4

28

184,9

48

287,3

68

374,8

88

460,8

108

 

9

72,5

29

198,3

49

289,6

69

376,1

89

465,3

109

 

10

78,6

30

203,5

50

305,4

70

389,4

90

471,3

110

 

11

81,5

31

208,7

51

309,4

71

391,4

91

482,3

111

 

12

82,6

32

216,8

52

310,5

72

395,2

92

486,7

112

 

13

86,4

33

224,9

53

315,6

73

398,8

93

489,4

113

 

14

94,2

34

230,7

54

317,4

74

403,6

94

495,6

114

 

15

96,1

35

231,1

55

319,9

75

405,2

95

506,4

115

 

16

108,7

36

231,6

56

325,6

76

411,7

96

512,8

116

 

17

112,5

37

244,8

57

326,4

77

415,9

97

516,1

117

 

18

115,8

38

251,6

58

329,5

78

422,6

98

523,3

118

 

19

118,5

39

251,9

59

331,7

79

426,3

99

531,9

119

 

20

129,0

40

267,6

60

336,5

80

427,8

100

548,6

120

 

Результаты наблюдений за работой СМО в течение 6 рабочих дней (с 06.11.10 по 11.11.10) представлены в таблицах 2 и 3.

Таблица 2. Входной поток

___Часы Дни

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

5

14

8

9

13

16

12

13

9

6

2

7

15

9

10

12

15

10

14

5

8

3

3

12

7

8

14

17

11

15

9

7

4

8

13

5

12

15

14

13

12

8

6

5

5

11

8

9

12

12

14

13

11

5

6

6

9

6

5

11

10

8

11

3

4

Таблица 3. Выходной поток

____Часы Дни

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

4

13

10

5

15

15

13

14

8

7

2

5

14

10

9

10

15

11

13

6

9

3

2

13

8

7

12

16

12

14

8

6

4

6

12

6

11

13

17

14

12

8

6

5

4

10

9

11

10

12

13

14

10

4

6

5

10

6

4

10

11

9

10

4

3

Далее с помощью 2 – критерия необходимо проверить статистическую гипотезу о соответствии эмпирического распределения n, т.е. числа поступающих или выбывающих в единицу времени заявок, теоретическому распределению Пуассона.

Проверка заключается в сопоставлении наблюдаемой частоты fn с ожидаемым, получаемой при допущении, что имеет место пуассоновское распределение вероятностей.

Теоретические частоты fn` рассчитываются для каждой группы в соответствии с распределением Пуассона:

Вычисления интенсивности входного потока и выходного потока осуществляется следующим образом:

В таблицах 4 и 5 представлены результаты требуемых расчетов для рассматриваемой системы.

Таблица 4. Расчёт для входного потока

n

fn

fn*n

f 'n

(fn-f 'n)^2/f 'n

x2

3

2

6

0,498246017

0,37588

2,0921

4

1

4

1,229006842

0,01311

 

5

6

30

2,425240169

0,42596

 

6

4

24

3,988172722

5,8E-06

 

7

3

21

5,621424409

0,32723

 

8

7

56

6,933090104

8E-05

 

9

6

54

7,600721003

0,04745

 

10

3

30

7,499378056

0,67481

 

11

5

55

6,726714863

0,05421

 

12

7

84

5,530854443

0,0257

 

13

5

65

4,197776705

0,0099

 

14

5

70

2,958433106

0,05954

 

15

4

60

1,945991554

0,07032

 

16

1

16

1,200028125

0,0025

 

17

1

17

0,696486912

0,00542

 

Сумма:

60

592

 

 

 

 

9,8667

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 5. Расчёт для выходного потока

n

fn

fn*n

f 'n

(fn-f 'n)^2/f 'n

x2

2

1

2

0,182365614

3,66586

25,405

3

1

3

0,585596251

0,29326

 

4

5

20

1,41031097

9,1369

 

5

3

15

2,717199136

0,02943

 

6

6

36

4,362614168

0,61455

 

7

2

14

6,00378807

2,67003

 

8

4

32

7,229561467

1,4427

 

9

4

36

7,738308385

1,80594

 

10

9

90

7,454570411

0,32039

 

11

4

44

6,528396512

0,97923

 

12

5

60

5,240851644

0,01107

 

13

6

78

3,883605449

1,15334

 

14

5

70

2,672290416

2,02756

 

15

3

45

1,716204289

0,96034

 

16

1

16

1,033297999

0,00107

 

17

1

17

0,585535533

0,29337

 

Сумма:

60

578

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9,63333

 

 

 

 

При заданном уровне значимости = 0,01 и числе степеней свободы f = k –3 (k – количество групп = 16) по таблице критических точек распределения определяется критическое значение x2крит=12,340, а расчётные -  x2 = 2,09 для входного потока и x2 = 25,40 для выходного потока. Поскольку расчетные значения входного потока меньше табличных, то можно сказать, что входной поток описывается пуассоновским распределением. А вот расчётное значение выходного потока значительно больше табличного, следовательно нельзя сделать выводы о том, что выходной поток описывается пуассоновским законом распределения.


Х  Х  Х  Х

1

EMBED Equation.3

EMBED Equation.3


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

39602. Система видеонаблюдения пространственно разнесенных объектов 2.27 MB
  Цель работы – спроектировать линейную часть системы видеонаблюдения пространственно разнесённых объектов. Проанализированы различные сетевые модели систем видеонаблюдения разработана структурная схема системы видеонаблюдения пространственно разнесенных объектов рассчитаны основные параметры разработанной системы. В дипломном проекте приводится техникоэкономическое обоснование разработки системы видеонаблюдения пространственно разнесенных объектов. Рассчитана цена разработки и внедрения системы определена смета работ.
39603. Изменения установок под воздействием убеждающих вербальных сообщений 691 KB
  Проблему изменения установок с помощью убеждающих сообщений приходится решать практически во всех областях деятельности начиная с управления для более эффективной работы персонала часто приходится изменять установки заканчивая медициной в медицине эффективность лечения во многом зависит от установок пациента. В практической части мы на практике рассмотрели каким образом убеждающее сообщение может изменить установки а так же произведем анализ ряда прикладных проблем и проверим...
39605. ФОРМИРОВАНИЕ СТРУКТУР КРЕМНИЙ-НА-ИЗОЛЯТОРЕ 3.21 MB
  Цель работы исследование существующих методов формирования структру КремнийНаИзоляторе а так же оптимизация режимов формирования КНИ пластин с целью уменьшения дефектов рабочего слоя кремния и уменьшения дозы имплантируемых ионов. Нами были выполнены работы по отработке и развитию технологии изготовления КНИ пластин по мотивам метода SmartCut.5 ВВЕДЕНИЕ В КНИ СТРУКТУРЫ Основные преимущества КНИ структур .6 Структура КНИ пластины.
39606. Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Информационное моделирование» 558.5 KB
  Выделение и описание сущностей Целью данной работы является умение использовать метод моделирования сущностьсвязь на практике на шаге работы с сущностями умение доказательно выделять все сущности из конкретного описания предметной области. Из выполненного описания предметной области выделить все сущности. Необходимо доказать что в данной предметной области описаны именно выделенные студентом сущности. Основные концепции модели сущностьсвязь русское название метода ERдиаграмм включают понятие типа сущности или сущность.
39607. Информационно-справочная система «Путеводитель по торговым объектам Гродненской области» на языке программирования C# 2.6 MB
  Всё это обусловлено тем, что не все учебные пособия отражают ту специфику, все те необходимые аспекты, которые зависят от предметной области и требований преподавателя. К тому же постоянно возникают новые задачи
39608. Эффективность использования компьютерных систем бронирования в индустрии гостеприимства «Fidelio Front Office» 427.5 KB
  В третьей главе рассматриваются передовые технологии резервирования, основанные на применении компьютерных средств. Подробно описано влияние электронной коммерции на индустрию гостеприимства. Автором исследуется резервирование через всемирную компьютерную сеть Internet, являющееся одним из ведущих направлений развития технологий бронирования.
39609. Улучшение условий получения медицинской помощи беременными женщинами и роженицами с патологиями 4.81 MB
  В роддоме существует специальное помещение выписная комната. Рекомендуемый состав помещений родильного отделения составлен с учетом требований методических рекомендаций 173ПД 707 Центральная входная группа № Наименование структурного подразделения и помещения Площадь м2 1 Вестибюль для посетителей 5колво кабинетов ведущих прием 2 Аптечный киоск 3 Гардероб для посетителей 18 4 Регистратура с картохранилищем 1612 5 Справочная с комнатой приема передач 6 6 Помещение охраны 8 7 Санитарный узел с местом для хранения уборочного инвентаря...