99348

Моделирование системы массового обслуживания (СМО) разомкнутого типа

Курсовая

Информатика, кибернетика и программирование

Сами вычислительные системы также являются объектами моделирования. Применение моделирования на этапе проектирования позволяет анализировать варианты проектных решений определять производительность и работоспособность выявлять дефицитные и мало загруженные ресурсы вычислять ожидаемые времена реакции и принимать решения по рациональному изменению состава и структуры вычислительной системы или по способу организации вычислительного процесса. При анализе действующих систем с помощью моделирования определяют границы работоспособности системы...

Русский

2016-09-10

224 KB

0 чел.

Введение.

Моделирование - это одна из основных категорий  теории  познания. Моделирование - это исследование, каких-либо явлений, процессов  или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способа построения  вновь конструируемых объектов. Модель представляет собой аналог определенного фрагмента природной или социальной реальности, являющейся оригиналом модели. Модель может служить для хранения и расширения знания об оригинале, преобразования или управления им. Замещение оригинала моделью производится с целью упрощения, удешевления, ускорения, фиксации или изучения свойств оригинала.

Моделирование становится одной из основных функций  вычислительных систем. Сами вычислительные системы также являются объектами моделирования. Моделирование целесообразно использовать на этапе проектирования вычислительных систем и для анализа функционирования действующих систем в экстремальных  условиях или при изменении их состава, структуры, способов управления или рабочей нагрузки. Применение моделирования на этапе проектирования позволяет анализировать варианты проектных решений, определять производительность и работоспособность, выявлять дефицитные и мало загруженные ресурсы, вычислять ожидаемые времена реакции и принимать решения по рациональному изменению состава и структуры вычислительной системы или по способу организации вычислительного процесса.

При анализе действующих систем с помощью моделирования определяют границы работоспособности системы, выполняют имитацию экстремальных условий, которые могут возникнуть в процессе функционирования системы.

Применение моделирования может быть полезным при разработке стратегии развития вычислительных систем, их усовершенствования и образования связей при создании сетей, при изменении состава, числа и частоты решаемых задач. Целесообразно использовать моделирование для действующих вычислительных систем, так как можно опытным путем проверить адекватность модели и оригинала и точнее определить те параметры системы и внешних воздействий на неё, которые служат исходными данными для моделирования. Моделирование реальной вычислительной системы  позволяет выявить ее резервы и прогнозировать качество функционирования вычислительной системы при любых изменениях.

1

Разработка концептуальной модели и ее формализация.

Переформулируем задание на курсовое проектирование в терминах теории массового обслуживания. В данном случае исследуемую систему можно представить в виде СМО разомкнутого типа, в которой имеются следующие потоки событий:

  1.  поступление заявок на вход СМО от m ( m = 2) источников заявок. Будем считать, что поток заявок от каждого источника является простейшим с экспоненциальным законом распределения (интенсивность потока поступающих заявок характеризуется параметром λ = 0,011/ч).
  2.  обслуживание заявок в n (n= 2) однотипных каналах. Примем, что каналы характеризуются простейшим потоком обслуживаний с интенсивностью μ = 0,1 1/ч или, что эквивалентно, экспоненциальным распределением времени обслуживания со средним значением  = 1 / μ.

Таким образом, на основании того, что входные потоки и потоки обслуживания являются простейшими, а интенсивности переходов постоянны и не зависят от времени, можно сделать вывод, что процессы, происходящие в системе – однородные Марковские процессы с непрерывным временем.

Так как каждому генератору соответствует канал обслуживания и интенсивность обслуживания гораздо больше интенсивности поступления заявок (0,1 > 0,01), то можно сделать явный вывод об отсутствии очереди.

Модель исследуемой системы в виде СМО разомкнутого типа представим следующим образом (Рисунок 1).

Рисунок 1.

Заявки на входе СМО принадлежат к одному типу и образуют простейший поток, следовательно, появляется возможность рассматривать объединенный входящий поток, который будет простейшим с интенсивностью  2λ=i.

Учитывая то, что каналы обслуживания являются однотипными (интенсивность обслуживания каждого – μ), представим два обслуживающих аппарата в виде одного многоканального устройства объемом n = 2. Тогда модель исследуемой системы в виде СМО разомкнутого типа можно представить следующим образом (Рисунок 2).

Рисунок 2.

Рассмотрим процесс функционирования данной СМО. Возможные состояния будем связывать с числом занятых каналов многоканального обслуживающего устройства (то есть с количеством работоспособных ЭВМ):

S0оба обслуживающих канала свободны (обе ЭВМ работоспособны, вычислительная

система находится в рабочем состоянии);

S1 – один из обслуживающих каналов занят (одна из ЭВМ вышла из строя,

вычислительная система находится в рабочем состоянии);

S2 – оба обслуживающих канала заняты (обе ЭВМ вышли из строя, вычислительная

система находится в нерабочем состоянии).

В начальный момент времени система находится в состоянии S0.

Переходы между состояниями такой СМО будут происходить под действием входящего потока заявок, потоков ухода из многоканального устройства и потоков обслуживаний. Граф переходов (Рисунок 3), соответствующий описанной СМО, имеет вид:

Рисунок 3.

Интенсивность перехода из состояния S0 в состояние S1 в два раза больше, чем из состояния S1 в состояние S2, так как возможно поступление заявок от любого источника (то есть, может выйти из строя любая ЭВМ, входящая в вычислительную систему).

Интенсивность обратного перехода возрастает с ростом числа работающих каналов, чем больше каналов занято, тем интенсивнее процесс их освобождения.

2

Аналитический расчет СМО.

В предыдущем параграфе мы выяснили, что процессы, происходящие в системе, являются Марковскими с непрерывным временем. Для таких процессов время перехода из состояния в состояние случайно, поэтому вводится параметр, называемый интенсивностью перехода. Интенсивности переходов задаются в виде квадратной матрицы интенсивности переходов.

Для системы, описанной выше, матрица интенсивностей переходов имеет следующий вид:

Λ =

Поведение СМО в переходном режиме описывается системой дифференциальных уравнений Колмогорова, решение которой представляет собой совокупность функций времени, описывающих изменение вероятностей состояний СМО в переходном режиме.

Pi= , i=  - уравнение Колмогорова.

Для рассматриваемой системы определим вероятности состояний:

= -2 λ P0(t) + μ P1(t)

= 2 λ P0(t) – (λ+μ) P1(t) + 2 μ P2(t)

= λ P1(t) – 2 μ P2(t)

P0 – вероятность нахождения системы в состоянии S0

P1 – вероятность нахождения системы в состоянии S1

P2 – вероятность нахождения системы в состоянии S2

Учитывая, что для предельных вероятностей выполняется нормировочное условие для любого момента времени t

можно найти решение этой системы в любой момент времени.

Марковский процесс с непрерывным временем обладает эргодическим свойством если матрица интенсивностей переходов Λ непериодическая и неразложимая.

Для систем, обладающих эргодическим свойством (рассмотренная выше система обладает этим свойством) имеет место стационарный режим, для которого, согласно формуле    lim  Pi(t) = Pi,  i=

            t

при t вероятности состояний не зависят от начальных условий и текущего времени t.

Тогда производные = 0 и система дифференциальных уравнений превращается в систему линейных алгебраических уравнений , i= , которая совокупно с нормировочным условием  образует систему, обладающую единственным решением.

0 = -2 λ P0 + μ P1    (1)

0 = 2 λ P0 – (λ+μ) P1 + 2 μ P2  (2)

0 = λ P1 – 2 μ P2    (3)

1= P0 + P1 + P2    (4)

Из уравнения (1) выразим P1:

Выразив из уравнения (3) P2 и подставив в него найденное выше P1, получим вероятность нахождения системы в состоянии S2:

Подставив найденные P1 и P2 в нормировочное условие (4), найдем вероятность пребывания системы в начальном состоянии S0:

Подставим найденное значение P0 в выражения для P1 и P2:

Таким образом, мы нашли финальные вероятности пребывания системы в состояниях S0, S1 и S2, которые образуют полную группу событий для данной системы:

Исходя из задания на курсовое проектирование, нам необходимо найти вероятность пребывания вычислительной системы в рабочем состоянии Pр , чего можно достигнуть двумя способами:

  1.  Pр = P0 + P1;

  1.  Pр = 1 – P2;

В результате было получено одно выражение для расчета вероятности пребывания системы в рабочем состоянии:

Найдем числовое значение вероятности пребывания системы в рабочем состоянии:

Таким образом:

Pp = 0.9917 = 99.17% – вероятность пребывания системы в рабочем состоянии.

3

Алгоритмизация модели.

Моделирование - наиболее мощный универсальный метод исследования и оценки эффективности систем, поведение которых зависит от воздействия случайных факторов. Однако по опыту научной работы и материалам диссертационных советов можно сделать вывод о том, что исследователи пока довольно редко используют в качестве инструментальных средств исследования системы моделирования, преимущества которых вполне очевидны. Системы моделирования имеют специализированные средства, реализующие дополнительные возможности по организации модельных экспериментов на компьютере. Они также предоставляют возможность учитывать в моделях фактор времени, то есть строить динамические имитационные модели, что особенно важно для многих систем, в том числе и систем военного назначения. Применение универсальных языков программирования при реализации имитационных моделей позволяет исследователю достигнуть гибкости при разработке, отладке и испытании модели. Однако языки моделирования, ориентированные на определённую предметную область, являются языками более высокого уровня, поэтому дают возможность с меньшими затратами создавать программы моделей для исследования сложных систем. Специализированные языки моделирования делят на три группы, соответствующие видам имитации: для непрерывных, дискретных и комбинированных процессов. Для моделирования дискретных систем широкое распространение получил пакет моделирования дискретных систем (ПМДС) GPSS (General Purpose Simulation System- общецелевая система моделирования). Написанные с помощью языка GPSS модели получаются более адекватными исследуемой системе, чем построенные с использованием известной теории массового обслуживания. В моделях, написанных на языке GPSS, можно учесть большое количество факторов и отказаться от многих ограничений и допущений.

Проведем алгоритмизацию исследуемой системы.

3.1 Метод построения модели.

Работу СМО можно представить в виде непрерывной цепи блоков, добавив к ней компоненты, предназначенные для управления моделированием. Порядок блоков в блок-диаграмме соответствует порядку обслуживания ЭВМ в ремонтных бригадах. Блок-диаграмма модели работы приведена на рисунках 4, 5 и 6. Для реализации модели на языке GPSS объединим входные потоки заявок в единый поток с интенсивностью, равной сумме интенсивностей составляющих потоков: =0,02 ч-1. Тогда среднее время поступления заявки в СМО составит 50 ч. Длительность обслуживания заявки в СМО имеет экспоненциальное распределение со средним значением, равным 10 ч.

Модель составлена из трех отдельных сегментов:

  1.  Первый сегмент программы имитирует работу ремонтной бригады. Для реализации в программе параллельной работы  бригад представим их многоканальным устройством.
  2.  Второй сегмент (сегмент мониторинга) предназначен для проверки занятости ремонтных бригад. Если все бригады заняты, то это говорит о том, что вычислительная система находится в нерабочем состоянии.
  3.  Третий сегмент (сегмент таймера) предназначен для установления периода моделирования.

3.2 Таблица определений.

Таблица определений является списком различных элементов языка GPSS, использованных в модели, с краткой характеристикой тех частей системы, которые описываются этими элементами. В начале этой таблицы записывается принятая в модели единица времени. Затем – представление транзактов. Далее в алфавитном порядке описываются все прочие элементы модели и части моделируемой системы.

Учитывая перечисленные выше особенности процесса моделирования с использованием ПМДС GPSS/PC, выбираем масштаб для модельного времени 1ед.мод.врем. – 0.1 ч (то есть, среднее время поступления заявки в СМО 50 ч. = 500 ед.мод.врем, а длительность обслуживания заявки в СМО 10 ч. = 100 ед.мод.врем).

Таблица определений имеет вид (Таблица 1):

          Таблица 1

Элементы GPSS

Назначение

Транзакты

1-й сегмент модели

Заявки на решение прикладной программы

2-й сегмент модели

Мониторинг

3-й сегмент модели

Таймер

Приборы

REMON_B

Две, параллельно работающие, ремонтные бригады

3.3 Блок-диаграммы.

 

 

 Рисунок 5.

Блок-диаграмма

третьего сегмента.

Рисунок 4.    Рисунок 5.

Блок-диаграмма    Блок-диаграмма

первого сегмента.   второго сегмента.

4

Кодирование программы.

4.1 Листинг программы.

Листинг программы на языке GPSS имеет следующий вид:

100 *************************************************

110 *       *

120 * PROGRAM  FOR GPSS/PC   *

130 *       *

140 *************************************************

150 * ОПРЕДЕЛЕНИЯ

160 EXP FUNCTION RN1,C24  ;ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНАЯ ФУНКЦИЯ

0.0,0.0/0.1,.104/.2,.222/.3,.335/.4,.509/.5,.69

.6,.915/.7,1.2/.75,1.38/.8,1.6/.84,1.83/.88,2.12

.9,2.3/.92,2.52/.94,2.81/.95,2.99/.96,3.2/.97,3.5

.98,3.9/.99,4.6/.995,5.3/.998,6.2/.999,7.0/.9997,8.0

170 SCH EQU 0    ;СЧЕТЧИК ЗАЯВОК, ОБНАРУЖИВШИХ

180 *      СВОБОДНЫЙ КАНАЛ

190 REMON_B STORAGE,2   ;ОПРЕДЕЛЕНИЕ МНОГОКАНАЛЬНОГО

200 *      УСТРОЙСТВА

210 *************************************************

220  GENERATE 500,FN$EXP  ;ГЕНЕРАЦИЯ ЗАЯВКИ

230  ENTER REMON_B,1   ;ЗАНЯТИЕ ПРИБОРА ЗАЯВКОЙ

240  ADVANCE 100,FN$EXP  ;ОБСЛУЖИВАНИЕ ЗАЯВКИ

250  LEAVE REMON_B,1   ;УХОД ХАЯВКИ ИЗ ПРИБОРА

260  TERMINATE

270 ************************************************

280  GENERATE 1   ;ГЕНЕРАЦИЯ МОНИТОРИНГОВОЙ ЗАЯВКИ

290  TEST G R$REMON_B,0,FIN ;ПРОВЕРКА: ЗАЯВКА ОБНАРУЖИТ

300 *      СВОБОДНЫЙ КАНАЛ

310  ASSIGN SCH+,1   ;ПОДСЧЕТ ЗАЯВОК, ОБНАРУЖИВШИХ

320 *      СВОБОДНЫЙ КАНАЛ

330 FIN TERMINATE

340 ************************************************

350  GENERATE     600000

360  TERMINATE    1

4.2 Выходные данные.

Один из вариантов результатов моделирования приведен ниже.

GPSS/PC Report file REPORT.GPS.  (V 2, # 38123)  12-13-2004 22:16:00   page 1

START_TIME

END_TIME

BLOCKS

FACILITIES

STORAGES

FREE_MEMORY

0

600000

11

0

1

319184

LINE

LOC

BLOCK_TYPE

ENTRY_COUNT

CURRENT_COUNT

RETRY

220

1

GENERATE

1166

0

0

230

2

ENTER

1166

0

0

240

3

ADVANCE

1166

0

0

250

4

LEAVE

1166

0

0

260

5

TERMINATE

1166

0

0

280

6

GENERATE

600000

0

0

290

7

TEST

600000

0

0

310

8

ASSIGN

591037

0

0

330

FIN

TERMINATE

600000

0

0

350

10

GENERATE

1

0

0

360

11

TERMINATE

1

0

0

STORAGE

CAP.

REMAIN.

MIN.

MAX.

ENTRIES

AVL.

AVE.C.

UTIL.

RETRY

DELAY

REMON_B

2

2

0

2

1166

1

0.20

0.098

0

0

XACT_GROUP

GROUP_SIZE

RETRY

POSITION

0

0

5
Интерпретация и анализ результатов имитационного моделирования

В этом разделе рассмотрим логику моделирования, использования модели и распечатки результатов.

Распечатка результатов моделирования содержит следующую информацию.

_____________________________________________________________________________

  •  Поле START TIME [0] определяет абсолютное системное время в момент начала моделирования. Оно эквивалентно абсолютному системному времени после последнего применения операторов RESET или CLEAR.
  •  Поле END TIME [600000] определяет абсолютное время, когда счетчик завершений принимает значение 0.
  •  Поле BLOCKS [11] содержит количество блоков, использованных в текущей модели, к моменту завершения моделирования.
  •  Поле FACILITIES [0] содержит количество устройств, использованных в модели, к моменту завершения моделирования.
  •  Поле STORAGES [1] содержит количество многоканальных устройств, использованных в текущей модели, к моменту завершения моделирования.
  •  Поле FREE MEMORY [319184] показывает количество байтов памяти, доступной для дальнейшего использования.

_____________________________________________________________________________

  •  Поле STORAGE [REMON_B]определяет имя или номер объекта типа "многоканальное устройство".
  •  Поле CAP. [2]определяет емкость многоканального устройства, заданную оператором STORAGE.
  •  Поле REMAIN [2]определяет число единиц свободной емкости многоканального устройства в конце периода моделирования.
  •  Поле MIN [0]определяет минимальное количество используемой емкости многоканального устройства за период моделирования.
  •  Поле MAX [2] определяет максимальное количество используемой емкости многоканального устройства за период моделирования.
  •  Поле ENTRIES [1166]определяет количество входов в многоканальное устройство за период моделирования.
  •  Поле AVL. [1] определяет состояние готовности многоканального устройства в конце периода моделирования. 1 - означает, что многоканальное устройство готово, 0 - не готово.
  •  Поле AVE.C [0.20] определяет среднее значение занятой емкости за период моделирования.
  •  Поле UTIL. [0,098] определяет часть периода моделирования, в течение которого многоканальное устройство использовалось.
  •  Поле RETRY [0] определяет количество сообщений, ожидающих специальных условий, зависящих от состояния многоканального устройства.
  •  Поле DELAY [0] определяет количество сообщений, ожидающих возможности входа в блок ENTER.

_____________________________________________________________________________

В результате моделирования были получены следующие данные:

  •  время моделирования 600000 единиц модельного времени;
  •  было сгенерировано 1166 заявок;
  •  устройством  были обслужены все 1166 заявок;
  •  в среднем 0.02  емкости многоканального устройства было занято;
  •  в среднем 0.098  времени моделирования устройство было загружено.

Для того чтобы вычислить вероятность нахождения вычислительной системы в рабочем состоянии (то есть вероятность того, что будут заняты не все каналы многоканального устройства) в модель исследуемой системы был включен дополнительный транзакт (мониторинг). В функции данного транзакта входит следующее: в каждую единицу модельного времени генерируется заявка, которая проверяет «свободных каналов в многоканальном устройстве больше нуля»; если данное условие выполняется, то происходит инкрементация (увеличение на единицу) счетчика SCH.

Таким образом, в процессе моделирования были получены следующие результаты:

  •  всего сгенерировано 600000 мониторинговых заявок;
  •  подтверждение о не полной занятости многоканального устройства было получено от 591037 заявок (значение счетчика SCH).

Тогда, вероятность нахождения вычислительной системы в рабочем состоянии можно найти следующим образом:

Pp = общее количество сгенерированных заявок / значение счетчика SCH

Pp = 0.9851 = 98.51% – вероятность пребывания системы в рабочем состоянии.

6
Сравнение результатов аналитического и имитационного
моделирования.

Для сравнения приведем результаты, полученные при аналитическом и имитационном моделировании:

  1.  Посредством аналитического расчета была получена вероятность пребывания системы в рабочем состоянии, равная:

 Pp = 0.9917 = 99.17%

  1.  При расшифровке данных, полученных в результате имитационного моделирования, имеем значение той же вероятности, равное:

 Pp = 0.9851 = 98.51%

Таким образом, при сравнении результатов выявляется их расхождение на величину, равную 0.0066 (или 0,66%).

Данное отличие результата имитационного моделирования от аналитических расчетов можно объяснить теми допущениями, которые были приняты при создании концептуальной модели и в процессе алгоритмизации, а также сложностью достижения стационарного режима при моделировании на GPSS/PC. Необходимо учитывать и способ задания функций при моделировании на GPSS – он является табличным.

Учитывая, что расхождение результатов не велико (является допустимым), можно сделать вывод о возможности использования, полученной в процессе курсового проектирования, модели для имитации процесса обслуживания вычислительной системы, состоящей из двух ЭВМ, двумя ремонтными бригадами.

7
Программа и методика испытаний.
7.1 Объект испытаний.
Объектом испытаний является программа, имитирующая работу двух бригад по ремонту вычислительной системы, состоящей из двух ЭВМ.
7.2 Цель испытаний

Целью испытаний является:

  •  проверка корректной работы программы;
  •  обеспечение отсутствия непредвиденных сбоев в работе программы;
  •  выявление лексических и синтаксических ошибок;
  •  нахождение оптимального конечного времени моделирования для обеспечения стационарного режима работы системы.
7.3 Средства и порядок испытаний.

Во время проведения испытаний были использованы следующие технические и программные средства:

  •  Персональный компьютер на базе Athlon 2100XP ;
  •  ОЗУ 256 МБ;
  •  ОС MS Windows XP Professional
  •  Общецелевая система имитационного моделирования GPSS/PC

Порядок проведения испытаний следующий:

Для проверки корректности работы программы, а также для нахождения оптимального конечного времени моделирования, которое обеспечило бы стационарный режим работы, был проведен ряд запусков программы с различным конечным временем моделирования, начиная от 10000 до 20000000 ед.мод.времени.

7.4 Результаты испытаний.

В соответствии с порядком проведения испытаний было проведено тестирование системы. При этом использовались в основном общецелевая система имитационного моделирования GPSS/PC и файловый менеджер Total Commander 6.03a.

В результате испытаний были найдены и исправлены все недочеты, а также определено оптимальное конечное время моделирования, которое обеспечило стационарный режим работы системы.

Испытания показали, что малое время моделирования, до 500000 ед.мод.времени, не позволяет утверждать о стационарности работы системы.

При задании времени моделирования более 600000 ед.мод.времени, результаты мало отличаются друг от друга, таким образом есть основание утверждать о стационарности режима работы системы.

Задание времени моделирования больше чем 5000000 ед.мод.времени не рекомендуется, так как появляется возможность нехватки свободной памяти и слишком велика длительность процесса моделирования.

8

Эксплуатационные документы.

8.1 Руководство оператора.

8.1.1 Назначение программы.

Данная программа позволяет провести имитационное моделирование работы двух бригад по ремонту вычислительной системы, состоящей из двух ЭВМ и выявить вероятность нахождения вычислительной системы в рабочем состоянии.

8.1.2 Использование программы.

Запуск программы KURSPR.GPS, производится при помощи общецелевой системы имитационного моделирования GPSS/PC. Для этого необходимо скопировать файл KURSPR.GPS в папку где находится GPSS/PC и запустить исполняемый файл GPSSPS.EXEэто непосредственно среда, в которой пользователь может загружать уже имеющиеся на диске программы, вводить новые, редактировать их, сохранять, а также выполнять моделирование. После загрузки среды экран оказывается разделенным на два поля: верхнее и нижнее. В верхнем размещается оттранслированный текст программы, а в нижнем вводятся строки исходного текста и служебные команды. В первой позиции нижнего поля высвечивается приглашение для ввода в виде: «>».

Для загрузки программы необходимо в нижнем поле ввести следующее:

@KURSPR.GPS

При загрузке происходит ее трансляция.

Для начала моделирования необходимо ввести следующую команду среды GPSS/PS:

START 1

Для выхода из среды моделирования используется следующая команда среды GPSS/PS:

END

Программа GPSS PC как результат моделирования формирует стандартный файл отчета REPORT.GPS.

Для просмотра стандартного статистического отчета необходимо загрузить файл GPSSREPT.EXE. После загрузки программы на экране появляются информация о программе, список рабочих клавиш и два поля ввода. В первом (левом) поле находится имя файла, созданного программой GPSS PC (по умолчанию REPORT.GPS). В это поле можно ввести новое имя. Во втором поле (правом) по умолчанию записана команда «SCRN:». Если на ее место ввести имя файла, то будет создан файл отчета с этим именем. Иначе отчет будет выведен на экран. Для переключения между этими двумя полями ввода используется клавиша «Enter», для вывода отчета на экран или в файл - клавиша «Пробел». Если весь отчет не помещается на экране, то следующую страницу отчета можно вывести повторным нажатием клавиши «Пробел». Для выхода из программы используется клавиша «Esc».

9

Заключение.

В процессе выполнения курсовой работы по дисциплине “Моделирование” мною были усвоены основные разделы теоретической части курса, закреплены и углублены знания по математическим и программным средствам моделирования, получены навыки комплексного решения задач на базе современных ЭВМ.

Для выполнения курсовой работы было выдано задание, содержащее  описание объекта моделирования и численные данные о переменных и параметрах объекта моделирования и воздействиях внешней среды, характеристики процесса функционирования, которые необходимо оценить. В ходе выполнения курсовой работы я сформулировала задачу моделирования в соответствии с конкретными целями моделирования; разработала формализованную  модель в виде модели системы массового обслуживания (СМО); провела аналитический расчет основных характеристик СМО; разработала программную модель на основе алгоритмического описания модели; составила программу на языке имитационного моделирования GPSS/PC, провела её отладку; проверку адекватности модели; оценила и проанализировала полученные результаты моделирования.

Таким образом, я выполнила все цели, поставленные передо мной в процессе курсового проектирования, и получила адекватно работающую модель для имитации процесса обслуживания вычислительной системы, состоящей из двух ЭВМ, двумя ремонтными бригадами.

10

Библиографический список.

  1.  Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов по специальности «Автоматизирование системы обработки информ. и упр.» 2-е изд. М.: Высшая школа, 1998.
  2.  Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: курсовое проектирование. М.: Высшая школа, 1988.
  3.  Единая система электронных вычислительных машин. Пакет прикладных программ для  моделирования на ЭВМ сложных дискретных систем. Общее описание. Калинин, 1988.
  4.  Единая система программной документации (ЕСПД). ГОСТ 19.0001-77-19.504-79. М., 1988.
  5.  ЕСПД ГОСТ 19.701-90. М., 1991.  
  6.  Клейнрок Л. «Вычислительные системы с очередями». М.: Мир, 1979.
  7.  Шрайбер Т. Дж. «оделирование на GPSS». Пер. с англ. В.И. Гарнера, И.Л.Шмуйловича; ред. М.А. Файнберг. М.: Машиностроение, 1980.
  8.  Сарычев Н.А. Моделирование. Методические указания к курсовой работе. Рязань: РРТИ, 1989.
  9.  Лекции по курсу «Моделирование»

20


G1

G1

источники

заявок

обслуживающие

каналы

ОА1

ОА2

λ

λ

μ

G1

G1

источники

заявок

многоканальное

обслуживающее

устройство

ОА1

ОА2

λ

λ

S0

S1

S2

μ

λ

S0

S1

S2

S0 S1 S2

-2λ

0

μ

-(λ+μ)

λ

0

-2μ


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

81962. Системы и методы инвестиционного анализа 62 KB
  В соответствии с предлагаемой схемой проведения инвестиционного анализа или анализа инвестиционной привлекательности региона или других объектов по нашему мнению следует использовать различные экономико-математические статистические и другие методы.
81963. Экономическая диагностика предприятия 1.33 MB
  Цель экономической диагностики предприятия – оценка финансового состояния и динамики развития хозяйствующего субъекта. Экспресс диагностику рекомендуется осуществить методом оценки финансовых коэффициентов.
81964. Основы системы социальной защиты населения в России. Структура социальной защиты населения на примере Туринского района 43 KB
  Сложившаяся ситуация требует от государства и неправительственных организаций общественных объединений принятия адекватных мер прежде всего в сфере развития системы социальной защиты населения и обеспечения социальной безопасности.
81965. ПРЕС-КОНФЕРЕНЦІЯ «ВОДА – НАЙВАЖЛИВІШИЙ МІНЕРАЛ» 1.29 MB
  Мета: Розширити і збагатити знання учнів про воду, дати уявлення про значення води на планеті Земля, закріпити знання про властивості води та її народногосподарське призначення, в тому числі в рідному краї. Виховувати в учнів бережне ставлення до води та бажання зберегти запаси прісної води чистими для себе і майбутніх поколінь.
81966. Вода. Кругообіг води 248 KB
  Мета: На основі вивченого матеріалу систематизувати знання учнів про властивості води, стани води, кругообіг води, значення води в природі і для людей; формувати вміння застосовувати засвоєні знання. Розвивати вміння аналізувати природні явища, робити висновки.
81967. Земля – голуба планета. Водойми України 59.5 KB
  Повторити і розширити поняття про водойми України їх різноманітність джерело річка – її будова складові частини; озеро болото море значення та охорону; продовжувати формувати вміння учнів працювати з фізичною картою зошитом підручником; розвивати уміння логічно мислити працювати у групі...
81968. Практичне заняття «Вогонь – друг, вогонь – ворог» 69 KB
  Мета: продовжити формувати уявлення про причини виникнення пожежі в побуті та її наслідки; вчити учнів правильно діяти у випадку виникнен ня пожежі в сусідів чи на інших об’єктах; розвивати навички самозахисту; виховувати розсудливість, почуття відповідальності за свої вчинки.
81969. Хай вічно горить вогонь пам’яті 42.5 KB
  Яка б річниця визволення нашої країни від німецько-фашистських загарбників не наступала, думка про те, що настала тиша, прийшов довгожданий, вистражданий, оплачений дорогою ціною мир, бентежить душу. Зараз ми послухаємо у грамзаписі спогади учасників боїв.
81970. Вогонь — друг, вогонь — ворог (Сценарій виступу) 35.5 KB
  Через необережне поводження з вогнем щорік гинуло все більше і більше людей. Вогонь — ворог! Він залишив свої криваві сліди в історії всіх епох і народів. Тисячі міст і сіл зникли в полум’ї вогню. Безцінні твори попередніх поколінь перетворились на порох. Вогонь згубив мільйони людей.