Анализ и интерпретация результатов пробного прогона модели

Правильная интерпретация результатов не менее важна, чем анализ исходных данных, так как от этого зависят выводы иссле­дователя по функционированию моделируемой системы. Сначала выделяют те результаты, которые нужны для дальнейшего анали­за. Затем эти результаты должны быть интерпретированы относи­тельно моделируемого объекта, т.е. должен быть осуществлен пе­реход от информации, полученной в результате машинного экспе­римента с моделью, к информации применительно к объекту мо­делирования.

По полученным результатам должна быть проведена провер­ка гипотезы и предположений, сделаны соответствующие выводы и даны рекомендации по практическому использованию результа­тов моделирования. На данном этапе приводятся результаты ком­пьютерных экспериментов в виде графиков, таблиц, распечаток.

По результатам моделирования получен стандартный от­чет (табл. 2), который выдает основные характеристики сис­темы.

Таблица 2

Отчет по результатам моделирования

GPSS World Simulation Report - пример 3.1.1

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 480.000 17 2 0

NAME VALUE

AVE_QUEUE 10004.000

KOLONKA_1 10002.000

KOLONKA_2 10003.000

KOL_1 4.000

KOL_2 9.000

NEXT 13.000

PRIBY 10000.000

P_R 10005.000

ZAPRAVKA 10001.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 92 0 0

2 QUEUE 92 0 0

3 TRANSFER 92 7 0

KOL_1 4 SEIZE 48 0 0

5 DEPART 48 0 0

6 ADVANCE 48 1 0

7 RELEASE 47 0 0

8 TRANSFER 47 0 0

KOL_2 9 SEIZE 37 0 0

10 DEPART 37 0 0

11 ADVANCE 37 1 0

12 RELEASE 36 0 0

NEXT 13 SAVEVALUE 83 0 0

14 SAVEVALUE 83 0 0

15 TERMINATE 83 0 0

16 GENERATE 1 0 0

17 TERMINATE 1 0 0

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

KOLONKA_1 48 0.984 9.835 1 86 0 0 7 0

KOLONKA_2 37 0.974 12.636 1 85 0 0 7 0

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

ZAPRAVKA 8 7 92 4 3.392 17.698 18.503 0

SAVEVALUE RETRY VALUE

AVE_QUEUE 0 17.639

P_R 0 6640.000

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

94 0 482.940 94 0 1

86 0 484.537 86 6 7

85 0 485.789 85 11 12

95 0 960.000 95 0 16

Проанализируем стандартный отчет из табл. 2 и определим основные характеристики функционирования системы. В отчете указыва ется, что модельное время (END TIME) составляет 480 ед., в данном случае - минут. Число каналов обслуживания (FACILITY) равно двум (две колонки).

Первая колонка за день обслуживает 48 автомобилей (ENTRY - EN­TRIES - 48), вторая - 37 автомобилей, так как время обслужи­вания на второй колонке больше.

Важной характеристикой является коэффициент загрузки устройств обслуживания (коэффициент использования узла (UTIL.)), который рассчитывается как соотношение общего времени обслуживания данным устройством к общему времени наблюдения. Значение коэффициента, близкое к единице свиде­тельствует о высокой загрузке устройства в течение времени моделирования (в данной модели этот коэффициент для первой колонки составляет 0,984, для второй - 0,974).

Среднее время обслуживания (AVE. TIME) первой колонкой равно 9.835 мин, второй - 12.636 мин.

К моменту окончания моделирования оба устройства были доступны (AVAIL. =1). Так как автомобили обслуживали в по­рядке общей очереди, и условия приоритетности не было уста­новлено, то количество автомобилей, ожидающих выполнения операции с прерыванием обслуживания других автомобилей (PEND = 0). Соответственно, количество автомобилей, об­служивание которых было прервано (INTER), также равно 0. Ко­личество автомобилей, ожидающих выполнения специфического условия, зависящего от состояния колонок (RETRY) равно 7 и 7. Отказов в обслуживании каких-либо автомобилей (DELAY=0) не было.

Данные стандартного отчета о состоянии очереди на за­правку можно проанализировать следующим образом:

Максимальное содержание очереди (МАХ) равно 8 автомо­билей. Текущее содержание очереди к моменту завершения про­цесса моделирования (CONT.) равно 7. Общее количество авто­мобилей, входящих в очередь (ENTRY), равно 92. Общее число ав­томобилей, входящих в очередь с нулевым временем пребывания в ней (ENTRY (0)), равно 4. Взвешенная по времени средняя длина очереди в течение периода моделирования (AVE.CONT.) равно 3,392 мин. Среднее время нахождения автомобиля в очереди (AVE. TIME) составляет 17,639мин.

Среднее время пребывания в очереди одного автомобиля в течение периода моделирования без учета «нулевых» входов (AVE. (-0)) составило 18,503 мин. И количество автомобилей, ожидающих выполнения специфического условия, зависящего от состояния очереди (RETRY), составило 0.

Значение сохраняемой величины AVE_QUEUE (время пребы­вания в очереди на заправку) равно 17,698 мин.

Как показал анализ результатов моделирования, значитель­ную часть времени автомобили находятся в очереди на заправку. Управленческое решение, которое может быть принято в данном случае - это увеличение количества обслуживающих устройств (колонок) или замена колонок на работающие более быстро. По условиям задачи руководитель АЗС имеет возможность, осуще­ствив дополнительные капиталовложения, заменить колонку, об­служивающую в среднем за 10 мин, на более совершенную, произ­водящую эту же операцию в среднем за 8 мин. Выясним, как это повлияет на выходные характеристики модели, заменив в опера­торе ADVANCE 10,2.5. время операции (ADVANCE 8,2.5). После осуществления прогона модели получим следующий отчет (табл. 3).

Таблица 3

Отчет ИМ после замены входных характеристик модели

GPSS World Simulation Report - пример 3-1.2.1

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 480.000 17 2 0

NAME VALUE

AVE_QUEUE 10004.000

KOLONKA_1 10002.000

KOLONKA_2 10003.000

KOL_1 4.000

KOL_2 9.000

NEXT 13.000

PRIBY 10000.000

P_R 10005.000

ZAPRAVKA 10001.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 94 0 0

2 QUEUE 94 0 0

3 TRANSFER 94 0 0

KOL_1 4 SEIZE 57 0 0

5 DEPART 57 0 0

6 ADVANCE 57 1 0

7 RELEASE 56 0 0

8 TRANSFER 56 0 0

KOL_2 9 SEIZE 37 0 0

10 DEPART 37 0 0

11 ADVANCE 37 1 0

12 RELEASE 36 0 0

NEXT 13 SAVEVALUE 92 0 0

14 SAVEVALUE 92 0 0

15 TERMINATE 92 0 0

16 GENERATE 1 0 0

17 TERMINATE 1 0 0

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

KOLONKA_1 57 0.956 8.053 1 95 0 0 0 0

KOLONKA_2 37 0.965 12.514 1 93 0 0 0 0

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

ZAPRAVKA 3 0 94 11 0.909 4.644 5.259 0

SAVEVALUE RETRY VALUE

AVE_QUEUE 0 4.644

P_R 0 7360.000

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

96 0 481.312 96 0 1

95 0 485.306 95 6 7

93 0 487.223 93 11 12

97 0 960.000 97 0 16

Оформим результаты моделирования в следующую таблицу 4, выделив основные характеристики.

Таблица 4

Результаты моделирования работы АЗС в течение смены

Параметры	Среднее время заправки на пер­вой колонке, мин
Количество обслуженных автомобилей, всего колонкой №1 колонкой №2
Среднее время обслуживания: колонка №1 колонка №2	9.835 12.636	8.053 12.514
Коэффициент загрузки: колонка №1 колонка №2	0.984 0.974	0.965 0.965
Максимальное число автомобилей в оче­реди
Среднее число автомобилей в очереди	3.392
Среднее время ожидания заправки, мин	17.698	4.644

Дополнительно можно проанализировать работу системы с использованием графика и гистограммы.

Для получения графика изменения какого-либо показателя работы системы (например, количество автомобилей в очереди на заправку во втором случаем модели) заполняются окна Plot Window (рис. 5).

Рис. 5. Ввод исходных данных для построения графика

Рис.6. Графическое изображение результатов моделирования

График позволяет установить, что в период между 360...370 минутами с начала работы автозаправочной станции в очереди скапливается наибольшее число автомобилей - десять.

Дополнительно может быть построена гистограмма ре­зультатов моделирования (рис. 7). Это делается путем добав­ления к тексту основной программы команды QTABLE:

INFORM QTABLE ZAPRAVKA,0,3,35

После запуска модели воспользуйтесь Window u Simulation Window u Table Window.

Рис. 7. Гистограмма результатов моделирования

Дата добавления: 2015-06-30