Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Формализованное описание объекта моделирования




Содержательное описание объекта моделирования и постановка задачи.

Пример имитационной модели СМО

Рассматривается процесс приема пациентов в поликлинике. Восьми пациентам назначено определенное время приема – с 9.30 до 12.00. То есть каждому пациенту выделено конкретное количество минут приема. Однако пациенты могут приходить вовремя, опаздывать или приходить на прием раньше срока. Это событие является случайным и соответственно время прихода пациента - случайная величина. Из прошлого опыта известны вероятности отклонения времени прихода пациентов от назначенного (вероятность опоздания или прихода раньше срока). Предполагается, что пациенты обслуживаются в порядке записи. Кроме того, обслуживание пациентов так же является случайным событием (количество минут обслуживания – случайная величина). Статистические данные по времени обслуживания (вероятности отклонения времени обслуживания от запланированного) так же известны из прошлого опыта. Необходимо определить, когда закончится прием пациентов (построив имитационную модель).

Исходные данные (и конкретные значения для контрольного примера):

Ti – назначенное время прихода пациента (Таблица),

ti - предполагаемое время обслуживания пациента (Таблица),

Xi – отклонение времени прихода пациента от назначенного (приход пациента раньше, вовремя или позже назначенного срока) (Таблица),

Yi - отклонение времени обслуживания пациента от запланированного.

Таблица 21

Пациент Время, назначенное пациентам Ti Предполагаемое время обслуживания, мин. ti
А 9.30  
В 9.45  
С 10.15  
D 10.30  
Е 10.45  
F 11.15  
G 11.30  
Н 11.45  

Из прошлого опыта известно:

Таблица 22

Отклонение времени прихода пациентов Xi Вероятность P(Xi) Интегральная вероятность Диапазон случайных чисел к1
на 20 мин раньше 0,20 0,20 00—19
на 10 мин раньше 0,10 0,30 20—29
вовремя 0,40 0,70 30—69
на 10 мин позже 0,25 0,95 70—94
на 20 мин позже 0,05 1,00 95—99

Таблица 23

Отклонение времени обслуживания пациентов Yi Вероятность P(Yi) Интегральная вероятность Диапазон случайных чисел к2
на 20% времени меньше 0,15 0,15 00—14
по плану 0,50 0,65 15—64
на 20% времени больше 0,25 0,90 65-89
на 40% времени больше 0,10 1,00 90—99

 

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-16; Просмотров: 524; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.