Реализация имитационной модели

РЕАЛИЗАЦИЯ И ИССЛЕДОВАНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

РАЗРАБОТКА, РЕАЛИЗАЦИЯ И ИССЛЕДОВАНИЕ УПРОЩЕННЫХ МОДЕЛЕЙ

Организация сбора статистики

Для сбора в ходе моделирования данных, необходимой для расчета статистики – статистических оценок прогнозируемых узловых и системных характеристик, необходимо определить в модели точки сбора данных. Это пары точек (контрольных точек) { (x_k, y_k) }. Здесь x_k – первая, а y_k – вторая точка схемы ССМ, в которых фиксируется прохождения каждой заявки (время прохождения для каждой заявки). По этим парам времен рассчитывается, в частности, среднее время пребывания заявок во фрагменте сети, заключенном между ними и т.д. В GPSS каждой паре точек соответствует имя ИМЯ_ПАРЫ_ТОЧЕК, формируемый по правилам формирования имен GPSS [12, с. 90-91] – это может быть натуральное число, идентификатор.

Место размещения первой точки пары определяется местом размещения в модели оператора

queue ИМЯ_ПАРЫ_ТОЧЕК,

соответственно место размещения второй точки пары определяется местом размещения в модели оператора

depart ИМЯ_ПАРЫ_ТОЧЕК.

Для заданной системы.

Измерение и вычисление узловых и системных характеристик иллюстрируется таблицами 17, 18. На схеме ССМ (рисунок 13) точки сбора статистики обозначены символом – x.

Таблица 17. Измерение узловых характеристик ССМ (рисунок 13)

Узел	Характеристика	Точки или узел замера	ИМЯ_ПАРЫ_ТОЧЕК
b1	l1, l^(1)1 , l^(2)1 ω1 ω^(1)1 , ω^(2)1	3-4	w_b_1
	m1 , m^(1)1 , m^(2)1 u1, u^(1)1 , u^(2)1	3-6	u_b_1
	ρ1 , ρ^(1)1 , ρ^(2)1	узел b1
b2	l2, l^(1)2, l^(2)2 ω2, ω^(1)2, ω^(2)2	6-7	w_b_2
	m2, m^(1)2, m^(2)2 u2, u^(1)2, u^(2)2	6-8	u_b_2
	ρ2, ρ^(1)2, ρ^(2)2	узел b2
b3	m3, m^(1)3, m^(2)3 u3, u^(1)3, u^(2)3	2-9	u_b_3
	ρ3, ρ^(1)3, ρ^(2)3	узел b3

Таблица 18. Измерение и вычисление системных характеристик ССМ (рисунок 13)

Характеристика	Вычисление	Точки или узел замера	ИМЯ_ПАРЫ_ТОЧЕК
L, L^(1), L^(2) W, W^(1), W^(2)	L = l1 + l2 , L^(1) = l^(1)1 + l^(1)2, L^(2) =l^(2)1 + l^(2)2, W = ω1 * α1 + ω2 * α 2 и т.д.	3-4 плюс 6-7	W_system
M, M^(1), M^(2) U, U^(1), U^(2)	M = m1 + m2 , M^(1) = m^(1)1 + m^(1)2, M^(2) =m^(2)1 + m^(2)2, U = u1 * α1 + u2 * α 2 и т.д.	2-9	U_system
p6, p^(1)6, p^(2)6 (q6, q^(1)6, q^(2)6)	ЧИСЛО_ВХОЖДЕНИЙ_В_УЗЕЛ_ b3,1 / ОБЩЕЕ_ЧИСЛО_ ЗАЯВОК	узел b^(1)3,1, b^(2)3,1

Здесь означает описание на языке GPSS ранее разработанной GPSS-ориентированной стохастической сетевой модели (§ 6.1 и рисунок 13).

Или для этого можно использовать GPSS-модели, полученные в §§ 7.4.1-7.4.5.

Для заданной системы.

Здесь строим модель в соответствии с рисунком 13. Учитываем наличие двух потоков заявок, реальные законы распределений и т.д. Используем при этом знания и фрагменты, полученные в §§ 7.4.1-7.4.5.

Текст программы может выглядеть как

b_3 STORAGE 2

b_2 STORAGE 4; multichanel node - facility N 2

INITIAL X$Otkaz,0

*****************************************

GENERATE 50,25

GATE SNF b_3,Lab_term1

queue U_system

queue p1_U_system

ENTER b_3

queue w_b_1

queue p1_w_b_1

queue u_b_1

queue p1_u_b_1

SEIZE b_1

depart w_b_1

depart p1_w_b_1

ADVANCE 5,2.5

RELEASE b_1

depart u_b_1

depart p1_u_b_1

queue u_sum_b_2

queue p1_u_sum_b_2

Lab_1 queue w_b_2

queue p1_w_b_2

queue u_b_2

queue p1_u_b_2

ENTER b_2

depart w_b_2

depart p1_w_b_2

ADVANCE 30,15

LEAVE b_2

depart u_b_2

depart p1_u_b_2

TRANSFER.5,,Lab_1

LEAVE b_3

depart u_sum_b_2

depart p1_u_sum_b_2

depart U_system

depart p1_U_system

TERMINATE 1

Lab_term1 savevalue Otkaz+,1

TERMINATE 1

*****************************************

GENERATE 33.3,17

GATE SNF b_3,Lab_term2

queue U_system

queue p2_U_system

ENTER b_3

queue w_b_1

queue p2_w_b_1

queue u_b_1

queue p2_u_b_1

SEIZE b_1

depart w_b_1

depart p2_w_b_1

ADVANCE 3.3,1.6

RELEASE b_1

depart u_b_1

depart p2_u_b_1

queue u_sum_b_2

queue p2_u_sum_b_2

Lab_2 queue w_b_2

queue p2_w_b_2

queue u_b_2

queue p2_u_b_2

ENTER b_2

depart w_b_2

depart p2_w_b_2

ADVANCE 20,10

LEAVE b_2

depart u_b_2

depart p2_u_b_2

TRANSFER.5,,Lab_2

LEAVE b_3

depart u_sum_b_2

depart p2_u_sum_b_2

depart U_system

depart p2_U_system

TERMINATE 1

Lab_term2 savevalue Otkaz+,1

TERMINATE 1

Ниже в таблице 30 представлены результаты аналитического и имитационного моделирования (для каждого из потоков в отдельности и безотносительно к потокам заявок - п_1, п_2, п) и вычислена погрешность аналитической модели. При этом за эталон взяты характеристики ИМ.

Таблица 30. Характеристики ИМ

	Харак-тика	АМ	ИМ	Погрешность, %
		п_1	п_2	п
Узел
	ρ1	0,2	0,0464	0,0696	0,116
	l1	0,05	0,001	0,002	0,003
	m1	0,25	0,058	0,06	0,12
	ω1		0,091	0,129	0,112
	u1		5,1	3,43	4,08	-22,55%
	ρ2	0,6	0,14	0,21	0,35
	l2	0,9
	m2	1,5	0,685	0,72	1,4
	ω2
	u2				23,9	37,24%
	ρ3		0,3036	0,4554	0,759
	m3		0,74	0,78	1,518
Система
	L	0,95	0,001	0,002	0,003
	R	0,8	0,1864	0,2796	0,466
	M	1,75	0,74	0,78	1,52	-15,13%
	U		64,9	43,6	51,9	32,56%
	W		0,091	0,129	0,112
	p		0,16	0,24	0,4

Выводы.

Дата добавления: 2014-12-27