Иммитационное моделирование работы магазина (183939)

Посмотреть архив целиком

  • Содержание

  • Введение

    1. Задание

    Выполнить моделирование работы магазина, торгующего 20 видами товаров. Для каждого вида товаров, средний интервал прихода покупателей равномерно распределен в интервале от 20 до 70 минут. Среднее количество денег, расходуемых на каждый вид товаров, равномерно распределено в интервале от 1 до 10 гривен. Поступление каждого вида товаров имеет средний интервал в 100 раз больший, чем интервал прихода покупателей за этим товаром, а средняя величина поставки товара (в гривнах), в 100 раз больше, средней цены покупки этого вида товара. Промоделировать обслуживание заданного числа.

    2. Текст модели

    • 3. Последняя статистика по модели

    Выводы

    Литература


    Введение


    Тема контрольной работы по дисциплине «Компьютерное моделирование процессов и систем» «Иммитационное моделирование работы магазина».

    Разработчикам и пользователям вычислительных систем (ВС) приходится решать задачи оценки различных вариантов организации вычислительного процесса в ВС, поиска оптимальной структуры ВС, состава и конфигурации оборудования и операционной системы (ОС) при различных потоках заявок на оборудование. Аналитические методы подобных расчетов базируются на упрощенных математических моделях и позволяют определить только порядок результатов. Поэтому сейчас все шире распространяются методы имитационного программирования. Построение имитационных моделей ВС требует, с одной стороны, детального знания их структуры и функциональных особенностей, а с другой - наличия подходящих средств их отражения в модели.

    Наиболее удобными и эффективными для целей моделирования представляются специализированные языки, предоставляющие разработчику модели широкий выбор средств описания моделей, а также сервисных средств, что облегчает конструирование модели и эксперименты с ней.

    Цель контрольной работы состоит в углублении практических навыков в области имитационного моделирования систем с использованием языка GРSS. Этот язык предназначен для моделирования преимущественно дискретных систем массового обслуживания, к которым относятся и ВС.

    Основная цель работы: научиться решать задачи моделирования систем массового обслуживания средней сложности.



    1. Задание


    Выполнить моделирование работы магазина, торгующего 20 видами товаров. Для каждого вида товаров, средний интервал прихода покупателей равномерно распределен в интервале от 20 до 70 минут. Среднее количество денег, расходуемых на каждый вид товаров, равномерно распределено в интервале от 1 до 10 гривен.

    Поступление каждого вида товаров имеет средний интервал в 100 раз больший, чем интервал прихода покупателей за этим товаром, а средняя величина поставки товара (в гривнах), в 100 раз больше, средней цены покупки этого вида товара.

    Промоделировать обслуживание заданного числа покупателей, например, 15000.

    Реальные интервалы прихода покупателей за товаром, распределены по экспоненциальному закону относительно средней величины. Реальные интервалы поставки распределены по равномерному закону с заданным средним значением, и отклонением в 20% от среднего.

    Реальные затрата на покупку и поставку складывается из половины от среднего и добавки еще в половину, распределенную по экспоненциальному закону. Определить суммарную стоимость всех покупок и всех поступлений, а также разницу между ними.



    2. Текст модели


    Текст модели может выглядеть следующим образом:

    baseintp equ 1000

    basenum equ 2000

    basenummag equ 3000

    ; shop

    ;покупатели

    generate 0,0,0,20

    assign intp,(uniform(1,20,70))

    assign num,(uniform(1,1,10))

    savevalue tmp+,1

    assign tip,X$tmp

    savevalue (baseintp+X$tmp),(p$intp#100)

    savevalue (basenum+X$tmp),(p$num#100)

    rret advance (exponential(1,0,p$intp))

    split 1,rret

    assign 1,(basenummag+p$tip)

    assign 2,(exponential(1,p$num/2,P$num/2))

    test le p2,x*1,next

    savevalue p1-,p2

    savevalue sumout+,p$num

    next buffer

    savevalue delta,(x$sumin-x$sumout)

    terminate 1


    ; завоз

    generate 0,0,0.1,20

    savevalue tmp1+,1

    assign 1,(baseintp+x$tmp1)

    assign 2,(basenum+x$tmp1)

    assign intp,(x*1)

    assign num,x*2

    assign tip,X$tmp1

    rret1 advance (exponential(1,0,p$intp))

    split 1,rret1

    assign 1,(basenummag+p$tip)

    assign 2,(exponential(1,p$num/2,P$num/2))

    savevalue p1,(x*1+p2)

    buffer

    savevalue sumin+,p2

    terminate


    start 15000

    reset

    start 15000

    reset

    start 15000

    reset

    start 15000



    3. Последняя статистика по модели

    • Последняя статистика по модели будет выглядеть следующим образом:


    GPSS World Simulation Report - sample.32.4

    Friday, May 14, 2004 07:33:25


    START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

    95636.524 127422.725 32 0 0



    NAME VALUE

    BASEINTP 1000.000

    BASENUM 2000.000

    BASENUMMAG 3000.000

    DELTA 10008.000

    INTP 10003.000

    NEXT 15.000

    NUM 10004.000

    RRET 8.000

    RRET1 25.000

    SUMIN 10009.000

    SUMOUT 10010.000

    TIP 10006.000

    TMP 10005.000

    TMP1 10007.000



    LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

    1 GENERATE 0 0 0

    2 ASSIGN 0 0 0

    3 ASSIGN 0 0 0

    4 SAVEVALUE 0 0 0

    5 ASSIGN 0 0 0

    6 SAVEVALUE 0 0 0

    7 SAVEVALUE 0 0 0

    RRET 8 ADVANCE 15020 20 0

    9 SPLIT 15000 0 0

    10 ASSIGN 15000 0 0

    11 ASSIGN 15000 0 0

    12 TEST 15000 0 0

    13 SAVEVALUE 13669 0 0

    14 SAVEVALUE 13669 0 0

    NEXT 15 BUFFER 15000 0 0

    16 SAVEVALUE 15000 0 0

    17 TERMINATE 15000 0 0

    18 GENERATE 0 0 0

    19 SAVEVALUE 0 0 0

    20 ASSIGN 0 0 0

    21 ASSIGN 0 0 0

    22 ASSIGN 0 0 0

    23 ASSIGN 0 0 0

    24 ASSIGN 0 0 0

    RRET1 25 ADVANCE 192 20 0

    26 SPLIT 172 0 0

    27 ASSIGN 172 0 0

    28 ASSIGN 172 0 0

    29 SAVEVALUE 172 0 0

    30 BUFFER 172 0 0

    31 SAVEVALUE 172 0 0

    32 TERMINATE 172 0 0



    SAVEVALUE RETRY VALUE

    1001 0 6404.955

    1002 0 2111.915

    1003 0 5940.275

    1004 0 4172.845

    1005 0 6817.275

    1006 0 4649.720

    1007 0 5588.615

    1008 0 5273.505

    1009 0 5506.080

    1010 0 6828.505

    1011 0 4461.570

    1012 0 5484.610

    1013 0 5590.495

    1014 0 2543.760

    1015 0 2567.830

    1016 0 4634.950

    1017 0 5193.640

    1018 0 6260.355

    1019 0 2040.820

    1020 0 4638.690

    2001 0 334.444

    2002 0 953.733

    2003 0 660.581

    2004 0 937.454

    2005 0 324.653

    2006 0 163.080

    2007 0 594.535

    2008 0 772.295

    2009 0 331.157

    2010 0 238.095

    2011 0 746.220

    2012 0 164.759

    2013 0 351.530

    2014 0 891.475

    2015 0 471.646

    2016 0 810.014

    2017 0 966.023

    2018 0 133.113

    2019 0 739.168

    2020 0 956.109

    3001 0 1771.310

    3002 0 3118.466

    3003 0 1011.787

    3004 0 4530.221

    3005 0 357.841

    3006 0 1392.925

    3007 0 1973.228

    3008 0 5053.080

    3009 0 552.172

    3010 0 0.598

    3011 0 3937.707

    3012 0 935.779

    3013 0 625.270

    3014 0 4736.679

    3015 0 10033.071

    3016 0 0.618

    3017 0 4395.957

    3018 0 601.167

    3019 0 4198.037

    3020 0 11921.806

    TMP 0 20.000

    TMP1 0 20.000

    DELTA 0 60938.868

    SUMIN 0 399641.893

    SUMOUT 0 338703.025



    FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

    60677 0 127423.320 3 8 9

    INTP 21.119

    TIP 2.000

    NUM 9.537

    60673 0 127427.925 13 8 9

    INTP 54.846

    NUM 1.648

    TIP 12.000

    60661 0 127432.117 12 8 9

    INTP 44.616

    TIP 11.000

    NUM 7.462

    60669 0 127433.071 10 8 9

    INTP 55.061

    NUM 3.312

    TIP 9.000

    60670 0 127440.907 20 8 9

    INTP 20.408

    TIP 19.000

    NUM 7.392

    60675 0 127441.767 9 8 9

    INTP 52.735

    NUM 7.723

    TIP 8.000

    60660 0 127446.699 21 8 9

    INTP 46.387

    NUM 9.561

    TIP 20.000

    60658 0 127449.963 15 8 9

    INTP 25.438

    NUM 8.915

    TIP 14.000

    60674 0 127453.320 1 8 9

    INTP 64.050

    NUM 3.344

    TIP 1.000

    60638 0 127453.990 18 8 9

    INTP 51.936

    NUM 9.660

    TIP 17.000

    60659 0 127457.240 8 8 9

    INTP 55.886

    NUM 5.945

    TIP 7.000

    60671 0 127457.864 19 8 9

    INTP 62.604

    TIP 18.000

    NUM 1.331

    60644 0 127475.255 5 8 9

    INTP 41.728

    TIP 4.000

    NUM 9.375

    60678 0 127480.770 6 8 9

    INTP 68.173

    NUM 3.247

    TIP 5.000

    60676 0 127482.678 16 8 9

    INTP 25.678

    NUM 4.716

    TIP 15.000

    60665 0 127494.309 11 8 9

    INTP 68.285

    NUM 2.381

    TIP 10.000

    60649 0 127498.513 17 8 9

    INTP 46.349

    NUM 8.100

    TIP 16.000

    60633 0 127499.227 14 8 9

    INTP 55.905

    TIP 13.000

    NUM 3.515

    57089 0 127503.863 38 25 26 1 1018.000

    2 2018.000

    INTP 6260.355

    TIP 18.000

    NUM 133.113

    60583 0 127509.408 4 8 9

    INTP 59.403

    NUM 6.606

    TIP 3.000

    60672 0 127589.550 7 8 9

    INTP 46.497

    NUM 1.631

    TIP 6.000

    60282 0 127967.620 22 25 26 1 1002.000

    2 2002.000

    INTP 2111.915

    NUM 953.733

    TIP 2.000

    47507 0 128140.437 36 25 26 1 1016.000

    2 2016.000

    INTP 4634.950

    TIP 16.000

    NUM 810.014

    60155 0 128992.238 35 25 26 1 1015.000

    2 2015.000

    INTP 2567.830

    NUM 471.646

    TIP 15.000

    60326 0 129127.090 34 25 26 1 1014.000

    2 2014.000

    INTP 2543.760

    TIP 14.000

    NUM 891.475

    58659 0 129370.529 27 25 26 1 1007.000

    2 2007.000

    INTP 5588.615

    TIP 7.000

    NUM 594.535

    60146 0 130053.205 24 25 26 1 1004.000

    2 2004.000

    INTP 4172.845

    TIP 4.000

    NUM 937.454

    59945 0 130360.030 29 25 26 1 1009.000

    2 2009.000

    INTP 5506.080

    NUM 331.157

    TIP 9.000

    47089 0 130437.748 30 25 26 1 1010.000

    2 2010.000

    INTP 6828.505

    NUM 238.095

    TIP 10.000

    60563 0 130704.906 39 25 26 1 1019.000

    2 2019.000

    INTP 2040.820

    TIP 19.000

    NUM 739.168

    59842 0 131372.702 37 25 26 1 1017.000

    2 2017.000

    INTP 5193.640

    TIP 17.000

    NUM 966.023

    59850 0 132168.432 33 25 26 1 1013.000

    2 2013.000

    INTP 5590.495

    NUM 351.530

    TIP 13.000

    58645 0 132253.017 2 25 26 1 1001.000

    2 2001.000

    INTP 6404.955

    TIP 1.000

    NUM 334.444

    55442 0 132525.520 32 25 26 1 1012.000

    2 2012.000

    INTP 5484.610

    TIP 12.000

    NUM 164.759

    57722 0 132939.817 26 25 26 1 1006.000

    2 2006.000

    INTP 4649.720

    TIP 6.000

    NUM 163.080

    59207 0 134420.835 31 25 26 1 1011.000

    2 2011.000

    INTP 4461.570

    TIP 11.000

    NUM 746.220

    57466 0 134731.483 28 25 26 1 1008.000

    2 2008.000

    INTP 5273.505

    TIP 8.000

    NUM 772.295

    57039 0 134861.994 23 25 26 1 1003.000

    2 2003.000

    INTP 5940.275

    NUM 660.581

    TIP 3.000

    58047 0 135849.297 40 25 26 1 1020.000

    2 2020.000

    INTP 4638.690

    NUM 956.109

    TIP 20.000

    55932 0 136006.464 25 25 26 1 1005.000

    2 2005.000

    INTP 6817.275

    NUM 324.653

    TIP 5.000



    Выводы


    Для построения модели понадобилось 3 группы X – параметров, по 20 параметров каждая. Эти параметры сохраняют средний интервал поступления каждого товара, среднюю сумму поставки, и текущее количество каждого товара. Эти группы параметров используются как массивы. После того, как решение о структуре данных принято, фактически, несложно написать текст самой модели.

    Результаты моделирования подтверждают правильность работы модели.


    Литература


    1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. - М.: Высшая школа, 1985.- 271 с.

    2. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем, лабораторный практикум М.: Высшая школа, 1989.- 80 с.

    3. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем, курсовое проектирование, учебное пособие для вузов. - М.: Высшая школа, 1988.-136 с.

    4. Голованов О.В. и др. Моделирование сложенных дискретных систем на ЭВМ третьего поколения. - М.: Энергия, 1978. - 160 с.

    5. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GРSS/ Перевод с англ. - М.: Машиностроение, 1980.- 592 с.



  • Случайные файлы

    Файл
    28227.rtf
    83690.rtf
    121844.rtf
    18179.rtf
    35027.rtf




    Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
    Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
    Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.