Курсовая работа: Имитационное моделирование

• Содержание
• Введение
• 1. Постановка задачи
• 2. Разработка концептуальной модели
• 2.1 Анализ задачи
• 3. Организация экспериментов с моделью, анализ и оценка результатов
• Выводы и рекомендации по использованию модели
• Заключение
• Список литературы
• Введение
• GPSS (General Purpose System Simulation) является языком для имитационного моделирования. Любая система может быть описана при помощи определенного количества стандартных элементов - объектов. Логические правила, лежащие в основе системы, могут быть сведены к набору простых операций. Следовательно, язык моделирования должен состоять из абстрактных объектов и из операций.
• Наилучшие работы в области исследования операций основаны на совместном применении аналитических и статистических моделей. Аналитическая модель дает возможность в общих чертах разобраться в явлении, наметить как бы контур основных закономерностей. Любые уточнения могут быть получены с помощью статистических моделей.
• Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или другие решения, подобно тому, как шахматист, глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее "текущее решение" принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т.д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы "набирает опыт", учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучивается принимать правильные решения - если не оптимальные, то почти оптимальные.

Процессы функционирования различных систем и сетей связи могут быть представлены той или иной совокупностью систем массового обслуживания (СМО) - стохастических, динамических, дискретно-непрерывных математических моделей. Исследование характеристик таких моделей может проводиться либо аналитическими методами, либо путем имитационного моделирования.

Имитационная модель отображает стохастический процесс смены дискретных состояний СМО в непрерывном времени в форме моделирующего алгоритма. При его реализации на ЭВМ производится накопление статистических данных по тем атрибутам модели, характеристики которых являются предметом исследований. По окончании моделирования накопленная статистика обрабатывается, и результаты моделирования получаются в виде выборочных распределений исследуемых величин или их выборочных моментов. Таким образом, при имитационном моделировании систем массового обслуживания речь всегда идет о статистическом имитационном моделировании.

Специализированные языки имеют средства описания структуры и процесса функционирования моделируемой системы, что значительно облегчает и упрощает программирование имитационных моделей, поскольку основные функции моделирующего алгоритма при этом реализуются автоматически. Программы имитационных моделей на специализированных языках моделирования близки к описаниям моделируемых систем на естественном языке, что позволяет конструировать сложные имитационные модели пользователям, не являющимся профессиональными программистами.

Одним из наиболее эффективных и распространенных языков моделирования сложных дискретных систем является в настоящее время язык GPSS. Он может быть с наибольшим успехом использован для моделирования систем, формализуемых в виде систем массового обслуживания. В качестве объектов языка используются аналоги таких стандартных компонентов СМО, как заявки, обслуживающие приборы, очереди и т.п. Достаточный набор подобных компонентов позволяет конструировать сложные имитационные модели, сохраняя привычную терминологию СМО.

Этот язык предназначен для изучения поведения систем массового обслуживания, в которых происходит конкуренция людей или заданий на обработку, за ограниченные ресурсы. И в этой связи, люди или задания выстраиваются в очереди, претендуя на обслуживание.

Простейшим примером системы массового обслуживания является система с одним устройством и очередью.

При моделировании систем массового обслуживания (СМО), ключевым понятием является событие. В системе с одним обслуживающим элементом (кассиром) и очередью такие изменения, как приход клиента, начало обслуживания, конец обслуживания, называются событиями. Каждое событие в системе вызывают изменения состояния системы. Для построения модели, нужно для каждого события определить, как реализовать это событие и как корректировать состояние системы в связи ним. Среди всех событий ключевую роль при моделировании играют основные события.

GPSS - General Purpose Simulation System (общецелевая система моделирования). Эта система воспринимает текст модели и позволяет пользователю производить эксперименты с моделью. Модель на GРSS составляется из блоков, входящих в язык, и в этом виде поступает на моделирование. моделирование имитационный пользователь

Данная курсовая работа предполагает изучение технологических этапов имитационного моделирования: изучение проблемы, постановки задачи моделирования, изучение метода построения модели, создание таблицы определений и блок-схемы модели, написание листинга и получение выходных данных, на основании которых необходимо сделать выводы.

1. Постановка задачи

Транспортный цех обслуживает три филиала А, В и С. Грузовики перевозят изделия из А в В и из В в С, возвращаясь потом в А без груза. Погрузка изделий в филиале А занимает 20 мин, переезд из А в В длится 30 мин, разгрузка и загрузка в филиале В - по 20 мин, переезд в С - 30 мин, разгрузка в С - 20 мин и переезд в А - 20 мин. Если на момент загрузки в филиалах А и В изделия отсутствуют, грузовики уходят дальше по маршруту пустыми. Изделия в А выпускаются партиями по 1000 шт. через 20+- 3 мин, в В - такими же партиями через 20 +- 5 мин. На линии эксплуатируются восемь грузовиков, каждый может перевозить по 1000 изделий. В начальный момент четыре грузовика находятся в А, четыре - в В.

Промоделировать работу транспортного цеха на протяжении 1000ч.

Определить частоту пустых перегонов грузовиков между филиалами А и В, В и C.

Задачей курсовой работы является разработка имитационной модели работы транспортного цеха. Главная ценность имитационного моделирования состоит в том, что в его основу положена методология системного анализа. Она дает возможность исследовать проектируемую или анализируемую систему по технологии операционного исследования, включая такие взаимосвязанные этапы, как содержательная постановка задачи; разработка концептуальной модели; разработка и программная реализация имитационной модели; оценка адекватности модели и точности результатов моделирования; планирование экспериментов; принятие решений. Благодаря этому имитационное моделирование можно применять как универсальный подход для принятия решений в условиях неопределенности и для учета в моделях трудно формализуемых факторов.

Целью курсовой работы является определение частоты пустых перегонов грузовиков между филиалами А и В, В и С с возможностью дальнейшей ее минимизации.

2. Разработка концептуальной модели

2.1 Анализ задачи

Как уже было сказано выше - целью данной курсовой работы является разработка имитационной модели работы транспортного цеха. С последующим определение частоты пустых перегонов грузовиков между филиалами А и В, В и С, которые уезжают без груза. Также требуется промоделировать транспортного цеха на протяжении 1000 часов.

Для наглядности представим структурную схему нашего процесса (рисунок.1). t=20+-3

Таблица определений.

Таким образом, входным потоком будут изделия, выпускающиеся в филиале А и филиале В, а выходным - пустые грузовики.

Критерием эффективности данной модели будет частота пустых перегонов грузовиков между филиалами А и В, В и С. Таким образом, чем меньше будет пустых грузовиков переезжающих из А в В, и из В в С, тем эффективней будет разработанная модель системы.

Предварительный расчет:

Предположим, что грузовики в стационарном режиме (т.е. достаточно времени спустя от начала процесса) движутся без пустых перегонов. Тогда один грузовик делает один круг за время, равное 160 минутам, т.к. 30 + 30 + 20 = 80 мин уходит на переезды между пунктами, и 20 + 40 + 20 = 80 мин - на погрузку и разгрузку в пунктах А, В и С. Итого время на один круг маршрута составляет 80 + 80 = 160 мин.

За 160 мин грузовик перевезет тогда 2 партии изделий, одну партию - в среднем за 80 мин. Следовательно, 8 грузовиков будут перевозить одну партию в среднем за 80/8 = 10 мин. Это время равно среднему времени между выпуском партий изделий: в пункте А партии выпускаются в среднем через 20 мин, и так же в пункте В. Вместе два пункта выдают одно изделие в среднем через 10 мин.

Таким образом, грузовикам достаточно, чтобы успевать перевозить все производимые изделия (при условии, что грузовики не делают пустых перегонов). Очевидно, что если будут пустые перегоны, то грузовики не будут успевать развозить груз, и он будет накапливаться в пунктах его производства.

Обратим внимание на то, что интенсивность выпуска партий и интенсивность их перевозки - при условии отсутствия пустых перегонов - в точности одинаковы. Это напоминает ситуацию, когда в смо коэффициент загрузки равен единице. Поэтому можно предположить, что рассматриваемая система перевозок будет иметь соответствующую специфику, то есть что стационарный режим для нее существует, но средняя длина очереди (в данном случае - число не перевезенных партий) равна бесконечности. Практически наличие такого стационарного режима означало бы, что мы можем моделировать только переходный процесс, т.к. длительность последнего бесконечна. В таком случае реальная система никогда не войдет в стационарный режим, хотя он (аналитически) существует. В аналитическом смысле система войдет в стационарный режим лишь через время, равное бесконечности.

Если высказанное предположение подтвердится, то необходимо будет рассмотреть возможность создания некоторого резерва для ресурса перевозок, т.е. для снижения загрузки системы.

Выбор программных средств моделирования

В качестве программы моделирования самой задачи на мой взгляд наиболее удобно использовать программу GPSSPC которая на языке программирования GPSS позволяет быстро смоделировать процесс работы моего транспортного цеха. Немаловажным фактором использования данного метода является удобная отладка модели, также с помощью дополнительных графиков вызываемых командами (alt+F и alt+B) можно наглядно увидеть работу модели и устранить ошибки которые могут возникнуть в процессе работы.

Основной критерий выбора данного метода решения поставленной задачи является совместимость его с теорией массового обслуживания и очередей, а также наличие инструментов для решения задач связанных с ними. К ним относятся средства генерации случайных чисел и переменных, возможность отладки и изменения алгоритма во время работы, отображение статистических данных по работе модели и многое другое помогающее организовать вычислительный процесс.

4. Разработка структурной схемы имитационной модели и описания ее функционирования.

Для описания имитационной модели в моём случае исходя из выше перечисленных пунктов рационально использовать Q схему для данной модели и по ней наиболее удобно в дальнейшем будет построить модель в gpss.

Рассмотрим Q-схему данной модели. Она изображена на рисунке 2.

Таблица определений.

Программная часть написанная на языке gpss выглядит так:

10 GENERATE 20,3 ; В филиале А генерируются изделия

20 QUEUE H1 ; В филиале А образуется очередь

30 SEIZE K1 ; Занять К 1

40 DEPART H1 ; K1 покидает очередь

50 ADVANCE 70 ; Задержка на переезд

60 RELEASE K1 ; Освобождаем К 1

70 TERMINATE

80 GENERATE 20,3 ; В филиале А генерируются изделия

90 QUEUE H1 ;В филиале А образуется очередь

100 SEIZE K2 ; Занять К 2

110 DEPART H1 ; K2 покидает очередь