Материал: Курсовая по ОНИД

Содержание

Введение 4

1 Построение концептуальной модели 5

1.1 Постановка задачи моделирования 5

1.2 Анализ задачи моделирования 5

1.3 Исходная информация, характеризующая поведение системы 8

1.4 Определение параметров и переменных моделей 10

1.5 Установление основного содержания модели 11

2 Алгоритмизация модели и системы 14

2.1 Построение логической схемы моделирования работы зоны УМР 14

2.2 Получение математических соотношений для описания

функционирования системы 15

2.3 Выбор вычислительных средств для моделирования 16

3 Регрессионный анализ работы системы 17

3.1 Результаты вычислительного эксперимента 17

3.2 Оценка значимости коэффициентов уравнения регрессии 19

3.3 Оценка адекватности математической модели 22

4 Оптимизации производственного процесса зоны УМР 26

Заключение 31

Список литературы 32

Приложение А (Обязательное) Результаты экспериментов 33

Введение

Моделирование представляет собой процесс замещения объекта исследования некоторой его моделью и проведение исследований на модели с целью получения необходимой информации об объекте. Модель – это физический или абстрактный образ моделируемого объекта, удобный для проведения исследований и позволяющий адекватно отображать интересующие исследователя физические свойства и характеристики объекта. Удобство проведения исследований может определяться различными факторами: лёгкостью и доступностью получения информации, сокращением сроков и уменьшением материальных затрат на исследование.

Методы моделирования в той или иной степени используются во всех сферах человеческой деятельности. Это относится, в том числе и к сфере управления различными системами, основными являются процессы принятия решений на основе полученной информации. Процесс моделирования предполагает наличие объекта моделирования, модели исследования. Моделирование обеспечивает снижение времени на оценку предполагаемых решений, составление альтернативных вариантов. Перспективность имитационного моделирования возрастает с повышением быстродействия и оперативной памяти ЭВМ, с развитием математического обеспечения, с совершенствованием банков данных и устройств для систем моделирования.

Любой процесс моделирования должен предполагать наличие реального объекта, исследователя и создаваемой модели. В данной курсовой работе объектом моделирования является зона УМР на 24 рабочих поста.

От успешной работы зоны УМР зависит общая прибыль парка и его финансовое состояние.

1 Построение концептуальной модели

1.1 Постановка задачи моделирования

Основной общей задачей моделирования является оптимизация работы зоны УМР городской ОАС на 24 рабочих поста. Такую оптимизацию можно осуществить различными путями:

-путем повышения пропускной способности участка, характеризуемой средним временем обслуживания, средним временем ожидания в очереди и другими показателями;

-путем оптимизации затрат на обслуживание, которые определяются такими факторами, как оснащение оборудованием, экономичность используемого оборудования и другими.

Для реализации задачи моделирования целесообразнее всего использовать систему массового обслуживания (СМО). С ее помощью мы сможем установить зависимость между входным потоком заявок, производительностью системы и успешностью ее функционирования.

Так как при моделировании будем использовать СМО, то при решении задачи необходимо:

-сформировать поток входных данных;

-провести с помощью ЭВМ эксперимент при различных входных данных, характеристиках системы;

-получив результаты эксперимента (выходные данные), провести регрессионный анализ, т. е. получить аналитическую зависимость;

-оценить адекватность полученной модели;

-произвести экономический расчет при различном числе рабочих постов и выбрать оптимальное число постов.

1.2 Анализ задачи моделирования

Факторы, влияющие на работу системы, можно условно разделить на 2 категории: внутренние и внешние. К внешним факторам относятся: количество единиц подвижного состава в легковом парке, среднесуточный пробег подвижного состава, нормативы технического обслуживания и ремонта, принятые за основу при проведении УМР, техническое состояние автомобилей и другие.

В таблице 1.1 представим характеристику факторов, влияющих на работу зоны УМР.

Таблица 1.1- Факторы, влияющих на работу зоны УМР

Как уже было упомянуто, для проведения моделирования будем использовать СМО, т. к. она наиболее точно может описать поведение системы. Основными характеристиками СМО являются: абсолютная пропускная способность, относительная пропускная способность, вероятность обслуживания заявки, среднее время ожидания в очереди и др.

В таблице 1.2 представим характеристику факторов, влияющих на работу зоны УМР.

Таблица 1.2 – Основные критерии эффективности работы зоны УМР

Внутренние факторы, характеризующие работу системы, следующие:

1) Количество рабочих постов в данной зоне. Число рабочих постов должно быть таким, чтобы не было простоев постов и в то же время было минимизировано время ожидания обслуживания (простой автомобилей в очереди);

2) Оснащенность постов технологическим оборудованием;

3) Количество рабочих на посту. Чем больше количество рабочих, тем выше пропускная способность поста;

4) Уровень механизации;

5) Дни работы в году. Принимаем 305 рабочих дней в году.

Как уже было упомянуто, для проведения моделирования будем использовать СМО, т. к. она наиболее точно может описать поведение системы. Основными характеристиками СМО являются: абсолютная пропускная способность, относительная пропускная способность, вероятность обслуживания заявки, среднее время ожидания в очереди и др.

Моделируемая зона УМР является системой массового обслужива­ния.

В качестве независимых факторов принимаем количество рабочих дней в году ОАС (305 рабочих дней), время работы зоны (8 часов), количество смен работы зоны (2).

При первом моделировании в качестве основных критериев выбираем:

-среднее время нахождения в системе;

-среднее число занятых каналов;

-среднее время ожидания в очереди.

В качестве зависимых факторов при первом моделировании принимаем количество рабочих на посту УМР.

При втором моделировании в качестве основных критериев выбираем:

-число обслуженных заявок;

-среднее время ожидания в очереди.

В качестве зависимых факторов при втором моделировании принимаем количество постов.