Моделирование торгово-кассового обслуживания в розничной торговле

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники»

МИРЭА

Институт информационных технологий (ИТ)

Кафедра информатики и информационных систем (ИИС)

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине

«Математические методы моделирования информационных систем»

Тема курсовой работы

«Моделирование торгово-кассового обслуживания

в розничной торговле»

Студента группы ИСМ-6-14Толоконникова М.В.

Руководитель курсовой работы

Доцент, к.т.н., доцентДешко И.П.

Москва 2015

Введение

Стремительное развитие области информационных технологий и ее преобразующая роль в управлении общественными процессами сделали область информационных технологий катализатором управленческого прогресса. В России в последнее время активно предпринимаются шаги, направленные на превращение страны в современное высокотехнологичное государство. Мировая практика принятия сложных управленческих решений в различных экономических, социальных, политических, технических, военных и иных системах перешла на принципиально новый уровень методологической и инструментальной поддержки, когда те или иные варианты решений должны быть предварительно апробированы не на реальных объектах и людях, а на их аналогах, т. е. на моделях. В этой связи осуществление экономических, технических, политических решений или новаций требует предварительных оценок финишных результатов при помощи системного анализа и имитационного моделирования 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, 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. Целью данной работы является применение метода имитационного моделирования в розничной торговле с использованием программы AnyLogic для построения моделей.

К имитационному моделированию прибегают, когда:

дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени.

Глава 1. Моделирование в программе AnyLogic

1.1 Описание программы

AnyLogic - программное обеспечение для имитационного моделирования бизнес-процессов, разработанное российской компанией «Экс Джей Текнолоджис».

AnyLogic включает в себя графический язык моделирования, а также позволяет пользователю расширять созданные модели с помощью языка Java. Интеграция компилятора Java в AnyLogic предоставляет более широкие возможности при создании моделей, а также создание Java апплетов, которые могут быть открыты любым браузером.

Пример главного окна программы представлен на рисунке 1.

Рис. 1. Главное окно программы AnyLogic

В состав программы входят следующие библиотеки:

Enterprise Library разработана для поддержки дискретно-событийного моделирования в таких областях как Производство, Цепи поставок, Логистика и Здравоохранение. Процессы определены в форме блочной диаграммы.

Pedestrian Library создана для моделирования пешеходных потоков в «физической» окружающей среде. Rail Yard Library поддерживает моделирование, имитацию и визуализацию операций сортировочной станции любой сложности и масштаба. [1]

1.2 Обзор используемых компонентов

Для реализации модели выбрана система имитационного моделирования AnyLogic, и библиотека Enterprise Library.

Библиотека объектов Enterprise Library позволяет создавать гибкие модели с наглядной визуализацией моделируемого процесса и возможностью сбора необходимой статистики, можно быстро создавать сложные дискретно-событийные модели, такие как:

- модели производственных процессов;

- модели систем обслуживания (склады, банки, аэропорты, и т.д.);

- модели бизнес-процессов с оценкой затрат операций;

- модели логистики и цепочек доставки.

Библиотека AnyLogicTM Enterprise Library предоставляет высокоуровневый интерфейс для быстрого создания дискретно-событийных моделей с помощью блок-схем. Графическое представление систем с помощью блок-схем широко используется во многих важных сферах деятельности: производстве, логистике, системах обслуживания, бизнес-процессах, моделировании компьютерных и телекоммуникационных сетей, и т.д. AnyLogicTM позволяет моделировать при помощи визуальных, гибких, расширяемых, повторно-используемых объектов, позволяя использовать как стандартные объекты, так и создавать новые, либо изменять существующие. Библиотека Enterprise Library содержит традиционные объекты: очереди, задержки, конвейеры, ресурсы, и т.п., так что модель быстро строится в стиле «перетащить и оставить» (drag-and-drop) и очень гибко параметризуется. [5]

В данной работе были использованы следующие блоки из библиотеки Enterprise Library:

Блок Source - предназначен для генерации заявок с указанным интервалом времени. (рис. 2):

Рис. 2. Блок Source

Блок SelectOutput - предназначен для выбора канала обслуживания. (рис. 3):

Рис. 3. Блок SelectOutput

Блок Queue - предназначен для хранения заявок. (рис. 4):

Рис. 4. Блок Queue

Блок Delay - предназначен для реализации канала обслуживания. (рис. 5):

Рис. 5. Блок Delay

Блок Service - Захватывает для заявки заданное количество ресурсов, задерживает заявку, а затем освобождает захваченные ею ресурсы. (рис. 6):

Рис. 6. Блок Service

Блок ResourcePool - Задает набор ресурсов, которые могут захватываться и освобождаться заявками с помощью объектов Seize, Release и Service. (рис. 7):

Рис. 7. Блок ResourcePool

Блок Sink - предназначен для уничтожения заявок, генерируемых блоком Source. (рис. 8):

Рис. 8. Блок Sink

2. Теоретические аспекты имитационного моделирования

2.1 Имитационное моделирование системы в розничной торговле

Оптимизация систем массового обслуживания, как и во многих других случаях, не имеющих аналитического решения, может быть реализована на основе численных методов статистического моделирования, предусматривающих имитацию на ЭВМ процессов, протекающих в исследуемой системе. Математические особенности решения при таком подходе обычно сводятся к описанию алгоритма численной процедуры расчёта. Моделирующий алгоритм многократно воспроизводит реализации случайного процесса, накапливает сведения о его динамике, и после обработки обеспечивает статистическую оценку показателей работы системы [2]. Рассматривая розничную торговлю в качестве объекта исследования, предлагается схема взаимодействия потоков заявок и обслуживаний, а также формирования финансовых потоков, представленная на рис. 9.

Рис.9 Схема формирования потоков в СМО в розничной торговле

Моделирование системы предваряется анализом входящего потока, представляющего собой совокупность требований, которые поступают в систему и нуждаются в обслуживании. В классической теории массового обслуживания, дающей известные аналитические решения, распределение времени между моментами поступления заявок в систему принимается в соответствии с экспоненциальным законом,

имеющим интенсивность входного потока заявок л, которая не зависит от времени t:

где mвх - среднее значение интервала времени между поступлением очередных заявок [3]. Интенсивность входного потока в розничной торговле не является постоянной, она меняется в течение дня (утро, день, вечер, ночь), недели (выходные, будни) и месяца.

2.2 Описание статической и динамической моделей

Модель называется статической, когда входные и выходные воздействия постоянны во времени. Статическая модель описывает установившийся режим.

Модель называется динамической, если входные и выходные переменные изменяются во времени. Динамическая модель описывает неустановившийся режим работы изучаемого объекта.

Примером статической модели является зависимость длительности технологической операции от затрат ресурсов. Статическая модель описывается алгебраическим уравнением.

Примером динамической модели является зависимость объемов выпуска товарной продукции предприятия от размеров и сроков капитальных вложений, а также затраченных ресурсов.

Динамическая модель описывается дифференциальным уравнением.

Уравнение связывает неизвестную переменную Y и ее производные с независимой переменной t и заданной функцией времени Х(t) и ее производными. Динамическая система может функционировать в непрерывном или дискретном, квантованном на равные интервалы, времени. В первом случае система описывается дифференциальным уравнением, а во втором случае - конечно-разностным уравнением. Если множества входных, выходных переменных и моментов времени конечны, то система описывается конечным автоматом.

Конечный автомат характеризуется конечным множеством состояний входа ; конечным множеством состояний ; конечным множеством внутренних состояний ; функцией переходов T(x, q), определяющих порядок смены внутренних состояний; функцией выходов P(x, q) задающей состояние выхода в зависимости от состояния входа и внутреннего состояния.

Динамическую модель называют стационарной, если свойства преобразования входных переменных не изменяются со временем. В противном случае ее называют нестационарной. Объект может считаться стационарным, если параметры меняются медленно по сравнению со временем, которое требуется для идентификации объекта. [4]

Глава 3. Моделирование торгово-кассового обслуживания в розничной торговле

3.1 Анализ поставленной цели

Целью курсовой работы является построение 3-ех схем торгово-кассового обслуживания клиентов: статическая, динамическая, комбинированная. Требуется проанализировать данные схемы, опытным путем определить наиболее эффективную.

Предлагается смоделировать работу торгово-кассового обслуживания клиентов с использованием 3-х моделей и проанализировать, какая будет более эффективная. Отдел состоит из 7 сотрудников, готовых к работе. Под термином эффективной модели подразумевается модель, которая за фиксированное время t может обработать большее число клиентов.

Работу можно разделить на 3 группы:

Экспресс (у клиента менее 3-х товаров без оформления гарантии или курьерской доставки).

Средние (у клиента товар(ы) с оформлением гарантии или курьерской доставки).

Долгие (обмен и возврат товара).

Рассматриваем 3 типа моделей:

Статическая (все сотрудники работают с определенным видом задач)

Динамическая (аналог «электронной очереди», т.е. сотрудники работают с любым типом задач).

Комбинированная (имеются сотрудники, занятые выполнением конкретных задач, и сотрудники, которые подключаются к любому типу задач).

Построим структурную схему, которая содержит рассмотренные выше блоки (рис. 9).

Рис. 10. Структурная схема

3.2 Алгоритм работы статистической и динамической моделей

Объекты модели и их взаимосвязи определены, необходимо описать алгоритм, по которым должны работать модели.

Из условно описанных данных трудно представить, как работает схема, поэтому лучше построить блок-схему алгоритма по ключевым аспектам работы модели. Блок-схема работы статистической и комбинированной моделей представлена на рис. 11:

Рис. 11. Блок-схема алгоритма работы статистической и комбинированной моделей.

3.3 Реализация моделей

Используя блоки и соединители, смоделированы 3 схемы согласно заданию с учетом особенностей каждой из схем:

статическая (рис. 13),

динамическая (рис. 14),

комбинированная (рис. 15).

Рис. 13. Статическая модель

Рис. 14. Динамическая модель

Рис. 15. Комбинированная модель

Каждая из трех моделей основывается на использовании блока SelectOutput, который предназначен для направления входящих заявок в один из двух выходных портов в зависимости от выполнения заданного (детерминистического или заданного с помощью вероятностей) условия. Условие может зависеть как от заявки, так и от каких-то внешних факторов. Поступившая заявка далее покидает объект в тот же момент времени.

Данный блок также может использоваться для сортировки заявок согласно заданному критерию, для случайного разделения потока заявок на части и т.д.

3.4 Тестирование и описание статистической модели

В программе AnyLogic имеется возможно симуляции запуска модели. Пример такого запуска на примере статической модели представлен ниже (рис. 16): имитационный моделирование торговля

Рис. 16. Симуляция статической модели

В данном окне имеем возможность наглядно видеть процесс работы исследуемой модели. Также внизу экрана доступна информация о текущем времени исполнения, прогрессе, занятой памяти и общее время исполнения (симулирования) модели.

Описание работы статистической модели:

вероятность распределения по каналам определена практическим путем;

количество ресурсов блока Ex_employee для обработки поступающих единиц равно 1;

вместимость блока Exchange рассчитана на 20 единиц;

максимальная вероятность поступления на данную ветвь обрабатываемых единиц составляет 0,15 (обслуживание ведется 1 из 7 сотрудников), т.к. данная ветвь является самой долго обслуживаемой из трёх. Данные значения вероятностей указываются в параметрах настройки блока SelectOutput;

вероятность поступления на ветвь обработки Short_time и Long_time входящих заявок составляет 0,85 (обслуживание ведется 6 из 7 сотрудников);

вероятность распределения заявок на ветви Short time и Long time составляют 0,7 и 0,3 соответственно (обслуживание ведется с одинаковой нагрузкой, при одинаковом количестве сотрудников на каждой из ветвей, но при разном темпе обработки заявок).

по окончании обработки всех входящих заявок составлена таблица показателей эффективности моделей.

3.5 Анализ результатов моделирования

Смоделирована работа торгово-кассового обслуживания клиентов, проанализированы 3 модели с целью выявления наиболее эффективной. Выбрано одинаковое время t, за которое каждая модель должна справиться с задачей. Три модели находятся в одинаковых входных условиях. Один и тот же поток посетителей в количестве 100 человек за фиксированное время t обслуживается семью сотрудниками в соответствии с условиями трех моделей. Вопросы, возникающие у посетителей одинаковые. 34 человека обращается с экспресс вопросом, 33 со средней задачей и 33 с возвратом, либо обменом. Рассматривались значения, которые получились у остальных моделей. В целях получения более средних значений, каждый эксперимент повторялся 10 раз. Результаты приведены в таблице 1.

Таблица 1

Показатели эффективности моделей

Проанализировав данные в таблице 1, сделаны следующие выводы:

третья модель полностью обслужила 100 покупателей в течении фиксированного времени t 7 раз из 10;

вторая полностью обслужила 100 покупателей в течение фиксированного времени t 3 раз из 10;

традиционная (статическая) в течение 10 экспериментов ни разу не смогла обработать 100 покупателей. Для данной модели нужно увеличивать время t проведения эксперимента.

Подсчитав средние показатели, получены следующие результаты, представленные в таблице 2:

Таблица 2

Средние показатели эффективности моделей

Взяв за основу статическую модель, получаем:

1. Комбинированная модель (прирост около 9-11%).

2. Динамическая модель (прирост около 4-5%).

Итого, наиболее эффективной моделью, после проведения экспериментов, считается комбинированная модель, так как на 9-11% справилась с задачей быстрее статической и на 5% по сравнению с динамической.

Заключение

В данной курсовой работе рассмотрен пример создания моделей в программе AnyLogic, продемонстрированы базовые аспекты и компоненты для создания моделей. Построены три имитационных модели торгово-кассового обслуживания клиентов, находящиеся в одинаковых условиях. Проведен ряд экспериментов на базе этих моделей, зафиксированы показатели моделей, результаты проанализированы. На базе данной модели можно проводить различные эксперименты, позволяющие наиболее рационально и оптимально организовать работу. Данная модель может быть использована в других сферах, служить платформой для создания более масштабных моделей.

Размещено на Allbest.ru