Моделирование СМО (GPSS, StateFlow, Delphi)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

Введение

Глава 1. Концептуальное проектирование и формализация имитационной модели

1.1 Постановка задачи моделирования

1.2 Разработка концептуальной модели исследуемой системы

1.3 Формальное описание имитационной модели

Глава 2. Программная реализация имитационной Модели

2.1 Выбор инструментальных средств для разработки модели

2.2 Анализ адекватности имитационной модели

Глава 3. Планирование, реализация и анализ результатов модельных экспериментов

3.1 Построение плана модельных экспериментов

3.2 Реализация плана экспериментов и сбор статистических данных

3.3 Анализ экспериментальных данных и выработка практическихрекомендаций

Заключение

Библиографический список

Введение

Моделирование - наиболее мощный универсальный метод исследования и оценки эффективности систем, поведение которых зависит от воздействия случайных факторов. Однако исследователи пока довольно редко используют в качестве инструментальных средств исследования системы моделирования, преимущества которых вполне очевидны. Системы моделирования имеют специализированные средства, реализующие дополнительные возможности по организации модельных экспериментов на компьютере. Они также предоставляют возможность учитывать в моделях фактор времени, то есть строить динамические имитационные модели, что особенно важно для многих систем, в том числе и систем заводского назначения [2]. Применение универсальных языков программирования при реализации имитационных моделей позволяет исследователю достигнуть гибкости при разработке, отладке и испытании модели. Однако языки моделирования, ориентированные на определённую предметную область, являются языками более высокого уровня, поэтому дают возможность с меньшими затратами создавать программы моделей для исследования сложных систем. Специализированные языки моделирования делят на три группы, соответствующие видам имитации: для непрерывных, дискретных и комбинированных процессов. Для моделирования дискретных систем широкое распространение получил пакет моделирования дискретных систем GPSS (General Purpose Simulation System- общецелевая система моделирования). Написанные с помощью языка GPSS модели получаются более адекватными исследуемой системе, чем построенные с использованием известной теории массового обслуживания. В моделях, написанных на языке GPSS, можно учесть большое количество факторов и отказаться от многих ограничений и допущений. Однако следует отметить что GPSS/PC предназначен для работы в ОС MS-DOS. Поэтому имеются ограничения, которые в ряде случаев не позволяют осуществить разработку и эксплуатацию моделей сложных систем с требуемой степенью детализации.

Отмеченных недостатков практически не имеет новая общецелевая система моделирования GPSS World, разработанная компанией Minuteman (США) [1].

Актуальность темы курсовой работы: «Моделирование технологического процесса цеха машиностроительного завода» обусловлена возможностью оптимизировать работу цеха в зависимости от различных условий функционирования и выбора оптимального варианта развития ситуации.

Цель выполнения курсовой работы - на конкретном примере построения имитационной модели цеха машиностроительного завода изучить методы имитационного моделирования.

Для достижения данной цели нужно выполнить следующие задачи:

* постановка задачи моделирования;

* разработка концептуальной модели;

* формализация модели;

* программная реализация модели;

* планирование модельных экспериментов;

* реализация плана эксперимента;

* анализ и интерпретация результатов моделирования. Курсовая работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и двух приложений.

Во введении обосновываются актуальность выбора темы, цели и задачи, поставленные при выполнении курсовой работы, отражается структура курсовой работы.

В первой глава описывается концептуальное проектирование и формализация имитационной модели, а именно ставится задача моделирования, разрабатывается концептуальная модель исследуемой системы, а также формально описывается имитационная модель.

Вторая глава посвящена программной реализации имитационной модели, т.е. делается выбор инструментальных средств для разработки модели, производится программная реализация имитационной модели в среде GPSS World, делается анализ адекватности имитационной модели.

Третья глава содержит планирование, реализацию и анализ результатов модельных экспериментов, т.е. сначала строится план модельных экспериментов, затем следует реализация плана экспериментов и сбор статистических данных, а далее анализ экспериментальных данных и выработка практических рекомендаций.

В заключении излагаются все выводы и практические рекомендации, сделанные по данной курсовой работе, констатируется решение всех поставленных задач и достижение цели курсовой работы.

Библиографический список содержит наименования учебников, учебно-методической литературы, периодической литературы, используемой для создания данной курсовой работы.

Приложение содержит код модели с исходными данными, листинг результатов данной модели, листинг результатов с наилучшими параметрами, действующую имитационную модель на дискете.

Глава 1. Концептуальное проектирование и формализация имитационной модели

1.1 Постановка задачи моделирования

В цеху машиностроительного завода есть п станков одного типа, на которых обрабатываются узлы больших размеров. Запросы на обработку

узлов станками образуют пуассоновский поток с параметром X,. Поступившие узлы становятся на свободный ближайший станок одной из mi транспортных тележек группы TTi и снимаются со станка после обработки на нем одной из т2 транспортных тележек группы ТТ2.

В начальный момент времени все тележки первой группы находятся около первого станка, а все тележки второй группы на складе, куда они доставляют готовые узлы. После транспортирования узла к станку тележки первой группы возвращаются к первому станку.

Время, на протяжении которого будет занята тележка первой группы, состоит из времени Т] транспортирования узла к свободному станку и времени Т2 возврата тележки на свободную позицию. Время, на протяжении которого будет занята тележка второй группы, состоит из времени Т2 подъезда тележки к станку, который обработал узел, и времени Т, транспортирования готового узла к месту складирования. Величины и определяются так:

T,= (i+l)t,+t0

T2=(i+l)t2 + t0

где i - номер станка, на котором деталь обрабатывается.

Время обработки узлов на станках - нормально распределенные случайные величины с параметрами m и о. Каждый готовый узел дает прибыль di единиц стоимости, затраты на содержание одной тележки составляют d2 единиц стоимости в час.

Определить оптимальное количество транспортных тележек. Выполнить анализ экономической целесообразности разных вариантов закрепления тележек за станками.

Таблица 1.1 Параметры

п	mi	m2	X	to	ti	t2	m	о	d]	d2
10	2	2	1/22	10+1	1	2	200	30	1500	2

1.2 Разработка концептуальной модели исследуемой системы

Данную систему можно рассматривать как систему массового обслуживания (СМО). Динамическими элементами в данной СМО являются узлы больших размеров, а так же тележки первого типа, которые также являются транзактами в СМО. Статическими элементами являются тележки, станки, которые также являются каналами обслуживания. Тележки являются разнородными каналами обслуживания, так как они могут быть 2 видов: группы ТТ) и ТТ2. А станки являются однородными каналами обслуживания, так как все станки одного типа.

Эта система является СМО с параллельно-последовательным распределением каналов обслуживания. Параллельно располагаются 10 станков для обработки узлов, 2 тележки первой и второй группы. При этом узлы проходят следующие последовательно расположенные каналы обслуживания:

* транспортные тележки группы ТТ];

* станок, обрабатывающий узлы;

* транспортные тележки группы ТТ2.

В случае, когда транзактом является тележка она проходит лишь один канал обслуживания - станок.

В имитационной модели представлены следующие многоканальные устройства: станки, транспортные тележки первой и второй группы, а палатам является одноканальным устройством

Дисциплина очереди: первым пришел - первым обслуживаешься.

Входящие транзакты образуют пуассоновский поток с параметром \=\122.

Изобразим графически процесс функционирования многоканальной системы массового обслуживания. На рисунке 1.1. представлены основные события, которые возникают в процессе работы СМО [7].

Рисунок 1.1 Процесс функционирования многоканальной СМО

1. Большие узлы поступают в цех машиностроительного завода;

2. Поступившие узлы становятся на одну из двух транспортных тележек группы ТТ] и отправляются к станку;

3. Обработка узла на одном из 10 станков;

4. Обработанные узлы становятся на одну из двух транспортных тележек группы ТТ2;

5. Обработанные узлы отправляются на склад готовых узлов.

1.3 Формальное описание имитационной модели

Этап формализации в общем случае предполагает следующее:

* выбор метода отображения динамики системы;

* формальное описание случайных факторов, подлежащих учету в модели;

* выбор механизма изменения модельного времени и масштаба модельного времени.

Выбор метода отображения динамики системы. Динамику данной системы можно описать с помощью транзактов. Транзакт - это некоторое сообщение (заявка на обслуживание), которое поступает извне на вход системы и подлежит обработке [3].

В случайные моменты времени транзакты (большие узлы для обработки) входят в систему, образуют пуассоновский поток с параметром Х,=1/22. Далее узлы становятся на свободную транспортную тележку группы TTi и отправляются к станку. Это занимает Ti+ Т2 мин. Т\= (i+l)ti +10; Т2= (i+l)t2 + t0. Причем, время t0 задано с помощью равномерного закона распределения. Узел обрабатывается на станке в течение определенного промежутка времени, заданного с помощью нормального закона распределения. После обработки узел становятся на свободную транспортную тележку группы ТТ2 и отправляется на склад. Это также занимает T2+Ti мин. При этом каждый готовый узел дает прибыль di единиц стоимости, затраты на содержание одной тележки составляют d2 единиц стоимости в час. После прибытия узла на склад, транзакт покидает устройство и моделируемую систему.

Формальное описание случайных факторов. Первым случайным фактором являются интервалы времени между поступлением узлов пуассоновского потока в цех. Они распределены согласно экспоненциальному закону со средним значением 1/1/22 мин ".

Показательное (экспоненциальное) распределение [6].

Говорят, что Ј имеет показательное распределение с параметром а, а>

0 и Ј е Е„, если

ГО, х < 0 ГО, х < 0

{1-Гот,х>0 * [аЈ-са,х>0

В нашей задаче а = 1/22.

Вторым случайным фактором является составная часть времени Tj и Т2: to=10+l, на протяжении которого будут заняты тележки первого и второго типов. Это случайные величины, имеющие равномерный закон распределения, со значением 10+1 мин. Соответственно время Т] и Т2 так же будет являться случайным фактором с равномерным законом распределения.

Равномерное распределение [1].

0.	х < а		0, х < а
х-а	а<х<Ъ	/,(*) = <	------, а<х<Ъ Ъ-а
Ь-х'
1,	х>Ь		0, х>6

Говорят, что Ј, имеет равномерное распределение на отрезке [а, Ь], и пишут Ј е иа,ь если

F4(x) = P(t<x) =

Для данной курсовой работы: а=11, Ь=9.

Третьим случайным фактором в задаче является время обработки узла на станке. Это случайная величина распределена по нормальному закону с параметрами а=200, а2=30.

Нормальное (иначе называемое гауссовским по имени Карла Гаусса) распределение [4].

Говорят, что <f имеет нормальное распределение с параметрами а и а, ^ и где а е R, а > 0, и пишут Ј е если Ј имеет следующую плотность распределения: (*-°)2/Лх) = --т=Ј г г Для любого х е R сгл/2л-

Выбор механизма изменения модельного времени. С помощью механизма модельного времени решаются следующие задачи:

* отображается переход моделируемой системы из одного состояния в Другое;

* производится синхронизация работы элементов модели;

* изменяется масштаб времени «жизни» (функционирования) исследуемой системы;

* производится управление ходом модельного эксперимента;

* моделируется квазипараллельная реализация событий в модели. Выбор способа управления изменением модельного времени зависит от

назначения модели, ее сложности, характера исследуемых процессов, требуемой точности ребзультатов.

Поскольку предполагается моделирование в системе GPSS механизм изменения времени по особым состояниям будет предпочтителен. Моделирование с изменением модельного времени по особым состояниям

целесообразно использовать в следующих случаях:

* если события распределяются во времени неравномерно или интервалы времени между ними велики;

* предъявляются повышенные требования к точности определения взаимного положения событий во времени;

* необходимо реализовать квазипараллельную обработку одновременных событий.

Дополнительное достоинство метода заключается в том, что он позволяет экономить машинное время, особенно при моделировании систем периодического действия, в которых события длительное время могут не наступать [3].

В качестве единицы измерения модельного времени возьмем 1 мин.

Вывод: в данной главе была поставлена задача моделирования, определено, что моделируемая системы является системой массового обслуживания с ожиданием. Определены динамические и статические

элементы, а также каналы обслуживания. Каналами обслуживания, то есть

статическими элементами, являются тележки двух типов и станки. Динамическими элементами, то есть транзактами, являются узлы больших размеров, поступающие в цех машиностроительного завода. Также определены случайные факторы, влияющие на систему, и рассмотрены законы их распределения. Таким образом, решены следующие задачи:

* поставлена задача моделирования;

* разработана концептуальная модель;

* осуществлена формализация модели.

Глава 2. Программная реализация имитационной модели

2.1 Выбор инструментальных средств для разработки модели

Система GPSS World, разработанная компанией Minuteman Software (США), - это мощная среда компьютерного моделирования общего назначения, разработанная для профессионалов в области моделирования. Это комплексный моделирующий инструмент, охватывающий области как дискретного, так и непрерывного компьютерного моделирования, обладающий высочайшим уровнем интерактивности и визуального представления информации [5].

Использование GPSS World дает возможность оценить эффект конструкторских решений в чрезвычайно сложных системах реального мира.

GPSS World основан на оригинальном языке компьютерного моделирования GPSS, что означает General Purpose Simulation System -общецелевая система моделирования. В основном этот язык был разработан Джефри Гордоном приблизительно в 1960 году в IBM. GPSS World - это прямое развитие языка моделирования GPSS/PC, одной из первых реализаций GPSS для персональных компьютеров. В настоящее время версия GPSS World для ОС Windows имеет расширенные возможности, включая пользовательскую среду с интегрированными функциями работы с Интернет [8].

GPSS World разработан для оперативного получения достоверных результатов с наименьшими усилиями. В соответствии с этими целями в GPSS World хорошо проработана визуализация процесса моделирования, а также встроены элементы статистической обработки данных. Сильная сторона GPSS World - это его прозрачность для пользователя [12].

Прозрачность для пользователя ценна по трем причинам. Во-первых, опасно полагаться на непрозрачное моделирование типа "черный ящик", внутренние механизмы функционирования которого скрыты от пользователя.

Мало того, что в этом случае нельзя быть уверенным, подходит ли оно для какого-либо конкретного случая, но и невозможно гарантировать, что оно работает, как задумано. Во-вторых, удачные имитационные модели являются очень ценными и пригодны в течение длительного периода времени. Возможно, потребуется, чтобы новые сотрудники ознакомились с внутренними процессами модели, а это почти невозможная задача, если модель не имеет высокого уровня прозрачности. В-третьих, одним из наиболее эффективных, но наименее известных преимуществ компьютерного имитационного моделирования является возможность проникновения в самую суть поведения системы, когда опытный профессионал в области моделирования может видеть внутреннюю динамику в наиболее важные моменты времени процесса моделирования [9].

GPSS World был разработан с целью решить все эти проблемы. GPSS World является объектно-ориентированным языком. Его возможности визуального представления информации позволяют наблюдать и фиксировать внутренние механизмы функционирования моделей. Его интерактивность позволяет одновременно исследовать и управлять процессами моделирования. С помощью встроенных средств анализа данных можно легко вычислить доверительные интервалы и провести дисперсионный анализ. Кроме того, теперь есть возможность автоматически создавать и выполнять сложные отсеивающие и оптимизирующие эксперименты [11].

GPSS World был разработан, чтобы полностью использовать возможности вычислительной системы. Использование механизма виртуальной памяти позволяет моделям реально достигать размера миллиарда байт. Вытесняющая многозадачность и многопоточность обеспечивают высокую скорость реакции на управляющие воздействия и дают возможность GPSS World одновременно выполнять множество задач.

Это также означает, что система моделирования GPSS World может ASSIGN TIME,(INT(1+9#RN1/1000)); установление части времени подъезда тележки к станку, зависящее от случайной величины

ADVANCE ((Х$Т1МЕ+1)#1); установление динамической части времени подъезда тележки к станку ENTER STANOK; тележка занимает станок LEAVE STANOK; тележка освобождает станок ADVANCE 10,1; установление части времени подъезда к станку, заданное равномерным законом распределения ADVANCE ((Р$Т1МЕ+1)#2); установление динамической части времени отъезда тележки от станка ADVANCE 10,1 ; установление части времени отъезда от станка, заданное равномерным законом распределения TRANSFER ,LB_1 ; возвращение тележки к пункту прибытия узлов TERMINATE; выход.

В нашей задаче интервал времени между поступлением узлов пуассоновского потока в цех имеет экспоненциальный закон распределения с параметром Я,=1/22 мин"1. Поэтому, для генерации потока транзактов используется библиотечная процедура экспоненциального распределения созначением 22 мин.

GENERATE (exponential (1,0,22)) ; поступление узлов в цех каждые 22 мин.

Здесь цифра 1 задает номер генератора св., цифра 0 определяет смещение данного распределения, а цифра 22 определяет среднее время прибытия узлов.

В данной систем массового обслуживания число приборов ограничено, в силу чего перед ними расположены накопители, где размещаются заявки, ожидающие своей очереди на обслуживание. Поэтому транзакт, то есть узлы, ожидающие тележки первого типа, направляется в очередь с помощью оператора QUEUE.

Т.к. обслуживающие устройства в нашей задаче являются многоканальными устройствами, они занимаются и освобождаются транзактом, проходящим через блоки ENTER и LEAVE соответственно.

При занятии одним узлом тележки первого вида, один узел выходит из очереди с помощью оператора DEPART.

Для реализации обслуживания на приборе в течение некоторого интервала времени в GPSS существует блок ADVANCE. В нашей программе время, на протяжении которого будет занята тележка первой группы, состоит из времени Т] транспортирования узла к свободному станку и времени Т2 возврата тележки на свободную позицию. Величины и определяются так:

T,= (i+l)t,+to Ti= (i+l)l+ 10+1

Т2= (i+1 )t2 +10 T2=(i+1 )2 + 10+1

где i - номер станка, на котором деталь обрабатывается; ti=l; t2=2; t0=10±l.

Сначала описывается время Т1 транспортирования узла к свободному станку. Оно состоит из номера станка, на котором будет обрабатываться узел. Так как по условию задачи всего 10 станков, то номер описывается как случайное число в интервале от 1 до 10: INT(1+9#RN1/1000), где оператор INT округляет получившееся значение до целого числа. Для удобства определим это время в операторе ASSIGN под именем time.

Далее полученный номер станка складывается с единицей, и эта сумма умножается на ti=l, а к получившемуся выражению прибавляют время t0 =10+1 (по формуле). Поэтому для описания времени to, которое задано равномерным законом распределения, будем использовать еще один блок ADVANCE.

После того как тележка доставила узел до станка в течение времени Ть она освобождается.

*Тележки rDvnnu TT1

QUEUE Q_TELEGA1 ; присоединение к очереди на тележку 1

типа

ENTER TELEGA1 ; получение тележки для

транспортирования

DEPART Q_TELEGA1 ; выход из очереди

ASSIGN TIME,(INT(1+9#RN1/1000)) ; установление части времени подъезда тележки к станку, зависящее от случайной величины

ADVANCE ((Р$Т1МЕ+1)#1) ; установление динамической части времени подъезда тележки к станку

ADVANCE 10,1 ; установление части времени подъезда к

станку, заданное равномерным законом распределения

LEAVE TELEGA1 ; освобождение тележки 1 типа

Далее транзакт, то есть узел нуждается в обработке на станке. Для этого он занимает станок в случае его освобождения. Время обработки узлов 19 на станках - нормально распределенные случайные величины в интервале 200+30.

*Станок

ENTER STANOK ; получение станка для обработки узла

ADVANCE (NORMAL(1,200,30)) ; время, затрачиваемое на

обработку узла

LEAVE STANOK ; освобождение станка

После обработки узла на станке, узел необходимо доставить на склад. Для этого он встает в очередь на тележку второго типа, после того как узел занял тележку второго типа, один узел выходит из очереди, а тележка довозит узел до склада. Время, на протяжении которого будет занята тележка второй группы, состоит из времени Tj подъезда тележки к станку, который обработал узел, и времени Ti транспортирования готового узла к месту складирования. Это время уже было определено для тележки первого типа. После этого тележка освобождается и узел покидает цех машиностроительного завода, то есть моделируемую систему.

'Тележки группы ТТ2

QUEUE Q_TELEGA2 ; присоединение к очереди на на тележку 2 типа

ENTER TELEGA2 ; получение тележки для транспортирования

DEPART Q_TELEGA2 ; выход из очереди

ADVANCE ((Р$Т1МЕ+1)#2) ; установление динамической части времени подъезда тележки к станку

ADVANCE 10,1 ; установление части времени подъезда к

складу, заданное равномерным законом распределения

ADVANCE ((Р$Т1МЕ+1)#1) ; установление динамической части времени подъезда тележки к складу

ADVANCE 10,1 ; установление части времени подъезда к

складу, заданное равномерным законом распределения

SAVEVALUE MONEY+,1500 ; стоимость готового узла 1500 руб.

LEAVE TELEGA2 ; освобождение тележки 2 типа

TERMINATE ; узел покидает цех

В таймер-сегменте мы моделируем работу цеха машиностроительного завода на протяжении 1 суток (24*60=1440) и задаем начальное значение счетчика числа завершений с помощью операнда А команды START.

*Таймер сегмент

GENERATE 14 4 0 ; время моделирования - 1 день круглосуточной работы (24*60=1440)

TERMINATE 1

START l

Полный код модели с исходными данными приводится в приложении 1.

2.2 Анализ адекватности имитационной модели

Имитационная модель считается адекватной, если степень ее соответствия реальному объекту, процессу, целям исследования высока.

Для проверки адекватности модели будем использовать метод, который позволяет примерно оценить соответствие модели реальной ситуации. Метод заключается в использовании внесения изменений в начальные данные. При этом анализируются изменения получаемых результатов [5].

Вся информация по измененным входным данным и полученным результатам представлена в таблице 2.1. Знаком "/" отделяются значения для исходной задачи от значений для задачи, получаемой в результате внесения изменений.

Таблица 2.1 Адекватность модели

Параметр	Коэффициент использования тележки первого типа, %	Коэффициент использования тележки второго типа, %	Коэффициент использования станка, %	Прибыль, единиц стоимости
Время работы системы 1440|3600 минут	0/7.4	2.9/32.8	79.3/90.4	75000 / 229500
Интервал между поступлением узлов 22 | 10 мин.	0/15.7	2.9/36.7	79.3/96.6	75000 / 100500

Приведенные здесь результаты показывают, что полученная модель с достаточной точностью отображает реальную ситуацию в рамках поставленной задачи. Таким образом, наша имитационная модель вполне адекватна.

Вывод: в данной главе был обоснован выбор GPSS World как средства для как средства для разработки модели, рассмотрены его характеристики, выполнена программная реализация имитационной модели, в ходе которой получена адекватная модель, соответствующая целям исследования. Таким образом, решена следующая задача

* программная реализация модели.

Глава 3. Планирование, реализация и анализ результатов модельных экспериментов

3.1 Построение плана модельных экспериментов

Составим последовательность модельных экспериментов, исходя из курсового задания. В ходе построение имитационной модели следует определить оптимальное количество транспортных тележек и выполнить анализ экономической целесообразности разных вариантов закрепления тележек за станками.

Таким образом, можно утверждать, что факторами, значение которых можно будет контролировать в ходе проведения модельного эксперимента, в нашей задаче является количество транспортных тележек первого и второго типов [9]. Установим 4 уровня факторов, а именно: 2, 5, 8, 10. Ограничив максимальное число количества тележек равное десяти штук. При этом будет следующая наблюдаемая переменная: прибыль, получаемая от готовых узлов, с учетом расходов. Представим полученные результаты частичного факторного эксперимента в таблице З.1., где в соответствующих ячейках будут отображены сочетания количества тележек первой и второй группы, прибыль от готовых узлов, а так же расходы на содержание тележек в сутки.

3.2 Реализация плана экспериментов и сбор статистических данных

Таблица 3.1 Табличная форма частичного факторного эксперимента

№	Количество тележек первой группы, штук	Количество тележек второй группы, штук	Выручка, единиц стоимости	Количество узлов, прошедших обработку	Расходы на содержание тележек в сутки, единиц стоимости	Чистая прибыль (выручка - расходы), единиц стоимости
1	2	2	75000	50	4*2*24=192	74908
2	2	5	76500	51	7*2*24=336	76464
3	2	8	76500	51	10*2*24=480	76020
4	2	10	76500	51	12*2*24=576	75924
5	5	2	60000	40	7*2*24=336	59964
6	5	5	58500	39	10*2*24=480	58020
7	5	8	58500	39	13*2*24=624	57876
8	5	10	58500	39	15*2*24=720	57780
9	8	2	88500	59	10*2*24=480	88020
10	8	5	85500	57	13*2*24=624	84876
11	8	8	85500	57	16*2*24=768	84732
12	8	10	85500	57	18*2*24=864	84636
13	10	2	69000	46	12*2*24=576	68424
14	10	5	75000	50	15*2*24=720	74280
15	10	8	75000	50	18*2*24=864	74136
16	10	10	75000	50	20*2*24=960	74040

3.3 Анализ экспериментальных данных и выработка практических рекомендаций

Проанализировав полученные результаты, оптимальным является 9 вариант, то есть когда количество тележек первой группы равно 8 и количество тележек второй группы равно 2. Тогда прибыль от готовых узлов достигает максимального значения и равна 88020 единиц стоимости, что и обуславливает экономическую целесообразность выбора данного варианта закрепления тележек за станками. Листинг результатов программы с оптимальным значением факторов приведен в приложении 2.

Вывод: в данной главе был построен план модельных экспериментов, далее этот план был реализован, в результате чего получен оптимальный вариант, соответствующий цели курсовой работы. Таким образом, были решены следующие задачи:

* спланированы модельные эксперименты;

* реализован план эксперимента;

* произведен анализ и интерпретация результатов моделирования.

Заключение

В данной курсовой работе для решения поставленной задачи моделирования, было определено, что моделируемая система является системой массового обслуживания с ожиданием. Определены динамические и статические элементы, а также каналы обслуживания. Каналами обслуживания, то есть статическими элементами, являются тележки двух типов и станки. Динамическими элементами, то есть транзактами, являются узлы больших размеров, поступающие в цех машиностроительного завода. Были выяснены случайные факторы, влияющие на систему, и рассмотрены законы их распределения. Был обоснован выбор GPSS World как средства для разработки модели, рассмотрены его характеристики. Проведена программная реализация имитационной модели в среде GPSS World и была выявлена адекватность имитационной модели. Далее был построен план модельных экспериментов, далее этот план был реализован, Полученные результаты позволили произвести анализ и интерпретацию результатов моделирования, в результате чего выяснен оптимальный вариант, соответствующий цели курсового задания. Таким образом, были решены следующие задачи:

* поставлена задача моделирования;

* разработана концептуальная модель;

* осуществлена формализация модели,

* программная реализация модели,

* спланированы модельные эксперименты;

* реализован план эксперимента;

* произведен анализ и интерпретация результатов моделирования.

То есть, все поставленные задачи были решены.

Вследствие выполнения поставленных задач была достигнута цель данной курсовой работы: на конкретном примере имитационной модели цеха машиностроительного завода изучены методы имитационного моделирования.

На основе проведенных модельных экспериментов можно выработать практические рекомендации. Наиболее оптимальным вариантом, удовлетворяющим условиям задачи, является вариант №9 таблицы 3.1, со следующим распределением тележек первой и второй группы: 8 тележек группы TTi и 2 тележки группы ТТг. Таким образом, максимальная прибыль от готовых узлов равна 88020 единиц стоимости.

проектирование имитационный модель

Библиографический список

1. Адлер Ю.П. Статистические методы в имитационном моделировании М: Мир, 1990.

2. Боев В. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World. Серия: Учебное пособие.СПб: BHV-Санкт-Петербург, 2004.

3. Воронин В.Е., Куранцева B.C. Имитационное моделирование: Учебное пособие. Саратов: Поволжская академия государственной службы им. П.А. Столыпина, 2006. - 148 с.

4. Евсеева О.Н., Шишкин В.В. Имитационное моделирование на языке GPSS: Метод, указ. - Ульяновск: УлГТУ, 1995. - 40 с.

5. Калашников В.В. Организация моделирования сложных систем. - М.: Высшая школа, 1990.

6. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2002

7. Кудрявцев Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем, М.: ДМК Пресс, 2004, 320 с.

8. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. - М.: Радио и связь, 1988

9. Матюшенко СИ., Спесивов С.С. Основы имитационного моделирования в среде GPSS World: Учебное пособие.- М.: Изд-во РУДН, 2006.-112 с

10. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы. - М.: Высшая школа, 1990

11. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS -М.: Машиностроение, 1980 г.

12. www.gpss.ru

Размещено на Allbest.r

...