Компьютерное моделирование стохастических процессов

Размещено на http://www.allbest.ru

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

1.1 Выбор метода моделирования стохастических процессов

1.2 Формализация концептуальной модели

1.3 Выбор программных средств моделирования, её описание и проверка

ГЛАВА 2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

2.1 Описание моделирующей программы для детерминированного варианта модели

2.2 Описание моделирующей программы для стохастической системы

2.3 Получение и интерпретация

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ №1

ПРИЛОЖЕНИЕ №2



ВВЕДЕНИЕ

Моделирование в научных исследованиях стало использоваться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний. В современном мире на помощь пришли компьютерные технологии, а именно компьютерное моделирование, позволяющее создать и увидеть «виртуальные» эксперименты, модели, а также и стохастические процессы.

Теория стохастических или случайных процессов является одной из немногих специализированных математических теорий, востребованной и общей в различных науках. В тоже время не все явления и процессы можно представить с помощью функциональных зависимостей. В таких случаях моделируются и изучаются стохастические связи.

Термин стохастика понимается как вероятность событий, обусловленных случайным сочетанием факторов. Стохастическая зависимость проявляется только в среднем в массе наблюдений, т.к. по закону больших чисел в большей совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения. В этом случае величине факторного признака может соответствовать несколько значений результативного показателя.

При изучении стохастических зависимостей предполагается использование различных способов и приемов:

- сравнение, аналитические группировки, графические и др., которые позволяют установить общий характер и направленность связи и считающиеся простыми;

- способы дисперсионного, компонентного, корреляционного, современного многомерного факторного анализа, определяющие степень влияния факторов на изучаемый показатель и являющиеся более сложными.

Актуальность курсовой работы. Смысловая значимость любой стохастической модели состоит в том, что изучаемое случайное явление формализуется в виде некоторого математического процесса, в общем виде являющего случайным.

Благодаря специально разработанным алгоритмам, чаще всего, на электронной цифровой вычислительной машине (ЭВМ) воспроизводятся отдельные реализация этого случайного процесса. Методом статистических испытаний учитываются при этом все необходимые вероятностные закономерности влияния случайных факторов. Набор необходимого количества таких реализаций позволяет получить статистические оценки значений параметров процесса.

В ходе изучения исследуемого процесса можно учесть достаточно большое число случайных факторов. Эта возможность появляется за счет того, что каждый раз методом статистических испытаний по известному вероятностному закону определяется конкретных исход случайного события. При этом отсутствует необходимость в выведении общего суммарного вероятностного закона, которому подчиняется конечный исход процесса, что при наличии большого числа случайных факторов является практически неразрешимым. Эти обстоятельства как раз и позволили стохастическим моделям занять такое значимое место при исследовании процессов и явлений в различных областях наук.

Стохастические модели, позволяют достаточно просто получить отдельные реализации практически любых случайных процессов, в то же время требуют весьма много времени для проведения трудоемкой работы по статистической обработке большого числа реализации изучаемого процесса с целью получения необходимых выводов и рекомендаций. Исходя из того, что для сложных процессов моделей получаются громоздкими и требуют значительных затрат времени и труда для получения достаточно точных результатов, определяется два основных случая применения этих моделей.

В первом случае стохастические модели необходимо применять в тех случаях, когда метод статистических испытаний позволяет получить окончательные результаты гораздо проще, чем при использовании аналитических моделей. Во втором случае стохастические модели применяются тогда, где цели исследования аналитическими методами получить невозможно. моделирование стохастический программа

Целью курсовой работы является изучение и исследование особенностей стохастических процессов, их моделирование на электронно-вычислительной машине (ЭВМ).

Для выполнения цели ставятся следующие задачи: изучить понятие моделирования на ЭВМ, виды моделирования и их значение в науке; систематизировать материал по выбору метода моделирования стохастической системы и выбору программных средств моделирования; рассмотреть моделирующие программы для детерминированного варианта модели и для стохастической системы.

Курсовая работа состоит из содержания, введения, двух глав, заключения, списка литературы и двух приложений.



ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

1.1 Выбор метода моделирования стохастических процессов

В этом разделе мы выполним выбор метода моделирования стохастической системы для того что бы определить наиболее оптимальный метод, по критериям - точность, простота.

Стохастическая система - это система с конечным вектором состояния и значениями входных и выходных сигналов, которые описываются стохастическими дифференциальными уравнениями. Для решения нелинейных систем используют численные модели.

Моделирование широко используется, так как значительно облегчает научные исследования и часто оказывается единственным средством познания сложных систем. Существует математическое и имитационное моделирование.

Математическое моделирование - это моделирование, при котором мы в состоянии заменить систему ее математической моделью и в дальнейшем провести эксперимент с ней, а не с самой системой.

Имитационное моделирование - моделирование, при котором система заменяется на ее имитатора, и с ним проводится эксперимент с целью получения информации о системе.

Сущность имитационного моделирования заключается в следующем, его основа состоит из методологии системного анализа. Данный анализ дает возможность исследовать проектируемую либо анализируемую систему по технологии операционного исследования, включая такие этапы, как смысловая постановка задачи; разработка концептуальной модели; разработка и программное реализация имитационной модели; проверка адекватности модели и оценка 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 факторов, которые тяжело формализуются, а также для введения в практику основных принципов системного подхода для решения практических задач.

Имитационное моделирование применяют к процессам, в работу которых может время от времени вмешиваться человек. Он, руководя операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или иные 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.

Для выполнения нашей курсовой работы мы и воспользуемся этим (имитационным) моделированием.

1.2 Формализация концептуальной модели

Построение формальной схемы функционирования системы

Построим формальную схему (Q-схему) заданной вычислительной системы.



Рис. 1 Q - схема вычислительной системы

Здесь:

К - ЭВМ;

О - Очередь;

И1 - И3 - Сетевые машины.

Определение параметров и переменных модели

tp - интервал между приходами пользователей;

tgz1 - время подготовки задания 1-ым пользователем;

tgz2 - время подготовки задания 2-ым пользователем;

tgz3 - время подготовки задания 3-им пользователем;

tm - время выполнения задания на ЭВМ;

k - количество промоделированных на ЭВМ заданий;

nz - наличие заявки на входе системы:

nz=0 - нет заявок,

nz=i - наличие заявки на i-ой сетевой машине (i=1-3);

pz1 - подготовка задания сетевой машине 1;

pz1=1 - идет подготовка задания на сетевой машине 1;

pz1=0 - сетевая машина 1 не занята;

pz2 - подготовка задания сетевой машине 2;

pz2=1 - идет подготовка задания на сетевой машине 2;

pz2=0 - сетевая машина 2 не занята;

pz3 - подготовка задания сетевой машине 3;

pz3=1 - идет подготовка задания на сетевой машине 3;

pz3=0 - сетевая машина 3 не занята;

znw - наличие заявки на выполнение задания;

znw=0 - заявки отсутствуют;

znw=i - наличие заявки от сетевой машины i (i=1-3);

wz - выполнение задания на ЭВМ;

wz=0 - ЭВМ свободна;

wz=i - ЭВМ выполняет заявку i;

ocher[50] - очередь;

в очереди хранятся номера сетевых машин, с которых получены заявки;

n - индекс свободного элемента в очереди;

w2 - количество выполненных заданий от 2-го пользователя.

Первый этап имитационного моделирования заключается в создании детерминированной модели заданной вычислительной системы. Заменим стохастические потоки их математическими ожиданиями:

- интервал между приходами пользователей 10 мин;

- вероятность прихода каждого из пользователей 0.33;

- время подготовки задания 1-ым пользователем 16 мин;

- время подготовки задания 2-ым пользователем 17 мин;

- время подготовки задания 3-им пользователем 18 мин;

- время выполнения задания на ЭВМ 0.8 мин.

Определение единицы модельного времени

За единицу модельного времени (emb) берется минимальный интервал реального времени, в течение которого система не меняет своего состояния. В данной задаче за emb целесообразно принять время равное 0.1 мин.

Определение закона функционирования системы

Работу данной вычислительной системы отразим временными диаграммами.



Рис 2. Временные диаграммы работы системы

За работу с интервалом 100 emb приступает один из пользователей. Сначала приходит первый, и начинает подготовку своего задания на это ему потребуется 160 emb. Через 100 emb приходит второй пользователь и тоже начинает подготовку задания на это ему отведено 170 emb. Вскоре после прихода 2-го пользователя (через 60 emb) заканчивает подготовку задания первый пользователь и выполняет его на ЭВМ в течении 8 emb. Через 100 emb после прихода второго пользователя приходит третий пользователь, при этом второй продолжает подготовку. Спустя 70 emb после прихода третьего пользователя заканчивает подготовку второй и выполняет свое задание на ЭВМ за 8 emb. Третий пользователь заканчивает подготовку спустя 180 emb после своего прихода, в это время снова приходит первый пользователь на этом заканчивается первый цикл работы системы и все повторяется снова. Таким образом за каждый цикл с периодом Т=300 emb выполняется три задания от каждого пользователя. Все они выполняются сразу же после подготовки и не задерживают друг друга, т. к. ЭВМ к моменту поступления этих заявок свободна. Все время работы очередь остается пустой. За время цикла выполняется одно задание от 2-го пользователя, следовательно, процент выполненных заданий, поступивших от второго пользователя равен 33,3 %.

Нам нужно смоделировать выполнение 500 заданий, следовательно, общее время работы системы равно (500/3)*300=50.000 emb. За это время ЭВМ проработала 500*8=4000 emb, следовательно, загрузка ЭВМ равна 8%.

1.3 Выбор программных средств моделирования, её описание и проверка

Для того чтобы написать программы мы будем использовать язык программирования Borland C++. Данный язык хорошо зарекомендовал себя лаконичностью, эффективностью, компактностью программ. В большинстве случаях программы, написанные на языке С++ можно сравнить по скорости с программами, написанными на языке Ассемблера, но при этом они более наглядны и просты в сопровождении. В системное инструменты языка С++ входит много библиотек, среди которых библиотека нужных нам стандартных функций.

Программа приведена в Приложении № 1-2.



ГЛАВА 2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

2.1 Описание моделирующей программы для детерминированного варианта модели

Детерминированная модель [deterministic model] - аналитическое представление закономерности, операции и т. п., при которых для данной совокупности входных значений на выходе системы может быть получен единственный результат. Такая модель может отображать как вероятностную систему (тогда она является некоторым ее упрощением), так и детерминированную систему.

Параметры и переменные данной программы описаны в пункте 1.2. Так как на языке программирования C++ нельзя создать параллельные процессы, то мы возьмем принцип псевдо распараллеливания. В программе создадим очередь ocher [50] в ячейках которой мы запоминаем адрес заявки (номер сетевой машины). Также вводим ряд вспомогательных переменных (ztgz1, ztgz2, ztgz3, ztm, zk) необходимых для хранения значений исходных параметров системы.

Данная моделирующая программа работает следующим образом. Вначале программа запрашивает значения параметров системы. Далее организуется основной цикл, который выполняется k раз. Первым действием в цикле является оператор прибавления единицы машинного времени t=t+emb. После проверяем, не пришел ли пользователь, если пришел то определяем какой (конструкция switch (cikl)). Далее в программе идет конструкция switch (nz) устанавливающая соответствующие флажки подготовки задания. После идет группа условий, выполняющая уменьшение времени подготовки задания. Если задание подготовлено, то подается запрос на выполнение. В этом блоке программы определяется, не пуста ли очередь, если не пуста, то выполняем задание из очереди, иначе выполняем заявку с сетевой машины. Перед выполнением заявки проверяем, занята ли ЭВМ, если занята, то ставим заявку в очередь. Далее если на ЭВМ выполняемся задача, то уменьшаем время выполнения этой задачи. После чего цикл повторяется. После завершения цикла производим подсчет процента выполненных заданий, поступивших от второго пользователя.

Проверка достоверности программы

Смоделируем работу системы с параметрами указанными в задании.

Протокол работы программы:

Введите интервал между приходами пользователей 100;

Введите время подготовки задания 1-ым пользователем 160;

Введите время подготовки задания 2-ым пользователем 170;

Введите время подготовки задания 3-ым пользователем 180;

Введите время выполнения задания на ЭВМ 8;

Введите количество промоделированных на ЭВМ заданий 500;

Процент выполненных заданий, поступивших от 2-го польз.= 33%.

Вывод:

Полученные результаты работы моделирующей программы совпадают с рассчитанными значениями теоретически, из этого следует, что написанная программа работает правильно.

Определим оптимальную структуру вычислительной системы: оптимальная структура вычислительной системы, обеспечивающая минимальное время простоя оборудования достигается при следующих параметрах:

интервал между приходами пользователей 2;

время подготовки задания 1-ым пользователем 1;

время подготовки задания 2-ым пользователем 1;

время подготовки задания 3-ым пользователем 1;

время выполнения задания на ЭВМ 1.



2.2 Описание моделирующей программы для стохастической системы

Преобразуем ранее созданную детерминированную модель вычислительной системы в стохастическую модель. Для этого потребуются следующие изменения детерминированной программы:

- вставим программный генератор РРПСЧ, который используется для генерации времени между поступлениями заявок от пользователей

- встроенную функцию random( )

- возвращающую РРПСЧ в интервале (0,1)

- для определения времени между приходами пользователей.

- файл norm-1.dat , имеющий нормальный закон распределения с m=16, D=2 для определения времени подготовки задания на 1-ой сетевой машине.

- файл norm-2.dat , имеющий нормальный закон распределения с m=17, D=2 для определения времени подготовки задания на 2-ой сетевой машине.

- файл norm-3.dat , имеющий нормальный закон распределения с m=18, D=2 для определения времени подготовки задания на 3-ей сетевой машине.

- файл expon.dat , имеющий экспоненциальный закон распределения с m=0.8 для определения времени выполнения задания на ЭВМ.

- уберем функции ввода с клавиатуры, которые использовались для ввода параметров системы



Сведения о случайных величинах.

Стохастическая моделирующая программа приведена в Приложении № 2.

2.3 Получение и интерпретация

Значения выходных характеристик, полученные при прогонках модели с различными случайными воздействиями.

№ прогона	% выполненных заданий, поступ. от 2-го пользователя
1	9 %
2	9 %
3	9 %
4	9 %
5	9 %
6	9 %
7	9 %
8	9 %
9	9 %
10	9 %
сред.зн.	9 %

Таким образом, усредненные значения выходной характеристики подтверждают данные детерминированной модели т.к. с введением вероятности прихода второго пользователя равной 0.1 в детерминированную модель теоретическое значение процента выполненных заданий поступивших от второго пользователя становится равным 10 % .



ЗаключениЕ

Стохастическая система - это система с конечным вектором состояния и значениями входных и выходных сигналов, которые описываются стохастическими дифференциальными уравнениями. Для решения нелинейных систем используют численные модели

Моделирование широко применяется, так как значительно облегчает научные исследования и часто оказывается единственным средством познания сложных систем. Выделяют математическое и имитационное моделирование.

Для выполнения курсовой работы, мы воспользовались (имитационным) моделированием.

Имитационное моделирование - моделирование, при котором система заменяется на ее имитатора, и с ним проводится эксперимент с целью получения информации о системе.

Метод имитационного моделирования может рассматриваться как своеобразный экспериментальный метод. Отличие от обычного эксперимента заключается в том, что в качестве объекта экспериментирования выступает имитационная модель, реализованная в виде программы на ЭВМ. При таком экспериментировании с моделью (в отличие от «решения» модели при аналитическом, например, моделировании) могут быть применены статистические методы.



СПИСОК Литературы

1. Б. Страуструп. Язык программирования С++ 2012.-1136 с.

2. Козелл Е.И. от Си к С++ 2013.-272 с.

3. Черненький В.М.. Имитационное моделирование. Разработка САПР. № 9. 2013.-110 с.

4. Шрайбер Г.Д. Моделирование на GPSS. 2011.-295 с.

5. Трусов П.В. редактор. Введение в математическое моделирование. 2005.-440 с.

6. Еремин Е.Л., Еремина В.В., Капитонова М.С. Математическое и компьютерное моделирование 2005.-137 с.

7. Замятина О.М. Компьютерное моделирование 2007.-115 с.

8. Ивахненко А.Г. и др. Справочник по типовым программам моделирования 1980.184 с.

9. Кузнецов Д.Ф. - Численное моделирование стохастических дифференциальных уравнений и стохастических интегралов. 1999.-344 с.

10. Половников В.А. Финансовая математика: Математическое моделирование.2008.-357с.



Приложение № 1

// ЗАДАНИЕ 1. Детерминированная модель системы.

#include<stdio.h>

#include<conio.h>

#include <locale>

//const emb=1; //единица машинного времени

main()

{ setlocale(LC_ALL, "russian_russia.1251");

int tp=100; //интервал между приходами пользователей

int tgz1=160; //время подготовки задания 1-ым пользователем

int tgz2=170; //время подготовки задания 2-ым пользователем

int tgz3=180; //время подготовки задания 3-им пользователем

int tm=8; //время выполнения задания на ЭВМ

int k=500; //количество промоделированных на ЭВМ заданий

int t=0; //время

char nz=0; //наличие заявки на входе системы

char cikl=0; //цикл прихода заявок

char pz1=0; //подготовка задания на сетевой машине 1

char pz2=0; //подготовка задания на сетевой машине 1

char pz3=0; //подготовка задания на сетевой машине 1

char znw=0; //наличие заявки на выполнение задания

char wz=0; //выполнение задания на ЭВМ

char ocher[50]; //очередь

char n=0; //индекс свободного элемента в очереди

int w2=0; //количество вып. заданий от 2-го пользователя

int ztgz1,ztgz2,ztgz3,ztm,zk; //перем.для запоминания параметров системы

printf("Введите интервал между приходами пользователей "); scanf("%d",&tp);

printf("Введите время подготовки задания 1-ым пользователем ");

scanf("%d",&tgz1); ztgz1=tgz1;

printf("Введите время подготовки задания 2-ым пользователем ");

scanf("%d",&tgz2); ztgz2=tgz2;

printf("Введите время подготовки задания 3-ым пользователем ");

scanf("%d",&tgz3); ztgz3=tgz3;

printf("Введите время выполнения задания на ЭВМ "); scanf("%d",&tm); ztm=tm;

printf("Введите количество промоделированных на ЭВМ заданий ");

scanf("%d",&k); zk=k;

//----------- моделирующий цикл -----------------------------------

while (k!=0)

{ t=t+1;

//появление пользователя

if (t%tp==0)

switch (cikl)

{ case 0: nz=1; cikl=1; break;

case 1: nz=2; cikl=2; break;

case 2: nz=3; cikl=3; break;

case 3: nz=1; cikl=0;

}

//начало подготовки задания

switch (nz)

{ case 1: pz1=1; nz=0; break;

case 2: pz2=1; nz=0; break;

case 3: pz3=1; nz=0;

}

//подготовка задания

if (pz1==1)

if (tgz1==0) {pz1=0; znw=1; tgz1=ztgz1;} else tgz1=tgz1-1;

if (pz2==1)

if (tgz2==0) {pz2=0; znw=2; tgz2=ztgz2;} else tgz2=tgz2-1;

if (pz3==1)

if (tgz3==0) {pz3=0; znw=3; tgz3=ztgz3;} else tgz3=tgz3-1;

// запрос на выполнение

if (n!=0 && wz==0) { wz=ocher[n-1]; n--; } //если очередь не пуста а ЭВМ свобода

// то выпол. заявку из очереди

if (znw!=0) //если имеется заявка на выполнение

if (wz==0) { wz=znw; znw=0; } //если ЭВМ не занята

else //если ЭВМ занята, то ставим заявку в очередь

{ if (n>=50) { printf("\nПереполнение очереди!\n"); return 0; }

else { ocher[n]=znw; znw=0; n++; }

}

//выполнение задания на ЭВМ

switch (wz)

{ case 1: if (tm==0) {wz=0; k--; tm=ztm; } else tm=tm-1; break;

case 2: if (tm==0) {wz=0; k--; w2++; tm=ztm; } else tm=tm-1; break;

case 3: if (tm==0) {wz=0; k--; tm=ztm; } else tm=tm-1;

}

}

printf("\nПроцент вып. заданий, поступ. от 2-го польз.=%d%",100*w2/zk);

getch();

}



Приложение № 2

//стохастическая модель системы

#include <iostream>

#include <locale>

#include<stdio.h>

#include<conio.h>

//const emb=1; //единица машинного времени

FILE *ravn, *norm1, *norm2, *norm3, *exp;

float a;

int ravnom()

{ fscanf(ravn,"%f ",&a);

return int(a*5);

}

int normal1()

{ fscanf(norm1,"%f ",&a);

return int(a*10);

}

int normal2()

{ fscanf(norm2,"%f ",&a);

return int(a*10);

}

int normal3()

{ fscanf(norm3,"%f ",&a);

return int(a*10);

}

int expon()

{ fscanf(exp,"%f ",&a);

return int(a*10);

}

//------------------------- основная программа ----------------------

main()

{ setlocale(LC_ALL, "russian_russia.1251");

int tp=100; //интервал между приходами пользователей

int tgz1=160; //время подготовки задания 1-ым пользователем

int tgz2=170; //время подготовки задания 2-ым пользователем

int tgz3=180; //время подготовки задания 3-им пользователем

int tm=8; //время выполнения задания на ЭВМ

int k=500; //количество промоделированных на ЭВМ заданий

int t=0; //время

char nz=0; //наличие заявки на входе системы

char cikl=0; //цикл прихода заявок

char pz1=0; //подготовка задания на сетевой машине 1

char pz2=0; //подготовка задания на сетевой машине 1

char pz3=0; //подготовка задания на сетевой машине 1

char znw=0; //наличие заявки на выполнение задания

char wz=0; //выполнение задания на ЭВМ

char ocher[50]; //очередь

char n=0; //индекс свободного элемента в очереди

int w2=0; //количество вып. заданий от 2-го пользователя



ravn=fopen("ravnomer.dat","r");

norm1=fopen("norm1.dat","r");

norm2=fopen("norm2.dat","r");

norm3=fopen("norm3.dat","r");

exp=fopen("exp.dat","r");

tgz1=normal1();

tgz2=normal2();

tgz3=normal3();

tm=expon();

tp=10+ravnom();

//----------- моделирующий цикл -----------------------------------

while (k!=0)

{ t=t+1;

//появление пользователя

if (t%tp==0)

{ tp=10+ravnom();

fscanf(ravn,"%f ",&a);

if (a<0.4) nz=1;

if (a>0.4 && a<0.5) nz=2;

if (a>0.5) nz=3;

}

//начало подготовки задания

switch (nz)

{ case 1: pz1=1; nz=0; break;

case 2: pz2=1; nz=0; break;

case 3: pz3=1; nz=0;

}

//подготовка задания

if (pz1==1)

if (tgz1==0) {pz1=0; znw=1; tgz1=normal1();} else tgz1=tgz1-1;

if (pz2==1)

if (tgz2==0) {pz2=0; znw=2; tgz2=normal2();} else tgz2=tgz2-1;

if (pz3==1)

if (tgz3==0) {pz3=0; znw=3; tgz3=normal3();} else tgz3=tgz3-1;

// запрос на выполнение

if (n!=0 && wz==0) { wz=ocher[n-1]; n--; } //если очередь не пуста а ЭВМ свобода

// то выпол. заявку из очереди

if (znw!=0) //если имеется заявка на выполнение

if (wz==0) { wz=znw; znw=0; } //если ЭВМ не занята

else //если ЭВМ занята, то ставим заявку в очередь

{ if (n>=50) {printf("\nПереполнение очереди!\n"); return 0; }

else { ocher[n]=znw; znw=0; n++; }

}

//выполнение задания на ЭВМ

switch (wz)

{ case 1: if (tm==0) {wz=0; k--; tm=expon(); } else tm=tm-1; break;

case 2: if (tm==0) {wz=0; k--; w2++; tm=expon(); } else tm=tm-1; break;

case 3: if (tm==0) {wz=0; k--; tm=expon(); } else tm=tm-1;

}

}

printf("\nПроцент вып. заданий, поступ. от 2-го польз.=%d%",100*w2/500);

fclose(ravn);

fclose(norm1);

fclose(norm2);

fclose(norm3);

fclose(exp);

getch();

}

Размещено на Allbest.ru

...