- •Лукьяненко Михаил Васильевич чурляева Наталья Петровна моделирование технических систем и процессов
- •Оглавление
- •6. Использование теории Марковских процессов и временных рядов
- •7. Использование теории очередей при моделировании работы атс
- •8. Использование метода сетевого планирование при моделировании
- •Предисловие
- •1. Основные этапы моделирования систем
- •1.1. Построение концептуальной модели системы и её формализация
- •1.2. Алгоритмизация модели и ее компьютерная реализация
- •1.3. Получение и интерпретация результатов моделирования
- •Контрольные вопросы
- •2. Моделирование систем массового обслуживания.
- •2.1. Системный анализ смо
- •2.2. Статистический анализ смо.
- •2.3. Операционный анализ смо.
- •Контрольные вопросы
- •3. Имитационное моделирование.
- •3.1. Моделирование работы сборочного цеха с программированием на языке высокого уровня.
- •3.2. Моделирование работы ремонтного цеха с использованием языка имитационного моделирования систем.
- •Контрольные вопросы
- •4. Моделирование процессов во времени.
- •4.1 Моделирование эволюции систем на основе теории Марковских процессов
- •4.2. Анализ процессов с помощью временных рядов
- •4.3. Оценка точности регрессионных моделей.
- •Контрольные вопросы
- •Глава 5. Моделирование сетевых структур.
- •5.1. Сетевое моделирование
- •5.2. Сетевое планирование.
- •5.3. Динамическое программирование при моделировании в сетях.
- •Контрольные вопросы
- •6. Использование теории Марковских процессов и временных рядов при моделировании работы блоков шб3Бт и шбт4Бт.
- •6.1. Паспортные данные, схемы исследуемых блоков и анализ возможных неисправностей.
- •6.2 Анализ и прогноз для блока шб3Бт
- •Выводы по блоку шбт3Бт.
- •6.3. Анализ и прогноз работоспособности для блока шб4Бт
- •6.4. Подведение итогов моделирования и выдача рекомендаций. Общие выводы по обоим блокам.
- •Подведение итогов и выдача практических рекомендаций
- •7. Использование теории очередей при моделировании работы атс Нicоm 353
- •7.1 Описание объекта моделирования.
- •7.2 Цель моделирования.
- •7.3. Концептуальная модель системы и методы исследования.
- •7.4. Получение результатов моделирования для группы №1.
- •7.5. Получение результатов моделирования для группы № 2.
- •7.6. Получение результатов моделирования для группы № 5.
- •7.7. Интерпретация результатов моделирования, практические выводы и рекомендации.
- •8. Использование метода сетевого планирования при моделировании регламентных работ перед техобслуживанием.
- •8.1 Введение.
- •8.2 Основные регламентные работы перед проведением техобслуживания.
- •8.3 Краткое описание последовательности основных регламентных работ
- •8.4. Построение сетевого графика без учёта аккумуляторных и карбюраторных работ.
- •8.5. Расчёт сетевого графика.
- •8.6. Сетевой график с включением аккумуляторных и карбюраторных работ.
- •8.7. Анализ полученных результатов с учётом мнения руководителя автохозяйства.
- •8.8. Общий вывод по проведенному исследованию
- •Варианты заданий для моделирования условных объектов.
- •Заключение
2.3. Операционный анализ смо.
Существование в теории массового обслуживания задач операционной направленности и позволяет считать эту теорию одним из разделов исследования операций. Разумеется, некоторые из операционных задач по своей природе относятся к разряду статистических. Другие операционные задачи возникают при проектировании СМО, управлении реальными СМО и оценках их эффективности.
При постановке операционных задач следует различать описательный и нормативный подходы. В первом случае описание системы через ее операционные характеристики используется для принятия решений относительно режима функционирования данной системы. При нормативном подходе путем математического моделирования устанавливаются нормативные требования по обеспечению эффективной работы системы.
Описательный подход к операционному анализу СМО всегда был доминирующим, начиная с работы Эрланга 1948 г., в которой решалась задача определения оптимального числа каналов телефонной связи (при этом в качестве критерия оптимальности берется минимум вероятности потерь из-за отказа в обслуживании). Другими примерами является имитационная процедура совершенствования системы заявок пациентов на прием к врачу, способ определения оптимального числа приемщиков списанного оборудования в пунктах инвентаризации технических изделий, результаты, полученные в связи с исследованием задержек транспортных средств возле пунктов продажи запчастей и т. п.
При нормативном подходе определяются оптимальные значения характеристик или параметров системы с учетом физических и экономических ограничений. Так, например, используя экономические показатели, связанные с задержками, качеством обслуживания и рентабельностью системы, можно определить оптимальные значения объема пространства для ожидания, числа обслуживающих приборов, коэффициента нагрузки, интенсивности обслуживания и т. д.
При решении сложных операционных задач весьма эффективно может быть использован метод имитационного моделирования. Путём моделирования СМО были получены результаты, позволяющие сделать ряд практических рекомендаций относительно стратегии управления и проектирования СМО.
(1) С помощью простых стоимостных моделей показано, что среднее время ожидания Е [Т] в (для распределения Эрланга k-го порядка) равно:
Е [Т] = a[1 + 1/k]/2m(1 - a)
где a = l/m . Очевидно, что Е [T] принимает наименьшее значение при k ® ¥ (т. е. при обслуживании с постоянной скоростью) и наибольшее значение при k = 1 (т. е. при экспоненциальном распределении длительностей обслуживания).
Для многоканальной системы типа М/М/s были получены простые соотношения для оценок оптимальных значений ряда параметров. В частности оказывается, что в случае, когда коэффициент нагрузки l/sm и интенсивность поступления требований являются константами, средняя длина очереди и среднее время ожидания принимают минимальные значения при s = 1. В случае одноканальной системы М/М/1 с экономической точки зрения оптимальной является интенсивность обслуживания, определяемая соотношением
m* = l + ÖlСw./Сs
где Cs - затраты, связанные с работой одного обслуживающего прибора в течение единичного интервала времени (например, в течение минуты), а Сw - стоимость ожидания любого из требований в течение единичного интервала времени (цена ожидания).
Далее, оказалось например, что оптимальное число касс в большом продовольственном магазине с самообслуживанием при пуассоновском потоке клиентов на выходе должно равняться
s* = b1 + Ölb2Cw/2Cs
где l - интенсивность потока покупателей; b1 и b2 - первый и второй моменты произвольного распределения вероятностей длительностей обслуживания кассирами.
(2) Варьирование интенсивности обслуживания. Для обеспечения эффективного функционирования СМО необходимо управлять либо входным потоком, регулируя интенсивность поступлений требований на обслуживание, либо обслуживающим механизмом, регулируя интенсивность обслуживания. В большинстве реальных случаев можно управлять лишь обслуживающим механизмом путем варьирования интенсивности обслуживания. Увеличение интенсивности обслуживания может быть достигнуто либо за счет увеличения числа обслуживающих приборов, либо с помощью других средств (например, средств автоматизации).
Имеются модели, в которых длина очереди в системе М/М/s регулируется следующим образом. Обслуживание начинается при минимальном значении s ; как только число требований в линии ожидания оказывается больше некоторого заранее установленного числа N , вводятся в действие дополнительные обслуживающие приборы, т. е. значение s увеличивается. Максимальное число обслуживающих приборов в данной системе равняется S . Как только длина очереди становится меньше критической (т. е. когда число требований, ожидающих обслуживания, оказывается меньше N, дополнительно вводимые в действие приборы «выключают»).
Имеется и стратегия иного рода. Всякий раз, когда длина очереди достигает некоторого значения Rk , интенсивность обслуживания увеличивают. Если же в ходе функционирования СМО длина очереди сокращается до Sk а при этом интенсивность обслуживания равняется mk+1 , то от mл+1 переходят к mл .
(3) Стратегии включения — выключения канала обслуживания. Обслуживающий прибор выключается, когда число требований в СМО становится равным нулю. В число стоимостных характеристик такой модели входят затраты, связанные с включением и выключением прибора, стоимость функционирования прибора в течение единичного интервала времени и стоимость «содержания» каждого требования в СМО в течение единичного интервал времени.
Далее, имеется, например, стратегия, заключающаяся в том, процесс обслуживания начинается, как только длина очереди становится равной М и продолжается до тех пор, пока очередь не уменьшится до значения m.
(4) Рекомендации при проектирования СМО . При проектировании СМО основной объем полезной исходной информации удается извлечь из моделей СМО описательного типа. Модели нормативного характера встречаются литературе чрезвычайно редко.
Эффективность массового обслуживания при согласованной работе обслуживающих приборов будет более высокой, чем при их изолированном использовании (даже если пропускная способность в обоих случаях одинакова). Это следует из того факта, что в первом случае при отсутствии в системе требований на обслуживание приборы будут находиться в выключенном состоянии, тогда как во втором случае этого не будет. Следует, однако, заметить, что оптимальность первого варианта в сильной степени зависит от экономических предпосылок и характера обслуживания.
(5) Системы с приоритетами. СМО с приоритетами относятся к категории трудноанализируемых. В задаче оптимизации графика работ для систем такого рода существенную роль играют правила назначения приоритетов. Полученные результаты относится к случаю, когда приоритетность определяется на основе информации о том, сколько времени потребуется на обслуживание того или иного клиента. При отсутствии такой информации средние значения основных показателей системы (таких, как средняя длина очереди и среднее время ожидания) одинаковы для многих видов дисциплины очереди.
Приоритетность нередко назначается на основе оценок продолжительностей предстоящих процедур обслуживания. Если точно известно, сколько времени потребуется на обслуживание каждого из поступивших требований, то дисциплиной очереди, при которой минимизируется средняя за весь период обслуживания длина очереди и средняя (тоже за весь период функционирования системы) продолжительность ожидания (без права пропускать вперед клиентов с более низким приоритетом), является дисциплина, основанная на приоритете «первым обслуживается требование, которое можно обслужить быстрее других».
Если же дисциплина очереди такова, что требование с более высоким приоритетом использует право обслуживаться по более низкому приоритету, то оказывается справедливым утверждение: средняя за весь рассматриваемый период длина очереди и средняя длительность ожидания минимизируются при реализации правила: клиент, продолжительность обслуживания которого меньше всего отличается от продолжительности обслуживания клиента с высшим приоритетом, подлежит обслуживанию в первую очередь.
Если имеют место пуассоновские потоки требований N типов и bi (i = 1, 2, ...., N) - продолжительность обслуживания требования i-го типа, а hi (i = 1, 2, . . ., N) - стоимость ожидания требования i-го типа, то оптимальное упорядочение требований по приоритетам достигается путем построения возрастающей последовательности отношений bi/hi с назначением наивысшего приоритета требованиям того типа, которые соответствуют первому члену в этой последовательности.
Задачи еще одного класса возникают при анализе СМО, в которых приоритеты продаются (обслуживающей системой) и покупаются (клиентами). Некоторые связывают намерение купить право быть обслуженным быстрее с фактором нетерпеливости клиентов. В этом случае функция, определяющая плату за повышение приоритета, оптимальная, если с увеличением степени нетерпеливости она монотонно возрастает.