7. Разработка, реализация и исследование упрощенных моделей

8. Реализация и исследование имитационной модели

6.Реализация имитационной модели

Здесь означает описание на языке GPSS ранее разработанной GPSS-ориентированной стохастической сетевой модели (§ 6.1 и рисунок 13).

Или для этого можно использовать GPSS-модели, полученные в §§ 7.4.1-7.4.5.

Для заданной системы.

Здесь строим модель в соответствии с рисунком 13. Учитываем наличие двух потоков заявок, реальные законы распределений и т.д. Используем при этом знания и фрагменты, полученные в §§ 7.4.1-7.4.5.

Текст программы может выглядеть как

b_3 STORAGE 2

b_2 STORAGE 4 ; multichanel node - facility N 2

INITIAL X$Otkaz,0

*****************************************

GENERATE 50,25

GATE SNF b_3,Lab_term1

queue U_system

queue p1_U_system

ENTER b_3

queue w_b_1

queue p1_w_b_1

queue u_b_1

queue p1_u_b_1

SEIZE b_1

depart w_b_1

depart p1_w_b_1

ADVANCE 5,2.5

RELEASE b_1

depart u_b_1

depart p1_u_b_1

queue u_sum_b_2

queue p1_u_sum_b_2

Lab_1 queue w_b_2

queue p1_w_b_2

queue u_b_2

queue p1_u_b_2

ENTER b_2

depart w_b_2

depart p1_w_b_2

ADVANCE 30,15

LEAVE b_2

depart u_b_2

depart p1_u_b_2

TRANSFER .5,,Lab_1

LEAVE b_3

depart u_sum_b_2

depart p1_u_sum_b_2

depart U_system

depart p1_U_system

TERMINATE 1

Lab_term1 savevalue Otkaz+,1

TERMINATE 1

*****************************************

GENERATE 33.3,17

GATE SNF b_3,Lab_term2

queue U_system

queue p2_U_system

ENTER b_3

queue w_b_1

queue p2_w_b_1

queue u_b_1

queue p2_u_b_1

SEIZE b_1

depart w_b_1

depart p2_w_b_1

ADVANCE 3.3,1.6

RELEASE b_1

depart u_b_1

depart p2_u_b_1

queue u_sum_b_2

queue p2_u_sum_b_2

Lab_2 queue w_b_2

queue p2_w_b_2

queue u_b_2

queue p2_u_b_2

ENTER b_2

depart w_b_2

depart p2_w_b_2

ADVANCE 20,10

LEAVE b_2

depart u_b_2

depart p2_u_b_2

TRANSFER .5,,Lab_2

LEAVE b_3

depart u_sum_b_2

depart p2_u_sum_b_2

depart U_system

depart p2_U_system

TERMINATE 1

Lab_term2 savevalue Otkaz+,1

TERMINATE 1

Ниже в таблице 30 представлены результаты аналитического и имитационного моделирования (для каждого из потоков в отдельности и безотносительно к потокам заявок - п_1, п_2, п) и вычислена погрешность аналитической модели. При этом за эталон взяты характеристики ИМ.

Таблица 30. Характеристики ИМ

	Харак-тика	АМ	ИМ			Погрешность, %
			п_1	п_2	п	1
Узел
1	ρ1	0,2	0,0464	0,0696	0,116
	l1	0,05	0,001	0,002	0,003
	m1	0,25	0,058	0,06	0,12
	ω1	1	0,091	0,129	0,112
	u1	5	5,1	3,43	4,08	-22,55%
2	ρ2	0,6	0,14	0,21	0,35
	l2	0,9	0	0	0
	m2	1,5	0,685	0,72	1,4
	ω2	9	0	0	0
	u2	15	30	20	23,9	37,24%
3	ρ3		0,3036	0,4554	0,759
	m3		0,74	0,78	1,518
Система
	L	0,95	0,001	0,002	0,003
	R	0,8	0,1864	0,2796	0,466
	M	1,75	0,74	0,78	1,52	-15,13%
	U	35	64,9	43,6	51,9	32,56%
	W	19	0,091	0,129	0,112
	p		0,16	0,24	0,4

Выводы.