48122 (Построение и использование имитационных моделей), страница 4

2016-07-30СтудИзба

Описание файла

Документ из архива "Построение и использование имитационных моделей", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "информатика" из 1 семестр, которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "курсовые/домашние работы", в предмете "информатика, программирование" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "48122"

Текст 4 страницы из документа "48122"

Главные эффекты первого, второго и третьего факторов вычисляются по следующим формулам:

,

, (5.2)

,

где – отклики системы.

Эффекты взаимодействия первого и второго, первого и третьего, второго и третьего, первого и второго и третьего факторов вычисляются по следующим формулам:

,

, (5.3)

,

,

где – отклики системы.

Значения эффектов для каждого выходного параметра представлены в таблице 5.4.

Таблица 5.4 – Значения эффектов

Параметр

e1

e2

e3

e12

e13

e23

e123

p

-0,3192115

-0,0686965

0,06653

-0,6994355

-0,642834

-0,0686965

0,062186

d

-18,315773

-3,1235475

3,5655875

-25,774998

-25,052413

-3,1235475

0,4575825

w

-18,15955

-3,30525

4,48465

-34,1838

-32,7314

-3,30525

0,5327

Q

-1,5063818

-0,424687

0,3191838

-1,7749518

-1,7066363

-0,4246868

0,10430775

L

-1,1264325

-0,556723

0,4529075

-2,6504325

-2,4088725

-0,5567225

0,1591375

Общий вид уравнения регрессии представлен ниже:

, (5.4)

где - коэффициенты уравнения регрессии.

Значения коэффициентов уравнения регрессии представлены в таблице 5.5. Пример вычисления коэффициентов представлен в приложении Б.

Значения коэффициентов уравнения регрессии представлены в таблице 5.5.

Таблица 5.5 – Значения коэффициентов уравнения регрессии

Ρ

d

W

Q

L

-43,2915

-235,808

-45,0088

-59,9977

-85,6907

24,04419

144,1403

66,1593

36,02849

57,9095

3,770473

15,9089

0,5527

4,668797

6,93938

5,335393

47,84272

27,3329

9,391359

12,49551

-2,09804

-10,2775

-4,1604

-2,86784

-4,8038

-0,45454

-3,17093

-1,445

-0,71899

-0,98899

-2,88832

-26,2564

-17,3224

-5,33401

-7,76647

0,248744

1,83033

1,1306

0,417231

0,63655

Уравнения регрессии для каждого из откликов:

ρ = - 43.2915 + 24.04419m + 3.770473 + 5.335393 - 2.09804 - 0.45454 - 2.88832m + 0.248744m ;

d = - 235.808 + 144.1403m + 15.9089 + 47.84272 - 10,2775m - 3.17093 - 26.2564m + 1.83033m ;

w = - 45.0088+ 66.1593m + 0.5527 + 273329 - 4.1604m - 1.445 - 17.3224m + 1.1306m ;

Q= - 59.9977 + 36.02849m + 4.668797 + 9.391359 - 2.86784m - 0.71899 - 5.33401m + 0.417231m ;

l = -85.6907 + 57.9095m + 6.93938 + 12.49551 - 4.8038m - 0.98889 - 7.76647m + 0.63655m .

По уравнениям регрессии для значения для входных параметров m=2, =10, =10 получаем:

ρ = 0.4231; d =8.2874; w = 18.1298; Q = 0.1710; l =1.4828.

Для проверки адекватности уравнений регрессии используем метод малых приращений. Так, для значений m, , значения были получены выше. В таблице 5.6 представлены результаты при малом приращении с (dm = 0,04), (d = 0,2), (d =0,2):

Таблица 5.6 – Метод малых приращений

N

Dm

d

d

Ρ

d

w

Q

L

1

0

0

0

0.4231

8.2874

18.1298

0.1710

1.4828

2

-0,04

0

0

0.4609

9.8100

19.5541

0.3417

1.6483

3

0,04

0

0

0.3853

6.7568

16.7055

0.0003

1.3173

4

0

-0,2

0

0.4223

8.2331

18.0510

0.1535

1.4482

5

0

0,2

0

0.4239

8.3336

18.2086

0.1886

1.5174

6

0

0

-0,2

0.4255

8.2380

17.9598

0.1954

1.5221

7

0

0

0,2

0.4208

8.3288

18.2998

0.1466

1.4435

6. Рекомендации по использованию результатов моделирования

После исследования данной имитационной модели массового обслуживания и ее анализа, были получены следующие данные, о том что коэффициент использования системы с тремя заданными параметрами равен 46%, среднее время ожидания 19 секунды, средняя задержка в очереди 9,2 секунды, среднее по времени количество требований в очереди 0,56, среднее по времени количество требований в системе 2,24.

Полученные выходные параметры, свидетельствует о том, что смоделированная нами система массового обслуживания является недогруженной и не достаточно эффективной.

Опираясь на анализ выходных данных моделирования можно сделать следующий вывод: система массового обслуживания будет достаточно эффективной при коэффициенте использования системы 79,9%, который достигается при минимальном количестве устройств равном 1, минимальном времени поступления требования равным 11 секунд и максимальном времени обработки требования равным 9 секунд. При таких входных параметрах системы мы получим среднее время ожидания равное 40 секундам, среднюю задержку в очереди 31,8, среднее по времени количество требований в очереди 2,5, среднее по времени количество требований в системе 3,4.

Следует отметить, что увеличение показателей среднего времени ожидания, средней задержки в очереди, среднего по времени количества требований в очереди и среднего по времени количества требований в системе являются допустимыми для достижения оптимального коэффициента использования системы.

Графики рекомендуемых параметров (коэффициент использования системы, по времени числа требований в очереди и системе) представлены в приложении A на рисунках А.9 и А.10.

Заключение

В процессе роботы над курсовым проектом «Построение и использование имитационных моделей» была разработана и создана программа имитационной модели системы массового обслуживания с циклической дисциплиной с квантом q, тремя входными факторами и пятью выходными параметрами. Задачи, поставленные в ходе курсового проекта, считаются выполненными. На основе статистического анализа выходных данных были даны рекомендации по выбору оптимальных параметров системы.

Список литературы

  1. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-ие изд. – СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2008.

  2. Советов Б.Я.Моделирование систем: Учебник для вузов 3-е изд., стер. - М.: Высшая школа.,2009.-295с.

  3. Крылов Н.П., Самосвалов И.Т. Учебник по имитационному моделированию экономических процессов. 3-е изд, - Москва 2009- 458с.

  4. Труб И.И. Объектно-ориентированное моделирование на C++, издательство СПб.: Питер; 2008- 346с.

Приложение А

На рисунках А.1, А.2, А.3, А.4, А.5, А.6, А.7, А.8 приведены графики контрольных прогонов для каждого эксперимента факторного плана представлены

Рисунок А.1 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=1, =11, =8

Рисунок А.2 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=2, =11, =8

Рисунок А.3 – Среднее число требований в очереди и системе для факторов m=1, =12, =8

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Нет! Мы не выполняем работы на заказ, однако Вы можете попросить что-то выложить в наших социальных сетях.
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
4098
Авторов
на СтудИзбе
673
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее