Другое: Симулятор

Файл скачан с сайта StudIzba.com

При копировании или цитировании материалов на других сайтах обязательно используйте ссылку на источник

Возможно не удалось распознать кодировку файла

Возможно не удалось распознать кодировку файла

Возможно не удалось распознать кодировку файла

 2МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им М.В.ЛОМОНОСОВА

 2Отделение военной подготовки

Кафедра Войск ПВО

"УТВЕРЖДАЮ"

Начальник военной кафедры Войск ПВО

полковник О.Шалин

" " 1994 г.

 2Методическая разработка

для проведения занятий по разделу

 2"Методы моделирования и исследования боевой

 2эффективности образцов вооружения и военной техники"

профиль  2ВУС 530700

 2Тема 7. Средства имитационного моделирования

Занятие 2. Использования моделирующей системы для

определения показателей эффективности

Вопросы: 1,2

Время 2 часа.

Обсуждена на заседании цикла 24

" " 1994 г.

ПРОТОКОЛ

Москва 1994 г.

.

2

 2Вопрос 1. Пример использования pss для моделирования

 2системы массового обслуживания с очередью, ограниченной

 2по времени ожидания.

Модифицируем рассмотренную ранее программу оценки СМО, ис-

пользуя статистические операторы языка simpas.

Требуется:

оценить эффективность системы массового обслуживания с огра-

ниченным временем ожидания и с приоритетом обслуживания по мини-

мальному времени нахождения в очереди.

В систему, состоящую из n однородных каналов, поступает поток

требований с интенсивностью lam. Поток обслуживания каждого кана-

ла характеризуется интенсивностью mju. Требование, заставшее все

каналы занятыми, становится в очередь, где на него действует по-

ток ухода из очереди необслуженного требобания с интенсивностью

nju.

Освободившийся канал, при наличии очереди, обслуживает требо-

вание с минимальным временем нахождения в очереди.

Определить показатели эффективности системы:

- вероятность обслуживания требования в системе;

- вероятность прохождения требования через очередь;

- среднее число каналов занятых обслуживанием.

Такое изменение в постановке задачи означает, что очередь СМО

представляет из себя стек, где каждое требование, поступившее

последним, будет обработано первым. Но поскольку приход заявок

случаен, а информация о времени хранится в управляющем списке

только в виде момента планируемого выхода требования из очереди

необслуженным, то возникает необходимость сформировать данные о

времени постановки в очередь и сопоставить эти данные с соответс-

твующим элементом управляющего списка.

Опишем datatype=real для сохранения в данных времени поступ-

ления в очередь.

Будем использовать следующие переменные:

l - количество реализаций модели, которые нужно произвести;

n - количество каналов в СМО;

m - количество требований входного потока, которые необходимо ге-

нерировать (воспроизвести);

s - накопитель информации о загруженности каналов;

.

3

lam, mju, nju - параметры потоков поступления, обслуживания и вы-

хода из очереди необслуженных требований;

t - максимальная продолжительность одной реализации модели;

a - рабочая переменная для поиска адреса элемента списка;

z - рабочая переменная для поиска по времени поступления в оче-

редь.

Начало программы может быть следующим:

program example2(input,output);

const

demand=1; {Событие поступления требования}

service=2; {Событие обслуживания требования}

failure=3; {Событие необслуживания требования}

poisson=2; {Идентификатор пуассоновского потока}

type %include 'type.pss';

datatype=real;

var %include 'var.pss';

l,n,m,s:integer; lam,mju,nju,t,z:real; a:notepntr;

%include 'proc.pss';

begin

initiate;

writeln('Ввод исходных данных системы массового обслуживания:');

write('Каналов обслуживания = '); readln(n);

write('Параметр потока поступлен. заявок = '); readln(lam);

write('Параметр потока обслужив. заявок = '); readln(mju);

write('Параметр потока прохождения очереди = '); readln(nju);

write('Продолжительность модели = '); readln(t);

write('Количество заявок во входном потоке = '); readln(m);

write('Количество реализаций модели = '); readln(l);

s:=0;

statistics(demand); statistics(service); statistics(failure);

Здесь производится описание номеров событий, которые могут

иметь место в модели, в виде констант с названиями события:

demand - заявка,требование; service - обслуживание; failure - от-

каз. Для организации входного потока использована константа pois-

son - Пуассон. Описан тип данных, используемых для хранения вре-

мени и необходимые переменные.

.

4

Операторами %include ... в соответствии с правилами Паскаля в

определенных разделах программы производится подключение соот-

ветствующих фрагментов из pss-библиотеки.

Оператор initiate устанавливает системные переменные в исход-

ное состояние, которое может быть впоследствии изменено,например:

переменной inform может быть присвоено значение, определяющее вид

выводимой информации и остановы программы для этапа отладки; пе-

ременная rnd_int может быть установлена так, чтобы изменилась ис-

ходная последовательность генератора ПСЧ.

Затем производится серия запросов и ввода исходных значений

переменных модели.

В переменной s будем накапливать на каждый момент появления

на входе системы очередного требования количество каналов, заня-

тых обслуживанием, для того чтобы впоследствии усреднить эту ве-

личину по количеству пришедших требований.

Последние операторы назначают сбор статистических данных для

всех типов событий в модели.

Управляющий алгоритм модели имеет следующий вид:

repeat

generate(demand,poisson,lam,0,m); {Установка генерации потока}

start(demand,negexp(lam),nil,t); {Установка первой заявки}

while simulate do case actnumb of

demand: <программа обработки>;

service: <программа обработки>;

failure: <программа обработки>;

end;

until repeater = l;

.

5

Программа обработки события demand - поступления требования:

demand:begin s:=s+have(service);{Суммируем количества требований}

{находящихся на обслуживании, то}

{есть количество занятых каналов}

if have(service) < n {Если заняты не все каналы,}

then prepare(service,negexp(mju),nil) {тогда ставим}

{требование на обработку}

else {В противном случае}

begin new(addr); {динамически создаем данные,}

addr^ := acttime; {помещаем в них текущее время,}

prepare(failure,negexp(nju),addr) {ставим в очередь}

end

end;