Е.И. Большакова - Задания практикума по объектно-ориентированному программированию (1162571), страница 11
Текст из файла (страница 11)
В каждой комнате есть специальный клапан,регулирующий поступление горячей воды в батареи этой комнаты, и, тем самым– температуру в этой комнате. Возможные положения клапана (полностьюоткрыт/закрыт/полуоткрыт) могут быть установлены дистанционно. В каждойкомнате находятся также датчик текущей температуры и инфракрасныйдатчик присутствия людей, их значения используются для регулированиятемпературы.Основное назначение системы автоматического регулирования отопления– поддержание в каждой из комнат дома нужной температуры путем установкисоответствующих положений клапанов обогревателя. Пользователи системы(жильцы дома) могут включать и выключать систему регулирования, а такжезадавать рабочую температуру в каждой комнате, т.е.
температуру, котораядолжна быть в комнате в случае присутствия в ней людей. В случае же ихотсутствия в целях экономии должна поддерживаться температура ожидания –она определяется на М градусов (1≤ М ≤ 5) ниже рабочей в этой комнате.Системе известно обычное недельное расписание пребывания людей вкомнатах дома – для того, чтобы заранее, к моменту ожидаемого появления вконкретной комнате людей, начать прогревать ее до рабочей температуры.Регулирование температуры системой основано на показаниях датчиковтемпературы и присутствия людей, заданных величинах рабочей температуры вкаждой комнате и недельного графика пребывания людей в доме, а также напоказаниях таймера, который обеспечивает непрерывный поминутный отсчеттекущего времени. Если температура в каком-либо помещении опускается или37поднимается на N градусов (1≤ N ≤ 5) ниже или выше требуемой, то системаформирует команду на изменение положения клапана в этой комнате.Модельная система регулирования отопления подсчитывает также общийрасход топлива на обогрев (в условных единицах), при условии, что на обогрев1 кв.
м комнаты за 1 минуту расходуется величина Р=С× K, где значение Kсоответствует положению клапана обогревателя в этой комнате: K=0 – закрыт,K=2 – полуоткрыт, K=5 – открыт полностью; а С – некоторая заранее заданнаядля каждой комнаты константа (зависит от площади батарей в этой комнате).Цель моделирования – изучение зависимости величины расхода топливаот параметров M и N и недельного расписания занятости комнат дома.Для проведения экспериментов необходимо программно эмулироватьпоказания датчиков текущей температуры и присутствия людей в комнатах.Следует считать, что при закрытом клапане обогревателя температура в каждойкомнате медленно падает (линейно по времени, коэффициент линейнойзависимости определяется временем суток), при открытом – растет (поаналогичному закону), при полуоткрытом – сохраняется постоянной.
Примоделировании показаний датчика присутствия людей в комнате можетиспользоваться вычисляемая тем или иным образом случайная величина –отклонение от известного расписания пребывания людей в рассматриваемойкомнате дома (например, жильцы дома могут по каким-либо причинам раньшеобычного уйти с утра из дома).В ходе моделирования должны быть изображены: план дома, наличие вкаждой комнате людей, положение клапанов обогревателя, а также указанытемпература в каждой комнате, время суток и день недели, расход топлива натекущий момент.
Кроме начального задания недельного расписания следуетдопустить также возможность его изменения в ходе экспериментов.Модель контроля городской экологической обстановкиТребуется создать компьютерную модель слежения за экологическойситуацией в городе, где работает N (5 ≤ N≤ 12) промышленных предприятий, атакже зарегистрировано K тысяч (30 ≤ K ≤ 90) автомобилей. Экологическаяобстановка в городе зависит от общего объема вредных промышленныхвыбросов действующих предприятий и выхлопов автомобилей, а также отпогодных условий (дождь и ветер убыстряют рассасывание вредных веществ ватмосфере). Известны площадь города, местоположение предприятий ирасстояния между ними, налоговые отчисления каждого предприятия вгородскую казну, а также допустимый объем их выбросов в атмосферу.Городской департамент экологии добивается улучшения экологическойобстановки в городе несколькими способами.
Он может уменьшить числоавтомобилей на дорогах города (и соответственно, суммарный их выхлоп), введяна определенный период специальный режим движения (например, по четнымдням в городе могут ездить только автомобили с четными номерами, понечетным – с нечетными номерами). Департамент может применять штрафныесанкции к предприятиям, превысившим допустимую норму выбросов вредныхвеществ в атмосферу.
Санкции включают денежные штрафы и полную иличастичную приостановку работы предприятия на один или несколько дней.38Выплаченные штрафы пополняют денежный фонд города, из которогопредприятиям могут субсидироваться средства на установку очистныхфильтров. Установка одного фильтра требует определенной суммы (например,30 тыс. у.е.) и выполняется за 7-10 дней. Фильтр уменьшает объем выброса на7%. Денежный фонд пополняется также за счет налоговых отчисленийработающих предприятий (измеряется в у.е.).Цель компьютерного моделирования – исследовать влияние различныхштрафных санкций, ограничений и субсидий на улучшение экологическойобстановки в городе.
В изменяемые параметры модели целесообразно включитьчисла K и N, начальный размер денежного фонда, значимые характеристикикаждого предприятия (налоговые отчисления, допустимый выброс). Периодмоделирования – несколько месяцев, шаг моделирования – один день.Каждый шаг включает следующие действия:1.
Замеры текущих объемов выбросов для всех работающих предприятий;расчет (замер) концентрации вредных веществ в фиксированных точкахгорода и сравнение ее с установленной для города допустимой величиной;2. Расчет текущей суммы денежного фонда, при этом учитывается его остатокот ранее предоставленных субсидий и прирост за счет штрафов и налоговыхотчислений работающих в рассматриваемый день предприятий;3. Принятие решения о штрафных санкциях (штрафах и приостановке работы)по отношению к предприятиям, превысивших допустимую норму выбросов;4. Принятие решения о введении специального режима движения автомобилейи срока его действия;5.
Принятие решения о субсидировании (на установку фильтров) предприятий,часто нарушающих допустимые объемы выбросов.Операции 1 и 2 модели выполняются автоматически; операции 3-5 –автоматически или пользователем системы моделирования.При расчете концентрации вредных веществ в атмосфере врассматриваемый день следует учитывать остаточную концентрацию запрошлый день и суммарное загрязнение атмосферы за текущий день, котороедают выхлопы автомобилей и выбросы работающих в этот день предприятий.Загрязнение от автомобилей распределяется равномерно над городом, а отпредприятий – равномерно падает с увеличением расстояния от него. Следуетучесть также колебания дневного выброса вредных веществ на каждомпредприятии – их можно рассматривать как случайную величину из некоторогодиапазона.
Считать также, что каждый день в городе двигаются только 75% отобщего числа автомобилей, которым разрешено движение, и известен среднийдневной объем выхлопа двигающегося автомобиля. Остаточная концентрациярассчитывается как часть от концентрации прошлого дня, причем эта часть темменьше, чем больше сила ветра и дождя (погодные условия также можномоделировать статистически).Визуализация экологической обстановки должна включать изображениекарты города, показ местоположения каждого предприятия и точек, гдепроизводятся замеры концентрации вредных веществ, а также разную расцветкукарты в зависимости от степени загрязнения атмосферы. В ходе моделирования39пользователю системы должна быть доступна информация об экологическойобстановке за прошедшие дни, о принятых штрафных санкциях, выделенныхсубсидиях и введенных ограничениях движения транспорта.Моделирование распространения вирусного заболеванияНеобходимо создать компьютерную модель распространения вирусногозаболевания в стране из N (5≤ N ≤ 10) городов трех типов, различающихсячисленностью населения (мегаполисов, средних городов и поселков городскоготипа).
Распространение вируса в городе зависит от нескольких факторов:• численности населения рассматриваемого города и его типа;• насыщенности в нем внутригородского и междугороднего транспортногосообщения;• процента заболевших людей в городе;• процента населения, у которого сделаны профилактические прививки;• сезона года (заболеваемость растет с сентября, а с марта она уменьшается).Цель моделирования – выявление стратегий проведения прививок,которые позволяют минимизировать число заболевших вирусным заболеваниеми избежать эпидемии в крупных городах (порог эпидемии – 45% заболевших).Период моделирования – М месяцев (6≤ М ≤ 24), шаг моделирования – однанеделя.
В параметры модели следует включить числа М и N, месяц началамоделирования (например, сентябрь), численность населения городов страны,насыщенность транспортного сообщения в каждом городе (можно задать ее каквеличину в интервале от 0 до 1), начальный процент заболевших людей исделанных прививок в каждом городе, а также стоимость одной прививки ипервоначальный размер денежного фонда страны, предназначенного дляпрививок (измеряются в у.е.).На каждом шаге моделирования производятся следующие действия:1. Принимается решение, в каких городах и в каком количестве сделатьпрофилактические прививки (их количество должно допускаться текущимсостоянием денежного фонда); профилактические прививки не делаютсязаболевшим, а сделанная прививка начинает действовать через три недели.2. Пересчитывается процент заболевших в каждом городе и процентзаболевших в стране, при этом, во-первых, учитывается выздоровлениеопределенной части заболевших (считается, что заболевание длится 2 неделиу 60% больных, у 15% – 3 недели, а у остальных – 1 неделя); во-вторых,учитывается распространение вируса и заболевание новых людей – ихпроцент определяется всеми вышеперечисленными факторами.3.
Высчитывается текущий размер денежного фонда, при этом учитывается егоубыль от сделанных (на этом шаге моделирования) прививок и выплат повременной нетрудоспособности для болеющего населения, а также приростфонда за счет налоговых отчислений здоровой и работающей частинаселения городов (считается, что работоспособное население составляет65% от всего населения города).Шаги 2 и 3 выполняются автоматически, а шаг 1 – автоматически илипользователем системы моделирования. На шаге 2 процент заболевших людей40определяется как случайная величина, закон распределения которой зависит отвсех вышеперечисленных факторов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
