Моделирование работы предприятия быстрого обслуживания

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ПОВОЛЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СЕРВИСА»

Кафедра: «Прикладная информатика в экономике»

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

По дисциплине: Имитационное моделирование экономических процессов.

На тему: «Моделирование работы предприятия быстрого обслуживания»

              Работу выполнил:

              Студентка: Ясакова Е. В.

              Гр. Из-401

              Проверил:

              проф. Аникин В.И.

Тольятти 2008

12

Содержание

Введение

1.Теоретические основы

1.1 Имитационное моделирование.

1.2 Система массового обслуживания

2. Оригинальная часть

2.1 Постановка задачи.

2.2 Разработка концептуальной модели.

2.3. Построение модели в Extend LT

2.4. Проведение экспериментов с моделью.

I вариант

II вариант

Заключение

Литература

Введение

В настоящее время имитационное моделирование остается общепризнанным методом для исследований в различных областях науки, производства, бизнеса и т.д. С ростом сложности задач, которые стоят перед имитационным моделированием, возрастает необходимость в вычислительных ресурсах. По этой причине возникает необходимость в разработке распределенных систем имитации, в основе которых лежат алгоритмы синхронизации объектов, выполняющихся на различных компьютерах в сети (или различных процессорах многопроцессорной ЭВМ).

Умение решать задачи по автоматизации технологических процессов подразумевает умение вести научно – исследовательскую и проектно – конструкторскую работу в области исследования и разработки сложных систем; способность ставить и проводить имитационные эксперименты с моделями процессов функционирования систем на современных ЭВМ для оценки вероятностно – временных характеристик систем; принятие экономически и технически обоснованных инженерных решений; анализ научно – технической литературы в области системного моделирования, а также использование стандартов, справочников, технической документации по математическому и программному обеспечению ЭВМ и т.д.

Имитационная среда Extend LT предназначена для написания имитационных моделей систем с дискретными событиями.  Наиболее удобно в системе Extend LT описываются модели систем массового обслуживания,  для которых характерны относительно простые правила функционирования составляющих их элементов.

Несколько часов, недель или лет работы исследуемой системы  могут  быть  промоделированы  на ЭВМ за несколько минут. Вот почему для выполнения курсового проекта было проведено в имитационной среде Extend LT.

1.Теоретические основы

1.1 Имитационное моделирование.

Имитационное моделирование – наиболее мощный и универсальный метод исследования и оценки эффективности систем, поведение которых зависит от воздействия случайных факторов. К таким системам можно отнести и летательный аппарат, и популяцию животных, и предприятие, работающее в условиях слабо регулируемых рыночных отношений.

В основе имитационного моделирования лежит статистический эксперимент (метод Монте-Карло), реализация которого практически невозможна без применения средств вычислительной техники. Поэтому любая имитационная модель представляет собой, в конечном счете, более или менее сложный программный продукт.

Конечно, как и любая другая программа, имитационная модель может быть разработана на любом универсальном языке программирования, даже на языке Ассемблера. Однако на пути разработчика в этом случае возникают следующие проблемы:

• требуется знание не только той предметной области, к которой относится исследуемая система, но и языка программирования, причем на достаточно высоком уровне;

• на разработку специфических процедур обеспечения статистического эксперимента (генерация случайных воздействий, планирование эксперимента, обработка результатов) может уйти времени и сил не меньше, чем на разработку собственно модели системы.

И, наконец, еще одна, пожалуй, важнейшая проблема. Во многих практических задачах интерес представляет не только (и не столько) количественная оценка эффективности системы, сколько ее поведение в той или иной ситуации. Для такого наблюдения исследователь должен располагать соответствующими «смотровыми окнами», которые можно было бы при необходимости закрыть, перенести на другое место, изменить масштаб и форму представления наблюдаемых характеристик и т.д., причем не дожидаясь окончания текущего модельного эксперимента. Имитационная модель в этом случае выступает как источник ответа на вопрос: «что будет, если…».

Реализация таких возможностей на универсальном языке программирования – дело очень непростое. В настоящее время существует довольно много программных продуктов, позволяющих моделировать процессы. К таким пакетам относятся: Pilgrim, GPSS, Simplex и ряд других.

Данный курсовой проект выполнен с помощью программного пакета Extend LT, который позволяет создавать динамические модели процессов реального времени в различных прикладных областях.

1.2 Система массового обслуживания

Система массового обслуживания (СМО) – это совокупность приборов, каналов, станков, линий обслуживания, на которые в случайные или детерминированные моменты времени поступают заявки на обслуживание. Например, коммутаторы телефонных станций, супермаркет, парикмахерские.

Оптимизация и оценка эффективности СМО состоит в нахождении средних суммарных затрат на обслуживание каждой заявки и нахождение средних суммарных потерь от заявок не обслуженных.

СМО состоит из определенного числа обслуживающих каналов и предназначена для выполнения заявок с разным характером распределения момента времени на обслуживание.

Моделирование СМО предполагает:

построение ЭММ, связывающих параметры СМО (число каналов, их производительность и т.п.) с показателями эффективности;

оптимизацию данных показателей с целью получения максимальной эффективности.

По ряду признаков СМО делятся на:

1.             СМО:               - с очередями;

              - с отказами заявок (очереди);

2.             СМО с очередью:              - в порядке очереди;

              - в случайном порядке;

              - обслуживание с приоритетом (абсолютным или относительным);

3.             СМО с многофазным обслуживанием;

4.             СМО:              - закрытые (замкнутые) – поток заявок генерируется самой системой;

              - открытые – характер потока заявок не зависит от состояния СМО;

5.             СМО:              - одноканальные;

              - многоканальные.

Всякая СМО предназначена для обслуживания потока заявок, поступающих в случайные моменты времени. Обслуживание заявки продолжается какое-то, вообще говоря, случайное время, после чего канал освобождается и готов к приему следующей заявки.

Случайный характер потока заявок и времен их обслуживания приводит к тому, что в определенные моменты времени на входе СМО скапливается излишне большое число заявок (они либо становятся в очередь, либо покидают СМО необслуженными). В другие же периоды времени СМО будет работать с недогрузкой или вообще простаивать.

Процесс работы СМО представляет собой случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем. Состояние системы меняется скачком в моменты появления каких-либо событий (приход или окончание обслуживания заявки, заявка покидает очередь, не дождавшись обслуживания).

Предмет теории массового обслуживания - построение математических моделей, связывающих заданные условия работы СМО (число каналов, их производительность, правила работы, интенсивность и характер потока заявок) с интересующими нас показателями эффективности СМО, описывающими с той или иной точки зрения ее способность справляться с потоком заявок. В качестве таких показателей могут применяться разные величины, например: среднее число заявок, обслуживаемых СМО в единицу времени: среднее число занятых каналов: среднее число заявок в очереди и Среднее время ожидания обслуживания; вероятность того, что число заявок в очереди превысит некоторое значение и т.д. Элементами решения могут также быть число каналов обслуживания, их производительность, режим работы СМО.

При анализе СМО также должна учитываться и дисциплина обслуживания - заявки могут обслуживаться либо в порядке поступления (очередь FIFO), либо в случайном порядке. Нередко встречается так называемое «приоритетное обслуживание» - некоторые заявки обслуживаются вне очереди. Приоритет может быть абсолютным, когда заявка с более высоким приоритетом «вытесняет» из-под обслуживания заявку с низшим приоритетом, или относительным, когда начало обслуживания заявки с приоритетом задерживается до окончания уже начатого обслуживания.

Поток заявок, как правило, описывается вероятностным законом их поступления в СМО, определяющим длительности интервалов между двумя последовательно поступающими заявками. Эти длительности часто являются статистически независимыми и их распределение не изменяется в течение некоторого достаточно продолжительного промежутка времени.

Очередь заявок на обслуживание возникает в том случае, когда в момент поступления в систему очередной заявки канал, соответствующий технологии ее обслуживания, занят обслуживанием ранее поступившей заявки.

Задание данного курсового проекта – СМО с так называемым многофазным обслуживанием, состоящим из нескольких последовательных этапов или «фаз».

2. Оригинальная часть

2.1 Постановка задачи.

Предприятие быстрого обслуживания провело большую кампанию с целью привлечения клиентов в обеденное время, используя так называемое «обслуживание на колесах». Предприятие гарантирует, что с 12 до 13 часов дня клиентам в среднем потребуется не более 5 минут с момента их прихода и до момента получения пищи. Чтобы обеспечить успех этой кампании, владелец предприятия должен определить, какое количество служащих потребуется в обеденное время, и где каждый из них должен работать, чтобы клиенты получали свои заказы в среднем в течение пяти и менее минут.

При этом необходимо учесть следующие факторы:

- клиенты обслуживаются в очереди по принципу «первым прибыл, первым обслуживается»;

- чтобы получить обед, каждый клиент должен пройти через 3 пункта обслуживания: окно заказа, окно оплаты и окно выдачи заказа;

- на каждое окно может быть назначен один и более работников предприятия;

- интервалы времени между последовательными прибытиями клиентов в полуденные часы распределены экспоненциально со средним значением 2 минуты;

- в полдень перед началом обслуживания в очереди клиентов нет;

- время обслуживания в каждом окне имеет следующее распределение вероятностей: