Разработка и исследование имитационной модели разветвленной СМО (системы массового обслуживания) в с...

2.024

2.116

IDT

2.124

1.910

12.20

11.65

12.29

12.07

2.058

1.891

Tmid

40.66

37.61

13.11

13.46

13.23

13.19

39.44

38.66

Tmid

40.43

38.09

13.44

14.00

13.43

13.66

45.64

41.04

Tmid

39.42

40.93

13.61

13.74

13.39

13.44

38.76

39.88

Tmid

39.62

37.80

13.28

13.10

14.00

13.65

40.59

36.70

Tmid

40.61

38.63

13.37

13.62

13.11

13.61

39.78

40.60


                          

                            


MAX = +2.8%           MAX = +10.7%         MAX = +11.1%         MAX = +17.3%

MIN = -7.5%             MIN = -2.7%             MIN = -3.7%             MIN = -10.3%


                    

                    


MAX = +6.2%           MAX = +3.4%           MAX = +2.8%           MAX = +5.8%

MIN = -5.7%             MIN = -3.3%             MIN = -1.8%             MIN = -10.1%


                   

                 

MAX = +2.3%           MAX = +5            MAX = +5%              MAX = +14.1%

MIN = -6%                MIN = -1.7%             MIN = -1.7%             MIN = -8.3%


На основании проведенных экспериментов для различных систем и сравнения полученных результатов имитационного моделирования и расчета по формулам сделаны следующие выводы:

1. При нормальном распределении входного потока заявок результаты имитационного моделирования расходятся с результатами расчета по формулам для приближенной оценки показателей. Это связано с тем, что для входного потока, не являющегося простейшим, существуют только формулы для грубо приближенной оценки параметров, которые являются применимыми для узкого круга задач, с определенным соотношением входных параметров.

2. При экспоненциальном распределении входного потока заявок и нормальном распределении времен обслуживания результаты имитационного моделирования близки к результатами расчета по формулам для первой станции и расходятся с ними на последующих станциях, так как нормальное распределение времени обслуживания на станции меняет на выходе экспоненциальный характер входного потока, поэтому входной поток на следующей станции будет иметь распределение, отличное от экспоненциального.

3. При экспоненциальном распределении входного потока заявок и экспоненциальном распределении времен обслуживания результаты имитационного моделирования близки к результатами расчета по формулам для любых систем. Экспоненциальный характер распределения входного потока в этом случае сохраняется на всех станциях, вне зависимости от значений средних времен обслуживания на станциях, от ветвления и объединения потоков.

Глава 5

 

Экономическая часть

 

5.1 Характеристика разрабатываемого программного

обеспечения

 

Разрабатываемое ПО предназначено для моделирования и исследования разветвленных систем массового обслуживания. Программа может либо имитировать процесс обработки заявок системой с заданными пользователем параметрами и рассчитать некоторые показатели либо, когда это возможно, рассчитать ряд средних параметров по формулам. С помощью данной программы можно смоделировать структуру автоматической линии, гибкой производственной системы или структуру системы обслуживания какого-либо предприятия (или производственного участка) и исследовать эту структуру. Проведя анализ, можно выявить «слабые» места в системе или осознать необходимость введения в нее каких-либо дополнительных элементов. Далее можно, меняя различные параметры в программе, достигать оптимального соотношения простоев и очередей.

Оптимизация процесса обслуживания способна существенно повысить эффективность работы предприятия.

Потребителями данного программного обеспечения могут стать крупные организации, обладающие достаточно сложной структурой, которая может быть смоделирована и оптимизирована данной программой. Программа может быть использована в самых различных областях, так как систему из практически любой предметной области можно представить в виде разветвленной СМО. Однако, основными пользователями должны стать крупные производственные предприятия и крупные финансовые организации.

Число таких предприятий и организаций в Москве — примерно 2000, из них примерно 50% имеют сложные структуры, которые можно смоделировать и оптимизировать с помощью данной программы.

Потенциальная емкость рынка для разработанного ПО составит:


Пемк = 2000*0,5 = 1000 (шт.)


Предпринимался ряд попыток для создания программ, которые могли бы моделировать и количественно исследовать сложные системы, однако в настоящее время наблюдается отсутствие такого ПО в крупных пакетах статистических программ, так как ни один из вариантов не смог полностью соответствовать требованиям пользователей. В то же время существует ряд статистических программ другой направленности, которые будут конкурировать с данной программой на рынке статистических программ.

В связи со средним уровнем конкуренции на рынке статистических программ реально можно рассчитывать на долю рынка в 10%. Тогда объем продаж составит в течение года 100 экземпляров.

5.2 Организация разработки программного

обеспечения

Цель этого раздела — спроектировать последовательность выполнения работ по созданию ПО, определить их продолжительность, построить расписание выполнения работ и график загрузки исполнителей, провести оптимизацию процесса создания ПО по выбранному критерию.

Для организации процесса создания ПО целесообразно использовать метод сетевого планирования и управления.

 

5.2.1 Перечень событий и работ

 

Шифр собы-тия

Содержание события

Шифр работы

Содержание работы

Трудо-емкость работы (чел.дн.)

Число испол-ните-лей (чел.)

Про-должи-тель-ность работы (дн.)

1

Получение задания

1-2

Работа над заданием

2

2

1

2

Задание

согласовано

и утверждено

2-3

Поиск литературы

7

1

7

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25



Реклама
В соцсетях
рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать рефераты скачать