Среднее число простаивающих каналов.

Nпр = n - Nз = 4 - 4 = 0 канала – ни один канал не простаивает

Относительная пропускная способность СМО:



Количество АМ, обслуженных за 1 час и за смену (8 часов) равны соответственно:





Среднее число заявок, находящихся в очереди.





Среднюю длину очереди ожидания вычислим непосредственно по вероятностям состояний:



4,809548 – соответствует значению, найденному ранее

среднее время ожидания АМ в очереди (без учета получивших отказ):



коэффициент загрузки АЗ в целом:



коэффициент загрузки бензоколонки:



3. Для этой же схемы построить имитационную GPSS-модель и запустить на компьютере (ПК) эту программу. Задать в модели соответствующее время моделирования, обеспечивающее получение устойчивых (достоверных) значений характеристик СМО

Код:

MKU1 STORAGE 4 ;Число n

GENERATE (Exponential(1,0,1.0/5)) ;λ= 5 машин/мин

beg TEST L Q$OCH1,5,otk ;очередь из 5 мест Ro

QUEUE OCH1; добавляем в очередь

ENTER MKU1; занимаем колонку

DEPART OCH1; счетчик длины очереди уменьшаем на 1

ADVANCE (Exponential(2,0,5)) ; среднее время обслуживания - 5 мин Tобс

LEAVE MKU1; освобождаем колонку

good TERMINATE ;удаляем заявку из программы

otk TERMINATE ;выход если заявка попала в потери

GENERATE 4800000 ;моделируем 10000 смен по 8 часов

SAVEVALUE P_otkaza,(N$otk/N$beg) ;вероятность отказа

SAVEVALUE count_v_chas,(N$good/80000) ;среднее количество обслуженных в час

SAVEVALUE count_v_smenu,(N$good/10000) ;среднее количество обслуженных в смену

TERMINATE 1

START 1

Результат:

GPSS World Simulation Report - Untitled Model 9.9.1

Saturday, May 21, 2022 19:55:28
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

---

0.000 4800000.000 14 0 1

NAME VALUE

BEG 2.000

COUNT_V_CHAS 10003.000

COUNT_V_SMENU 10004.000

GOOD 8.000

MKU1 10000.000

OCH1 10001.000

OTK 9.000

P_OTKAZA 10002.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 24003321 0 0

BEG 2 TEST 24003321 0 0

3 QUEUE 3837988 5 0

4 ENTER 3837983 0 0

5 DEPART 3837983 0 0

6 ADVANCE 3837983 4 0

7 LEAVE 3837979 0 0

GOOD 8 TERMINATE 3837979 0 0

OTK 9 TERMINATE 20165333 0 0

10 GENERATE 1 0 0

11 SAVEVALUE 1 0 0

12 SAVEVALUE 1 0 0

13 SAVEVALUE 1 0 0

14 TERMINATE 1 0 0

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

OCH1 5 5 3837988 368 4.809 6.015 6.016 0

STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

MKU1 4 0 0 4 3837983 1 4.000 1.000 0 5

SAVEVALUE RETRY VALUE

P_OTKAZA 0 0.840

COUNT_V_CHAS 0 47.975

COUNT_V_SMENU 0 383.798

4. Для наглядного сравнения значений характеристик, полученных путём расчёта и имитации на ПК, свести все результаты в таблицу и записать выводы по полученным результатам работы.

Характеристика	Аналитически	GPSS
Вероятность отказа в обслуживании	0,84	P_OTKAZA 0.840
Количество АМ, обслуженных за 1 час		COUNT_V_CHAS 47.975
Количество АМ, обслуженных за 1 смену	384	COUNT_V_SMENU 383.798
Средняя длина очереди		AVE.CONT 4.809
Среднее время ожидания АМ в очереди		AVE.TIME 6.015
Коэффициент загрузки АЗ в целом		AVE.C 4.000
Коэффициент загрузки бензоколонки		UTIL 1.000

Результаты, имитационного и аналитических методов моделирования, практически одинаковые.

Характеристики систем массового обслуживания возможно рассчитать аналитически, но также и имитационным методом.

---

Смотрите также файлы

• дальневосточный государственный университет путей сообщения.docx

• Задачи и функции психолога в образовательных учреждениях Задачи и функции психолога в образовательных учреждениях.docx

• Московский финансовопромышленный университет "Синергия".docx

• Pmax пад. Pmax пад. (Pmin вкл.)3.docx

• Органов, взаимосвязанных между собой и образующих единое целое.docx