Файл: Компьютерное моделирование.docx

Министерство науки и высшего образования РФФедеральное государственное бюджетное образовательноеучреждение высшего образования«Уфимский университет науки и технологий»Факультет информатики и робототехникиКафедра вычислительной математики и кибернетикиРасчетно-графическая работа«Имитация СМО с одним устройством»по дисциплине «Компьютерное моделирование»Выполнил:студент группы ПРО-328Ямалтдинова А. А.Проверила:Валеева А. Ф.Уфа 2023

Оглавление

1. Написать имитационный алгоритм и программу.2. Выполнить верификацию имитационной программы.3. Провести анализ очереди из клиентов в течение интервала времени [0, T].Во всех моделях СМО предполагается, что клиенты прибывают согласно неоднородному Пуассоновскому процессу с ограниченной функцией интенсивности .

Постановка задачи

Имеется парикмахерская с одним устройством, куда пребывают клиенты. График с 8 до 20, в среднем в час поступает 3 клиента.Допущения:

• 
  Клиенты пребывают в систему, имеющую одно устройство и одну очередь.
  
• 
  Когда клиенты поступают в систему, если устройство занято, то они образуют очередь, иначе поступают на устройство.
  
• 
  Когда обслуживание клиента заканчивается, он покидает систему и клиент, который дольше всех находится в очереди, начинает обслуживаться.
  

Пояснения к модели

• 
  Устройство обслуживания – робот-парикмахер
  
• 
  Требование – клиенты
  
• 
  Единица времени – час
  
• 
  Интенсивность – 3 человека в час
  
• 
  Функция интенсивности –
  
• 
  Время работы T – 12 часов (с 8 до 20)
  

Обеденный перерыв отсутствует, есть вероятность переработки (последний клиент уйдет после закрытия магазина).

Оценки модели

• 
  Оценка ожидаемой средней задержки клиентов в очереди:
  

---

, — время задержки клиента iв очереди, - число клиентов, которые прибыли в период времени

• 
  Оценку ожидаемого среднего числа клиентов в очереди:
  

- число клиентов в системе в период времени .

• 
  Оценка занятости устройства – ожидаемый коэффициент использования устройства (время, когда устройство занято/период моделированияT), где функция занятости В(t):
  

• 
  Среднее время, в течение которого клиент проводит в системе, вычисляется как:
  

, где - это количество времени, в течение которого клиент проводит в системе; - общее число клиентов, которые пришли до времени .

• 
  (оценки для математических ожиданий , имитация проводится раз, - достаточно велико).
  

Описание модели

Вспомогательные функции

• 
  Функция интенсивности
  Входные данные:
  t – время в системе.
  Выходные данные:
  Значение функции интенсивности в момент времени t.
  Функция интенсивности:
  
  
• 
  Функция генерации неоднородного пуассоновского процесса
  Входные данные:
  s – время в системе
  L – интенсивность появления событий
  Выходные данные:
  t – время следующего события в системе
  Алгоритм (poisson(t, lambd)):
  

---

1. 
   Присвоить t = s
   
2. 
   Генерируем случайную переменную U1 = Uniform[0, 1]
   
3. 
   Присвоить t =
   
4. 
   Генерируем случайную переменную U2 = Uniform[0, 1], независимую от U1.
   
5. 
   Если , то:
   
   1. 
      T_s = t
      
   2. 
      Конец алгоритма
      
6. 
   Иначе повторить с шага 2.
   

• 
  Функция генерации случайной величины
  Входные данные:
  L – интенсивность появления событий
  Выходные данные:
  Y – значение показателей случайной величины
  Алгоритм (exponentional(lambd)):
  

1. 
   Генерируем случайное число U = Uniform[0, 1]
   
2. 
   Возвращаем величину Y =
   

Реализация алгоритма. Процедуры работы СМО.Переменная времени: Количественные переменные: - число прибывших клиентов к моменту времени - число уходов клиентов к моменту времени Переменная состояния: - число клиентов в системе к моменту времени События: пребывания и уходы клиентов.Список событий: - время следующего прибытия клиента (после ); - время завершения работы устройства после обслуживания клиента ( если никакой клиент в данный момент не обслужен).Случайные переменные: — время поступления клиента ;

---

— время между поступлениями клиентов i - 1 и (t₀= 0);

— время, потраченное устройством на обслуживание клиентаi

(без учета времени задержки клиента в очереди);

— время задержки клиента iв очереди;

— время ухода клиента iпо завершении

обслуживания;

— время возникновения события j любого типа.

Выходные переменные:

- время прибытия клиента

- время ухода клиента

- время после , когда последний клиент уходит

- количество времени, в течение которого клиент проводит в системе

- оценка среднего времени после , когда уходит последний клиент

- оценка среднего времени, в течение которого клиент проводит в системе

,

- наблюдаемое значение (время после , когда ушел последний клиент)

- число клиентов в системе в период времени

Amount – количество клиентов за смену

---

Tp – время задержки закрытия – среднее время клиентов в очереди – среднее время клиента в системе1-Work/T – коэффициент занятости устройства – средняя длина очереди События:

• 
  прибытие клиента
  
• 
  уход клиента
  
• 
  клиент ушел – но очередь не пуста
  
• 
  клиент ушел – и время работы закончилось
  

Общая схема алгоритма имитации СМО с одним устройством:Пусть - случайная переменная – время обслуживания устройства с распределением .Инициализация переменныхПрисвоить Присвоить Генерировать и присвоить =Изменения системы будут происходить в зависимости от того, какое событие будет следующим – прибытие или уход клиента, при этом рассматриваются различные случаи.Случай 1 – прибытие клиента(t_A t_D, t_A T)Алгоритм:

1. 
   Присвоить t = t_A (движение вдоль оси времени ко времени t_A)
   
2. 
   Присвоить N_A = N_A+1 (подсчитано более одного прибытия к моменту времени t_A)
   
3. 
   Присвоить n = n+1 (в настоящее время имеется более одного клиента)
   
4. 
   Запустить функцию генерации неоднородного пуассоновского процесса (poisson(t, lambd)) и присвоить полученное значение t_{A (}время следующего прибытия клиента)
   
5. 
   Если n = 1, генерировать случайную переменную Y(exponentional(lambd)) имеющую показательное распределение и присвоить t_D= t+ Y(exponentional(lambd))
   
6. 
   Запомнить выходные данные A(N_A) = t (время прибытия клиента N_A)
   

---