моделирование систем. текст и программа на языке GPSS

Оглавление
Введение
1.Постановка задачи
2.Построение концептуальной модели
2.1.Анализ задачи
2.2.Непрерывно-стохастические модели (q-схемы)
3.Моделирование Q-схем с фазовой структурой
4.Планирование машинных экспериментов с моделями систем
Список использованной литературы

AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY K12 13 0.113 0.872 1 0 0000 K22 15 0.143 0.951 1 0 0000 K3 16 0.776 4.853 1 0 0000 K11 3 0.102 3.386 1 0 0000 K21 1 0.016 1.625 1 0 0000FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE18 0 100.728 18 0 1 19 0 200.000 19 0 242 эксперимент. GPSS World Simulation Report - Untitled Model 2.37.1 Sunday, February 03, 2013 15:42:53 START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES 0.000 100.000 25 5 0 NAME VALUE K11 10003.000 K12 10000.000 K21 10004.000 K22 10001.000 K3 10002.000 KAN12 7.000 KAN2 11.000 KAN22 16.000 KAN3 20.000 LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY 1 GENERATE 16 0 0 2 TRANSFER 16 0 0 3 SEIZE 3 0 0 4 ADVANCE 3 0 0 5 RELEASE 3 0 0 6 TRANSFER 3 0 0KAN12 7 SEIZE 13 0 0 8 ADVANCE 13 0 0 9 RELEASE 13 0 010 TRANSFER 13 0 0KAN2 11 TRANSFER 16 0 0 12 SEIZE 1 0 0 13 ADVANCE 1 0 0 14 RELEASE 1 0 0 15 TRANSFER 1 0 0KAN22 16 SEIZE 15 0 0 17 ADVANCE 15 0 0 18 RELEASE 15 0 0 19 TRANSFER 15 0 0KAN3 20 SEIZE 16 0 0 21 ADVANCE 16 0 0 22 RELEASE 16 0 0 23 TERMINATE 16 0 0 24 GENERATE 1 0 0 25 TERMINATE 1 0 0FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY K12 13 0.113 0.872 1 0 0000 K22 15 0.143 0.951 1 0 0000 K3 16 0.776 4.853 1 0 0000 K11 3 0.102 3.386 1 0 0000 K21 1 0.016 1.625 1 0 0000FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE18 0 100.728 18 0 1 0 200.000 19 0 24Планирование машинных экспериментов с моделями системИмитационное моделирование является по своей сути машинным экспериментом с моделью исследуемой или проектируемой системы. План имитационного эксперимента на ЭВМ представляет собой метод получения с помощью эксперимента необходимой пользователю информации. Эффективность использования экспериментальных ресурсов существенным образом зависит от выбора плана эксперимента. Основная цель экспериментальных исследований с помощью имитационных моделей состоит в наиболее глубоком изучении поведения моделируемой системы. Для этого необходимо планировать и проектировать не только саму модель, но и процесс ее использования, т. е. проведение с ней экспериментов на ЭВМ.При планировании эксперимента обычно одновременно изменяются несколько факторов. Определим требования, которые предъявляются к совокупности факторов. Основные из них — совместимость и независимость. Совместимость факторов означает, что все их комбинации осуществимы, а независимость соответствует возможности установления фактора на любом уровне независимо от уровней других.При проведении машинного эксперимента с моделью для оценки некоторых характеристик процесса функционирования исследуемой системы S экспериментатор стремится создать такие условия, которые способствуют выявлению влияния факторов, находящихся в функциональной связи с искомой характеристикой.Для этого необходимо: отобрать факторы, влияющие на искомую характеристику, и описать функциональную зависимость; установить диапазон изменения факторов; определить координаты точек факторного пространства , в которых следует проводить эксперимент; оценить необходимое число реализаций и их порядок в эксперименте.Свойства объекта исследования, т. е. процесса машинного моделирования системы S, можно описывать с помощью различных методов (моделей планирования). Для выбора конкретной модели необходимо сформулировать такие ее особенности, как адекватность, содержательность, простота и т. д. Под содержательностью модели планирования понимается ее способность объяснять множество уже известных фактов, выявлять новые и предсказывать их дальнейшее развитие. Простота — одно из главных достоинств модели планирования, выражающееся в реализуемости эксперимента на ЭВМ, но при этом имеет место противоречие с требованиями адекватности и содержательности.В рамках выбранной модели планирования в виде алгебраических полиномов строится план эксперимента путем варьированиякаждого из факторов на нескольких уровнях qотносительно исходной точки, представляющей центр эксперимента.Виды планов экспериментов. Эксперимент, в котором реализуются все возможные сочетания уровней факторов, называется полным факторным экспериментом (ПФЭ). Если выбранная модель планирования включает в себя только линейные члены полинома и их произведения, то для оценки коэффициентов модели используется план эксперимента с варьированием всех kфакторов на двух уровнях, т. е. д=2. Такие планы называются планами типа 2 , гдеN=2 — число всех возможных испытаний.Начальный этап планирования эксперимента для получения коэффициентов линейной модели основан на варьировании факторов на двух уровнях: нижнеми верхнем — симметрично расположенных относительно основного уровня ,. Геометрическая интерпретация показана на рисунке а.Так как каждый фактор принимает лишь два значения то для стандартизации и упрощения записи условий каждого испытания и обработки выборочных данных эксперимента масштабы по осям факторов выбираются так, чтобы нижний уровень соответствовал -1, верхний +1, а основной — нулю. Это легко достигается с помощью преобразования вида, где ,где— кодированное значение i-гo фактора; — натуральное значение фактора; — нулевой уровень; — интервал варьирования фактора.Расположение точек для ПФЭ типа показано на рисункеб. Выписывая комбинации уровней факторов для каждой экспериментальной точки квадрата, получим план D полного факторного эксперимента типа .Проведем полный факторный эксперимент с пятью факторами (переменных и параметров).х1 – время обслуживания заявок первого прибора в первой фазе= 3 мин.;х2– время обслуживания заявок второго прибора в первой фазе= 1 мин.;х3 – время обслуживания заявок первого прибора во второй фазе= 3 мин.;х4 – время обслуживания заявок второго прибора во второй фазе= 1 мин.;х5 – время обслуживания заявок прибора в третьей фазе= 4 мин.;Зададим уровни вариации для каждого фактора:х1= 1.5, х2= 0.5,х3= 1.5, х4= 0.5,х5= 2Составим матрицу плана полного факторного эксперимента. Таблица №1Таблица №1.Номер опытаФактор х1Фактор х2Фактор х3Фактор х4Фактор х5y0 (базовый)3131414,51,54,51,5610,224,51,54,51,526,234,51,54,50,569,444,51,54,50,525,454,51,51,51,569,664,51,51,51,525,674,50,54,51,569,484,50,54,51,525,494,50,54,50,568,6104,50,54,50,524,6111,51,54,51,569,6121,51,54,51,525,6131,51,54,50,568,8141,51,54,50,524,8151,51,51,51,569,0161,51,51,51,525,0171,50,54,51,568,8181,50,54,51,524,8191,50,54,50,568,0201,50,54,50,524,0Используя матрицу планирования, приведенную в таблице можно вычислить коэффициенты и представить результаты в виде уравненияПосле проведения машинного эксперимента необходимо определить коэффициенты алгебраического полинома, представляющего собой модель планирования. Для достижения этой цели можно воспользоваться методами матричной алгебры. Матрица-столбец коэффициентов полинома определяется по формуле: ,где В – матрица-столбец коэффициентов полинома; Х – матрица планирования эксперимента; – транспонированная матрица планирования эксперимента; У – матрица-столбец реакции исследуемой системы.Таким образомПолученный полином позволяет определить оптимальные области значений факторов исследуемого объекта. Для этой цели могут быть использованы, как аналитические, так и поисковые методы. Из аналитических методов можно воспользоваться определением частных производных по всем факторам и приравнивания их к нулю. Из решения полученной системы уравнений определятся оптимальные значения факторов.Список использованной литературы1. Осоргин А.Е. AnyLogic 6 Лабораторный практикум Самара 2011 100 с.2. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5.0. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 400 с.: ил.3. Карпов Ю.Г. Изучение современных парадигм информационного моделирования в среде AnyLogic // Компьютерные инструменты в образовании. - СПб.: Изд-во ЦПО "Информатизация образования", 2005, N12, С. 03-14.4. http://www.xjtek.ru – Официальный сайт разработчика системы AnyLogic. Дистрибутивы, примеры моделей, руководства, статьи и другая информация.5. http://www.gpss.ru/ - сайт, посвященный имитационному моделированию систем.6. http://headwire.narod.ru/ - здесь собраны самые разные примеры имитационных моделей, построенных в среде AnyLogic.7. Е.Г. МурачевМоделирование систем. Москва – 20068. Кудрявцев Е.М. GPSSWorldОсновы имитационного моделирования различных систем. М.Ж ДМК Пресс, 2004,