Вход

практическая работа.

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 340685
Дата создания 07 июля 2013
Страниц 16
Покупка готовых работ временно недоступна.
970руб.

Введение

практическая работа.

Фрагмент работы для ознакомления

4. Зависимость математического ожидания времени обработки заявки в сети от интенсивности входного потока при увеличении производительности работы для двух вариантов исходных данных.Построение программы имитационной модели.Программа имитационной модели функционирования рассматриваемой структуры приведена на листинге 15 TIM1 TABLE M1 1000 500 10 ; определение таблицы для построения гистограммы GENERATE (EXPONENTIAL(1,0,1000)) TRANSFER .3,CMO2,NEXT NEXT TRANSFER .1,CMO4,NEXT1 NEXT1 TRANSFER .3,CMO5,CMO6 ; Моделирование работы СМО № 2CMO2 SEIZE 2 ADVANCE (EXPONENTIAL(2,0,100)) RELEASE 2 TRANSFER ,CMO7; Моделирование работы СМО № 6CMO6 SEIZE 6ADVANCE (EXPONENTIAL(3,0,100)) RELEASE 6 TRANSFER ,CMO7; Моделирование работы СМО № 5CMO7 SEIZE 5 ADVANCE (EXPONENTIAL(4,0,120)) RELEASE 5 TRANSFER ,CMO7 ; Моделирование работы СМО № 4 CMO4 SEIZE 4 ADVANCE (EXPONENTIAL(5,0,4)) RELEASE 4 TRANSFER ,CMO3 ; Моделирование работы СМО № 7CMO5 SEIZE 7 ADVANCE (EXPONENTIAL(6,0,30)) RELEASE 7 TRANSFER ,CMO9 ; Моделирование работы СМО № 9CMO9 SEIZE 9 ADVANCE (EXPONENTIAL(7,0,6)) RELEASE 9 TRANSFER ,CMO4 ; Моделирование работы СМО № 3CMO3 SEIZE 3 ADVANCE (EXPONENTIAL(8,0,50)) RELEASE 3 TRANSFER .4,CMO1,CMO8 ; Моделирование работы СМО № 8CMO8 SEIZE 8 ADVANCE (EXPONENTIAL(8,0,50)) RELEASE 8 TRANSFER CMO3; Моделирование работы СМО № 1CMO1 SEIZE 1 ADVANCE (EXPONENTIAL(8,0,140)) RELEASE 1 ;Удаление заявки из стохастической сети TERM1 TABULATE TIM1 1 TERMINATE 1 Листинг 1. Программа эмитационного моделирования на GPSSОпределение необходимого числа прогонов для обеспечения требуемой точности и достоверности оценки математического ожидания времени обработки заявки в стохастической сети.Из заданного значения достоверности 0,95 получено значение квантиля нормального распределения t=1,96.В предположении о том, что оценка математического ожидания времени нахождения заявки в стохастической сети распределена по нормальному закону определяем значение числа экспериментов ,Для оценки неизвестных математического ожидания и среднеквадратического отклонения, используемых в данной формуле, проведен предварительный эксперимент на 100 прогонов. Получена оценка математического ожидания 200,63 с, и оценка СКО 195,56. При задании относительной точности результатов моделирования 0,1, получим значение N=341. Примем значение числа экспериментов равным 1000, что безусловно обеспечит требуемые точность и достоверность экспериментов с имитационной моделью.Определение зависимости оценки математического ожидания времени нахождения заявки в стохастической сети от интенсивности простейшего входного потока.Для определения данной зависимости необходимо провести серию машинных экспериментов с имитационной моделью для разных значения интенсивности входного потока (разных значения математического ожидания времени между соседними заявками). Для этого изменяются значения в поле A оператора GENERATE, программы, на рисунке 5 приведен график данной зависимости, показывающий, что моделируемая система работает эффективно при значениях интенсивности входного потока, не превышающих 0,02 с-1. Затем ее временные характеристики быстро ухудшаются.Рис. 5 Зависимость математического ожидания времени обработки заявки в стохастической сети от интенсивности входного потокаАнализ зависимости коэффициента загруженности отдельных СМО, входящих в состав стохастической сети, от интенсивности входного потока, приведен в табл. 2.Таблица 2. Зависимость коэффициентов загруженности отдельных СМО сети от интенсивности входного потока, с-1Номер СМО1234567890,00050,1220,0330,0360,0240,0240,0230,0270,0220,000,0010,250,0820,0790,0510,0530,0510,0590,0510,000,0020,4660,1560,1410,090,0840,0890,1170,1010,0010,00250,5670,2970,1870,1130,1110,1090,1470,110,00220,0030,6630,2030,1980,1420,1520,150,2030,1680,00280,0040,9950,2890,2970,1910,1950,2020,2560,1810,003В окне устройств также автоматически определяются и затем отображаются данные по обработке заявок в каждом из устройств. В разработанной программе каждое устройство представляет собой модель системы массового обслуживания. Так как стохастическая сеть содержит 9 СМО, им соответствует 9 одноканальных устройств. Данные по загруженности этих устройств по результатам моделирования приведены в табл.2.Данные Av.Time: - среднего времени пребывания в устройстве, отображаемые в окне Fasilities для различных значений интенсивности входного потока , приведены в табл. 3. Каждое среднее значение получено по результатам обработки в сети 1000 заявок.Таблица 3 Зависимость времени пребывания заявки в каналах отдельных СМО от интенсивности входного потока, с-1Номер СМО1234567890,000512,213,714,8221,97,89,35,0630,00111,81615,22228105,0650,00211,915,714,821,928,510,55,1510,00251215,215221,98,410,25,3360,00311,614,414,41,921,98,610,95,2890,00412,214,515,32228,49,65,446Среднее11,9514,9214,921,981,981,958,2810,085,225Содержимое данной таблицы показывает, что время пребывания заявки в канале не зависит от интенсивности трафика в сети. Полученные средние значения для различных значений интенсивности входного потока практически совпадают с заданными исходными данными математического ожидания времени обработки заявки в канале СМО. Это является косвенной оценкой качества используемых в имитационной модели генераторов псевдослучайных чисел.Определение характера изменений оценка математического ожидания времени нахождения заявки в сети при изменении характера входного потокаВ том случае, если на вход стохастической сети поступает детерминированный входной поток с временем между заявками 100 с, то по результатам 1000 прогонов оценка математического ожидания времени нахождения заявки в сети равна 188,0 с. Оценка среднеквадратического отклонения равна 195 с.В том случае, если на вход системы поступает равномерный поток с временем между заявками, находящимся в диапазоне от 50 до 150 с, то по результатам 1000 прогонов оценка математического ожидания времени нахождения заявки в сети равна 195,6 с. Оценка среднеквадратического отклонения равна 199,5 с.В том случае, если на вход системы поступает поток с временем между заявками, распределенным по нормальному закону с математическим ожиданием 100 с, среднеквадратическим отклонением 20 с, то по результатам 1000 прогонов оценка математического ожидания времени нахождения заявки в сети равна 208,0 с. Оценка среднеквадратического отклонения равна 210,7 с. таким образом, можно сделать вывод, что характер входного потока существенно влияет на эффективность обработки заявки в сети.Проверка гипотезы о совпадении результатов аналитического и имитационного моделирования. Верификация имитационной моделиДля проверки данной гипотезы были произведены вычисления значения математического ожидания времени нахождения заявки в стохастической сети с помощью аналитической модели. Также была проведена серия экспериментов с имитационной моделью для определения оценки данного математического ожидания. Полученные результаты сведены в табл.4. В этой таблице также указаны значения разницы между математическим ожиданием и ее оценкой для разных значений интенсивности входного потока.Таблица 4.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
© Рефератбанк, 2002 - 2022