Моделирование систем Горнорудный карьер

Оглавление
Введение 4
1. Основная часть: 6
1.1. Обзор подходов. 6
1.2. Обоснование выбора 7
1.3. Имитационная модель 8
2. Анализ результатов 12
Заключение 15
Список использованной литературы 16

Машина, пришедшая в систему, сначала попадает воператорADVANCE, который моделирует время ее приезда к каналу обслуживания (к экскаватору). Он может быть записан так:AVTO ADVANCE (Exponential(1,0,10))В поле операнда А указывается средний интервал времени между прибытиемк крану (каналу обслуживания) двух идущих одна за другой машин (требований, транзактов). В нашем примере среднее время прибытия требований составляет 6 мин. В поле операнда В дано отклонение времени поступления машинот среднего. В нашем примере отклонение от среднего времени прибытия машинна погрузку составляет 4 мин.Затем машина встает в очередь для погрузки. Это можно промоделировать оператором QUEUE, который только в совокупности с соответствующим операторомDEPART собирает статистическую информацию о работе моделируемой очереди.В нашем примере оператор QUEUE будет выглядеть так:QUEUE POGRВ поле операнда А дается символьное или числовое имя очереди. Дадим нашейочереди имя POGR (Погрузка). Желательно, чтобы присваиваемое имя отражалосуть описываемого элемента системы.Следуя логике, машина может выйти из очереди только тогда, когда освободится экскаватор (канал обслуживания). Для этого вводится оператор SEIZE, которыйопределяет занятость канала обслуживания, и при освобождении последнего находящееся впереди требование выходит из очереди и идет в канал на обслуживание. Это может выглядеть так:SEIZE EKSKВ поле операнда А дается символьное или числовое имя канала обслуживания. В нашей задаче каналу дано имя EKSK (экскаватор). Желательно, чтобы присваиваемое имя отражало суть описываемого элемента системы.Выход машины из очереди на погрузку к крану фиксируется оператором DEPART с соответствующим названием очереди. В нашем примере это будетвыглядеть так:DEPART POGRДалее должно быть промоделировано время погрузки машины, непосредственно обслуживаемой экскаватором. Для моделирования этого процесса используется оператор ADVANCE, который в нашей задаче будет выглядеть так:ADVANCE (Exponential(1,0,5))В поле операнда А выполняется обращение к встроенному в систему экспоненциальному распределению с указанием среднего времени обслуживания машины – 5 мин. После обслуживания машины экскаватором системе должно быть посланосообщение об освобождении канала обслуживания. Это делается с помощью оператора RELEASE, который в нашей задаче записывается так:RELEASE EKSKПосле погрузки краном машина направляется к месту разгрузки. Это можетбыть промоделировано оператором TRANSFER, например, так:TRANSFER ,AVTOМетка AVTO определяет оператор, к которому направляется требование. В нашейзадаче это оператор ADVANCE, который уже был использован ранее. И в нашемпримере он был представлен так:AVTO ADVANCE (Exponential(1,0,10))В данном случае этот оператор моделирует время возвращения машины в систему обслуживания. В поле операнда А выполняется обращение к встроенномув систему экспоненциальному распределению с указанием среднего интервалавремени между прибытием к крану (каналу обслуживания) двух идущих одна задругой машин – 10 мин.Окончательно наша программа будет выглядеть так, как показано на рис.Рис. 3. Текст программы.Анализ результатовРезультаты моделирования представлены в окне REPORT (Доклад), показанном на рис 4.Рис. 4. Результаты расчета.В верхней строке указывается:• START TIME (Начальное время) – 0.000;• END TIME (Время окончания) – 480.000;• BLOCKS (Число блоков) – 11;• FACILITIES (Число каналов обслуживания) – 1;• STORAGES (Число накопителей) – 0.Ниже указываются результаты моделирования канала обслуживания (FACILITY)под именем EKSK:• ENTRIES (Число входов) – 237;• UTIL. (Коэффициент использования) – 0.989;• AVE. TIME (Среднее время обслуживания) –6.007;• AVAIL. (Доступность) – 1;• OWNER – 3;• PEND – 0;• INTER – 0;• RETRY – 0;• DELAY – 0.Еще ниже указываются результаты моделирования очереди (QUEUE) по имени POGR:• MAX (Максимальное содержание) – 239;• CONT. (Текущее содержание) – 239;• ENTRY (Число входов) –239;• ENTRY(0) (Число нулевых входов) – 0;• AVE.CONT. (Среднее число входов) –119.091;• AVE.TIME (Среднее время) – 718.091;• AVE.(–0) – 718.091;• RETRY – 0.Еще ниже указывается значение сохраняемой величины (SAVEVALUE) по имени MASH. При этом выводятся следующие результаты:• RETRY – 0;• VALUE (Значение) –3.000.ЗаключениеРезультаты моделирования при проведении машинного эксперимента подтвердили следующие гипотезы для базовой точки эксперимента:•Интенсивность отказов влияет на работу магистрали передачи данных, при увеличении количества отказав будет передано меньшее количество сообщений. Следовательно, нужно стремиться к уменьшению количества отказов..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.