I.          Постановка задачи.

 

В студенческом машинном зале расположены две мини-ЭВМ и одно уст­ройство подготовки данных (УПД). Студенты приходят с интервалом 8±3 мин. и треть из них хочет испытать УПД и ЭВМ, а остальные только ЭВМ. Допустимое количество студентов в машинном зале 4 чел., включая работающего на УПД.

Работа на УПД занимает 9±4 мин. Работа на ЭВМ - 15±10 мин.; 20% рабо­тавших на ЭВМ возвращаются для повторного использования УПД и ЭВМ и ос­таются при этом в машинном зале.

Если студент пришел в машинный зал, а там уже есть 4 чел., то он ждет не более 15±2 мин. в очереди в машинный зал и, если нет возможности в течение этого времени начать работать, то он уходит.

Смоделировать работу в машинном зале в течение 48 часов.

Определить:

-      загрузку УПД и обеих ЭВМ,

-      максимальную длину очереди в машинный зал,

-      среднее время ожидания в очереди в машинный зал,

-      распределение общего времени работы студента в машинном зале,

-      количество студентов, которые не дождались возможности поработать и ушли.

II.        Решение задачи.

 

2.1  Текст программы.

 

Текст программы полностью приведен в конце данного документа.

2.2  Схема решения в терминах предметной области.

 

Собираясь приступить к работе в машинном зале, студент подходит к нему и проверяет, есть ли очередь в машинный зал. Если таковой нет, то он ищет в по­следнем свободное место, а если очередь есть, то становится в ее конец. Затем, либо входит в машинный зал, либо создает очередь, состоящую из одного чело­века (его самого). После этого ждет в течение 15±2 мин. Если за это время место в зале не освобождается, студент уходит, в противном же случае, он покидает очередь и попадает в машинный зал.

Работа  студента в машинном зале происходит следующим образом. Сту­дент определяет, приступить ли ему к работе УПД, а затем на одной из ЭВМ (по условию задачи, число таких студентов  составляет треть от общего числа посети­телей) или пройти сразу к ЭВМ (все остальные). После работы на ЭВМ каждый студент может либо покинуть машинный зал, либо приступить к повторной работе (20%), теперь уже точно на УПД и ЭВМ.

2.3  Схема решения в терминах GPSS.

 

2.3.1     Переменные и параметры.

 

В качестве студентов в рамках данной модели будут рассматриваться тран­закты.

VB1 – значение максимально возможного времени ожидания студента в очереди; вычисляется для каждого транзакта в отдельности.

X1 – счетчик системного времени в минутах.

P1 – параметр транзакта, определяющий его время вхождения  в оче­редь.

P2 – параметр, изображающий характеристику “нетерпеливости” студента как максимальное время пребывания транзакта в очереди.

P3 – время пребывания студента в очереди: меняется в процессе движения транзакта внутри очереди.

X2 – используется для промежуточных вычислений.

X3 – количество транзактов, пребывающих в очереди.

2.3.2     Устройства, очереди и накопители.

 

OZD – очередь в машинный зал.

CCL – накопитель емкостью в четыре транзакта, изображающий машинный зал.

UPD – устройство, изображающее УПД.

COM – накопитель емкостью в два транзакта, изображающий пару мини-ЭВМ.

MWT – таблица распределения общего времени работы студента в машин­ном зале.

2.3.3     Комментарии к программе.

 

Подробные комментарии приведены в тексте программы в конце данного документа. Однако стоит отметить, что в рамках модели, минимальной (и основ­ной) единицей времени является минута; а также то, что транзакт не попадает в очередь, если она отсутствует и есть место в машинном зале.

2.4  Результаты.

 

Получены следующие результаты:

1.    Загрузка УПД – 55,2%

2.    Загрузка ЭВМ – 96,5%

3.    Максимальная длина очереди – 4 чел.

4.    Среднее время ожидания в очереди – 9,02 мин.

5.    Количество ушедших студентов – 78

6.    Распределение общего времени работы студентов в машинном зале приведено в таблице 2.1.

Таблица 2.1

Интервалы времени	Число студентов	Суммарная вероятность
0 – 15	36	12.59
15 – 30	106	49,65
30 – 45	78	76,92
45 – 60	15	82,72
60 – 75	23	90,21
75 – 90	16	95,80
90 – 105	7	98,25
105 – 120	3	99,30
120 - 135	2	100,00

III.      Исследование адекватности модели.

 

3.1  Метод исследования.

 

Рассмотренный далее метод не претендует на абсолютную точность, но, тем не менее, позволяет примерно оценить соответствие модели реальной ситуации.

Метод заключается в использовании внесения изменений в начальные дан­ные. При этом анализируются изменения получаемых результатов.

3.2  Применение метода к поставленной задаче.

 

Вся информация по измененным входным данным и полученным результа­там представлена в таблице 3.1 Знаком “|” отделяются значения для исходной за­дачи от значений для задачи, получаемой в результате внесения изменений.

Таблица 3.1

Параметр		Загрузка УПД, %	Загрузка ЭВМ, %	Макси­мальная длина оче­реди, чел.	Среднее время ожидания, мин.	Число ушедших студентов, чел.
Время работы системы 48 | 100 часов		55,2 | 53,7	96,5 | 97,4	4 | 4	9,02 | 8,81	78 | 152
	Число мини-ЭВМ 2 | 1 шт.	55,2 | 29,7	96,5 | 99,6	4 | 4	9,02 | 11,87	78 | 203
	Число человек в зале 4 | 2	55,2 | 41,2	96,5 | 74,0	4 | 4	9,02 | 9,83	78 | 116
	Интервал между приходами студентов 8±3 | 1	55,2 | 56,2	96,5 | 99,3	4 | 19	9,02 | 15,10	78 | 2545
	Число желающих использовать УПД и ЭВМ 33 | 50 %	55,2 | 66,6	96,5 | 95,8	4 | 4	9,02 | 8,30	78 | 56

            Приведенные здесь результаты показывают, что полученная модель с достаточной точностью отображает реальную ситуацию в рамках поставленной задачи.

I. Постановка задачи. В студенческом машинном зале расположены две мини-ЭВМ и одно уст­ройство подготовки данных (УПД). Студенты приходят с интервалом 8±3 мин. и треть из них хочет испытать УПД и ЭВМ, а остальные только ЭВМ. Допустимо

 

• 14:21 05 Июля 2016
  Российско-китайский медуниверситет откроет магистерскую программу по TCM
• 01:21 05 Июля 2016
  На форуме МГУ Россия и Китай обсудят научно-образовательное сотрудничество
• 11:00 04 Июля 2016
  Реморенко: "ЕГЭ-туризм" в России сходит на нет
• 10:52 04 Июля 2016
  Летняя российско-австрийская школа откроется в Москве
• 15:31 01 Июля 2016
  В СПбГУ могут воссоздать географический факультет

Заказать уникальную работу