Иммитационное моделирование работы магазина

Содержание

Введение

1. Задание

Выполнить моделирование работы магазина, торгующего 20 видами товаров. Для каждого вида товаров, средний интервал прихода покупателей равномерно распределен в интервале от 20 до 70 минут. Среднее количество денег, расходуемых на каждый вид товаров, равномерно распределено в интервале от

1 до 10 гривен. Поступление каждого вида товаров имеет средний интервал в 100 раз больший, чем интервал прихода покупателей за этим товаром, а средняя величина поставки товара (в гривнах), в 100 раз больше, средней цены покупки этого вида товара. Промоделировать обслуживание заданного числа.

2. Текст модели

3. Последняя статистика по модели

Выводы

Литература

Введение

Тема контрольной работы по дисциплине «Компьютерное моделирование процессов и систем» «Иммитационное моделирование работы магазина».

Разработчикам и пользователям вычислительных систем (ВС) приходится решать задачи оценки различных вариантов организации вычислительного процесса в ВС, поиска оптимальной структуры ВС, состава и конфигурации оборудования и операционной системы (ОС) при различных потоках заявок на оборудование. Аналитические методы подобных расчетов базируются на упрощенных математических моделях и позволяют определить только порядок результатов. Поэтому сейчас все шире распространяются методы имитационного программирования. Построение имитационных моделей ВС требует, с одной стороны, детального знания их структуры и функциональных особенностей, а с другой - наличия подходящих средств их отражения в модели.

Наиболее удобными и эффективными для целей моделирования представляются специализированные языки, предоставляющие разработчику модели широкий выбор средств описания моделей, а также сервисных средств, что облегчает конструирование модели и эксперименты с ней.

Цель контрольной работы состоит в углублении практических навыков в области имитационного моделирования систем с использованием языка GРSS. Этот язык предназначен для моделирования преимущественно дискретных систем массового обслуживания, к которым относятся и ВС.

Основная цель работы: научиться решать задачи моделирования систем массового обслуживания средней сложности.

1. Задание

Выполнить моделирование работы магазина, торгующего 20 видами товаров. Для каждого вида товаров, средний интервал прихода покупателей равномерно распределен в интервале от 20 до 70 минут. Среднее количество денег, расходуемых на каждый вид товаров, равномерно распределено в интервале от 1 до 10 гривен.

Поступление каждого вида товаров имеет средний интервал в 100 раз больший, чем интервал прихода покупателей за этим товаром, а средняя величина поставки товара (в гривнах), в 100 раз больше, средней цены покупки этого вида товара.

Промоделировать обслуживание заданного числа покупателей, например, 15000.

Реальные интервалы прихода покупателей за товаром, распределены по экспоненциальному закону относительно средней величины. Реальные интервалы поставки распределены по равномерному закону с заданным средним значением, и отклонением в 20% от среднего.

Реальные затрата на покупку и поставку складывается из половины от среднего и добавки еще в половину, распределенную по экспоненциальному закону. Определить суммарную стоимость всех покупок и всех поступлений, а также разницу между ними.

2. Текст модели

Текст модели может выглядеть следующим образом:

baseintp equ 1000

basenum equ 2000

basenummag equ 3000

; shop

;покупатели

generate 0,0,0,20

assign intp,(uniform(1,20,70))

assign num,(uniform(1,1,10))

savevalue tmp+,1

assign tip,X$tmp

savevalue (baseintp+X$tmp),(p$intp#100)

savevalue (basenum+X$tmp),(p$num#100)

rret advance (exponential(1,0,p$intp))

split 1,rret

assign 1,(basenummag+p$tip)

assign 2,(exponential(1,p$num/2,P$num/2))

test le p2,x*1,next

savevalue p1-,p2

savevalue sumout+,p$num

next buffer

savevalue delta,(x$sumin-x$sumout)

terminate 1

; завоз

generate 0,0,0.1,20

savevalue tmp1+,1

assign 1,(baseintp+x$tmp1)

assign 2,(basenum+x$tmp1)

assign intp,(x*1)

assign num,x*2

assign tip,X$tmp1

rret1 advance (exponential(1,0,p$intp))

split 1,rret1

assign 1,(basenummag+p$tip)

assign 2,(exponential(1,p$num/2,P$num/2))

savevalue p1,(x*1+p2)

buffer

savevalue sumin+,p2

terminate

start 15000

reset

start 15000

reset

start 15000

reset

start 15000

3. Последняя статистика по модели

Последняя статистика по модели будет выглядеть следующим образом:

GPSS World Simulation Report - sample.32.4

Friday, May 14, 2004 07:33:25

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

95636.524 127422.725 32 0 0

NAME VALUE

BASEINTP 1000.000

BASENUM 2000.000

BASENUMMAG 3000.000

DELTA 10008.000

INTP 10003.000

NEXT 15.000

NUM 10004.000

RRET 8.000

RRET1 25.000

SUMIN 10009.000

SUMOUT 10010.000

TIP 10006.000

TMP 10005.000

TMP1 10007.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 0 0 0

2 ASSIGN 0 0 0

3 ASSIGN 0 0 0

4 SAVEVALUE 0 0 0

5 ASSIGN 0 0 0

6 SAVEVALUE 0 0 0

7 SAVEVALUE 0 0 0

RRET 8 ADVANCE 15020 20 0

9 SPLIT 15000 0 0

10 ASSIGN 15000 0 0

11 ASSIGN 15000 0 0

12 TEST 15000 0 0

13 SAVEVALUE 13669 0 0

14 SAVEVALUE 13669 0 0

NEXT 15 BUFFER 15000 0 0

16 SAVEVALUE 15000 0 0

17 TERMINATE 15000 0 0

18 GENERATE 0 0 0

19 SAVEVALUE 0 0 0

20 ASSIGN 0 0 0

21 ASSIGN 0 0 0

22 ASSIGN 0 0 0

23 ASSIGN 0 0 0

24 ASSIGN 0 0 0

RRET1 25 ADVANCE 192 20 0

26 SPLIT 172 0 0

27 ASSIGN 172 0 0

28 ASSIGN 172 0 0

29 SAVEVALUE 172 0 0

30 BUFFER 172 0 0

31 SAVEVALUE 172 0 0

32 TERMINATE 172 0 0

SAVEVALUE RETRY VALUE

1001 0 6404.955

1002 0 2111.915

1003 0 5940.275

1004 0 4172.845

1005 0 6817.275

1006 0 4649.720

1007 0 5588.615

1008 0 5273.505

1009 0 5506.080

1010 0 6828.505

1011 0 4461.570

1012 0 5484.610

1013 0 5590.495

1014 0 2543.760

1015 0 2567.830

1016 0 4634.950

1017 0 5193.640

1018 0 6260.355

1019 0 2040.820

1020 0 4638.690

2001 0 334.444

2002 0 953.733

2003 0 660.581

2004 0 937.454

2005 0 324.653

2006 0 163.080

2007 0 594.535

2008 0 772.295

2009 0 331.157

2010 0 238.095

2011 0 746.220

2012 0 164.759

2013 0 351.530

2014 0 891.475

2015 0 471.646

2016 0 810.014

2017 0 966.023

2018 0 133.113

2019 0 739.168

2020 0 956.109

3001 0 1771.310

3002 0 3118.466

3003 0 1011.787

3004 0 4530.221

3005 0 357.841

3006 0 1392.925

3007 0 1973.228

3008 0 5053.080

3009 0 552.172

3010 0 0.598

3011 0 3937.707

3012 0 935.779

3013 0 625.270

3014 0 4736.679

3015 0 10033.071

 Скачать реферат