Система имитационного моделирования Arena

Дипломная работа - Компьютеры, программирование

Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование

Скачать Бесплатно!
Для того чтобы скачать эту работу.
1. Пожалуйста введите слова с картинки:

2. И нажмите на эту кнопку.
закрыть



Содержание

 

1. Теоретическая часть

.1 Пакет Arena. Общие сведения

.2 IDEF3 и Arena

. Практическая часть

.1 Моделирование СМО в пакете Arena

.1.1 Построение простой имитационной модели

.1.2 Моделирование работы системы обслуживания покупателей на кассе супермаркета

.1.3 Разбор примера работы модели из примеров

.2 Экспорт диаграмм IDEF3 в Arena

.2.1 Построение модели IDEF3

.2.2 Экспорт в Arena

.2.3 Сравнительный анализ результатов имитационного моделирования и аналитического решения

Список используемой литературы

 

1. Теоретическая часть

 

.1 Пакет Arena. Общие сведения

имитационный супермаркет аналитический покупатель касса

Arena - система имитационного моделирования, которая позволяет создавать динамические модели разнородных процессов и систем, оптимизировать построенную модель. Программа Arena снабжена удобным объектно-ориентированным интерфейсом, обладает широкими функциональными возможностями по адаптации к различным предметным областям.

Основой технологии моделирования Arena являются язык моделирования SIMAN и анимационная система Cinema Animation. Отличается гибкими и выразительными средствами моделирования. Отображение результатов моделирования в Arena выполняется с использованием Cinema Animation. Процесс моделирования организован следующим образом. Сначала пользователь шаг за шагом строит в визуальном редакторе программы Arena модель. Затем система генерирует по ней соответствующий код на SIMAN, после чего автоматически запускается Cinema Animation.

Arena состоит из блоков моделирования (модули) и операций (сущности). Сущности двигаются между модулями по мере их обслуживания.

 

.2 IDEF3 и Arena

 

Эффект от создания имитационных моделей увеличивается благодаря предварительному анализу бизнес-процессов. Таким образом, функциональные модели и имитационные модели дополняют друг друга, при этом они могут быть тесно взаимосвязаны. Имитационная модель дает больше информации для анализа системы, в свою очередь результаты такого анализа могут стать причиной модификации модели процессов. Наиболее целесообразно сначала создать функциональную модель, а затем на ее основе строить модель имитационную. Для поддержки такой технологии инструментальное средство функционального моделирования BPwin имеет возможность экспорта диаграммы IDEF3 в имитационную модель Arena.

 

2. Практическая часть

 

.1 Моделирование СМО в пакете Arena

 

.1.1 Построение простой имитационной модели

Построим простую имитационную модель в программе Arena на примере рабочей станции. Время поступления запросов в систему экспоненциально распределено, в случае занятости обслуживающего устройства запрос встает в очередь. Время обслуживания экспоненциально распределено со средним значением в 24 минуты.

Ход работы:

Переместим модули Create, Process и Dispose в окно рабочего модуля.

 

Рисунок 1 - Имитационная модель работы рабочей станции

 

Для задания свойств графическому модулю дважды щелкнем по нему и в диалоге зададим значения параметров в соответствии с условием.

 

Рисунок 2 - Диалоговое окно свойств модуля Create

Поле Resources определяет ресурсы или группы ресурсов, которые будут обрабатывать сущности в этом модуле. Добавление ресурса осуществляется с помощью кнопки Add, в появившемся окне укажем использование одного ресурса.

 

Рисунок 3 - Диалоговое окно свойств модуля Process

 

Рисунок 4 - Диалоговое окно задания ресурсов в модуле Process

Рисунок 5 - Диалоговое окно свойств модуля Dispose

 

После задания каждого модуля модель принимает вид:

 

Рисунок 6 - Имитационная модель работы рабочей станции

 

Для задания длительности моделирования перейдем в меню Run/Setup. В поле Replication Length установим длительность 5000, а в поле Time Units единицу измерения времени Minutes. В Base Time Units также указываем Minutes для генерации отчета в минутах.

 

Рисунок 7 - Окно параметров моделирования

Проигрывание модели начнем командой Run/Go.

 

Рисунок 8 - Окно, появляющееся по завершению моделирования

 

Рисунок 9 - Отчет по результатам проигрывания модели, дерево параметров

 

Таблица 1. Результаты моделирования модели

ХарактеристикаГде найтиЗначениеСредняя продолжительность пребывания запросов в системеПанель слева - Preview Entity - Time - Total Time (Average) 127,30 минутСреднее число запросов в очередиQueue - Other - Number Waiting (Average) 3,07 запросовСредняя продолжительность пребывания запросов в очередиQueue - Time - Waiting Time (Average) 100,41 минутСреднее число запросов на обработкеResourse - Usage - Number Busy (Average) 0,80 запросовСреднее число запросов в системе Среднее число запросов в очереди (Number Waiting) + среднее число запросов на обработке (Number Busy)3,07+0,80=3,87

По результатам моделирования видно, что СМО работает стационарно, т.е. не образуется бесконечной очереди; среднее число запросов в системе, равное 3,87, можно считать удовлетворительным.

Для повторного проигрывания модели необходимо остановить предыдущую симуляцию командой Run/End.

 

.1.2 Моделирование работы системы обслуживания покупателей на кассе супермаркета

Смоделируем работу системы обслуживания покупателей на кассе супермаркета, если известно, что поток покупателей имеет пуассоновское распределение со средним значением 5 минут (обозначается POIS(5)), а время обслуживания на кассе занимает от 2 до 10 минут с наиболее вероятным значением 3 минуты (используется распределе

s