Соответствие содержания пояснительной записки изложенному ниже аннотированному плану является обязательным. Рекомендуется рассматривать приведенный план совместно с примером пояснительной записки (см. файл Пояснительная записка.doc). При обоснованной необходимости допускается дополнять содержание другими подразделами, но исключать обязательные разделы и подразделы нельзя.
1.Имитационное моделирование системы массового обслуживания.
1.1Анализ динамики функционирования СМО.
· Дается характеристика функционирования СМО, описание которой приведено в задании на курсовое проектирование, выполняется классификация СМО (см. раздел 3.2 конспекта лекций). Если СМО не является однородной (многофазной или многоканальной с одинаковыми устройствами обслуживания), то выполняется классификация отдельных узлов СМО. Для внутренних узлов особое внимание следует уделить идентификации типа потока, поступающего в очередь. Если он не является однородным, а, например, складывается из нескольких независимых потоков с разными типами распределений времен поступления заявок, то следует использовать классификационное обозначение для произвольного потока (G). Разрабатывается функциональная схема СМО (если не задана в задании).
· Рассматриваются единовременность и последовательность протекания процессов, все возможные последовательности событий, приводящие к каждому из возможных состояний системы; процессы, вызывающие смену состояний; условия переходов из одного состояния в другое.
1.2Формализация модели СМО средствами GPSS World.
· Выполняется формализация модели. Нумерованным списком приводятся все характеристики функционирования СМО, заданные к определению в части 1 задания на курсовой проект. Все характеристики классифицируются как первичные и вторичные параметры моделирования в GPSS. К первичным параметрам относят характеристики, получаемые автоматически, встроенными средствами GPSS, т. е. являющиеся стандартными числовыми атрибутами (СЧА). Приводится табличная форма классификации первичных параметров.
· К вторичным параметрам относят все характеристики, которые необходимо получить с использованием первичных параметров программно или расчетно, по результатам статистического моделирования. Для вторичных параметров вводятся собственные обозначения и приводятся формулы расчета через первичные параметры и, при необходимости, дополнительные переменные.
1.3Приближенный детерминированный анализ СМО.
· С использованием детерминированной модели приближенно оцениваются все характеристики функционирования СМО, подлежащие определению в соответствии с заданием, за исключением среднеквадратических отклонений, максимальных длин неограниченных очередей и длин очередей с ограничениями, которые нельзя учесть в детерминированном анализе (см. пример пояснительной записки). В качестве исходных данных для расчета используются математические ожидания (средние значения) времен поступления и обслуживания, вероятности тех или иных событий в СМО и т. д. Результаты расчета сводятся в итоговую таблицу.
· Обосновывается целесообразность использования имитационного статистического моделирования СМО для точного анализа характеристик функционирования.
· Особый случай представляют СМО с управлением обслуживанием по отклонениям величин: например, с зависимостью времени вторичного обслуживания от того, больше или меньше среднего значения времени обслуживания составило первичное обслуживание. Для таких случаев детерминированный анализ либо вообще неприменим, либо дает заведомо совершенно не точный результат, поэтому его можно не выполнять, однако обязательно нужно привести доказательное обоснование такого решения.
1.4Определение числа прогонов имитационной модели для обеспечения заданной точности моделирования по лимитирующему процессу.
· На основании анализа исходных данных из числа процессов СМО, время которых распределено неравномерно, устанавливается лимитирующий процесс – процесс поступления или обслуживания, имеющий наименьшую интенсивность или частоту обращения. Для данного процесса программно или в любом математическом пакете с использованием метода Монте-Карло и встроенного генератора равномерного распределения реализуется генератор случайных чисел по заданному закону.
· Обязательно приводятся формулы расчета случайных величин по методу Монте-Карло, фрагмент реализации расчета в математическом пакете и графики зависимости МО от числа реализаций случайного процесса, полученные в нескольких экспериментах.
· По результатам экспериментов устанавливается число прогонов имитационной модели, гарантирующее заданную точность вероятностного моделирования по лимитирующему процессу (погрешность по математическому ожиданию времени поступления или обслуживания – не более 5%). Для обеспечения запаса по точности окончательное число прогонов выбирается в 1,5-2 раза больше, чем полученное.
· Выбранное число прогонов сравнивается с заданным временем моделирования (если задано). Проверяется, успеет ли за заданное время моделирования лимитирующий процесс осуществиться необходимое число раз. Если нет – время моделирования увеличивается до значения, гарантирующее требуемое количество осуществлений лимитирующего процесса для обеспечения заданной точности.
1.5Имитационное моделирование СМО в среде GPSS World.
· Приводится характеристика принципиальных особенностей реализации: используемых переменных, ячеек памяти, массивов, параметров заявок и т. д. с подробным описанием (имена, типы, соответствие обозначениям переменных в формулах из п.1.2).
· Приводится реализация имитационной модели в GPSS World. Программный код должен быть структурирован (разбит на поименованные блоки: например, блок генерации заявок входных потоков, блок моделирования первого устройства обслуживания и т. д.) и обязательно иметь построчный комментарий. Код допускается вставлять в записку только отформатированным текстом. Разрешается уменьшать шрифт до 8pt. Не допускается вставка фрагментов программного кода в графическом формате (экранные копии). Построчный комментарий должен быть информативным, т. е. описывать не операцию, выполняемую оператором GPSS, а изменение состояния моделируемой СМО в связи с выполнением операции, заданной оператором. Например, информативный комментарий к оператору формата TEST NE FN$tipe,3,PRIOR может иметь вид «проверка типа заявки и переход заявок 3-го типа к приоритетному обслуживанию». Не информативны комментарий для того же случая: «условный переход к метке PRIOR».
· Приводятся результаты модельного эксперимента в виде полного стандартного отчета GPSS World Simulation Report, с расшифровкой параметров (полученные для числа прогонов модели, определенного в п. 1.4). Приводятся результаты программного определения характеристик функционирования с расшифровкой. Приводится расчет характеристик функционирования СМО, не получаемых программно. в расчете обязательно указывается источник данных для каждого из используемых значений (ссылка на номер оператора в стандартном отчете или на СЧА со ссылкой на графу стандартного отчета).
· Приводится табличная форма сравнения и производится анализ согласованности полученных результатов с результатами оценки характеристик на детерминированной модели, полученными в п.1.3, приводятся выводы по Части 1 курсового проектирования.
2.Анализ и оптимизация системы массового обслуживания.
В каждом задании на проектирования могут быть даны условия одной или более задач оптимизации, или задач анализа моделируемой СМО.
Пример задач оптимизации: «1. Определить интенсивность входного потока l, при которой коэффициент использования S1 будет составлять 0,63. 2. Определить среднее время обслуживания в S2, при котором коэффициент использования S3 будет составлять не более 0,02.». Каждая из задач решается отдельно. Исходными данными для каждой задачи является первоначальный вариант реализации модели СМО (п.1.5).
2.1Формализация модели СМО для задач анализа и оптимизации.
· Для каждой задачи анализа, если это необходимо, выполняется дополнительная формализация модели. Нумерованным списком приводятся все характеристики функционирования СМО, заданные к определению в части 2 задания на курсовой проект. Выполняется их классификация и проч. (см. п.1.2).
· Для каждой задачи оптимизации, если это необходимо, выполняется дополнительная формализация модели. Приводятся начальное значение параметра оптимизации, полученное в модельном эксперименте п.1.5, и начальное значение изменяемого параметра СМО или входного потока. Выдвигается гипотеза об увеличении/уменьшении изменяемого параметра с некоторым шагом. Если изменяемых параметров 2 и более – строится матрица планирования эксперимента.
2.2Модификация имитационной модели.
· Приводится характеристика принципиальных особенностей модификации: используемых переменных, ячеек памяти, массивов, параметров заявок и т. д. с подробным описанием (имена, типы, соответствие обозначениям переменных в формулах из п.2.1).
· Приводятся фрагменты или, при необходимости, вся реализация модифицированной имитационной модели в GPSS World с построчным комментарием.
2.3 Реализация модельных экспериментов и анализ результатов.
· Для каждой задачи анализа приводятся результаты модельного эксперимента (полученные для числа прогонов модели, определенного в п.1.4) в виде полного стандартного отчета GPSS World Simulation Report, с расшифровкой параметров. Приводятся результаты программного определения характеристик функционирования с расшифровкой. Приводится расчет характеристик функционирования СМО, не получаемых программно. Если необходимо, выполняются прочие виды расчетов – например, рассчитываются регрессионные зависимости целевых параметров от заданного набора факторов.
· Для каждой задачи оптимизации приводятся результаты экспериментов, осуществленных согласно плану п.2.1. в виде полного стандартного отчета GPSS World Simulation Report, с расшифровкой параметров. Приводятся результаты программного определения характеристик функционирования с расшифровкой. Приводится расчет характеристик функционирования СМО, не получаемых программно. Приводятся выводы о возможности/невозможности решения поставленной задачи оптимизации указанным способом. Если решение возможно – приводится окончательное значение изменяемого параметра. Если решение указанным способом невозможно – определяются пути возможного решения другими способами.
· Приводится анализ результатов решения задач анализа/оптимизации и выводы по Части 2 курсового проектирования.
3. Функциональное моделирование системы массового обслуживания сетью Петри.
3.1 Формализация модели СМО средствами сетей Петри.
· Дается характеристика сетей Петри как средства моделирования СМО; обосновывается возможность использования для моделирования заданной системы конкретного типа сетей Петри.
· Приводится граф сети Петри с нулевой (начальной) разметкой, разработанной по заданному варианту. Если для моделирования выбрано ПО – скриншет реализации модели с начальной разметкой.
· В табличной форме приводится описание всех позиций (вершин) сети с точки зрения условий, возникающих в процессе функционирования СМО; описание всех переходов с точки зрения связанных с ними событий; описание временных, приоритетных, вероятностных и прочих характеристик сети Петри.
3.2 Имитационное моделирование СМО сетью Петри.
· Приводятся графы (в случае реализации в ПО моделирования – скриншеты) всех возможных маркировок сети Петри, полученные для всех состояний системы, дается описание каждой маркировки.
· Приводится анализ результатов моделирования заданной СМО сетями Петри и выводы по Части 3 курсового проектирования.
Выводы.
· В выводах по курсовому проекту обобщаются результаты выполнения всех частей проекта. Нумерованным списком дается развернутая, предметная характеристика решенных задач и полученных результатов, приводятся основные качественные и численные характеристики СМО, полученные в результате моделирования.
· В табличной форме дается характеристика всех файлов реализации курсового проекта, предоставляемых к защите в электронном виде.
