Быстрый поиск

Реферат: Разработка и исследование имитационной модели разветвленной СМО (системы массового обслуживания) в среде VB5

сортировка?

Сортировка Вывод рассчитанных

Н показателей

Создание выходного массива на текущей станции

Н Продолжать

работу?

Н Последняя Конец

станция?

Переход к Д

следующей Д

станции рис. 2

Программу можно поделить на две части: имитационная модель системы и расчетно-формульная модель. Для начала функционирования любой модели необходимо задать ряд входных параметров. Пользователь должен выбрать тип распределения времени прихода заявок на первую станцию (экспоненциальное — DistIndex = 0 или нормальное — DistIndex = 1) и тип распределения времени обслуживания заявок по станциям (экспоненциальное — DistIndex1 = 0 или нормальное — DistIndex1 = 1). Выбор осуществляется с помощью связанных пар компонентов OptionButton. Также пользователь задает количество рабочих станций — m (m = 1 — 10), число заявок на входе — n, среднее время между заявками во входном потоке — Ta и, при нормальном распределении на входе, стандартное отклонение (в % от среднего) — DTa (перечисленные параметры вводятся с помощью компонентов TextBox). Затем, при помощи компонентов CommandButton на форме «Задание связей между рабочими станциями», задаются связи между станциями, каждая из которых обозначаются линией, соединяющей две станции с кружком на том конце, куда связь приходит, далее, с помощью матрицы связей на форме «Создание матрицы связей», задаются весовые коэффициенты связей — pi(i). Матрица составлена из компонентов TextBox. Далее, для каждой станции, также при помощи компонентов TextBox, задается среднее время обслуживания — Ts(k), вероятность снятия заявки на выходе i-ой станции — Pr(k) и, при нормальном распределении времени обслуживания, стандартное отклонение (в % от среднего) — DTs(k).

После ввода весовых коэффициентов связей предусмотрена процедура проверки на корректность ввода. В случае некорректного задания коэффициентов, пользователю выдается сообщение об этом — MsgBox, и строка матрицы связей, в которой были заданы некорректные значения, очистится. Корректность проверяется через суммарные коэффициенты перехода: суммарный коэффициент перехода в конце каждой строки должен равняться единице. Так как коэффициенты определены типом Single, то для избежания ошибок, которые могут возникнуть в результате погрешности вычислений, производимых с переменными этого типа, проверка на равенство 1 заменяется проверкой на принадлежность интервалу (0.9999; 1.0001).

Далее, рассмотрим отдельно структуру каждой части.

3.3 Расчетно-формульная модель.

При расчете показателей по формулам, после задания пользователем всех необходимых входных параметров, производится расчет выходных параметров. Вначале рассчитываются доля заявок (от исходного количества заявок, пришедшего на первую станцию), пришедшая на последующие станции — kz(k) и среднее время между заявками на входе каждой станции (величина, обратная интенсивности входного потока) — kf(k).

Далее, происходит расчет показателей по формулам, соответствующим типам распределения входного потока и потоков обслуживания, и вывод результатов расчета (см. главу 2).

3.4 Имитационная модель

При расчете показателей с помощью имитационного моделирования вначале создается двумерный массив переходов — a1(i, k), где k — номер станции, а i — номер заявки. При создании данного массива с использованием случайных чисел, имитируются процесс прохождения заявок по станциям (на основании заданных коэффициентов переходов) и процесс отбраковки заявок (на основании заданных вероятностей снятия заявок на выходе станций). Если заявка пришла на станцию, то массиву в этой позиции присваивается значение 1; если же заявка не пришла на станцию, то массиву в данной позиции присваивается нулевое значение. Одновременно с созданием массива переходов производится расчет количества снятых заявок по станциям — NumRef(k).

Далее, для каждой станции формируется входной массив (времен прихода заявок на станцию) — a2(i, k) и выходной массив (времен выхода заявок со станции) — a3(i, k), где k — номер станции, а i — номер заявки. Входной массив первой станции образуется с использованием вспомогательной функции Rexp(T As Single) — для экспоненциального распределения (или функции Rnorm(MT As Single, DT As Single) — для нормального распределения). Выходной массив первой станции образуется из входного массива, с использованием тех же функций и функции Gener(nst As Integer). Входные массивы последующих станций образуются в соответствии с массивом переходов из выходных массивов предыдущих станций. В случае, когда заявки попадают на вход данной станции с нескольких станций (sort > 1), производится сортировка времен прихода заявок по возрастанию, с использованием вспомогательной функции Sort1(nst As Integer). После создания входного массива, на каждой последующей станции, создается выходной массив, с использованием входного массива и вспомогательных функций: Gener(nst As Integer), Rexp(T As Single) и Rnorm(MT As Single, DT As Single).

Функции Rnorm(MT As Single, DT As Single) и Rexp(T As Single) преобразуют случайную величину X, равномерно распределенную на интервале (0;1) — Rnd, в случайную величину Y, распределенную, соответственно, по нормальному или экспоненциальному закону и предназначены для генерации нормального и экспоненциального распределения с заданными параметрами.

Функция Sort1(nst As Integer) — реализует алгоритм пирамидальной сортировки. Этот алгоритм требует операций. В нашем случае, сортируются не элементы, а индексный массив, причем таким образом, чтобы нулевые элементы исключались из сортировки (см. рис. 3).