Имитационное моделирование работы станции технического обслуживания автомобилей

Имитационное моделирование работы станции технического обслуживания автомобилей

Федеральное агентство по образованию РФ

Пензенская государственная технологическая академия

Кафедра "Прикладная информатика"

Дисциплина "Имитационное моделирование"

Курсовой проект

на тему "Имитационное моделирование работы станции технического обслуживания автомобилей"

Выполнила:

ст. гр. 10Эб

Сысоева Елена

Принял: преподаватель

Селиванов Е.П.

Пенза, 2013

Реферат

Пояснительная записка содержит: 34 листа, 3 таблицы, 7 источников, 3 приложения.

Ключевые слова: модель, моделирование, имитационное моделирование, система массового обслуживания, экономический процесс, язык GPSS, экономическая система, канал обслуживания.

Объект исследования: станция технического обслуживания автомобилей (экономическая система).

Цель работы: разработать модель, имитирующую работу экономической системы (станции технического обслуживания автомобилей) и определить вероятностные характеристики этой системы; закрепить практические навыки в построении имитационной модели с помощью языка имитационного моделирования GPSS

Средства работы: язык моделирования GPSS - общецелевая система моделирования.

Полученные результаты: рабочая модель работы станции технического обслуживания автомобилей, представленная в виде структурной схемы в обычной символике Q-схем; программный продукт - имитационная модель работы экономической системы (станции технического обслуживания автомобилей), реализованная с помощью языка GPSS.

Пензенская государственная технологическая академия

Кафедра "Прикладная информатика"

ЗАДАНИЕ

на курсовое проектирование

по дисциплине "Имитационное моделирование"

студентке группы 10Эб Сысоевой Е.С.

Тема проекта: "Моделирование работы станции технического обслуживания автомобилей".

Исходные данные (технические требования) на проектирование:

.        Назначение программы: Определение эффективности работы станции технического обслуживания.

.        Состав и структура исходных данных:

) Входной поток заявок - равномерное распределение m_ср=30±10.

) Время технического осмотра распределено по равномерному закону и имеет средний интервал m_ср=25±5 мин.

) Время работы мастерской 8 часов.

) Число пунктов обслуживания k=3.

) Ограничение на длину очереди: на первом пункте L=2, на втором пункте L=3, на третьем пункте L=4 .

.        Требования к программе:

) В общей очереди могут находиться не более L=4 автомобилей.

) Автомобиль направляется на пост обслуживания с меньшей длиной очереди.

Спланировать имитационный эксперимент, определить влияние выбранных факторов на вероятностные характеристики пункта технического осмотра и сделать предложения оптимизации его работы.

.        Содержание расчетной части: разработка структурной модели, её символика, Q- схем, GPSS - модели и программы на языке GPSS.

.        Графическая часть: блок - диаграмма модели 1 лист формата А4.

.        Экспериментальная часть: проведение имитационного эксперимента с использованием языка GPSS.

.        Срок выполнения проекта по разделам:

Постановка задачи к _____. _____. 2013 г.

Разработка GPSS - модели к _____. _____. 2013 г.

Разработка программы на языке GPSS к _____. _____. 2013 г.

Отладка программы к _____. _____. 2013 г.

Получение результатов к _____. _____. 2013 г.

Моделирование и его анализ к _____. _____. 2013 г.

Оформление пояснительной записки к _____. _____. 2013 г.

Руководитель: Селиванов Е.П.

Задание получила 20 марта 2013г. студентка Сысоева Е.С.

Содержание

Введение

. Постановка задачи моделирования

. Функциональная схема моделирования системы

. Структурная схема модели в символах Q-схем

. Метод построения модели

. Описание GPSS модели работы СТО

. Анализ результатов моделирования

. Имитационный эксперимент

Заключение

Список литературы

Приложение

Введение

Случайные явления и процессы являются неотъемлемой частью нашей жизни. Примерами случайных явлений являются время ожидания автобуса, количество обслуживания клиентов в парикмахерской, время ожидания очереди в магазине и т.д.

Случайное событие - это явление, которое при одних и тех же условиях может или произойти, или не произойти.

Экономическая деятельность любого предприятия, как более сложной структуры, всегда подвержена различным случайностям. Они связаны с изменением курса используемой денежной единицы, колебаниями спроса на готовые изделия и предложений на сырье. Если разобраться, то все это является закономерным. Но закономерности столь сложны, что их изучение весьма затруднено даже в мировом масштабе. Поэтому для изучения работы отдельного экономического предприятия их нужно считать случайными.

В такой сложной ситуации руководство предприятия должно делать выбор при определении стратегии и тактики своей экономической работы. Однако принятие решения связано с риском. Поэтому важно точно и правильно оценить случайные явления, влияющие на правильный выбор.

Одним из основных направлений, определяющих методологию, концептуальные и реализационные основы информационной технологии поддержки принятия управленческих решений, является имитационное моделирование. Методология имитационного моделирования основана на воспроизведении реальных или гипотетических бизнес-процессов в специальной компьютерной среде, образующей виртуальный мир предприятия, организации, производства и любого другого объекта управления.

Эта технология появилась в 60-х г. XX в., и на протяжении многих лет она не только остается одной из основных в исследовании операций, но и бурно развивается в области реинжиниринга бизнес-процессов и новых направлений искусственного интеллекта.

-       возможность воспроизведения реальной системы с практически любым уровнем детальности;

-       повторяемость эксперимента;

-       возможность произвольной фрагментации и структуризации системы.

Правильный выбор соотношений всех возможных факторов может существенно улучшить работу экономического предприятия, уменьшить издержки, увеличить эффективность производства и прибыль.

Для упрощения выбора имеется возможность построить модель системы и произвести ее широкое исследование. Для построения имитационной модели используется язык GPSS. Он позволяет при правильном его использовании очень быстро построить имитационную модель экономической системы (в частности станции технического обслуживания автомобилей), что поможет получить интересующие нас технические характеристики. Исследование модели позволит сделать выводы о целесообразности принятых параметров и ограничений, поможет принять правильное решение.

Применение системы моделирования на GPSS позволит решить некоторые проблемы экономики СТО.

1. Постановка задачи моделирования

Разработать программу, моделирующую работу станции технического обслуживания автомобилей.

На пункт технического осмотра поступает поток заявок (автомобилей на обслуживание) m_ср=30±10 (равномерное распределение). Время технического осмотра имеет равномерное распределение и равно в среднем m_обсл=25±5 мин. В общей очереди могут находиться не более L1=2, L2=3, L3=4. Автомобиль направляется на пост обслуживания с меньшей длиной очереди.

Спланировать имитационный эксперимент, определить влияние выбранных факторов на вероятностные характеристики пункта технического осмотра и сделать предложения по оптимизации работы.

Время работы станции технического обслуживания 8 часов (с 8.00 до 16.00). Число потоков обслуживания k=3.

Таким образом, имеем следующие исходные данные:

-       интенсивность прихода заявок m_ср=30±10;

-       входной поток заявок имеет равномерное распределение;

-       время выполнения заявок (время обслуживания) имеет равномерное распределение;

-       среднее время обслуживания m_обсл=25±5 минут;

-       количество каналов (постов обслуживания) k=3;

-       количество заявок в очереди L1=2, L2=3 и L3=4;

-       время работы станции технического обслуживания 8 часов.

. Функциональная схема моделирования системы

Модель системы разрабатывается последовательно от функциональной схемы и структурной схемы модели в символах Q-схем до диаграммы модели и программы.

В данной задаче обслуживание автомобилей осуществляется по принципу "первый пришел, первый обслужен", приоритеты обслуживания отсутствуют. Функциональная схема модели приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Функциональная схема моделирования системы

Комментарии к схеме:

Схема показывает, что заявки из входного потока поступают в очередь. Если произошло превышение длины очереди, то они уходят без обслуживания.

По мере обслуживания заявок, на пункт обслуживания из очереди поступают следующие [1].

После обслуживания заявки уходят за пределы станции технического обслуживания.

. Структурная схема модели в символах Q-схем

Процесс обслуживания автомобилей на СТО можно рассматривать как процесс поступления заявок в очередь, где они ожидают обслуживания [2, 3].

В качестве математической модели объекта моделирования используется типовая математическая схема системы массового обслуживания (англ. queuing system), которая называется Q-схемой. Структура Q-схемы показана на рисунке 2.

Рисунок 2 - Структура Q-схемы модели

Обозначения на схеме:

И - источник заявок;

λ - интенсивность прихода заявок;_ср - среднее время прихода заявок;- распределитель;₁, H₂, H₃- накопители для хранения заявок (очереди);

К₁, К₂, К₃ - каналы обслуживания;_обсл - среднее время обслуживания заявок;₁, L₂, L₃ - ограничения на дину очереди.

4. Метод построения модели

В разрабатываемой модели рассматривается многоканальной система массового обслуживания. Автомобили поступают в очередь, если ее размер меньше заданного ограничения. Иначе они покидают станцию без обслуживания. По мере освобождения пункта обслуживания автомобили, покидая очередь, переходят на обслуживание.

Приоритеты одних заявок перед другими отсутствует.

В модели используется один входной поток и пять обслуживающих постов станции.

Процесс функционирования модели можно представить в виде движения сообщений, генерируемых в блоке GENERATE.

После этого происходит проверка длины очереди. Если длина меньше ограничения, сообщение становится в очередь и проходит последовательно все остальные блоки до тех пор, пока не достигнет последнего блока TERMINATE, в котором происходит уничтожение сообщений и вывод его из модели.

При превышении размера очереди сообщение сразу направляется к блоку TERMINATE и, уничтожаясь, выводится из модели [4].

. Описание GPSS модели работы СТО

Блок-диаграмма модели работы СТО автомобилей

Блок-диаграмма модели обслуживания автомобилей приведена в приложении 1. Она состоит из двух сегментов.

Первый сегмент обеспечивает моделирование. Он начинается с блока GENERATE, который генерирует входящий поток автомобилей с интервалами 30±10 минут по равномерному закону. Блок TEST L проверяет суммарную длину очереди. Если она больше заданного ограничения, то автомобиль уходит по метке POKIDAET к блоку TERMINATE. Иначе автомобиль направляется к посту с меньшей длиной очереди с помощью блоков TEST E.

В блоке QUEUE автомобиль становится в очередь. В блоке SEIZE происходит занятие автомобилем поста обслуживания. В блоке DEPART автомобиль покидает очередь. Далее автомобиль задерживается на время обслуживания 25 с разбросом 5 мин. в блоке ADVANCE и освобождает соответствующий пункт обслуживания в блоке RELEASE. В блоке TERMINATE автомобиль уничтожается для вывода из модели. К этому же блоку TERMINATE попадают и автомобили, покинувшие станцию без обслуживания.

Второй сегмент программы - таймер - состоит из двух блоков и обеспечивает отсчет времени моделирования. Блок GENERATE выдает транзакты через 60 единиц модельного времени, что означает 1 час. Блок TERMINATE уничтожает транзакт и вычитает 1 из счетчика запуска. Когда счетчик запуска будет содержать 0, моделирование закончится.

Описание GPSS программы

Три варианта программы моделирования работы станции технического обслуживания автомобилей на языке GPSS приведены в приложении 2. Все три варианта аналогичны и отличаются значением величины OCH (ограничение на длину очереди), заданной в предложении EQU в начале программы.

Блок GENERATE вызывает появление транзактов с равномерным распределением.

Блок TEST L (Q1+Q2+Q3),OCH,POKIDAET производит анализ суммарной длины очереди, сравнивая ее значение с OCH. Если очередь меньше предельной величины OCH, автомобиль переходит к следующему блоку, иначе переходит по метке POKIDAET.

Перед первым постом происходит сравнение очередей блоком

TEST E (Q1<=Q2 & Q1<=Q3),1,POST2

Если очередь Q1 меньше любой другой, то автомобиль переходит к следующему блоку, иначе переходит по метке POST2 к следующему посту, где производится аналогичная проверка.

Блок QUEUE 1 производит увеличение количества транзактов в очереди 1. Блок SEIZE 1 обеспечивает занятие поста обслуживания 1. Далее транзакт пройдет к следующему блоку DEPART, что обеспечивает освобождение 1 единицы в очереди 1. Блок ADVANCE обеспечивает задержку автомобиля на время обслуживания в соответствии со средним временем 25 и разбросом 5 мин., т.е. от 20 до 30.

Блок RELEASE освобождает пост обслуживания. Далее автомобиль направляется по линии VIHOD к блоку TERMINATE, где уничтожается.

Блок GENERATE таймера выдает транзакты через 60 единиц модельного времени, что означает 1 час модельного времени. Блок TERMINATE уничтожает транзакт и вычитает 1 из счетчика останова. Через 8 часов модельного времени счетчик останова станет равен 0 и моделирование закончится. Значение счетчика останова, равное 8, задается управляющей картой START.

6. Анализ результатов моделирования

При проведении моделирования с указанными в задании параметрами получены результаты, которые сведены в таблице 1.

Таблица 1 - Результаты моделирования        

Из таблицы видно, что количество автомобилей, покинувших станцию без обслуживания, равно нулю в любом варианте. Таким образом, можно сделать вывод, что наличие ограничения очереди является неэффективным.

В любом из трех экспериментов поступившие автомобили направились на пост 1. В первом и втором варианте поступило 15 автомобилей, их обслужил пост 1, средний коэффициент загрузки поста 0,786.

В последнем варианте, поступило 17 автомобилей, причём 16 было обслужено первым постом, а 1 автомобиль продолжал обслуживание в момент окончания моделирования. Средний коэффициент загрузки поста 0,780.

Пост 2 и 3 - не задействован ни в одном варианте. Необходимо провести дополнительное моделирование, чтобы найти оптимальный вариант работы станции тех. обслуживания.

. Имитационный эксперимент

После исследования трёх предложенных к моделированию вариантов обнаружено, что второй и третий пост обслуживания простаивают без работы. Оптимизируем последний вариант с максимальной длиной очереди 4, т.к. он имеет наивысшую производительность.

Для оптимизации работы СТО, необходимо подобрать такое число постов обслуживания, при котором загрузка будет максимальна.

Для планирования имитационного эксперимента надо составить функцию отклика, для этого необходимо выбрать наиболее существенные для нас факторы [5]:

Х₁ - входной поток;

Х₂ - количество постов обслуживания.- средний коэффициент загрузки постов обслуживания автомобилей.

Вид функции отклика: Y=b₀+ b₁*X₁ + b₂X₂ + b₃*X₁*X_2.

Составим план эксперимента (таблица 2).

Таблица 2 - Планирование эксперимента

Рассмотрим различные комбинации изменения данных.

Тексты программ экспериментов приведены в приложении 2, а листинг результатов работы - в приложении 3. В результате экспериментов получаем следующие значения (таблица 3).

Таблица 3 - Результаты эксперимента

Получим оценки коэффициентов модели:

b₀= (0,958+0,766+0,602+0,372)/4 = 0,674₁= (-0,958-0,766+0,602+0,372)/4 = - 0,186₂=(-0,958+0,766-0,602+0,372)/4 = - 0,106₃=(-0,958-0,766-0,602+0,372)/4 = - 0,489

Функция отклика:

Y=0,674-0,186*X₁-0,106*X₂-0,489*X₁*X₂

Средний коэффициент загрузки пунктов обслуживания Y необходимо максимизировать, для этого необходимо уменьшить интенсивность входного потока Х₁ ,уменьшая при этом количество постов обслуживания Х₂. Оптимальным был выявлен эксперимент 1.

Получилось, что станция технического обслуживания должна использовать только 2 поста, при условии, что интенсивность входного потока 20 минут.

Полученный результат является оптимальным. Коэффициент загрузки постов обслуживания получился равным 0,958 для первого поста и 0,242 для второго поста. НА СТО поступило 24 заявки, из них:

-       19 перешло на I пост, причём на конец времени моделирования обслужилось 17 автомобилей, 1 продолжал обслуживаться и 1 стоял в очереди;

-       5 перешло на II пост и на конец времени моделирования все 5 обслужились.

Заключение

Из рассмотрения полученных во время работы результатов видно, что исследованная имитационная модель работы СТО автомобилей, обеспечивает моделирование обслуживания клиентов при различных вариантах входных данных. Реализация данной модели была проведена путем программирования на языке моделирования GPSS.

Во время работы над проектом были закреплены практические навыки по построению имитационной модели с помощью средств языка имитационного моделирования. В результате оптимизации программы был увеличен коэффициент загрузки 0,958 СТО (работают 2 обслуживающих поста).

Таким образом, имитационное моделирование как общий универсальный метод можно охарактеризовать следующими достоинствами [6]:

)        является единственным практически реализуемым методом для исследования сложных систем;

)        дает возможность исследовать особенности функционирования реальной системы в разнообразных условиях, включающих критические, аварийные и т.п. (поскольку имитационное моделирование представляет собой машинный аналог (имитацию) сложного процесса, машинный эксперимент с имитационной моделью);

) существенно сокращает стоимость и продолжительность испытаний по сравнению с натурным экспериментом, с физическим моделированием, то есть экономит ресурсы;

) позволяет включать результаты натурных испытаний компонентов реальной системы;

) позволяет достигать лучшие решения за счет гибкости и легкости варьирования структуры, алгоритмов и параметров.

В качестве относительного недостатка имитационного моделирования отметим, что каждое решение носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам, значениям параметров - требуется многократное повторение имитационного эксперимента при вариации исходных данных. Несмотря на принципиальные различия, граница между цифровыми моделями во многом условна, так как все они используют математические модели и вычислительные процедуры. Другими словами, математические модели представляют одну из важнейших основ имитации.

Имитационное моделирование позволяет решать и такие задачи, как выбор структуры, оценка влияния различных параметров, что составляет основу системы автоматизированного проектирования (САПР).

В последнее время всё шире применяется имитация в сфере экономических процессов [7], в которых сталкиваются различные интересы типа конкуренции на рынке. Разрабатываются новые методы планирования эксперимента, проверки имитационной модели, анализа функции отклика и т. д. Такие модели позволяют производить анализ: стохастических материальных и информационных процессов, определяемых выходом из строя оборудования, инструмента транспортных и других технических средств, включая в общем случае и средства автоматизированных систем управления (АСУ).

Список литературы

1.      Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1978.

.        Строгалев В. П., Толкачева И. О. Имитационное моделирование. - МГТУ им. Баумана, 2008.

.        Хемди А. Таха Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. - 7-е изд. - М.: "Вильямс", 2007.

.        Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. - М.: Высшая школа, 2001.

.        Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Лабораторный практикум. - М.: Высшая школа, 1989.

.        Емельянов А.А. и др. Имитационное моделирование экономических процессов. Учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума. Под ред. А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 1988.

.        Савин Г.И. Системное моделирование сложных процессов. М., Фазис, 2000.

Приложение 1

Схема блок-диаграммы

Приложение 2

Листинг программы

Текст программ (основное задание)

L=2

OCH EQU 230,10L (Q1+Q2+Q3),OCH,POKIDAET

POST1 QUEUE 1 ; Занять очередь1 ; Занять пост 11 ; Освободить очередь25,5 ; Обслуживание1 ; Освободить пост 1

TRANSFER ,VIHODQUEUE 2 ; Занять очередь2225,52,VIHODQUEUE 33325,53TERMINATETRANSFER ,VIHOD60 ; Час содержит 60 минут18 ; 8 часов=3EQU 330,10L (Q1+Q2+Q3),OCH,POKIDAET

POST1 QUEUE 1 ; Занять очередь1 ; Занять пост 11 ; Освободить очередь25,5 ; Обслуживание1 ; Освободить пост 1

TRANSFER ,VIHODQUEUE 2 ; Занять очередь2225,52,VIHODQUEUE 33325,53TERMINATETRANSFER ,VIHOD60 ; Час содержит 60 минут18 ; 8 часов=4EQU 430,10L (Q1+Q2+Q3),OCH,POKIDAET

POST1 QUEUE 1 ; Занять очередь1 ; Занять пост 11 ; Освободить очередь25,5 ; Обслуживание1 ; Освободить пост 1

TRANSFER ,VIHODQUEUE 2 ; Занять очередь2225,52,VIHODQUEUE 33325,53TERMINATETRANSFER ,VIHOD 60 ; Час содержит 60 минут18 ; 8 часов

Тексты дополнительных программ

Эксперимент 1(- -)EQU 420L (Q1+Q2),OCH,POKIDAETTEST E (Q1<=Q2),1,POST2

QUEUE 1 ; Занять очередь1 ; Занять пост 11 ; Освободить очередь25,5 ; Обслуживание1 ; Освободить пост 1

TRANSFER ,VIHODQUEUE 2 ; Занять очередь2225,52TERMINATETRANSFER ,VIHOD60 1 8 ; 8 часов

Эксперимент 2 (- +)

OCH EQU 4

GENERATE 20L (Q1+Q2+Q3+Q4),OCH,POKIDAETTEST E (Q1<=Q2 & Q1<=Q3 & Q1<=Q4),1,POST2 1 ; Занять очередь

SEIZE 1 ; Занять пост 1

DEPART 1 ; Освободить очередь

ADVANCE 15,5 ; Обслуживание

RELEASE 1 ; Освободить пост 1

TRANSFER ,VIHODTEST E (Q2<=Q3 & Q2<=Q4),1,POST3 2 ; Занять очередь

SEIZE 2

DEPART 2

ADVANCE 15,52,VIHODTEST E (Q3<=Q4),1,POST4 3 ; Занять очередь

SEIZE 3

DEPART 3

ADVANCE 15,53,VIHODQUEUE 44415,54TERMINATETRANSFER ,VIHOD601 8 ; 8 часов

Эксперимент 3 (+ -)

OCH EQU 4

GENERATE 40L (Q1+Q2),OCH,POKIDAETTEST E (Q1<=Q2),1,POST2

QUEUE 1 ; Занять очередь1 ; Занять пост 11 ; Освободить очередь25,5 ; Обслуживание1 ; Освободить пост 1

TRANSFER ,VIHODQUEUE 2 ; Занять очередь2225,52TERMINATETRANSFER ,VIHOD60 1 8 ; 8 часов

Эксперимент 4 (+ +)

OCH EQU 4

GENERATE 40L (Q1+Q2+Q3+Q4),OCH,POKIDAETTEST E (Q1<=Q2 & Q1<=Q3 & Q1<=Q4),1,POST2 1 ; Занять очередь

SEIZE 1 ; Занять пост 1

DEPART 1 ; Освободить очередь

ADVANCE 15,5 ; Обслуживание

RELEASE 1 ; Освободить пост 1

TRANSFER ,VIHODTEST E (Q2<=Q3 & Q2<=Q4),1,POST3 2 ; Занять очередь

SEIZE 2

DEPART 2

ADVANCE 15,52,VIHODTEST E (Q3<=Q4),1,POST4 3 ; Занять очередь

SEIZE 3

DEPART 3

ADVANCE 15,53,VIHODQUEUE 44415,54TERMINATETRANSFER ,VIHOD601 8 ; 8 часов

Приложение 3

Листинг результатов работы программы