Шаг 3. Добавление статистики.

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Югорский государственный университет

Направление подготовки: электроэнергетика и электротехника

Дисциплина: «Имитационное моделирование»

Отчёт по проекту

на тему: «Модель банкомата»

Выполнил: Зимин С.О.

Группа: зм-2881

Проверил: доцент

Семенов С.П.

Ханты-Мансийск, 2018

Оглавление

1. Концептуальная модель. 3

2. Формализация. 4

3. Компьютерная модель. 5

Шаг 1. Модель обслуживания клиента банкоматом.. 5

Шаг 2. Визуализация модели. 9

Шаг 3. Добавление статистики. 10

4. Эксперимент. 11

5. Заключение. 12

6. Используемые источники. 13

Концептуальная модель

Клиенты посещают банковское отделение, чтобы воспользоваться банкоматом. Операции с наличностью клиенты банка производят с помощью банкомата. В случае, когда банкомат занят, клиент встаёт в очередь. Требуется построить имитационную модель функционирования банкомата для того, чтобы получить ответы на ряд вопросов, например: какова статистика занятости банкомата и средняя длина очереди перед банкоматом; сколько времени клиент проводит в банковском отделении и сколько времени он теряет, ожидая своей очереди.

Цель: Оценить эффективность процесса обслуживания клиентов.

Для достижения цели, нужно достичь следующие задачи:

1) Определить пропускную способность системы (за неделю)

2) Построить распределение времени нахождения в системе (гистограмма)

3) Определить процент отказа

Формализация.

Банковское отделение рассматривается как система массового обслуживания (СМО). Предполагается, что время между появлениями клиентов в отделении является случайной величиной, распределённой по закону Пуассона. Имеется очередь к банкомату, ограниченной вместимости. Время обслуживания банкоматом также случайная величина, распределённая по заданному закону.

Рекомендуется составить блок-схему процесса, составить список входных и выходных параметров.

Структурно-функциональная модель

Рисунок 1. Блок схема процесса работы банкомата

Входные параметры	Описание	Выходные параметры	Описание
Интенсивность прихода	Определяет количество агентов, вошедших в систему в единицу времени	Пропускная способность	Показывает количество агентов, вышедших из системы основным путём
Таймаут очереди	Определяет модельное время, после которого агент выйдет из системы «По истечении времени»	Количество отклонённых заявок	Показывает количество агентов, которые не смогли вышли из системы по отклонению заявки
Параметр банкомата	Определяет макс. или мин. время обслуживания

Компьютерная модель.

Шаг 1. Модель обслуживания клиента банкоматом.

Для начала создадим новую модель и дадим своё имя, выберем местоположение модели, и выберем единицы модельного времени в минутах.

Изменил титульную страницу презентации эксперимента:

В центре рабочей области находится графический редактор диаграммы типа агента Main. В левой части рабочей области находятся панель Проекты и панель Палитра. Панель Проекты обеспечивает легкую навигацию по элементам моделей, открытых в текущий момент времени. Поскольку модель организована иерархически, то она отображается в виде дерева. Панель Палитра содержит разделенные по палитрам элементы, которые могут быть добавлены на диаграмму типа агента или эксперимента.

В правой рабочей области будет отображаться панель Свойства. Панель Свойства используется для просмотра и изменения свойств выбранного в данный момент элемента (или элементов) модели. Когда вы выделяете какой-либо элемент, например, в панели Проекты или графическом редакторе, панель Свойства показывает свойства выбранного элемента.

Будем использовать следующие элементы и построим модель банкомата

		Объект Source генерирует агентов определенного типа. Обычно он используется в качестве начальной точки диаграммы процесса, формализующей поток агентов. В нашем примере агентами будут посетители банка, а объект Source будет моделировать их приход в банковское отделение.
		Объект Queue моделирует очередь агентов, ожидающих приема объектами, следующими за данным в диаграмме процесса. В нашем случае он будет моделировать очередь клиентов, ждущих освобождения банкомата.
		Объект Sink1 для количество отказов
		Объект Delay задерживает агентов на заданный период времени, представля в нашей модели банкомат, у которого посетитель банковского отделения тратит свое время на проведение необходимой ему операции.
		Объект Sink уничтожает поступивших агентов. Обычно он используется в качестве конечной точки потока агентов (и диаграммы процесса соответственно).

Построенная мной модель примет следующий вид:

Модель, использующая дополнительные порты объекта queue,в данном случае у нас это будут “отказы”, и наш агент будет выходить из очереди (queue)

Заявка может покинуть объект queue различными способами:

1. обычным способом через порт out, когда объект, следующий в блок-схеме за этим объектом, готов принять заявку;

2. через порт outTimeout, если заявка проведет в очереди заданное количество времени (если включен режим таймаута);

3. через порт outPreempted, будучи вытесненной другой поступившей заявкой при заполненной очереди (если включен режим вытеснения);

4. «вручную», путем вызова функции remove() или removeFirst().

Также в sink можно будет посмотреть количество отказов.

Шаг 2. Визуализация модели.

Использую справку и выполняя инструкция создаем визуализацию модели.

Шаг 3. Добавление статистики.

Создаем диаграмму по инструкции из справки AnyLogic, где будет определяться занятость банкомата и длина очереди.

Для сбора статистики по времени обслуживания нам понадобятся два новых параметра.

С их помощью и помощью внутренних функций (указаны в справке) мы построим гистограмму, где waitTimeDistr будет обозначать время ожидания, а timeSysteamDistr –время нахождение агента в системе.

Эксперимент.

Проведем эксперимент.

Провести эксперимент в соответствии с назначенным вариантом.

Длительность эксперимента – одна рабочая неделя (4200)

№

варианта

параметры

0,01

0,125

0,2565

[4;5]

Таблица 1. Входные данные эксперимента

Обозначение	Название
x1	Интенсивность прибытия
x3	Вместимость очереди банкомата
x4	Нижний предел треугольного распределения для обслуживания
x5	Мода треугольного распределения для обслуживания банкоматом
x6	Верхний предел треугольного распределения для обслуживания

Таблица 2. Выходные данные эксперимента

Обозначение	Название	Значение
y1	Средняя пропускная способность за неделю	31729
y2	Статистика времени клиента в системе (min, max,)	Min: 0,024 Max: 3,343
y3	Количество отказов в обслуживании банкоматом %	(0.01, 0.125, 0.23) = 1.67 (0.01, 0.125, 0.2565) = 4,68 (0.01, 0.125, 0.26) = 6.21

5. Заключение.

В ходе выполнения данного проекта, были достигнуты цели:

1. Получены основные навыки по разработке концептуальной модели банкомата и его формализации.

2. Изучена библиотека моделирования процессов и получены базовые навыки по разработке компьютерной модели банкомата в Anylogic.

3. Построена модель банкомата, согласно индивидуальному заданию.

В эксперименте была построена модель банка и её визуализация по полученным данным были сняты показания по заданию.

Мы научились строить модель, а также визуализировать её.

Используемые источники.

1. Моделирование систем: Учеб. для вузов - 3-е изд., перераб. И доп. / Советов Б.Я. , Яковлев С.А. – М.: Высш.шк., 2001. – 343 с.: илл

2. Вьюненко Л. Ф. Имитационное моделирование : учебник и практикум для академического бакалавриата / Л. Ф. Вьюненко, М. В. Михайлов, Т. Н. Первозванская ; под ред. Л. Ф. Вьюненко. — М. : Издательство Юрайт, 2016. — 283 с. — (Серия : Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916- 6428-8

3. Семенов С.П., Серегин В.Д. Имитационное моделирование в среде AnyLogic 7.3/ учебно-методическое пособие. Ред.-изд. Отд. ЮГУ, 2016.- 62 с

4. Справка AnyLogic: https://help.anylogic.ru/index.jsp [Дата обращения: 7.10.2018] 5. Документ «Методрекомендации (МСиП_18)».

5. Боев В.Д. Компьютерное моделирование [Текст]: пособие для курсового и дипломного проектирования / В.Д.Боев, Д.И.Кирик, Р.П. Сыпченко. – СПб.: ВАС, 2011. — 348 с.

6. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 [Текст] / Ю.Г.Карпов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 400 с.

7. Каталевский, Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении: учебное пособие; 2-е изд., перераб. и доп. / Д.Ю. Каталевский. — М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2015. — 496 с., ил.

8. Кельтон, В. Имитационное моделирование. Классика CS [Текст] / В. Кельтон, А. Лоу. 3-е изд. Пер. с англ. – СПб.: Издательская группа BNV, 2004. – 847 с.

9. Форрестер, Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная ди-намика) [Текст]: пер. с англ. / Дж. Форрестер; под общ. ред. Д. М. Гвишиани. – М.: Прогресс, 1971. – 340 с.

10. Форрестер, Дж. Мировая динамика [Текст] / Дж. Форрестер. – М.: ACT, 2003. – 384c.

11. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука [Текст] / Р. Шеннон. – М.: Мир, 1978. – 297с.

12. Моделирование систем и процессов. Практикум : учебное пособие для академического бакалавриата / В. Н. Волкова [и др.] ; под ред. В. Н. Волковой. — М. : Издательство Юрайт, 2017. — 295 с. — (Серия : Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-01442-6.

13. Советов, Б. Я. Моделирование систем. Практикум : учебное пособие для бакалавров / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. — 4-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2017. — 295 с. — (Серия : Бакалавр. Академический курс). — ISBN 978-5-9916-2857-0.

14. Семенов С.П., Серегин В.Д. Имитационное моделирование в среде AnyLogic 7.3/ учебно-методическое пособие. Ред.-изд. Отд. ЮГУ, 2016.- 62 с

Дата добавления: 2019-01-14; просмотров: 757; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

Мы поможем в написании ваших работ!