Составление программы на GPSS
Министерство образования Российской Федерации Казанский научно-исследовательский технический университет имени А.Н.Туполева Кафедра автоматизированных систем обработки информации
Курсовая работа
по дисциплине "Моделирование информационных систем"
Выполнил:Студент группы 4208
Иванов И.И..
Проверил: Доцент каф АСОИУ
Якимов И.М.
Оценка:
Подпись:
Дата:
Казань 2018
Содержание
Задание. 3
Составление структурной схемы.. 3
Составление программы на GPSS. 4.
Программа на GPSS. 4.
|
|
|
Построение стратегического плана. 6
Тактическое планирование. 9
Уравнения регрессии для результативных показателей. 10
Оптимизация. 17
Выводы.. 23
Используемая литература. 24
Задание
Модель процесса сборки ПК по «отвёрточной технологии»
Генератор комплектующих имитирует поставку всех комплектующих со склада на производственный участок единовременно для сборки всех ПК. Операции со второй по пятую по установке компонентов ПК производятся одним и темже сборщиком, выбираемым по наименьшему коэффициенту занятости. Шестая операция по инсталляции операционной системы; седьмая операция по инсталляции дополнительных программных продуктов. Рабочий на шестой и седьмой операциях устанавливает ПК на инсталляцию за время и снимает ПК со стенда. Инсталляция на стенде производится без его участия. Перед операциям могут образоваться очереди.
Количество контролёров на входном контроле – х1; количество сборщиков – х2; количество тестировщиков – х3. Они ставят собранные ПК на инсталляцию программных средств на стенды, тестируют, анализируют результаты тестирования и в случае брака разбирают ПК и отправляют на входной контроль.
Результативные показатели эффективности:
|
|
|
у1=( х1 ·х15 + х2 ·х16 + х3 ·х17)·у2 – стоимость затрат на сборку ПК;
у2– время изготовления партии ПК в сменах;
у4 – коэффициент использования контролёров; у5 – коэфф. использования сборщиков;
у6 –– коэффициент использования тестировщиков;
у7 – среднее время ожидания в очереди на сборку в секундах.
Оптимизируемые факторы:
х1 – меняется от 3 до 7; х2 – меняется от 12 до 24; х3 – меняется от 4 до 8.
Объективные факторы:
х4– меняется от 500 до 1500 – количество ПК в партии;
х5– кол-во смен, за которые требуется выполнить задание.
х6=0.12 – вероятность брака на входном контроле не меняется;
х7=0.07 – вероятность брака на тестировании не меняется;
х8=5 минут – время входного контроля;
х9=12 минут – время каждой операции по сборке;
х10=3 минут – время установки ПК на тестирование;
х11=1440 минут – время тестирования ПК на стенде;
х12=15 минут – время анализа результатов тестирования;
х13=12 минут – время разборки ПК;
х14=3 минут – время установки ПК на тестирование;
х15=600 рублей – стоимость одного рабочего места входного контроля;
х16=2000 рублей – стоимость одного рабочего места сборщика;
х17=1500 рублей – стоимость одного рабочего места тестировщика.
|
|
|
Все временные факторы х10÷х14 распределены по равномерному закону в интервалах хi±0.2·хi; i=10÷14. Требуется выполнить следующие работы:
1.Составить структурную схему производственного процесса.
2.Разработать и описать блок-схему алгоритма модели.
3.Провести планирование. При проведении тактического планирования обеспечить
доверительную вероятность результатов не меньше 0,90.
4.Промоделировать производственный процесс по стратегическому плану.
5.Провести регрессионный анализ и получить уравнения регрессии для всех результативных показателей от пяти влияющих на них факторов.
6.Найти оптимальные значения х1,х2,х3 минимизирующие целевую функцию у1 при ограничениях на результативные показатели: х5 ≥у2 ≥0.9·х5,у4≥0.80,у5≥0.90,
у6≥0.80,и на, у7 не более чем на 0.25 от своих полученных средних значений. Для объективных факторов взять средние заданные значения.
7.Проанализировать и объяснить полученные результаты.
Студент группы 4209
Профессор кафедры АСОИУ И.М. Якимов
3 февраля 2014 г.
Составление структурной схемы
|
|
|
Составление программы на GPSS.
Программа на GPSS:
vrema table m1,0,1000,20
initial x$time,5
initial x$kontra,3
initial x$sborsha,12
initial x$testa,4
kontr storage 3
sborsh storage 12
testr storage 4
generate ,,,1000
kontrr gate snf kontr
enter kontr
advance x$time,(0.2#x$time)
leave kontr
transfer 0.12,sbor,brak
sbor queue sborsh
gatesnf sborsh
depart sborsh
enter sborsh
select min sbor,1,12,,fr
gate nu p$sbor
seize p$sbor
advance 48,9.6
release p$sbor
leave sborsh
testi gate snf testr
enter testr
advance 3,0.6
leave testr
advance 1440,288
gatesnf testr
enter testr
advance 15,3
leave testr
transfer 0.07,vihod,razbor
razbor gate snf testr
enter testr
advance 12,2.4
leave testr
transfer ,kontrr
vihod tabulate vrema
savevalue kol+,1
test ne 1000,(x$kol+x$brakov),final
terminate
brak tabulate vrema
savevalue brakov+,1
test ne 1000,(x$kol+x$brakov),final
terminate
final savevalue zatratinasmenu,((x$kontra#600)+(x$sborsha#2000)+(x$testa#1500))
savevalue smeni,(m1/480)
terminate 1
start 1
Построение стратегического плана моделирования
Перечень отобранных для исследования переменных приведён в таблицах 1 и 2
Таблица 1. Перечень результативных показателей эффективности
дискретного производственного процесса
| № | Код | Наименование |
| 1 | y1 | Стоимость затрат на сборку ПК |
| 2 | y2 | Время изготовления партии ПК в сменах |
| 3 | y4 | Коэффициент использования контролёров |
| 4 | y5 | Коэффициент использования сборщиков |
| 5 | y6 | Коэффициент использования тестировщиков |
| 6 | y7 | Среднее время ожидания в очереди на сборку в секундах |
Таблица 2. Перечень факторов, влияющих на эффективность
дискретного производственного процесса
| № | Код | Наименование |
| 7 | х1 | Количество контролёров на входном контроле |
| 8 | х2 | Количество сборщиков |
| 9 | х3 | Количество тестировщиков |
| 10 | х4 | Количество ПК в партии |
в качестве целевой функции принять стоимость затрат на сборку ПК
у1=( х1 ·х15 + х2 ·х16 + х3 ·х17)·у2 →min. (1)
На остальные результативные показатели и оптимизируемые факторы хi; i=1,3 накладываются ограничения. Объективный факторx4в процессе оптимизации не меняется.
В качестве ядра стратегического плана принят план дробного факторного эксперимента (ДФЭ). В качестве основных факторов взяты три оптимизируемых факторов х1 - х3и в качестве дополнительного объективный факторх4. К вершинам трехмерного куба добавляется центральная точка и 2·k=8 звездных точек. Таким образом, общее количество вариантов будет: N=1+2k+2·k = 1+23+2·4 = 17.
Дополнительный фактор х4 будем менять по закону изменения произведения основных факторов х4= х1*х2*х3.
План экспериментов в кодированном виде представлен в таблице 3.
Таблица 3. - План экспериментов в кодированном виде
| x0 | x1 | x2 | x3 | х4 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | -1 | -1 | -1 | 1 |
| 1 | 1 | -1 | -1 | -1 |
| 1 | -1 | 1 | -1 | -1 |
| 1 | 1 | 1 | -1 | 1 |
| 1 | -1 | -1 | 1 | 1 |
| 1 | 1 | -1 | 1 | -1 |
| 1 | -1 | 1 | 1 | -1 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1 | -1 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | -1 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | -1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | -1 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 1 |
Определим границы в пределах, которых будут изменяться значения наших факторов.
Таблица 4. - Границы значений параметров
| Обозначение | Наименование | min значение параметра | max значение параметра |
| х1 | Количество контролёров на входном контроле | 3 | 7 |
| х2 | Количество сборщиков | 12 | 24 |
| х3 | Количество тестировщиков | 4 | 8 |
| х4 | Количество ПК в партии | 500 | 1500 |
Таблица 5. - Приведение кодированных значений к натуральным
| Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | |
| -1 | 3 | 12 | 4 | 500 |
| 0 | 5 | 18 | 6 | 1000 |
| 1 | 7 | 24 | 8 | 1500 |
План эксперимента для семи факторов в натуральном виде представлен в таблице6. Результаты имитационного моделирования приведены в таблице 7.
Таблица 6. Стратегический план проведения экспериментов
| № Эксперимента | x0 | x1 | x2 | x3 | х4 |
| 1 | 1 | 5 | 18 | 6 | 1000 |
| 2 | 1 | 3 | 12 | 4 | 500 |
| 3 | 1 | 7 | 12 | 4 | 1500 |
| 4 | 1 | 3 | 24 | 4 | 1500 |
| 5 | 1 | 7 | 24 | 4 | 500 |
| 6 | 1 | 3 | 12 | 8 | 1500 |
| 7 | 1 | 7 | 12 | 8 | 500 |
| 8 | 1 | 3 | 24 | 8 | 500 |
| 9 | 1 | 7 | 24 | 8 | 1500 |
| 10 | 1 | 3 | 18 | 6 | 1000 |
| 11 | 1 | 8 | 18 | 6 | 1000 |
| 12 | 1 | 5 | 12 | 6 | 1000 |
| 13 | 1 | 5 | 24 | 6 | 1000 |
| 14 | 1 | 5 | 18 | 4 | 1000 |
| 15 | 1 | 5 | 18 | 8 | 1000 |
| 16 | 1 | 5 | 18 | 6 | 500 |
| 17 | 1 | 5 | 18 | 6 | 1500 |
Таблица 7. Результаты имитационного моделирования
| № Эксперимента | y1 | y2 | у4 | у5 | у6 | y7 |
| 1 | 1 056 000 | 22 | 0.101 | 0.566 | 0.278 | 130 680 |
| 2 | 477 000 | 15 | 0.130 | 0,516 | 0,325 | 68 760 |
| 3 | 1 026 000 | 30 | 0.082 | 0,754 | 0,482 | 256 680 |
| 4 | 1 339 200 | 24 | 0.232 | 0.701 | 0.576 | 151 560 |
| 5 | 873 000 | 15 | 0.054 | 0.395 | 0.321 | 61 200 |
| 6 | 1 096 200 | 29 | 0.192 | 0.771 | 0.234 | 224 940 |
| 7 | 562 800 | 14 | 0.056 | 0.544 | 0.169 | 83 580 |
| 8 | 927 000 | 15 | 0.128 | 0.399 | 0.16 | 49 440 |
| 9 | 1 669 200 | 26 | 0.093 | 0.683 | 0.273 | 195 360 |
| 10 | 936 000 | 20 | 0.190 | 0.647 | 0.321 | 117 300 |
| 11 | 946 200 | 19 | 0.073 | 0.658 | 0.321 | 144 300 |
| 12 | 793 800 | 21 | 0.106 | 0.727 | 0.293 | 166 260 |
| 13 | 1 200 000 | 20 | 0.115 | 0.589 | 0.319 | 120 240 |
| 14 | 945 000 | 21 | 0.108 | 0.615 | 0.448 | 131 880 |
| 15 | 1 173 000 | 23 | 0.099 | 0.559 | 0.203 | 130 440 |
| 16 | 816 000 | 16 | 0.072 | 0.396 | 0.149 | 62 460 |
| 17 | 1 428 000 | 28 | 0.121 | 0.685 | 0.250 | 206 280 |
Тактическое планирование
По неравенству Чебышева доверительная вероятность вычисляется по формуле:
Рекомендовано, чтобы доверительная вероятность лежала в диапазоне от 0,9. Рассчитаем доверительную вероятность по 17-ми экспериментам для времени выполнения работ по договору по формуле:
Q = количество транзактов пришедших в таблицу.
где y3 – среднее время сборки одного ПК;
у10 – среднее квадратическое отклонение времени сборки одного ПК;;
Результаты расчетов по 17-и вариантам представлены в таблице 8.
Таблица 8. – Доверительная вероятность
| № | y3 | y10 | β |
| 1 | 3959.093 | 2128.340 | 0,9711 |
| 2 | 2977.596 | 1433,355 | 0,9536 |
| 3 | 6067.494 | 3492.205 | 0,966873 |
| 4 | 5072.509 | 2593.340 | 0,982575 |
| 5 | 2671.395 | 1181.585 | 0,986957 |
| 6 | 6124.976 | 3497.266 | 0,978265 |
| 7 | 3840.633 | 1959.581 | 0,973967 |
| 8 | 3023.956 | 1463.769 | 0,984379 |
| 9 | 2713.859 | 1166.292 | 0,987687 |
| 10 | 5085.485 | 2789.477 | 0,979942 |
| 11 | 4175.579 | 2048.110 | 0,975941 |
| 12 | 4011.886 | 2137.266 | 0,97162 |
| 13 | 3840.633 | 1959.581 | 0,973967 |
| 14 | 3993.477 | 2154.112 | 0,970904 |
| 15 | 3947.124 | 2097.899 | 0,971751 |
| 16 | 2681.589 | 1269.088 | 0,955205 |
| 17 | 5411.635 | 3072.489 | 0,97851 |
По полученным результатам видно, что доверительная вероятность выше 0,9, что вполне приемлемо.
Дата добавления: 2018-04-04; просмотров: 209; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!