Моделирование работы АЗС

DEPART Zapravka

Далее должно быть промоделировано  время заправки автомобиля. Оно в нашемпримере составляет 13±4 мин. Для моделирования этого процесса используется оператор ADVANCE, который в нашей задаче будет выглядеть так:

ADVANCE 13,4

После заправки автомобиль покидает колонку. Это можно зафиксировать оператором DEPART, который в нашей задаче запишется так:

DEPARTTotal_time

Далее необходимо сообщить об освобождении колонки под номером 2. Это можно сделать с помощью оператора RELEASE. Он в нашей задаче записывается так:

RELEASE Kolonka_2

Затем используем оператор SAVEVALUE (Сохраняемая величина) с меткой

Next (Следующий) для  сохранения среднего времени нахождения автомобиля в очереди под именем Zapravka в сохраняемой величине под именем Ave_Queue.

Это будет выглядеть  так:

NextSAVEVALUE Ave_Queue,QT$Zapravka

Далее автомобиль покидает АЗС. Для этого используется оператор TERMINATE (Завершить):

TERMINATE

И наконец, мы должны создать  сегмент, который будет моделировать работу АЗС в течение рабочей смены, равной 8 ч. Поскольку моделирование работы АЗС проводится в минутах, то время моделирования системы будет равно 8 × 60 = 480 мин.

Этот сегмент будет  выглядеть так:

GENERATE480

TERMINATE1

START1

Следует особо подчеркнуть, что парные операторы QUEUE и DEPART  для каждой очереди должны иметь одно и то же, но свое уникальное имя. Это же относится и к операторам SEIZE и RELEASE.

Завершающим оператором в нашей задаче является START, дающий команду начать моделирование:

START1

Текст программы:

GENERATE (Exponential(1,0,6.5))

QUEUE Zapravka

TRANSFER Both,Kol_1,Kol_2

Kol_1  SEIZE Kolonka_1

DEPART Zapravka

ADVANCE 10,2.5

RELEASE Kolonka_1

TRANSFER ,Next

Kol_2  SEIZE Kolonka_2

DEPART Zapravka

ADVANCE 13,4

RELEASE Kolonka_2

Next SAVEVALUE Ave_Queue,QT$Zapravka

TERMINATE

GENERATE 480

TERMINATE 1

START 1

2.2 Формирование отчета

 

После создания имитационную модель необходимо оттранслировать  и запустить на выполнение. Так как в имитационной модели имеется управляющая команда START, то исходная имитационная модель будет транслироваться, и если в ней нет ошибок, начнется процесс моделирования системы.

Перед началом моделирования следует установить вывод тех параметров моделирования, которые нужны для данной имитационной модели.

В имитационной модели АЗС будет выведена информация по следующим объектам:

• Queues (Очереди);

• Savevalues (Сохраняемые величины);

• Facilities (Каналы обслуживания).

Эта информация будет выведена в окне результатов моделирования REPORT (Отчет) как показано на рис.1

 

Рис.1. REPORT (Отчет)

 

При выводе отчета REPORT с результатами моделирования в верхней строке указывается:

• START TIME (Начальное время)– 0.000;

• END TIME (Время окончания)– 480.000;

• BLOCKS (Число блоков)– 16;

• FACILITIES (Число каналов  обслуживания)– 2;

• STORAGES (Число накопителей)– 0.

Ниже указываются результаты моделирования каналов обслуживания с

твенно под назначенными нами именами KOLONKA_1 и KOLONKA_2:

• ENTRIES (Число входов)– 45 и 33;

• UTIL. (Коэффициент использования)– 0.901 и 0.875;

• AVE. TIME (Среднее время  обслуживания)– 9.608 и 12.734;

• AVAIL. (Доступность)– 1 и 1;

• OWNER (Возможное число  входов)– 78 и 79;

• PEND – 0 и 0;

• INTER – 0 и 0;

• RETRY (Повтор)– 5 и 5;

• DELAY (Отказ)– 0 и 0.

Еще ниже указываются  результаты моделирования очереди  под именем ZAPRAVKA:

• MAX (Максимальное содержание)– 10;

• CONT. (Текущее содержание)– 5;

• ENTRY (Число входов)– 83;

• ENTRY(0) (Число нулевых  входов)– 13;

• AVE.CONT. (Среднее число  входов)– 3.494;

• AVE.TIME (Среднее время  пребывания в очереди) – 20.209;

• AVE.(*0) – 23.962;

• RETRY – 0.

Еще ниже приведены параметры  сохраняемой величины под именем AVE_QUEUE:

RETRY – 0;

VALUE (Значение) –  20.173.

После трансляции модели, можно графически представить некоторые параметры функционирования системы, а именно показать как меняется длина очереди автомобилей на АЗС.

Для имитационной модели АЗС окно Edit Plot Window может быть заполнено так, как показано на рис.2.

 

Рис.2 Окно Edit Plot Window для имитационной модели СТО

 

После нажатия кнопки ОК на экран будет выведен график. Используя полосы прокрутки можно просмотреть построенный график. Фрагмент графика изменения длины очереди автомобилей для имитационной модели АЗС представлен на рис.3

Рис.3 График изменения  длины очереди автомобилей на АЗС.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Система GPSS (General Purpose System Simulator) предназначена для написания имитационных моделей систем с дискретными событиями.  Наиболее удобно в системе GPSS описываются модели систем массового обслуживания, для которых характерны относительно простые правила функционирования составляющих их элементов.

Актуальность  создания языка имитационного моделирования GPSS объясняется тем, что несколько  часов, недель или лет работы исследуемой  системы могут быть промоделированы  на ЭВМ за несколько минут.

Имитационная модель с исходными данными приезда автомобилей на автозаправочную станцию c интервалом между прибытиями автомобилей колеблется в пределах от 16 до 23 мин включительно, или 16±5 мин. В течение всего времени работы заняты 2 колонки. Если в момент приезда автомобилей хотя бы одна колонка свободна, автомобиль сразу же попадает на обслуживание, в противном случае автомобиль присоединяется к очереди, это дало нам следующие результаты: очередь составила 10 автомобилей. Так, среднее время простоя автомобиля в очереди составляет  0 минут. Автозаправочная станция справляется с потоком автомобилей, постройка дополнительных колонок и установка дополнительных устройств не требуется.

 

Библиографический список

 

1. Бусленко Н.П. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 2007. – 240с.
2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 2008. – 400с.
3. Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
4. Игельник Б.М.  Аналитическое моделирование систем связи: учебное пособие/ Б.М. Игельник, В.М. Лившиц, С.Е. Шибанов/МИС. - М., 2005. – 467с.
5. Максимей И.В.  Имитационное моделирование на ЭВМ. - М.: Радио и связь, 2008. – 437с.
6. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 2005, - 500с.
7. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления. М.: Сов. Радио, 2006, - 344 с.
8. Саульев В.К. Математические методы теории массового обслуживания. М.: Статистика, 2008. – 426с.
9. Снапелев Ю.М., Старосельский В.А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Сов. Радио, 2004, - 264 с.
10. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 2003, - 312с.
11. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум: Учеб. пособие для вузов по спец. «Автоматизир. системы обработки информ. и упр.». – М.: Высш. шк., 2006. – 224 с.
12. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. – М.: Высшая школа, 2001. – 343 с.
13. Шакин В.Н. Методические указания по использованию средств имитационного моделирования систем и сетей связи для слушателей ФПКП/ Л.А.Воробейчиков, В.Н.Шакин, С.Е.Шибанов/ МИС. - М., 2006. – 319с.
14. Шакин В.Н. Моделирование систем и сетей связи: учебное пособие / В.Н. Шакин, Л.А.Воробейчиков, С.Е.Шибанов, Т.И.Семенова / МИС.- М., 2004. – 352с.
15. Шакин В.Н. Принципы построения локальных сетей и  анализ  их характеристик: Учебное  пособие для слушателей ФПКП/ В.Н. Шакин, В.М. Лившиц / МИС. - М., 2003. – 261с.
16. Шеннон  Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука: Пер. с англ. - М.: Мир, 2007. – 497с.
17. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS: Пер. с англ. - М.: Машиностроение, 2002. – 307с.