Автор работы: Пользователь скрыл имя, 26 Декабря 2011 в 16:29, курсовая работа
Прозрачность для пользователя ценна по трем причинам. Во-первых, опасно полагаться на непрозрачное моделирование типа «черный ящик», внутренние механизмы функционирования которого скрыты от пользователя. Мало того, что в этом случае нельзя быть уверенным, подходит ли оно для какого-либо конкретного случая, но и невозможно гарантировать, что оно работает, как задумано. Во-вторых, удачные имитационные модели являются очень ценными и пригодны в течение длительного периода времени.
Введение 6
Глава 1. 12
1.1 Техническое задание. 12
1.2 Анализ технического задания. 13
1.3. Формализация концептуальной модели… ………………………………14
1.4. Формализация Q-схемы. 15
1.5. Вывод. 16
Глава 2. 17
2.1. Блок-схема. 17
2.2. Эксперименты 18
2.3. Спецификация блоков моделирования. 27
1.5. Вывод. 29
Глава 3. 30
3.1. Анализ результатову модели. 30
3.2. Заключение 32
Литература. 33
В отчете третьего
эксперимента мы наблюдаем отсутствие
очередей соответственно емкость накопителей
по 2 является оптимальной, эти показатели
и есть искомые в нашем техническом задание.
Для более подробного анализа и выявление критериев оценки, смоделируем жизненную ситуацию. Допустим у нас существует предприятие, на котором дуплексным каналом связи соединены 2 компьютера. Компьютер директора фирмы и главного бухгалтера. От директора поступает запрос на его компьютер по поиску финансового отчета за май, с 50 процентной вероятностью данная информация находится на его компьютере, иначе запрос отправляется на компьютер главного бухгалтера. Естественно показателями эффективности будут:
Чем меньше будут
данные показатели тем эффективнее
работа.
Рассмотрим на данном примере экономическую составляющую задачи. Естественно чем быстрее будет проходить информация по каналу, и чем быстрее будет происходить обработка, тем больше мы получим прибыли, но мы должны и учитывать затраты, которые будут потрачены на увеличение эффективности работы. Что ж проанализируем эти показатели с цифрами.
Допустим установка новых процессоров на ЭВМ для увеличения скорости обработки стоит 3000 рублей для каждого ЭВМ соответственно, улучшение данного показателя экономит 10 секунд времени необходимого для выдачи информации, и соответственно первичная обработка уменьшается на 1 секунду. Для уменьшения времени прохождения по дуплексному каналу, мы устанавливаем более скоростной канал, это обходиться организации в 1500 рублей, и уменьшает время передачи до 1 секунды. Итого мы наши затраты 7500 рублей, при увеличении скорости: в случае когда запрос находит информацию на первом ЭВМ – на 11 секунд, когда запрос находит информацию на 2 ЭВМ – 15 секунд. Допустим что 1 секунда времени простоя обходиться организации в 5 рублей, т.е при поступлении 400 запросов, с вероятностью нахождения информации на первом ЭВМ 50 %, т.е. по результатам эксперимента 209 запросов выполняются на первом, и 191 на втором. Мы получаем экономию в размере 25820 рублей. Естественно мы видим что выгода не соизмерима. И в жизни иногда секунды решают судьбу крупных сделок, и потери будут колоссальны.
3.2 Заключение
В результате исследования,
было выяснено что с помощью языка
программирования GPSS можно составить
искомую модель и проанализировать результаты
ее работы и экономическую эффективность
модели. Она позволяет с помощью экспериментов
оптимизировать затраты, и выбрать наиболее
эффективную модель, для конкретных условий.
Естественно в
ходе работы был более подробно разобран
данный язык программирования, я научился
составлять Q-схемы и блок-схемы, которые
упрощают работу с программой и позволяют
еще без кодирования увидеть картину как
у нас будет работать модель.
Подводя итог данной
работы можно сказать: что данный
программный пакет должен обязательно
быть у фирм занимающихся логистикой,
бизнес – планированием и анализом
бизнеса. И первоначальное мое знакомство
с ней я думаю на этом не закончиться, и
в будущем я буду использовать ее в сочетание
с другими пакетами в своей работе.
Список
литературы
Информация о работе Имитационное моделирование системы распределенного банка данных