Общая характеристика ателье "Вита", схема модели рабочего процесса. Исследование заданной системы с помощью моделирования динамических рядов, модели типа "система массового облуживания". Построение имитационной модели деятельности данного ателье.
Аннотация к работе
Так существуют различные трактовки: · в первой - под имитационной моделью понимается математическая модель в классическом смысле; · во второй - этот термин сохраняется лишь за теми моделями, в которых тем или иным способом разыгрываются (имитируются) случайные воздействия; Имитационное моделированием применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) - метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Виды имитационного моделирования: Агентное моделирование - относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы.Ателье «Вита» находиться не далеко от центра. Ателье «Вита» работает с 9:00 до 19:00.Здесь работают профессионалы своего дела, хорошие дизайнеры, талантливые и дружелюбные швеи, которые всегда помогут и подскажут. Ателье «Вита» оказывает следующие услуги: · Пошив одежды на заказ; Рисунок 1-Модель системы Ателье «Вита» Вектор состояния: Система работает, дефицит оборудования отсутствует, система работает без серьезных отклонений.К таким методам относится: · метод укрупнения интервалов - основан на переходе от малых временных промежутков к более крупным. Для значений признака на этом интервале определяется среднее, которое относят к середине интервала, а затем этот интервал сдвигают на одну единицу и так далее[1]. Определим трендовую компоненту с помощью этого метода, для этого рассмотрим построение моделей для линейной зависимости Все эти модели определяются методом наименьших квадратов. Коэффициенты a и b для линейной модели можно определить из соотношений: , (2.8) где Gu - это среднее квадратическое отклонение и оно определяется: , (2.9) где, а GT - вычисляется по следующей формуле: , (2.10)При использовании метода сезонных волн определяют индексы сезонности: , (2.31) где - это среднее для каждого месяца, а - это общее среднее. По полученному графику можно сделать вывод о наличии пиков продаж в ателье: в июле, августе и ноябре, а также имеются спады, приходящиеся в основном на февраль, март, декабрь. Построим модель с одной гармоникой: . Запишем модель для одной гармоники: (2.40) Построим модель, содержащую две гармоники: .Характеризуется определенной организацией и параметрами к которым относятся интенсивность поступления заявок (число заявок в среднем поступивших в единицу времени) и законом распределения вероятностей моментов прихода заявок в систему Характеризуется интенсивностью (число заявок в среднем покинувших систему в единицу времени) Совокупность устройств, обеспечивающая обслуживание заявок. Они характеризуются пропускной способностью (это число обслуженных заявок в единицу времени) и законом распределения времени обслуживания заявок. Всякое СМО характеризуется дисциплиной очереди, то есть порядком обслуживания заявок: · Первый пришел первый обслуживаешься;Определим коэффициент загрузки: , (3.57) где интенсивность входного потока; Вероятность того, что все обслуживающие устройства заняты: ; (3.59) Среднее число устройств, занятых обслуживанием: ; (3.62) Определим коэффициент загрузки системы при минимальном числе клиентов в месяц (465),при максимальном (729) клиентов, и при среднем (613). Так как n = 3, а показатель во всех трех случаях швеи простаивают, перегрузки оборудования нет, следовательно, показатели эффективности для системы обслуживания следует определять по всем видам потоков клиентов.GPSS - это интегрирующая языковая система, применяется в качестве имитации пространственного временного движения объектов, различной природы. Наиболее часто эта система используется для описания СМО конечных вероятностных автоматов, агрегатных систем. В системе присутствуют основные блоки для создания объектов и операций над ними. Для изменения движения и блокировки событий используют логические ключи. Арифметические переменные используются для вычисления выражений состоящих из стандартных числовых атрибутов (СЧА).Опишем поведение СМО ателье по пошиву и реставрации одежды, рассмотрев порядок фаз, в которых клиент оказывается при движении в системе: клиент приходит в ателье «Вита»; если необходимо, клиент ждет своей очереди; клиент проходит к закройщику по работе с клиентами; закройщик обслуживает клиента ; клиент уходит от закройщика. На основе модельных экспериментов необходимо определить вероятность того, что клиенту придется ожидать в очереди. В модели будут присутствовать транзакты двух типов: · клиенты QUEUE QPRIEM,1 ;КЛИЕНТ ПРИСОЕДИНЯЕТСЯ К ОЧЕРЕДИ DEPART QPRIEM,1 ;КЛИЕНТ ПОКИДАЕТ ОЧЕРЕДЬВ ходе курсового проекта были выполнены следующие задачи: Были описаны необходимые функции, которыми должна обладать система. Из них был
План
Содержание
Введение
Глава 1. Обобщенное содержательное описание системы
Глава 2. Исследование заданной системы с помощью моделирования динамичеких рядов
2.1 Определение трендовой компоненты
2.2 Определение сезонной составляющей с помощью сезонных волн и гармонического анализа
2.3 Построение общей модели ряда
Глава 3.Исследование системы с помощью модели типа «система массового облуживания»
3.1 Общее понятие системы массового обслуживания
3.2 Определение показателей эффективности системы массового обслуживания
Глава 4. Система иммитационного моделирования GPSS
4.1 Общие описание программы GPSS
4.2 Исследование системы с помощью системы имитационного моделирование GPSS
Заключение
Список используемых источников
Введение
В современной литературе не существует единой точки зрения по вопросу о том, что понимать под имитационным моделированием. Так существуют различные трактовки: · в первой - под имитационной моделью понимается математическая модель в классическом смысле;
· во второй - этот термин сохраняется лишь за теми моделями, в которых тем или иным способом разыгрываются (имитируются) случайные воздействия;
· в третьей - предполагают, что имитационная модель отличается от обычной математической более детальным описанием , но критерий, по которому можно сказать, когда кончается математическая модель и начинается имитационная , не вводится;
Имитационное моделированием применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или иные решения, подобно тому, как шахматист глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки, в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее текущее решение принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т. д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучиваться принимать правильные решения - если не оптимальные, то почти оптимальные.
Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) - метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику[3].
Виды имитационного моделирования: Агентное моделирование - относительно новое (1990-е-2000-е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот, когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей - получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент - некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяется. Дискретно-событийное моделирование - подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений - от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов.
Основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах. Системная динамика - парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Джеем Форрестером в 1950 годах.
Актуальностью моей курсовой работы является пошив и реставрация одежды.
Основной целью курсовой работы создать модель СМО и выявить недостатки, так же предложить решение по устранению "узких мест".
Задачами курсовой работы является: 1. определить сезонность
2. разработать систему модели Ателье «Вита»
3. Объектом курсовой работы явилась Ателье «Вита».
4. Предметом курсовой работы выступили методы трендовой компоненты, сезонность, ряд фурье, общая модель, имитационное моделирование GPSS. При выполнении курсовой работы мы использовали такие методы как: метод научного анализа, сравнительный метод, конкретно исторический метод, метод обработки рядов динамики. Информационную базу курсовой работы составили данные Ателье «Вита».