Загрузка...
Учебная работа. Дипломная работа: Построение концептуальной модели
Введение
1Постановка задачки
2 Построение концептуальной модели
2.1 Описание концептуальной модели СМО
2.2 Описание процесса функционирования СМО
2.3 Построение логической схемы
2.4 анализ задачки моделирования
2.4.1 Аспекты оценки эффективности процесса функционирования СМО
2.4.2 Проверка достоверности модели системы
2.4.3 Характеристики и переменные модели СМО
2.5 Выдвижение гипотез и принятие предложений
2.6 Определение процедур аппроксимации
3 Алгоритмизация и машинная реализация модели системы
3.1 Выбор вычислительных средств моделирования СМО
3.2 Программирование модели
4Получение и интерпретация результатов моделирования
4.1 Планирование машинного опыта
4.2 анализ результатов моделирования
4.3 Форма представления результатов моделирования
Заключение
Перечень использованных источников
приложение А – Листинг программки
Приложение Б – Статистические данные
Введение
Бурный рост индустрии и науки во всех сферах людской деятель привёл в истинное время к такому положению вещей, что создание и разработка каких-то новейших технологий, технических средств (машин, устройств, оборудования и т. п.), также методик их внедрения для нужд человека становится затруднительным, а в неких вариантах неосуществимым, без интенсивного внедрения научных способов зания и поиска.
одной из таковых неотклонимых сторон научного исследования является способ моделирования, без которого не обходится ни одна конструкторская и ни одна экспериментальная работа.
Всякое вновь изучаемое явление либо процесс нескончаемо трудно и разнообразно и поэтому до конца принципно не познаваемо и не изучаемо. Потому, приступая к исследованию явления либо процесса, исследователь подменяет его схематической моделью, которая выбирается тем наиболее сложной, чем подробнее и поточнее необходимо изучить упомянутое явления. В модели сохраняется лишь самые значительные стороны изучаемого явления, а все не много значительные характеристики и закономерности отбрасываются.
Какие стороны изучаемого явления нужно сохранить в модели и какие откинуть, зависит от постановки задачки исследовательских работ. Цель и задачки исследовательских работ формулируются перед началом разработки теории еще неизученного явления либо уточнения уже имеющейся теории с целью наиболее адекватного описания изучаемого процесса либо явления.
При решении хоть какой задачки главную роль играют опыт и модель, также анализ приобретенных результатов. Модель дает верно поставленный исследование гидроэнергетических объектов и галлактических ракет, особые модели для наладки устройств управления и тренировки персонала, управляющего разными сложными объектами. Разнообразно применение моделирования в военной технике. В крайнее время особенное значение пробрело моделирование био и физиологических действий.
Общеизвестна роль моделирования общественно-исторических действий. Применение моделей дозволяет проводить управляемые опыты в ситуациях, где экспериментирование на настоящих объектах является фактически неосуществимым либо по каким-то причинам (экономическим, нравственным и т. д.) нецелесообразным.
Огромное техники получают задачки пророчества, управления, определения. способ эволюционного моделирования появился при попытке проигрывания на ЭВМ поведения человека. Эволюционное моделирование было предложено как кандидатура эвристическому и бионическому подходу, моделировавшему процесс моделирования ума моделированием процесса его эволюции.
Таковым образом, моделирование преобразуется в один из всепригодных способов зания в сочетании с ЭВМ .
1 Постановка задачки
Распределенный инфы организован на базе ЭВМ , соединенных дуплексным каналом связи. Поступающий запрос обрабатывается на первой ЭВМ и с вероятностью 50% нужная информация находится на месте. В неприятном случае нужна посылка запроса во вторую ЭВМ . Запросы поступают через 10±3 с, первичная обработка запроса занимает 2с, выдача ответа просит 18±2 с, передача по каналу связи занимает 3с. Временные свойства 2-ой ЭВМ подобны первой.
Смоделировать прохождение 400 запросов. Найти нужную емкость накопителей перед ЭВМ , обеспечивающую безотказную работу системы, и функцию распределения времени обслуживания заявки.
В данной курсовой работе предполагается смоделировать работу поступления и обработку запросов на 2 – х ЭВМ от распределённого банка, найти свойства процесса функционирования СМО: высчитать коэффициенты загрузки каналов, подходящую ёмкость накопителей перед ЭВМ , обеспечивая безотказную работу системы.
Всю работу можно условно поделить на три шага:
· На первом шаге предполагается создать концептуальную модель СМО, вывести математическую модель процесса функционирования СМО, провести глубочайший анализ задачки моделирования и на его базе по мере необходимости выдвинуть догадки и принять надлежащие догадки.
· На втором шаге предполагается провести выбор вычислительных средств для моделирования СМО, выполнить конкретно машинную реализацию модели системы, протестировать программку.
· На 3-ем, заключительном, шаге предполагается зафиксировать результаты моделирования СМО при нескольких прогонах программки, проанализировать их, представить в комфортной для чтения форме, интерпретировать их и создать надлежащие выводы.
2 Построение концептуальной модели и её формализация
2.1 Описание концептуальной модели СМО
На основании условия задачки построим концептуальную схему процесса функционирования данной системы, приведённую на рисунке 2.1.
Набросок 2.1 – Мировозренческая схема модели системы
Таковым образом, в работе СМО вероятны последующие ситуации:
— режим обычного обслуживания, когда запрос обрабатывается на первой ЭВМ с вероятностью 50 %, по другому – на 2-ой, или, при наличии вольных мест в 2-ух очередях, ждет собственного времени;
— режим отказа в обслуживании, когда запрос покидает систему вследствие занятости ЭВМ и переполнении очереди иными запросами.
Набросок 2.2 – Структурная схема
Структурная схема модели является выражением концептуальной, переведенной на язык мат. схем. Беря во внимание, что процессы, происходящие в СМО, являются действиями обслуживания заявок, используем для их формализации аппарат Q-схем. В согласовании с концептуальной моделью, используя символику Q-схем, структурная схема модели быть может представлена в виде, показанном на рисунке 2.2, где Н – накопители, К – каналы, И — источник.
Накопители Н1 и Н2 имитируют процесс ожидания юзеров в очереди, который происходит при занятости ЭВМ обработкой запросов. Пунктирные полосы означают обработку запросов ЭВМ № 2 при условии, что на ЭВМ № 1 ответ на запрос отсутствует.
Каналы К1 и К2 имитируют конкретно обработку запросов на ЭВМ .
2.2 Описание процесса функционирования СМО
С внедрением введённых обозначений опишем процесс функционирования СМО. Источник генерирует сигналы случайным образом через определенные промежутки времени (10±3 сек). Поступающие заявки попадают в очередь в накопитель № 1 и ждут в ней, если 1-ая машинка занята. Как 1-ая машинка освобождается и в накопителе имеются заявки происходит первичная обработка запроса в течении 2 сек, опосля которой если подходящая информация находится на первой ЭВМ то она продолжает обрабатываться в течении 18±2 сек, по другому заявка поступает в очередь в накопитель № 2. процесс функционирования и временные свойства ЭВМ №2 схожи. Заявка на сто процентов обрабатывает на ЭВМ №1 с вероятностью 50%, это обеспечивается путём подсчёта количества запросов обработанных на первой ЭВМ и числа запросов прошедших через накопитель № 1. Если 1-ое число меньше или равно 50% второго числа, то запрос обрабатывается на первой ЭВМ .
2.3
Построение логической схемы
Для наиболее полного осознания метода модели нужно выстроить логическую схему модели. Построение логической схемы модели системы из таковых блоков дает ряд преимуществ на стадии ее машинной разработки, также упрощает осознание структуры модели. При построении блочной модели проводится разбиение общего процесса функционирования системы на отдельные наиболее маленькие по масштабу процессы.
Существует 2 вида схем для рассмотрения логической структуры модели процесса функционирования систем: обобщенные схемы и детальные схемы моделирующих алгоритмов.
Укрупненная (обобщенная) схема модели задает общий порядок действий без каких-то уточняющих деталей. Детальная схема модели содержит уточнения, отсутствующие в обобщенной схеме, и указывает, что следует выполнить на любом шаге и как это выполнить. При ее построении учитывается, что моделирующий механизм имеет блочную структуру. Практически обобщенная схема — это обобщенный вид блок-схемы, показывающий главные этапы.
Набросок -2.3.1. Логическая обобщенная схема
2.4 анализ задачки моделирования
2.4.1 Аспекты оценки эффективности процесса функционирования СМО
В рассматриваемой задачке в качестве критериев оценки эффективности процесса функционирования СМО выступают последующие вероятностно-временные свойства:
— возможность отказа вследствие переполнения очереди;
— коэффициенты загрузки ЭВМ .
Эти вероятностно-временные свойства взаимосвязаны меж собой: чем больше коэффициенты загрузки каналов, тем большее количество человек будет обслужено (малая возможность отказа). Но, в то же время, при огромных коэффициентах загрузки вероятны сбои в системе, из-за ограничения количества человек в очереди.
Таковым образом, о эффективности процесса функционирования СМО мы будем судить по количеству сбойных сигналов: чем меньше их, тем эффективнее система.
2.4.2 Проверка достоверности модели системы
Проверка достоверности модели системы является важной на шаге реализации модели. Потому что модель представляет собой приближенное описание процесса функционирования настоящей системы, то до того времени, пока не подтверждена достоверность модели, недозволено утверждать, что с ее помощью мы получили результаты, адекватные тем, которые могли бы быть получены при проведении настоящего опыта с системой. При всем этом проверяются возможность решения постановленной задачки, точность отражения плана в логической схеме, полнота логической схемы модели, корректность применяемых математических соотношений. Лишь опосля этого можно считать, что имеется логическая схема модели, подходящая для предстоящей работы по реализации модели на ЭВМ .
Потому что построенная модель базирована на резонах, общепризнанными верными, она отвечает требованию соответствия. По правде, просто проследить и переходы заявок, и управляющие действия, и структурированность модели.
Приготовленную в таком виде, ее будет легче программировать, а отысканные математические выражения явятся основой получения результатов. Потому что формулы не вызывают колебаний, составленные схемы не противоречат концептуальной, то принимаем модель достоверной и приступаем к машинной реализации.
2.4.3 характеристики и переменные модели СМО
До этого, чем перейти к описанию математической модели, нужно найти характеристики системы, входные и выходные переменные, действия наружной среды.
Для моделируемой СМО в качестве параметра быть может выбрана ёмкость накопителей Н1 и Н2, которые представляют собой очереди заявок. Ёмкость буферных накопителей Н1 и Н2 будем определять в количестве запросов, которые могут в их (очередях) находиться. В модели эти характеристики подбираются для эффективности работы ЭВМ .
В качестве эндогенных (зависимых) переменных модели СМО зададим: число запросов, покинувших систему не обслуженными из-за заполненности накопителей. В модели переменная представляет собой выходную характеристику и рассчитывается неизменным суммированием покидающих систему не обслуженных заявок.
В качестве экзогенных (независящих) переменных модели СМО выберем время посылки сигналов в источнике, представляющее собой случайную величину, генерируемую датчиком случайных чисел с требуемым законом распределения.
2.5 Выдвижение гипотез и принятие догадок
Исходя из сведений, можно прийти к выводу о способности построения модели на основании имеющегося объёма начальной инфы, и её следующей машинной реализации при условии принятия ряда гипотез и догадок относительно функций распределения характеристик действий, происходящих в СМО, и действий наружной среды.
Анализируя условие задачки, приходим к выводу, что поток поступающих запросов СМО представляет собой поочерёдное поступление запросов с равномерным законом распределения меж моментами их возникновения и, как следует, с схожей интенсивностью.
Анализируя имеющуюся начальную информацию о СМО, можно прийти к выводу, что загруженность каналов, так же как и очереди, будет не полной, а число необслуженных запросов будет сведена к нулю, т.е. СМО обеспечит сервис всех поступивших заявок.
2.6 Определение процедур аппроксимации
Для способности аппроксимации числовых значений интересующих черт системы S нужно в процессе моделирования провести аппроксимации, для что обычно употребляются процедуры: детерминированная, вероятностная и (либо) процедура определения средних значений.
— детерминированные процедуры, при которых результаты моделирования совершенно точно определяются по данной совокупы входных действий переменных и характеристик системы (в этом случае случайные элементы отсутствуют). Этот тип нам не подступает, потому что у нас наличествует элемент случайности при поступлении заявок в систему;
— вероятностные (рандомизированные) используются, когда случайные элементы, включая действие наружной среды, влияют на функционирование системы и нужно получить закон распределения выходных переменных системы;
— определение средних значений, когда результатом моделирования являются средние значения выходной переменной при наличии случайных переменных либо случайных действий;
Для рассматриваемой задачки моделирования СМО будем применять как вероятностную функцию, так и функцию определения средних значений. Внедрение вероятностной процедуры разъясняется тем, что в функционировании СМО находятся случайные элементы, действующие на результаты моделирования. Процедура определения средних значений при моделировании процесса функционирования СМО употребляются из-за того, что Энтузиазм представляют средние значения выходных переменных при наличии случайных причин: среднее число заявок в очереди и средняя загрузка ЭВМ .
3 Алгоритмизация и машинная реализация модели системы
3.1 Выбор вычислительных средств моделирования СМО
На втором шаге моделирования математическая модель, сформированная на первом шаге, реализуется в определенную машинную модель. Этот шаг представляет собой шаг практической деятель, направленной на реализацию мыслях и математических схем в виде машинной модели процесса функционирования системы, направленной на внедрение определенных программно — технических средств
Процессы, происходящие в СМО (поступление запросов в систему через различные промежутки времени, освобождение и занятие ЭВМ в разные моменты времени), имеют дискретный и равномерный нрав. С учётом этого, также исходя из рвения сокращения издержек времени на разработку модели СМО, для машинной реализации модели процесса функционирования СМО был избран язык объектно-ориентированного программирования Delphi 6.
Мы избрали конкретно эту среду поэтому, что она является более хорошей для решения всех намеченных целей в процессе курсового проекта. Программная среда Delphi 6.0 содержит внутри себя зрительные составляющие, такие как TButton, TLabel, TChart, TEdit, TPanel и почти все остальные, которые упрощают и улучшают работу разраба. Принципиально отметить, что в среде Delphi весьма просто показать выходные величины, при помощи компонент TChart и TStringrig.
Исходя из этих суждений можем сказать, что для работы данной модели довольно хоть какого современного IBMPC совместимого компа, работающего под управлением ОС Windows 98 и выше.
3.2 Программирование модели
Программирование в среде Delphi, можно поделить на два шага: создание интерфейса и написание программного кода.
Основная работа программки осуществляется последующим образом:
Источник генерирует заявки через дискретные промежутки времени, в которые делается смена состояний частей системы. Исходя из постановки задачки постоянные данные являются длительность моделирования (400 сек), время поступления запросов (10±3сек), первичная обработка запроса (2 сек), выдача ответа (18±2 сек), и изменяемые – ёмкость накопителя № 1 и № 2, манипулируя которыми достигается оптимальность системы. Опосля ввода ёмкости накопителя № 1 и № 2 следует надавить на клавишу «Выполнить» для начала работы программки. Опосля что в нижнем окне будут выведены все отысканные характеристики системы и столбцовая диаграмма, отражающая количество сигналов в накопителе №1 в единицу времени, в которую в каждую единицу времени добавляется объём накопителя № 1 (рис 3.2.1).
Набросок 3.2.1- Наружный вид программки.
Листинг программки представлен в приложении А.
4 Получение и интерпретация результатов моделирования
4.1 Планирование машинного опыта
Перед проведением рабочих расчетов на ЭВМ должен быть составлен план проведения опыта. Проведение планирования машинных тестов призвано отдать возможность получить наибольший размер нужной инфы о объекте моделирования при малых издержек ресурсов ЭВМ . Решаются личные задачки планирования определенного машинного опыта при уже данных критериях его проведения и избранных инструментальной ЭВМ и ее математического обеспечения.
Потому что модель стохастична, в ней находится случайный элемент (время поступления заявок), то и результаты не будут схожи для 2-ух запусков программки. Но тем не наименее, можно найти некоторое число, к которому будет стремиться определенный параметр (ранее мы избрали из 3-х способов аппроксимации способ определения средних значений). Для этого нужно прирастить количество прогонов программки, либо, говоря языком теории вероятностей, число опытов. Это число обязано быть конечным, и точность результатов при нем довольно высока.
Определим количество прогонов нужных для получения достоверной инфы по формуле (1):
(1)
где:p- частота = n1/n;
n1 — число исходов в n – опытах;
Q- доверительная возможность;
Ф-1
-обратная функция Лапласа.
Таблица 4.1.1- Оборотная функция Лапласа.
Q
0.9
0.95
0.98
0.99
(Ф-1
*Q/2)2
2.7
3.84
5.7
6.61
Исходя из задания Q=0.95, Е=0.05 как следует (Ф-1
*Q/2)2 =
3,84
Проведем 10 тестов на модели (n=10) и проследим за значением расчетной величины – вероятностью отказа. Т.к. по при длине очереди накопителя № 1 равной 5, сбойных сигналов нет, то, как следует, возможность отказа будет равна 0, что делает неосуществимым расчет количества прогонов. Потому будем вести расчет при длине очереди накопителя № 1 и № 2 равной 1, лишь при всем этом значении наблюдается возникновение сбойных сигналов.
Таблица 4.1.2 – Экспериментальные данные.
№ эксп
Кол.-во сбоев
№ эксп
Кол-во сбоев
1
8
6
10
2
10
7
8
3
10
8
7
4
6
9
10
5
9
10
9
n=8+10+10+6+9+10+8+7+10+9=87;
p1=8/87=0,091954; p6=10/87=0,114943;
р2=10/87=0,114943;р7=8/87=0,091954;
р3=10/87=0,114943;р8=7/87=0,08046;
р4=6/87=0,068966;р9=10/87=0,114943;
р5=9/87=0,103448;р10=9/87=0,103448;
Избираем самую худшую (огромную) возможность — 0,114943 и подставляем её в формулу (1):
Как следует, чтоб точность тестов составляла 0.95 нужно произвести 156 опыта. Статистические данные и результаты всех прогонов представлены в приложении Б.
4.2 анализ результатов моделирования
По приобретенным результатам моделирования рассчитаем математическое ожидание величины — возможность отказа— по формуле (2):
M[X] = X1*P1+X2*P2………..Xn*Pn , (2)
где P = Ni/N;
N — количество опытов (прогонов);
Ni — количество возникновений Xiв опытах.
По приложению Б определяемx, n, p (таблица 4.2)
Таблица 4.2 – Результаты моделирования
Xi
0
0,00421941
0,0126582
0,00843882
0,0168776
Ni
36
38
33
48
1
Pi
0,230769231
0,24358974
0,2115385
0,30769231
0,0064103
М[X]= 0+ 0,0010278+ 0,0026777+ 0,00259656+ 0,0001082= 0,0064103
Дисперсию рассчитаем по формуле (3):
D[X]=∑(Xi-M)2
*Pi (3)
D[X]= 0,0000095+ 0,0000012+ 0,0000083+ 0,0000013+ 0,0000007= 0,00002
4.3 Форма представления результатов моделирования
В любом определенном случае целенаправлено выбирать более пригодную форму представления результатов моделирования (таблицы, графики, диаграммы, гистограммы, схемы и т.п.) т.к. это значительно влияет на эффективность предстоящего использования результатов моделирования (к примеру, заказчиком). Почти всегда удобнее результаты моделирования сводить в таблицы.
В рассматриваемой задачке моделирования СМО на экран монитора окончательный итог выводится в отдельном окне, в виде таблицы.
Заключение
В данной курсовой работе удачно были разработаны мировозренческая, математическая и машинная модели процесса функционирования СМО.
Приобретенные на ЭВМ результаты моделирования процесса функционирования СМО отражают главные индивидуальности функционирования настоящего объекта и разрешают отменно и количественно оценить его системы демонстрируют довольно эффективную работу системы при средней загрузке ЭВМ №1 98% и ЭВМ №2 80%, при всем этом в системе происходит малое количество сбоев и идет 100% сервис заявок. Для улучшения характеристик системы можно прирастить ёмкость накопителя № 1 до 7 заявок, но при всем этом его загруженность снизится в среднем до 40 %.
В целом создание программки, моделирующей систему массового обслуживания, можно считать удачным. метод разрабатывался очень обычной и действенный. Результаты моделирования проявили не только лишь эффективность работы данной системы, да и вероятные пути увеличения её производительности.
Перечень использованных источников
1. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем // – М.: Наука, 1978. — 51с.
2. Лифшиц А.Л. Статистическое моделирование СМО, М., 1978. -216 с.
3. Мухин О. И. Моделирование систем. Конспект лекций — 1985. — 95с.
4. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем // Учебник для ВУЗов -М.: Высшая школа, 1985. — 224 с.
5. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем // Курсовое проектирование -М.: Высшая школа, 1988. — 232 с.
6. Архангельский А. Я. Программирование в Delphi 5.–М.:ЗАО «Издательство БИНОМ», 2000.–1070 с.
7. Бобровский С. И. Delphi 5: Учебный курс. – СПб.: Питер, 2002. – 640 с.
8. Вендров А. М. Проектирование программного обеспечения ЭИС. М.: «Деньги и статистика», 2000. – 452 с.
приложение А
(непременное)
Листинг программки
unitUnit1;
interface
uses
Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,
Dialogs, StdCtrls, Spin, ExtCtrls, TeEngine, Series, TeeProcs, Chart;
type
TForm1 = class(TForm)
Button1: TButton;
ListBox1: TListBox;
GroupBox1: TGroupBox;
GroupBox2: TGroupBox;
Image1: TImage;
Label1: TLabel;
Label3: TLabel;
GroupBox4: TGroupBox;
Label6: TLabel;
seNak: TSpinEdit;
Label7: TLabel;
seNak2: TSpinEdit;
Label2: TLabel;
Label4: TLabel;
Chart1: TChart;
Series1: TBarSeries;
procedure Button1Click(Sender: TObject);
procedure FormCreate(Sender: TObject);
private
{ Private declarations }
public
{ Public declarations }
procedure Kanal;
procedure Istok;
procedure Kanal_2;
end;
var
Form1: TForm1;
ZKan,zkan_2:boolean;
t1,t2,n,t,tIstok,InSig,VNak,Sboy,OutSig,tkan,SZKan,SZNak,sekanal_2,sboy_2,outsig_2,SZNak_2,szkan_2,tkan_2,vnak_2:integer;
in_k1:byte;
{ var nak_2:byte;{накопительдляканала № 2}
{colnak1-кол-во сигналов, пройденных через накопитель 1}
{in_k1-true-сигнал обслуж-ся каналом № 1, false-сигнал обслуж-ся каналом № 2}
implementation
{$R *.dfm}
procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
var j:integer;
begin
VNak:=0; {Накопитель}
Sboy:=0;
sboy_2:=0;
InSig:=0;{подсчетпосланныхсигналов}
OutSig:=0;{подсчет количества сигналов, покинувших систему обслуженными}
vnak_2:=0;
outsig_2:=0;
SZNak:=0;{подсчет средней занятости накопителя в сигналах}
SZNak_2:=0;{подсчет средней занятости накопителя в сигналах}
SZKan:=0;{подсчет количества единиц времени, которое канал находится в состоянии занятости}
szkan_2:=0;
ZKan:=False; {состояние канала}
ZKan_2:=false;
in_k1:=0;
ListBox1.Items.Clear;
T:=0;
tIstok:=T+7+random(7);
Series1.Clear;
Repeat
Istok;
Kanal;
kanal_2;
SZNak:=SZNak+VNak;
SZNak_2:=SZNak_2+VNak_2;
inc(t);
Series1.Add(vnak); {добавление данных в диаграмму о накопителе №1}
Until T>400;
with ListBox1.Items do
begin { zkan_2:boolean;sekanal_2,sboy_2,outsig_2,szkan_2,tkan_2:integer;}
{ Add(‘Обязано поступить сигналов: ‘+IntToStr(400 div 10));}
Add(‘Поступло сигналов: ‘+IntToStr(InSig));
Add(‘Обработано сигналов каналом № 1: ‘+IntToStr(OutSig));
Add(‘Обработано сигналов каналом № 2: ‘+IntToStr(OutSig_2));
Add(‘Сбойных сигналов: ‘+IntToStr(Sboy+sboy_2));
if ZKan then Inc(VNak);
Add(‘Учтенныхсигналов: ‘+IntToStr(VNak+vnak_2+Sboy+sboy_2+OutSig+OutSig_2));
if ZKan_2 then Inc(VNak);
if t-t1<3 then Inc(VNak);
if t-t2<3 then Inc(VNak);
Add(‘Осталось в системе сигналов: ‘+IntToStr(VNak));
Add(‘Средняя занятость накопителя № 1 (в сиг.): ‘ + FloatToStrF(SZNak/400,ffNumber,8,2));
Add(‘Средняя занятость накопителя № 1 (в %): ‘ + IntToStr(Round(SZNak/400/seNak.Value*100)));
Add(‘Средняя занятость накопителя № 2 (в сиг.): ‘ + FloatToStrF(SZNak_2/400,ffNumber,8,2));
Add(‘Средняя занятость накопителя № 2 (в %): ‘ + IntToStr(Round(SZNak_2/400/seNak2.Value*100)));
Add(‘Средняя занятость канала № 1 (в %): ‘+ IntToStr(Round(SZKan/400*100)));
Add(‘Средняя занятость канала № 2 (в %): ‘+ IntToStr(Round(SZKan_2/400*100)));
end;
end;
procedure TForm1.Kanal;
begin
if ZKan
then
begin
Dec(tKan);
Inc(SZKan);{подсчет количества единиц времени, которое канал находится в состоянии занятости}
if tKan=0 {время, оставшееся до конца обработки сигнала}
then
begin
ZKan:=False;
if in_k1=1 then begin
Inc(OutSig){подсчет количества сигналов, покинувших канал № 1 обслуженными};
t1:=t;
end
else begin
if vnak_2<seNak2.Value then inc(vnak_2)
else inc(sboy_2);
end;
end;
end;
if not ZKan and (VNak>0)
then
begin
Dec(VNak);
if in_k1=1 then in_k1:=0
else in_k1:=1;
ZKan:=True;
if in_k1=1 then tKan:=2+16+random(5){18+/-2:количество единиц времени, отводимое на обработку 1-го сигнала}
else tKan:=2;
end;
end;
procedure TForm1.Istok;
begin
{ if T mod N=0
then
tIstok:=T+7+random(7); {источник}
if T=tIstok
then
begin
tIstok:=T+7+random(7); {источник}
Inc(InSig); {подсчет посланных сигналов}
if VNak<seNak.Value{ёмкость накопителя}
then begin
Inc(VNak);
end
else Inc(Sboy);
end;
end;
procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject);
begin
randomize;
end;
procedure TForm1.Kanal_2;
begin
if ZKan_2
then
begin
Dec(tKan_2);
Inc(SZKan_2);{подсчет количества единиц времени, которое канал находится в состоянии занятости}
if tKan_2=0 {время, оставшееся до конца обработки сигнала}
then
begin
ZKan_2:=False;
Inc(OutSig_2);{подсчет количества сигналов, покинувших систему обслуженными}
t2:=t;
end;
end;
if not ZKan_2 and (VNak_2>0)
then
begin
Dec(VNak_2);
ZKan_2:=True;
tKan_2:=16+random(5);{количество единиц времени, отводимое на обработку 1-го сигнала}
end;
end;
end.
приложение Б
(непременное)
Статистические данные
№ эксп.
Поступило заявок, шт
Необслужено заявок, шт
Возможность отказа, %
загрузка накопителя№1, %
1
38
0
0
46
2
39
1
0,004219
57
3
41
3
0,012658
57
4
40
2
0,008439
59
5
40
3
0,012658
50
6
39
2
0,008439
60
7
40
3
0,012658
58
8
38
1
0,004219
40
9
41
3
0,012658
66
10
42
4
0,016878
62
11
40
2
0,008439
52
12
40
3
0,012658
60
13
38
0
0
39
14
41
3
0,012658
58
15
40
2
0,008439
46
16
40
2
0,008439
59
17
40
2
0,008439
68
18
39
1
0,004219
50
19
40
2
0,008439
53
20
39
1
0,004219
32
21
39
2
0,008439
48
22
39
1
0,004219
60
23
37
0
0
26
24
40
0
0
42
25
38
0
0
50
26
38
1
0,004219
52
27
40
2
0,008439
64
28
39
1
0,004219
32
29
40
2
0,008439
59
30
40
3
0,012658
50
31
39
2
0,008439
66
32
38
1
0,004219
50
33
39
3
0,012658
45
34
40
1
0,004219
56
35
37
2
0,008439
65
36
38
3
0,012658
50
37
38
0
0
54
38
37
0
0
53
39
39
1
0,004219
45
40
39
2
0,008439
48
41
39
0
0
48
42
40
1
0,004219
49
43
37
2
0,008439
50
44
38
0
0
59
45
38
1
0,004219
38
46
37
2
0,008439
39
47
40
0
0
40
48
39
0
0
50
49
38
0
0
56
50
40
1
0,004219
53
51
37
2
0,008439
55
52
37
0
0
49
53
39
1
0,004219
66
54
38
2
0,008439
33
55
39
0
0
56
56
39
3
0,012658
65
57
40
0
0
45
58
41
2
0,008439
58
59
41
2
0,008439
56
60
37
2
0,008439
59
61
38
1
0,004219
48
62
38
3
0,012658
59
63
38
3
0,012658
67
64
40
3
0,012658
56
65
39
2
0,008439
65
66
39
0
0
48
67
40
1
0,004219
68
68
41
2
0,008439
59
69
37
3
0,012658
48
70
37
0
0
56
71
38
2
0,008439
45
72
38
3
0,012658
56
73
39
0
0
64
74
40
1
0,004219
56
75
39
2
0,008439
45
76
37
3
0,012658
36
77
38
0
0
42
78
40
1
0,004219
46
79
37
2
0,008439
43
80
40
2
0,008439
48
81
41
2
0,008439
59
82
41
1
0,004219
56
83
37
0
0
55
84
38
3
0,012658
54
85
38
2
0,008439
53
86
39
0
0
52
87
39
3
0,012658
57
88
39
2
0,008439
55
89
40
1
0,004219
42
90
41
0
0
53
91
41
2
0,008439
61
92
38
3
0,012658
56
93
38
2
0,008439
65
94
39
0
0
49
95
37
1
0,004219
65
96
38
2
0,008439
67
97
38
3
0,012658
62
98
39
0
0
53
99
40
1
0,004219
54
100
40
2
0,008439
48
101
40
3
0,012658
50
102
38
3
0,012658
60
103
39
1
0,004219
45
104
39
2
0,008439
46
105
37
0
0
56
106
37
3
0,012658
52
107
40
2
0,008439
38
108
40
1
0,004219
46
109
37
3
0,012658
47
110
38
3
0,012658
42
111
39
2
0,008439
56
112
39
1
0,004219
51
113
40
1
0,004219
60
114
40
0
0
65
115
41
1
0,004219
53
116
41
1
0,004219
57
117
41
2
0,008439
42
118
39
0
0
46
119
38
0
0
56
120
37
0
0
51
121
37
3
0,012658
53
122
39
2
0,008439
59
123
40
1
0,004219
40
124
40
3
0,012658
45
125
41
0
0
47
126
41
1
0,004219
48
127
40
2
0,008439
50
128
38
0
0
56
129
38
1
0,004219
60
130
39
2
0,008439
64
131
38
2
0,008439
49
132
37
1
0,004219
50
133
40
0
0
40
134
37
3
0,012658
48
135
39
3
0,012658
47
136
38
2
0,008439
49
137
40
3
0,012658
43
138
41
3
0,012658
40
139
39
3
0,012658
42
140
38
2
0,008439
41
141
37
1
0,004219
46
142
39
0
0
49
143
39
0
0
56
144
40
0
0
57
145
40
1
0,004219
59
146
41
2
0,008439
58
147
39
0
0
57
148
39
1
0,004219
50
149
38
2
0,008439
50
150
38
2
0,008439
60
151
38
1
0,004219
64
152
37
2
0,008439
67
153
38
1
0,004219
42
154
38
3
0,012658
53
155
39
2
0,008439
62
156
39
1
0,004219
48]]>