Научная статья на тему 'Моделирование группировок объектов в системах массового обслуживания в SimEvents'

Моделирование группировок объектов в системах массового обслуживания в SimEvents Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
837
178
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ / СИСТЕМА МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ / ГРУППИРОВКА ОБЪЕКТОВ / SIMULINK / SIMEVENTS / ERP / CRM / DISCRETE-EVENT SIMULATION / QUEUING SYSTEM / GROUP OBJECTS

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Иванов Сергей Анатольевич

Рассмотрены задача моделирования групповых объектов в системах массового обслуживания и задача подсчета загрузки системы в среде SimEvents. Данная модель позволяет оптимально загрузить систему путем перегруппировки сервисов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Иванов Сергей Анатольевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

SIMULATION OF GROUP OBJECTS IN THE QUEUING SYSTEMS

The article describes group objects simulation in the queuing system and server load estimation. The present model allows to find out the best mode of operation of the system by regrouping servers.

Текст научной работы на тему «Моделирование группировок объектов в системах массового обслуживания в SimEvents»

УДК 004.9:51+519.872 ББК З973.3+В 175.3

С.А. ИВАНОВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ГРУППИРОВОК ОБЪЕКТОВ В СИСТЕМАХ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В SIMEVENTS

Ключевые слова: имитационное моделирование, система массового обслуживания, группировка объектов, Simulink, SimEvents, ERP, CRM.

Рассмотрены задача моделирования групповых объектов в системах массового обслуживания и задача подсчета загрузки системы в среде SimEvents. Данная модель позволяет оптимально загрузить систему путем перегруппировки сервисов.

S.A. IVANOV

SIMULATION OF GROUP OBJECTS IN THE QUEUING SYSTEMS

Key words: Discrete-event simulation, queuing system, group objects, Simulink, SimEvents, ERP, CRM.

The article describes group objects simulation in the queuing system and server load estimation. The present model allows to find out the best mode of operation of the system by regrouping servers.

Современная ERP-система (Enterprise resource planning systems - программное обеспечение, реализующее стратегию ERP - развитие методики MRP II) включает MRP II (manufacturing resource planning - планирование производственных ресурсов), FRP (Finance Requirements Planning - планирование финансовых ресурсов) и логистику. Этим методологиям можно поставить в соответствие следующие подходы в имитационном моделировании: MRP II - дискретно-событийное моделирование, FRP - системная динамика и для логистики - агентное моделирование [4, 5]. Классическая дискретно-событийная модель не позволяет описать поведение объектов системы, эта возможность реализована в агентном моделировании. Тем не менее это не мешает нам посмотреть на решение этой проблемы с другой стороны: если объекты не могут «управлять» собой (т.е. не имеют собственного поведения), то система будет «управлять» ими, имитируя поведение отдельных объектов в зависимости от их свойств, задаваемых при моделировании. Такой подход в решении задачи позволяет несколько расширить область применения дискретно-событийного моделирования на логистику и сделать модель более «объемной» и содержательной. Различные подходы в построении архитектуры функциональных схем и методы моделирования динамических по структуре систем описаны в [1-3].

В статье рассматривается задача оптимальной группировки сервисов в системе, по которой перемещаются группировки объектов (группировка [объектов] - группа объектов обслуживания, перемещающаяся по системе как единое целое). Моделирование группировки объектов имеет двойственный характер, поскольку группировка одновременно и состоит из заявок, и сама является заявкой.

В работе модель группировки рассматривается на примере модели кафе со столами с различным количеством мест. Задача состоит в определении оптимального количества мест в зале и их распределения между столами. Логистика реализуется по следующей схеме: если для группы посетителей нет подходящего стола, она занимает стол большей вместимости.

1. Задача подсчета количества объектов в системе (зале). В один момент времени в зал может зайти одна группировка, а в другой - выйти совсем другая, при этом посмотреть, какие именно группировки находятся в сервисе в данный момент, невозможно. В любой момент времени известен объем группировки, которая вошла и вышла из зала. Рассмотрим задачу для зала с 4 столами по 4 места за каждым.

В качестве инструмента выбран пакет SimEvents [7] (подсистема для дискретнособытийного моделирования среды Simulink) как эффективное средство моделирования

Group Volume 1..4

Set Attribute

S|

*1

-ж: FIFO Queue ,N

Group volume OUT

.5

С

гзэ

Get Attribute OUT

Signal Sum OUT

-1

Get Attribute IN

Signal Sum IN

QD-

Signal Latch

6

Рис. і. Функциональные схемы модели зала (а) и сумматора Signal Sum (б) в SimEvents

систем массового обслуживания [б]. Моделью группировки может служить одиночный объект с определенным для него свойством V, формально обозначающим количество фиктивных объектов, которое содержит группировка. Для построения модели группировки используются два блока: генератор Time-Based Entity Generator и блок установки атрибутов Set Attribute. Моделью зала (параллельно работающими сервисами) является блок N-Server с вместимостью равной 4. Моделью менеджера по залу будет блок Single Server. Общая схема зала представлена на рис. і.

Задача определения количества человек в зале сводится к следующей: суммирование всех фиктивных объектов группировок, вошедших в зал, и вычитание из полученной суммы всех членов группировок, вышедших из зала. Для решения этой задачи потребуется собрать сумматор, подсчитывающий общее количество фиктивных объектов во всех группах.

Все блоки на функциональной схеме синхронизированы во времени, и любое событие, например появление объекта, изменение длины очереди, перемещение объекта между блоками и т.п., отражается на дискретном времени каждого блока. Это означает, что для корректной работы сумматоров на входе и выходе из системы необходимо обеспечить реагирование только на контекстно-зависимые события и рассинхронизировать время моделирования сумматоров (для чего нужно снять соответствующую галочку в окне настроек сумматора). Схема сумматора также представлена на рис. і.

Критерием адекватности модели является условие не переполнения зала в любой момент времени - количество людей в зале не должно превышать общее количество доступных мест на сервисах - і б. Результаты моделирования приведены ниже на рис. 2 и 3.

2. Задача логистики и оптимального планирования состава сервисов (зала). В зале установлены столы различной вместимости: З двух-

„ , тт местных, 5 трехместных и 3 четырех-

Рис. 3. Изменение количества ^ ^ ^

занятых мест в зале во времени месішк стола Группир°вки тявля-

Рис. 2. Изменение количества клиентов на входе и выходе из зала во времени

ются в среднем каждые 5 мин, время обслуживания за столами - в среднем 30 мин, менеджер обслуживает группировку, направляя к столу, за 1 мин. В случае занятости стола подходящей вместимости группировка занимает стол большей вместимости. При этом оставшиеся свободные места не могут быть заняты, пока группировка не освободит стол. Модель зала для решения данной задачи представлена на рис. 4.

Поскольку все группировки объектов находятся в одном потоке и стоят в одной очереди, необходимо обеспечить возможность пропускать вперед группировки меньшей вместимости, если для них освободились подходящие столы. Для решения этой задачи необходимо разбить поток на три параллельные очереди с последующей возможностью их слияния (рис. 4 средняя часть схемы в направлении справа налево).

Рис. 4. Функциональные схемы модели зала (задача логистики) (а) и подсистема Group Sum (б) в SimE vents

Выбирая различные соотношения типов столов в зале, можно путем моделирования определить оптимальный режим функционирования системы с учетом логистики перемещения объектов в системе.

В статье показано, как моделировать групповые объекты в среде SimEvents и как посчитать загрузку системы. Данная модель позволяет оптимально загрузить систему

путем перегруппировки сервисов. Рассмотренный пример построения архитектуры модели системы с учетом логистики перемещения группировок объектов может быть обобщен на задачи планирования оптимальной загруженности рабочих центров и другие задачи производственного менеджмента.

Литература

1. Горский П.В. Дискретно-событийное моделирование систем массового обслуживания в SimEvents // Модернизация, инновации и актуальные проблемы экономики: сб. науч. тр. Все-рос. науч.-практ. конф. (Чебоксары, апрель 2Qll г.) / Чебоксарский ин-т экономики и менеджмента филиал Санкт-Петербургского гос. политехн. ун-та. Чебоксары, 2Q11. С. 211-22Q.

2. Горский П.В. Дискретно-событийное моделирование систем с динамическим обслуживанием в SimEvents // Математические модели и их приложения: сб. науч. тр. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2Q1Q. Вып. 12. С. 231-238.

3. Горский П.В., Наумовец М.А. Имитационное моделирование систем массового обслуживания с динамической структурой в приложении SimEvents // Вестник Чувашского государственного педагогического универистета им. И.Я. Яковлева. 2QQ9. № 1(61). С. 44-51.

4. Использование Моделирования - AnyLogic Simulation Software [Электронный ресурс] // Multimethod Simulation Software and Solutions: сайт. URL: http://www.anylogic.ru/use-of-simulation.

5. Средства имитационного моделирования бизнес-процессов [Электронный ресурс] // Менеджмент.com.ua: интернет-портал для управленцев. URL: http://www.management.com.ua/ ims/imsl35.html (дата обращения: Ql.Q3.2Ql3).

6. ТахаХ.А. Введение в исследование операций: пер. с англ. 7-е изд. М.: Вильямс, 2QQ5. 912 с.

7. SimEvents Documentation [Электронный ресурс] // MathWorks - MATLAB and Simulink for Technical Computing: сайт. URL: http://www.mathworks.com/help/simevents.

ИВАНОВ СЕРГЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ - аспирант кафедры математического и аппаратного обеспечения информационных систем, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (sergio_joanson@mail.ru).

IVANOV SERGEY ANATOLYEVICH - post-graduate student of Math and Hardware Information Systems Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary

УДК 004.9:51+519.872 ББК 3973.3+В 175.3

С.А. ИВАНОВ

МОДЕЛЬ СЕРВИСА С КОНТЕКСТНО-ЗАВИСИМОЙ ВМЕСТИМОСТЬЮ В СИСТЕМАХ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В SIMEVENTS

Ключевые слова: имитационное моделирование, система массового обслуживания, группировка объектов, Simulink, SimEvents, ERP, CRM.

Рассмотрена архитектура функциональной схемы модели сервиса с динамической контекстно-зависимой вместимостью. Параллельно представлена модель управления очередью, позволяющая обеспечить большую загрузку сервиса и исключающая ситуацию блокировки очереди.

S.A IVANOV THE MODEL OF A SERVER WITH THE CONTEXT-DEPENDENT CAPACITY IN THE QUEUING SYSTEMS

Key words: discrete-event simulation, queuing system, group objects, Simulink, SimEvents,

ERP, CRM.

The article describes the architecture of a server with dynamic capacity, which depends on type of the unit in service. The model that provides maximal load of server and prevents queue block is also shown in the article.

В современном имитационном моделировании применяются три основных подхода: дискретно-событийное моделирование, системную динамику и агентное моделирование [4]. Экономико-математические модели, в содержание которых входят материальные, финансовые и социальные факторы, требуют применения различных подхо-

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.