CC BY
175
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 ([email protected]).
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-
дов на соответствующем модельном уровне. Производственно-технологические модели традиционно рассматриваются как системы массового обслуживания, а следовательно, здесь необходимо использовать дискретно-событийное моделирование. Финансовые модели хорошо вписываются в рамки системной динамики. Для имитационного моделирования трудовых ресурсов может быть применен агентный подход [5].
SimEvents (подсистема среды Simulink) является эффективным средством дискретно-событийного моделирования систем массового обслуживания [7]. Архитектура модели, реализованная в этой среде, описывается построением функциональной схемы из стандартных блоков. Состав библиотеки стандартных блоков ориентирован на большую универсальность, что позволяет существенно расширить область применимости данного средства моделирования. Однако обратной стороной универсальности является более низкий уровень абстракции функциональности стандартных блоков. В результате получаем, что требуемый уровень абстракции поведения моделируемой системы необходимо собирать вручную, путем построения функциональных схем инструментальных моделей [6]. В работе рассматривается модель сервиса, функционирование которого контекстно зависит от типа и размера группировки объектов, обслуживаемой в данный момент на сервисе.
Стандартная библиотека SimEvents имеет два блока, содержащих свойство вместимость (capacity): модель очереди Queue и параллельный сервис N-Server. Вместимость задается один раз, через параметры соответствующего блока, и не может изменяться во время моделирования. Различные подходы в построении архитектуры функциональной схемы и методы моделирования динамической вместимости очереди и сервисов описаны в [1-3]. Вместимость сервиса традиционно определятся как доступное количество параллельно работающих сервисов. В SimEvents нет возможности собирать объекты в группировки так, чтобы они вели себя как единое целое. Моделью группировки в этом случае может служить одиночный объект с определенным для него свойством V, формально обозначающим количество фиктивных объектов, которое содержит группировка. Но тогда сервис не сможет отличить объект от группировки с фиктивными объектами. В результате, например, параллельно работающий сервис вместимостью 4 объекта сможет обслуживать 4 группировки с 5 объектами каждая, т.е. одновременно сразу 20 фиктивных объектов. Ниже рассматривается архитектура модели, позволяющая управлять вместимостью сервиса в зависимости от того, какой именно объект сейчас находится на сервисе, а также разделять объекты по типам (рис. 1).
Пусть имеется один четырехместный сервис. Если группировка объектов занимает сервис, то оставшиеся незанятые места остаются свободными и не могут быть заняты, пока группировка не освободит сервис. В случае если сервис займет объект, не являющийся группировкой (группировка из одного объекта), оставшиеся свободные места остаются доступными для других негрупповых объектов. Групповой объект не может занять сервис, на котором в данный момент времени обслуживаются другие объекты, независимо от того, есть ли в нем достаточное количество свободных мест или нет.
При построении модели системы необходимо решить несколько задач: реализация двух моделей поведения - группировки объектов и одиночные объекты; управление очередью; управление доступом на сервер.
Задача разделения объектов на два типа решается созданием двух отдельных генераторов Time-Based Entity Generator и последующим объединением объектов в общий поток перед сервисом. Один тип объектов от другого отличает атрибут Volume - одиночный объект также является группировкой со значением атрибута, равным 1. Модель логистики доступа к сервису, описанная выше, реализована на функциональной схеме (рис. 2).
Алгоритм работы менеджера сервиса Sit Manager:
ЕСЛИ (Входящая группа V=1) И (Прошедшая V=1) ИЛИ (Сервис пуст N=0)
ТОГДА Вход разрешён (сигнал vc изменяется)
ИНАЧЕ Вход запрещён (сигнал vc фиксирован)
Рис. 2. Подсистема управления доступом к сервису Sit Manager в SimEvents
Модель доступа к сервису работает совместно с блоком Release Gate, пропускающим ровно один объект при изменении сигнала, подаваемого на порт vc. Поскольку содержание управляющего сигнала в модели не используется, в качестве этого сигнала можно взять время моделирования.
Архитектура модели также позволяет вести учет количества обслуженных заявок, включая фиктивные объекты (рис. 3).
Если для объектов и их группировок собрать общую очередь, то может возникнуть ситуация, при которой группировка в очереди будет блокировать объекты позади себя, поскольку не может быть обслужена на сервисе, хотя доступные места для объектов позади нее на сервисе имеются. Решением этой задачи является следующая логистическая схема: для группировок и объектов создаются две параллельные очереди; одиночные объекты
всегда имеют приоритет перед группировками, поскольку больше загружают сервис.
Модель управления очередью реализуется двумя блоками (рис. 1): блок Enable Gate управляет доступом сервиса для группировок; управляющим сигналом является условие «сервис - пуст». Распределение объектов по типам во времени приведено на рис. 4.
Предложенная архитектура модели динамической контекстно-зависимой вместимости сервиса может быть реализована для произвольного количества типов и содержания
|3 о 4
О н
о 3 ->
и & 3
М и
5 о
* 2
6 ,
S3 1
00 0
Ш
□
80 100 120 140 160 180
Время,
мин
Рис. 3. Изменение распределения загруженности сервиса во времени
§ 4
§ , & 3
i2 а и 1
Л.
250 Время, мин
Рис. 4. Изменение объема обслуживаемых объектов во времени
объектов. Модель управления очередью, обеспечивающая большую загрузку сервиса и исключающая ситуацию блокировки очереди, может быть обобщена на другие логистические схемы разгрузки очереди.
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 2011 г.) / Чебоксарский ин-т экономики и менеджмента филиал Санкт-Петербургского гос. политехн. ун-та. Чебоксары, 2011. С. 211-220.
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, 2010. 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 госу-дартвенного педагогического университета им. И.Я. Яковлева. 2009. № 1(61). С. 44-51.
4. Использование Моделирования - Any Logic Simulation Software [Электронный ресурс] // Multimethod Simulation Software and Solutions: сайт. URL: http://www.anylogic.ru/use-of-simulation (дата обращения: 01.03.2013).
5. Средства имитационного моделирования бизнес-процессов [Электронный ресурс] // Менеджмент.com.ua: интернет-портал для управленцев. URL: http://www.management.com.ua/ ims/ims135.html (дата обращения: 01.03.2013).
6. ТахаХ.А. Введение в исследование операций: пер. с англ. 7-е изд. М.: Вильямс, 2005. 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. См. с. 270.
УДК 621.391.037.37 ББК 3811.3
В. А. ПЕСОШИН, Н.Н. ИВАНОВА
АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ И ИСПРАВЛЕНИЯ ОДИНОЧНЫХ ОШИБОК ПРИ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКЕ МАРКОВСКИХ СИГНАЛОВ В СИСТЕМЕ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ
Ключевые слова: цифровая обработка сигналов, марковские сигналы, система счисления в остаточных классах.
Разработан алгоритм цифровой обработки марковских сигналов, который позволяет обнаруживать и устранять отказ, если он произошел в одном из каналов обработки данных в системе остаточных классов (СОК).
V.A. PESOSHIN, N.N. IVANOVA ALGORITHM OF SINGLE ERROR DETECTING AND CORRECTION IN DIGITAL PROCESSING OF MARKOV’S SIGNALS IN THE SYSTEM OF RESIDUAL CLASSES Key words: digital signal processing, Markov’s signals, residua number system.
The algorithm of Markov‘s signals digital processing is synthesized, which allows to find and correct the failure if it occurred in one of the data processing channel in residua number system (RNS).
Правильный выбор корректирующего кода позволяет заметно снизить требования к надежности каналов связи, сделать их более простыми и дешевыми [2]. Известно, что различные корректирующие коды на основе позиционной системы счисления позволяют эффективно исправлять лишь случайные ошибки, возникающие в процессе хранения или передачи информации. Однако при этом не контролируется правильность выполнения арифметических операций [2]. В отличие от позиционных систем счисления непозиционная СОК облает свойством отказоустойчивости кодов, ко-
