МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА ANYLOGIC Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 338.2

Пахомова Е.Д. студент 4 курса факультет «Бизнес-информатика» Сибирский государственный университет путей сообщения

Россия, г. Новосибирск МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА

ANYLOGIC

Аннотация. В развивающихся и развитых странах промышленные, наукоемкие услуги играют важную роль. Компании сталкиваются с проблемами эффективного и действенного развития и эксплуатации новых услуг, в том числе из-за их традиционных, ориентированных на производство систем и характеристик наукоемких услуг. Новый подход, сочетающий матрицы структуры проекта и моделирование отдельных событий, может помочь улучшить разработку и поставку систем обслуживания, требующих больших знаний, а также повысить конкурентоспособность компании.

Ключевые слова: эксплуатация, подход, структура, моделирование, система обслуживания.

Pakhomova E.D.

student

4 course, Faculty "Business Informatics" Siberian transport university Russia, Novosibirsk SIMULATION OF MASS SERVICE SYSTEMS WITH THE HELP OF ANYLOGIC SOFTWARE PRODUCT

Аbstract. In developing and developed countries, industrial, knowledge-based services play an important role. Companies are faced with the problems of efficient and effective development and operation of new services, including because of their traditional production-oriented systems and the characteristics of high-tech services. A new approach combining the matrices of the project structure and the simulation of individual events can help improve the development and delivery of service systems that require more knowledge and increase the competitiveness of the company.

Keywords: operation, approach, structure, modeling, service system.

Раздел I. Постановка исследования

Для имитации СМО в большинстве случаев применяется метод статистического моделирования - имитационное моделирование. Необходимо действовать пошаговым подходом. Цель данного подхода в том, что состояния системы рассматриваются в последующие моменты времени, шаг между которыми является достаточно малым, чтобы за его

время произошло не более одного события. Этапы создания имитационной модели:

1. Этап описания действительно существующей системы в терминах характеристик основных событий. Эти события, как правило, связаны с переходами изучаемой системы из одного доступного состояния в другое и обозначаются как точки на временной оси. При наблюдении системы в моменты реализации основных событий возможно достигнуть основной цели моделирования.

2. Следующим этапов будет являться выбор единицы времени. Единица может быть представлена в форме микросекунда, час, год и т.д., но выбирается в зависимости от природы моделируемой системы.

3. Далее следует этап достижения изучаемой системой стационарного режима функционирования. В данном случае отчетливо прослеживается явное уменьшение выборочной дисперсии [1].

Имитационное моделирование процессов дает возможность приводить в исполнение программы, поддерживающие дискретно-событийный замысел моделирования. Программа AnyLogic является одной из данных программ. Эта система является гибкой и доступной системой имитационного моделирования, поддерживающая на единой платформе все существующие подходы к имитационному моделированию — дискретно-событийное моделирование, а также метод системной динамики. AnyLogic имеет развитый базовый язык дискретного и смешанного дискретно-непрерывного моделирования. Функцией данного языка является то, что система дает возможность графически интерпретировать моделируемую систему, а также усовершенствовать ее структуру [2].

Раздел II. Описание исследования. Представление конкретного примера с помощью имитационного моделирования.

Постановка задачи: на металлургическом заводе, подъемный кран грузит в полувагоны листовой металл в рулонах и трубы. В качестве времени поступления и времени погрузки берутся случайные числа, равномерно распределенные соответственно в интервалах: a1 (26), Ь1 (12) (для листового металла) и a2(20), Ь2(8) минут (для труб). Провести моделирование работы подъемного крана металлургического завода в течение 30 суток.

На рисунке 1 представлена функциональная схема к задаче 1.

Начало

I

Погрузка подъемным краном

у

Рисунок 1 - Функциональная схема Задание модельного времени работы всей модели осуществляется во вкладке Simulation. По условию требуется проанализировать работу грузовой станции в течение 30 рабочих дней (Рисунок 2).

□ Св

£2

а

О Simulation - Простой эксперимент

Имя:

Агент верхнего уровня:

Simulation

□ И

сключить

Main V

Максимальный размер памяти: 512 v Мб

Модельное врем!я

Режим выполнения: О Виртуальное время (максимальная скорость)

®реальное время со скоростью! 1

Остановить: В заданное время v

Начальное время: |~0 Начальная дата:

20.05.2010 ЦК

Конечное время: | 43200

Конечная дата:

19.06.201ß [jh

0:00:00 g

0:00:00 С

Рисунок 2 - Задание модельного времени Согласно описанию задачи, необходимо собрать схему, которая будет отражать поступление металла и труб в очередь. После идет их погрузка (Рисунок 3).

Рисунок 3 - Общая схема к задаче №1 Далее создается новый агент Груз с одним параметром тип. Параметру присвоен тип Boolean и значение true (Рисунок 4).

С'3 тип - Параметр

Щ Zadahal* О Main ^ fj Груз

> ^ Презентация v Параметры (3 тип: true ¡Р> Связи агента О Simiulation: Main

Конфигурация запуск [ j База данный

Имя:

0 Отображать Видимость:

Тип:

имя I I Исключить

CD Да

boolean

Значение поумолчанига: —j th-ue I I Массив системной динамики

Рисунок 4 - Создание агента «Груз» Также добавляется блок Source под названием «Трубы», который отвечает за поступление труб (Рисунок 5).

C_j Свойства £3 [! va f

© Трубы - Source

И мл: | Трубы J 0 Отображать имя

1 1 Исключить Прибывают согласно: Время между прибытиями:

Времени между прибытиями v

Я*

uniform(20,s|) минуты v

Считать параметры агентов из БД =

За 1 раз создается несколько агентов: =j

Ограниченное кол-во прибытий: =

Новый агент: М естоп ол ожен и е п ри бытия: Груз v

- Не задано v

Рисунок 5 - Изменение свойств объекта «Трубы» После добавляется блок Source под названием «ЛистовойМеталл», который отвечает за поступление металла (Рисунок 6).

П Свойства а - =

© ЛистовойМеталл - Source

Имя: | ЛистовойМеталл | 0 Отображать имя 1 1 Исключить

Прибывают согласно: —j Времени между прибытиями v

Время между прибытиями: Q uniform(26^ 12) J | минуты V

Считать параметры агентов из БД: = □

За 1 раз создается несколько агентов: = □

Ограниченное кол-во прибытий: =- □

Новый агент: =, О Груз V

Местоположение прибытия: =j Не задано v

Рисунок 6 - Изменение свойств объекта «ЛистовойМеталл» Далее созданные объекты попадают в очередь, для этого необходимо добавить объект Queue под названием «Очередь» (Рисунок 7).

ГЛ Свойства

Ш Очередь - Queue

Имя: 1 1 Исключить Максимальная вместимостью

|0чередь 0 Отображать имя

=, 0

Место агентов:

=, [_ ч п

т Специфические Очередь:

= FIFO V

Разрешить уход по та им ауту:

Разрешить вытеснение: =„ □

Вернуть агента в исходную точку: =. 0

Рисунок 7-Свойства объекта Очередь Далее происходит погрузка краном объектов в очереди, для этого добавляется объект Delay под названием «Занятость» (Рисунок 8).

П Свойства S3 а ' =

© Занятость - Delay

Имя: | (Занятость | 0 Отображать имя Ц Исключить

Тип: ==, ® Определенное время

О Пока не вызван метод 5^рОе1ауО

Время задержки: Вместимость: Максимальная вместимость: а§еп1:.тип? ипНЪглС 26^12): ипНЪгт^б,28) | минуты V

=- 1

□

Место агентов: =- 1 ни

Рисунок 8 - Свойства объекта Занятость Для завершения схемы добавим объект Sink под названием «Выход» (Рисунок 9).

Рисунок 9 - Свойства объекта Выход На рисунке 10 представлена общая схема данной задачи.

Рисунок 10 - Модель работы программы На рисунке 11 представлены результаты моделирования задачи в течение 30 дней.

Рисунок 11 - Результаты моделирования Раздел III. Оценка эффективности программы

Сделаны определённые выводы задачи, а именно:

- Построена модель погрузки краном в полувагоны листовой металл в рулонах и трубы;

- За время работы модели (30 суток) было обработано 1184 (54.5%) труб и 875 (42.5%) листового металла.

- Кран не справляется с нагрузкой и коэффициент его занятости равен

100%.

В заключении стоит отметить, что имитационное моделирование является одним из сильнейших и эффективных методов анализа экономических систем и оптимизации ее характеристик. К тому же имитационное моделирование предоставляет возможность произвести оценку эффективности конструкторских решений в наиболее сложных системах [3].

Использованные источники:

1. Боев, В.Д. Компьютерное моделирование: курс / В.Д. Боев, Р.П. Сыпченко. - М. : Интернет-Университет Информационных Технологий, 2012. - 455 с. : ил.,табл., схем. ; То же [Электронный ресурс]. - URL: http://biblioclub.ru.

2. Боев, В.Д. Концептуальное проектирование систем в AnyLogic и GPSS World / В.Д. Боев. - 2-е изд., испр. - М. : Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ», 2016. - 543 с. : ил. - Библиогр. в кн. ; То же [Электронный ресурс]. - URL: http://biblioclub.ru.

3. Болодурина, И.П. Системный анализ: учебное пособие / И.П. Болодурина, Т. Тарасова, О.С. Арапова ; Министерство образования и науки Российской Федерации, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет». - Оренбург: ОГУ, 2013. - 193 с. ; То же [Электронный ресурс]. - URL: http://biblioclub.ru.