|
РЕФЕРАТЫ КУРСОВЫЕ ДИПЛОМЫ СПРАВОЧНИКИ
|
|
|
| Разработка и исследование имитационной модели разветвленной СМО (системы массового обслуживания) в среде VB5 |
Особенно это касается программирования, которое в последние десять лет развивается просто фантастическими темпами . Очень давно, лет тридцать назад, произошел массовый переход от машинных кодов к языкам программирования (типа Algol, Cobol, PL/1) и широкому использованию методов структурного программирования. Программы стали модульными, состоящими из подпрограмм. Появились библиотеки готовых подпрограмм, облегчающие многие задачи, но все равно программистам хватало трудностей, особенно при разработке пользовательского интерфейса. В конце 80-х—начале 90-х годов появились системы, где применялось объектно-ориентированное программирование, в частности, языки Objec Pascal, C и др. Программы стали строиться не из больших по размеру процедур и функций, перерабатывающих сложные структуры данных, а из сравнительно простых кирпичиков -объектов, в которых находились данные и подпрограммы их обработки. Гибкость объектов позволила просто приспосабливать их для различных целей, прилагая при этом минимум усилий. Программисты обзавелись готовыми библиотеками объектов, но, как и раньше, интерфейс каждый делал по-своему. В начале 90-х годов началось широкое распространение графического пользовательского интерфейса, который с появлением операционной системы Wi dows 3.1 и особенно Wi dows 95 был практически стандартизирован. Несмотря на критику, эти системы завоевали мир, и Wi dows-стандартам осталось только подчиняться. Однако соблюдать новые стандарты интерфейса при разработке собственных программ оказалось совсем не легко, так как для этого не было хороших средств. Разработка приложений для Wi dows была уделом избранных, поэтому первые годы Wi dows стали для программистов сложным испытанием. В 1993 году появилась первая система визуального программирования Visual Basic. Она стала незаменимой для всех, желающих быстро создавать Wi dows-приложения. Строительными блоками программы стали компоненты—объекты, имеющие визуальное представление на стадии проектирования и во время работы. Проектирование пользовательского интерфейса упростилось на порядок. В 1995 году фирма Borla d выпустила среду Delphi, которая позволила программистам создавать собственные компоненты и строить из них высокоэффективные приложения, что стимулировало развитие новой индустрии компонентов. В 1997 году появилась среда C Builder — полный аналог Delphi, в котором используется язык C (вместо Objec Pascal). В дальнейшем появлялись новые усовершенствованные версии Delphi, C Builder и Visual Basic, предоставляющие пользователям дополнительные возможности. Сегодня компьютерный мир переживает революцию I er e , которая в первую очередь является революцией в сфере информационных услуг. I er e повлиял и на технологию программирования, подарив миру мобильный интерпретируемый язык Java. Новый язык позволил создавать графические приложения, работающие на любых платформах, будь то Wi dows, OS/2, U ix и др. Однако технология Java находится в развитии и еще не устоялась, чтобы использоваться для создания коммерческих приложений. Поэтому на практике пока лучше использовать хорошо проверенные Delphi, C Builder и Visual Basic. Кстати, эти системы содержат и компоненты для доступа к I er e .
Если это свойство нарушается, то математическое описание процесса становится гораздо сложнее и довести его до явных, аналитических формул удается лишь в редких случаях. Однако аппарат простейшей, марковской теории массового обслуживания может пригодиться для приближенного описания работы СМО даже в тех ситуациях, когда потоки событий — не простейшие. Во многих случаях для принятия разумного решения по организации работы СМО вовсе и не требуется точного знания всех ее характеристик — зачастую достаточно и приближенного, ориентировочного. Системы массового обслуживания делятся на типы (или классы) по ряду признаков. Первое деление: СМО с отказами и СМО с очередью. В СМО с отказами заявка, поступившая в момент, когда все каналы заняты, получает отказ, покидает СМО и в дальнейшем процессе обслуживания не участвует. Примеры СМО с отказами встречаются в телефонии: заявка на разговор, пришедшая в момент, когда все каналы связи заняты, получает отказ и покидает СМО необслуженной. В СМО с очередью заявка, пришедшая в момент, когда все каналы заняты, не уходит, а становится в очередь и ожидает возможности быть обслуженной. На практике чаще встречаются (и имеют большее значение) СМО с очередью; недаром теория массового обслуживания имеет второе название: «теория очередей». СМО с очередью подразделяются на разные виды, в зависимости от того, как организована очередь — ограничена она или не ограничена. Ограничения могут касаться как длины очереди, так и времени ожидания (так называемые «СМО с нетерпеливыми заявками»). При анализе СМО должна учитываться также и «дисциплина обслуживания» — заявки могут обслуживаться либо в порядке поступления (раньше пришла, раньше обслуживается), либо в случайном порядке. Нередко встречается так называемое обслуживание с приоритетом — некоторые заявки обслуживаются вне очереди. Приоритет может быть как абсолютным — когда заявка с более высоким приоритетом «вытесняет» из-под обслуживания заявку с низшим, так и относительным — когда начатое обслуживание доводится до конца, а заявка с более высоким приоритетом имеет лишь право на лучшее место в очереди. Существуют СМО с так называемым многофазовым обслуживанием, состоящим из нескольких последовательных этапов или «фаз» (например, покупатель, пришедший в магазин, должен сначала выбрать товар, затем оплатить его в кассе, после чего получить на контроле). Кроме этих признаков, СМО делятся на два класса: «открытые» и «замкнутые». В открытой СМО характеристики потока заявок не зависят от того, в каком состоянии находится сама СМО (сколько каналов занято). В замкнутой СМО — зависят. Например, если один рабочий обслуживает группу станков, время от времени требующих наладки, то интенсивность потока «требований» со стороны станков зависит от того, сколько их уже неисправно и ждет наладки. Это — пример замкнутой СМО. Рассмотрим вывод упомянутой ранее формулы Литтла, связывающей (для предельного, стационарного режима) среднее число заявок Lсист, находящихся в системе массового обслуживания (т. е. обслуживаемых или стоящих в очереди), и среднее время пребывания заявки в системе Wсист.
При нормальном распределении входного потока заявок результаты имитационного моделирования расходятся с результатами расчета по формулам для приближенной оценки показателей. Это связано с тем, что для входного потока, не являющегося простейшим, существуют только формулы для грубо приближенной оценки параметров, которые являются применимыми для узкого круга задач, с определенным соотношением входных параметров. 2. При экспоненциальном распределении входного потока заявок и нормальном распределении времен обслуживания результаты имитационного моделирования близки к результатами расчета по формулам для первой станции и расходятся с ними на последующих станциях, так как нормальное распределение времени обслуживания на станции меняет на выходе экспоненциальный характер входного потока, поэтому входной поток на следующей станции будет иметь распределение, отличное от экспоненциального. 3. При экспоненциальном распределении входного потока заявок и экспоненциальном распределении времен обслуживания результаты имитационного моделирования близки к результатами расчета по формулам для любых систем. Экспоненциальный характер распределения входного потока в этом случае сохраняется на всех станциях, вне зависимости от значений средних времен обслуживания на станциях, от ветвления и объединения потоков. Глава 5 Экономическая часть Характеристика разрабатываемого программного обеспечения Разрабатываемое ПО предназначено для моделирования и исследования разветвленных систем массового обслуживания. Программа может либо имитировать процесс обработки заявок системой с заданными пользователем параметрами и рассчитать некоторые показатели либо, когда это возможно, рассчитать ряд средних параметров по формулам. С помощью данной программы можно смоделировать структуру автоматической линии, гибкой производственной системы или структуру системы обслуживания какого-либо предприятия (или производственного участка) и исследовать эту структуру. Проведя анализ, можно выявить «слабые» места в системе или осознать необходимость введения в нее каких-либо дополнительных элементов. Далее можно, меняя различные параметры в программе, достигать оптимального соотношения простоев и очередей. Оптимизация процесса обслуживания способна существенно повысить эффективность работы предприятия. Потребителями данного программного обеспечения могут стать крупные организации, обладающие достаточно сложной структурой, которая может быть смоделирована и оптимизирована данной программой. Программа может быть использована в самых различных областях, так как систему из практически любой предметной области можно представить в виде разветвленной СМО. Однако, основными пользователями должны стать крупные производственные предприятия и крупные финансовые организации. Число таких предприятий и организаций в Москве — примерно 2000, из них примерно 50% имеют сложные структуры, которые можно смоделировать и оптимизировать с помощью данной программы. Потенциальная емкость рынка для разработанного ПО составит: Пемк = 2000 0,5 = 1000 (шт.) Предпринимался ряд попыток для создания программ, которые могли бы моделировать и количественно исследовать сложные системы, однако в настоящее время наблюдается отсутствие такого ПО в крупных пакетах статистических программ, так как ни один из вариантов не смог полностью соответствовать требованиям пользователей.
Журнал «Компьютерра» 2005 № 42 (614) 15 ноября 2005 года
КАФЕДРА ВАННАХА: Компьютерные науки и автомобиль Автомобиль - символ индивидуализма. Неотъемлемый атрибут жизни в свободных странах. Куда хочу - туда еду. Ни от кого не завишу. Так? Отнюдь! Автомобиль - всего лишь элемент системы массового обслуживания (СМО), чьей задачей является доставка пассажира в точку назначения. И, в современных крупных городах, отнюдь не самый критичный элемент. Для описания СМО существует теория массового обслуживания (ТМО) - математическая дисциплина, изучающая системы, предназначенные для обслуживания массового потока требований случайного характера (случайными могут быть как моменты появления требований, так и затраты времени на их обслуживание). Типичный пример объектов внимания ТМО - автоматические телефонные станции, куда случайным образом поступают «требования» - вызовы абонентов, а «обслуживание» состоит в соединении абонентов с другими абонентами, поддержании связи во время разговора и пр. Целью развиваемых в этой дисциплине методов является отыскание разумной организации обслуживания, обеспечивающей заданное его качество ... »Методологические основы экологической геологии
Создание подобных моделей, по М. Б. Куринову, предполагает поэтапное их формирование, от мысленных (понятийных) моделей к физическим, знаковым (картографическим) и математическим. В процессе исследования применяется комплекс традиционных методов моделирования. Выбор конкретного метода обусловливается спецификой информационной базы, задачами исследования. В процессе эколого-геологического моделирования решаются следующие группы задач: 1) создание моделей состояния эколого-геологической ситуации той или иной территории; 2) построение моделей эколого-геологического прогноза; 3) разработка и выбор модели устойчиво развивающейся эколого-геологической системы территории; 4) корректировка постоянно действующей модели устойчиво развивающейся эколого-геологической системы. Глава 3.1.4 Эколого-геологический мониторинг Мониторинг является общенаучным методом исследования. Его эколого-геологическая специфика заключается в целевом предназначении и соответствующем выборе объектов наблюдения и учета динамики их развития. Объектом эколого-геологического мониторинга является эколого-геологическая обстановка-система, которая рассматривается как часть экологической системы, отвечающая за «геологическое» жизнеобеспечение и человека, и биоты в целом вследствие выполнения ею определенных эколого-геологических функций (ресурсной, геодинамической, геофизической и геохимической). открыть »Журнал «Компьютерра» 2005 № 44 (616) 29 ноября 2005 года
OpenMP позволяет работать на нескольких уровнях - либо задавать низкоуровневые объекты вручную, либо указывать, какие переменные являются «общими» и требуют синхронизации, передоверяя собственно синхронизацию компилятору. Благодаря OpenMP программист может вручную определять в коде программы атомные операции. На мой взгляд, этих качеств более чем достаточно, чтобы OpenMP стал таким же стандартом для параллельного программирования, которым является C/C++ для программирования обычного. Недостатков у OpenMP два. Первый - только сейчас появляющаяся поддержка сообщества Open Source. Второй - относительно жесткая модель программирования, навязываемая программисту[К примеру, совсем не очевидно, как заставить OpenMP-программу работать в режиме «системы массового обслуживания», когда некий «главный» поток принимает поступающие извне задания (скажем, запрос к БД или обращение с веб-серверу) по отдельным потокам. А вручную подобная система делается элементарно]. OpenMP В их основу положена идея использования специальных компиляторов («знающих» про параллельное программирование), для которых в коде программы расставляются специальные пометки-примечания, указывающие, что и где следует делать параллельно, а что - последовательно ... »Малоотходные и безотходные технологии
В целях повышения эффективности информационного обеспечения программы должны быть разработаны система единого государственного информационного банка «Отходы» и ее структура, включающая создание информационных систем на уровне предприятия, региона, отрасли и Российской Федерации в целом. Информационный банк должен содержать сведения об отходах, технологиях, оборудовании и эффективности переработки, сведения об отечественном и зарубежном научно-техническом потенциале, о проводимых и внедренных НИР и ОКР, о конъюнктуре отечественного и зарубежного рынка вторичного сырья и пр. Создание единой информационной системы предполагается осуществлять по следующим основным направлениям: научно-методическое обеспечение системы, формирование специализированных банков и справочно-информационное обеспечение потребителей.3 Научно-методическое обеспечение системы. Заключается в разработке документов, определяющих организационно- функциональную структуру системы, основные принципы и направления ее развития, а также комплекса нормативно-технических и методических документов, обеспечивающих техническую и языковую совместимость и взаимодействие подсистем. открыть »Авиация и космонавтика 2008 10
При этом существенное внимание уделяется еще с 80-х годов комплексному решению задач обеспечения устойчивости функционирования НАКУ в целом, предусматривающим его использование в сложных условиях обстановки. При этом командно-измерительные системы, в том числе подвижные командно-измерительные пункты и пункты управления, одновременно являются системообразующей наземной информационной и командной частью непосредственно сопряженной с низкоорбитальной ССС, что дает существенный эффект в связи с тем, что в этих условиях командно-измерительный пункт может использоваться в качестве унифицированной системы массового обслуживания. Наибольший вклад в обоснование и решение этих проблем внесли сотрудники 50-го ЦНИИ под руководством Э.В.Алексеева, В.С.Чаплинского, В.П.Коновалова, НАКащеева, С.В.Васильева, АА.Балана. Одновременно с разработкой новых средств НАКУ по повышению пропускной способности совмещенных каналов связи, осуществляется унификация информационно-телеметрических систем, способных функционировать в ретрансляционных режимах информационного обмена с КА, находящихся практически в любых точках земного шара ... »Методика исследования целей управления
Каждая организация имеет конкретную систему управления, которая также является объектом исследования. Исследовать систему управления можно только на основе выбранной научной концепции. Прежде всего, необходимо отметить, что концепция «системы» используется как средство для изучения характеристик объекта управления. Ценность этой концепции заключается в том, что она способствует более глубокому пониманию характеристик изучаемой системы и процесса функционирования организации как системы. Любой вид управленческой деятельности связан с управлением людьми, объединенными в рамках предприятия в отделы, подразделения, службы и т.д. Следовательно, управленческая деятельность — это, прежде всего, управление социальными коллективами людей, которые должны рассматриваться как социально управляемые системы. В качестве социально управляемой системы может рассматриваться организация любого уровня: министерство, научно-производственное объединение, предприятие, цехи, холдинги и отдельные компании. Каждая из этих систем представляет собой самостоятельный объект исследования и имеет свои особенности. Система управления любой организации является сложной системой, созданной для сбора, анализа и переработки информации с целью получения максимального конечного результата при определенных ограничениях (наличия ресурсов, например). открыть »Анализ динамики внп методом линейной регрессии
Выбор системы показателей, в свою очередь, можно проиллюстрировать известной притчей о трех слепых мудрецах, взявшихся выяснить, что же такое слон. Когда один из них ухватился за хвост, другой - за хобот, а третий - за ногу, то получилось, что у одного слон похож на виноградную лозу, у другого - на змею, а у третьего - на ствол дерева. В узком смысле каждый из них прав, но дать представление о предмете в целом может только соответствующее объединение информации. Это в полной мере касается совокупности макроэкономических параметров. С другой стороны, свойство динамичности экономической системы необходимо учитывать для исследования этих показателей или их системы в целом, что является также неотъемлемой частью методики макроанализа. В аспекте затронутой проблемы особый интерес представляет такой важнейший расчетный показатель, как валовой национальный продукт ( Такой вопрос методологии макроанализа, как достоверность рассчетных макропоказателей в целом и ВНП в частности, чрезвычайно сложен и обширен для того, чтобы касаться его в данной работе, поэтому в дальнейшем ограничимся, помимо классификации, лишь констатацией наличия проблемы.). ВНП является главным макроэкономическим показателем или, следуя логике приведенной выше притчи, общей, не детализируемой картинкой всей экономики, что объясняется в основном спецификой его расчета ( Ограниченность объема статьи не позволяет рассмотркть другие макропоказатели, характеризующие более узкие, по сравнению с ВНП, стороны едниого макроэкономического процесса). открыть »Проектирование цифровой следящей системы
ПОРЯДОК РАСЧЕТА СЛЕДЯЩЕЙ СИСТЕМЫ 3.1. Разработка функциональной схемы В проектируемой следящей системе в качестве исполнительного двигателя (Д) должен быть использован двигатель постоянного тока серии МИ, в качестве усилителя мощности - электромашинный усилитель с поперечным полем (ЭМУ). Для измерительного устройства (ИУ) рекомендуется использовать сельсинную пару: сельсин-датчик и сельсин-трансформатор (приемник). Так как измерительное устройство работает на переменном токе, а усилитель мощности и исполнительный двигатель - на постоянном токе, то после измерительного устройства должен быть применен фазовый детектор (ФД). Кроме указанных элементов в функциональную схему входят корректирующее устройство (КУ), усилитель напряжения (У), редуктор (Р), посредством которого исполнительный двигатель соединяется с объектом управления и ротором сельсина-трансформатора, и объект управления (ОУ). Корректирующее устройство представлено тремя блоками: аналого-цифровой преобразователь (АЦП), вычислитель (В) и цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП). открыть »Развитие интереса у младших школьников к занятиям в системе дополнительного образования на основе использования методов стимулирования
Исходя из этого, объектом исследования является учебно-воспитательный процесс в системе дополнительного образования. Предмет исследования: интерес к занятиям в системе дополнительного образования. Гипотеза исследования: если на занятиях в системе дополнительного образования систематически использовать методы стимулирования (поощрение, ситуации успеха, осторожное поддерживание соперничества, поиск нестандартных решений и т.д.), то уровень интереса к занятиям у младших школьников повысится. Для достижения поставленной цели и проверки гипотезы необходимо решить следующие задачи: Уточнить понятие интереса, методов стимулирования в процессе занятий. Проверить на практике эффективность методов стимулирования в целях развития интереса к занятиям в системе дополнительного образования. Дать методические рекомендации по теме исследования. Для реализации задач исследования и проверки гипотезы использовались следующие методы исследования: анализ психологической и педагогической литературы по теме исследования; наблюдение; анкетирование; анализ продуктов деятельности учащихся; педагогический эксперимент; статистические методы обработки полученных результатов; методы математической статистики. открыть »Моделирование на GPSS
Исследование характеристик таких мо- делей может проводиться либо аналитическими методами, либо путем имитационного моделирования . Имитационная модель отображает стохастический процесс смены дискретных состояний СМО в непрерывном времени в форме моделирующе- го алгоритма. При его реализации на ЭВМ производится накопление статистических данных по тем атрибутам модели, характеристики кото- рых являются предметом исследований. По окончании моделирования на- копленная статистика обрабатывается, и результаты моделирования по- лучаются в виде выборочных распределений исследуемых величин или их выборочных моментов. Таким образом, при имитационном моделировании систем массового обслуживания речь всегда идет о статистическом имитационном моделировании . Сложные функции моделирующего алгоритма могут быть реализованы средствами универсальных языков программирования (Паскаль, Си), что предоставляет неограниченные возможности в разработке, отладке и использовании модели. Однако подобная гибкость приобретается ценой больших усилий, затрачиваемых на разработку и программирование весьма сложных моделирующих алгоритмов, оперирующих со списковыми структурами данных. открыть »Имитационное моделирование работы вычислительного центра
С большей вероятностью около 300 секунд. Заключение В результате исследований было выяснено, что используя систему имитационного моделирования GPSS, можно составить необходимую модель, и, проанализировав ее получить искомый результат. То есть, анализируя модель, используя различные дисциплины обслуживания, меняя исходные данные можно прийти к оптимальному решению. Принцип имитационного моделирования позволяет нам исследовать поведение сложных систем регулирования с необходимой степенью точности. При этом от исследователя требуется полное представления технической реализации имитируемой системы, четкое представление динамических и шумовых характеристик. Используя систему GPSS, были исследованы модели когда все 8 грузовиков изначально находятся в филиале А и равномерное распределение грузовиков, были получены искомые величины. Данная курсовая работа показала, что GPSS является необходимым элементом в портфеле знаний специалистов работающих в любой сфере. Список литературы В.Д. Боев «Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS World». Учебное пособие. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие / А.А. Емельянов Е.А. Власова Р.В. Дума. – М.: Финансы и статистика, 2002. 3) Игнатов В.Д. Особенности решения задач имитационного моделирования в системе GPSS World: учебно-методическое пособие / Игнатов В.Д. – Смоленск: Изд-во СГУ, 2007. 4) www.gpss.ru 5) Бычков С.П., Храмов А.А. Разработка моделей в системе моделирования GPSS. М.: МИФИ, 1997. 6) Бражник А.Н. Имитационное моделирование: возможности GPSS World.-СПб.: Реноме. 2006. 7) Голованов О.В., Дуваков С.Г., Смирнов В.Н. Моделирование сложных дискретных систем на ЭВМ М.: Энергия, 1978 8) Томашевский В.Н., Жданова В.Т. Имитационное моделирование в среде GPSS.-М.: Бестселлер, 2003 9) Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование: Теория и технологии СПб: Корона принт, 2004 10) Шеннон Р.Дж. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. М.: мир, 1978 г. открыть »Системы и сети связи на GPSS/PC
Моделирование систем и сетей связи на GPSS/PC Часть 1 ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ НА GPSS/PC ВВЕДЕНИЕ Процессы функционирования различных систем и сетей связи могут быть представлены той или иной совокупностью систем массового обслуживания (СМО) - стохастических, динамических, дискретно-непрерывных математических моделей. Исследование характеристик таких моделей может проводиться либо аналитическими методами, либо путем имитационного моделирования . Имитационная модель отображает стохастический процесс смены дискретных состояний СМО в непрерывном времени в форме моделирующего алгоритма. При его реализации на ЭВМ производится накопление статистических данных по тем атрибутам модели, характеристики которых являются предметом исследований. По окончании моделирования накопленная статистика обрабатывается, и результаты моделирования получаются в виде выборочных распределений исследуемых величин или их выборочных моментов. Таким образом, при имитационном моделировании систем массового обслуживания речь всегда идет о статистическом имитационном моделировании . Сложные функции моделирующего алгоритма могут быть реализованы средствами универсальных языков программирования (Паскаль, Си), что предоставляет неограниченные возможности в разработке, отладке и использовании модели. открыть »Асимптотические методы исследования нестационарных режимов в сетях случайного доступа
После успешной передачи заявка покидает систему. Время обслуживания распределено по одному и тому же показательному закону с параметром , как для первичных, так и для повторных вызовов. Будем считать, что на вход системы поступает простейший поток заявок с параметром . Структура такой СМО имеет вид рис. 1.1. Состояние рассматриваемой системы определим вектором , изменение во времени которого образует однородный дискретный двумерный марковский процесс с бесконечным числом состояний. Рис. 1.1 – Модель системы массового обслуживания Математическая модель исследуемого протокола множественного доступа построена, проведем ее анализ, получим аналитические выражения, определяющие зависимости для основных ее характеристик. Для исследования процесса , вероятность того, что в момент времени прибор находится в состоянии k и в ИПВ находится i заявок. Рассмотрим вероятности переходов из состояния системы в произвольный момент времени в состояние . 1. Пусть система находится в состоянии , то есть в ИПВ находится i заявок и прибор свободен, за интервал времени состояние системы может измениться таким образом (рис. 1.2): а) с вероятностью из входящего потока требований поступит новая заявка, которая немедленно займет прибор и начнет обслуживание, тогда система в момент времени ; б) с вероятностью к прибору обратится одна из i заявок, находящихся в ИПВ и система перейдет в состояние состояние системы не изменится. 2. Пусть система в момент времени находится в состоянии , то есть прибор занят обслуживанием заявки и в ИПВ находится i требований, за интервал времени возможны следующие переходы (рис. 1.3): а) с вероятностью прибор успешно завершит обслуживание, и в момент времени ; б) с вероятностью в систему поступит новое требование из входящего потока и произойдет конфликт. открыть »Методика оптимизации структуры и параметров библиотечной автоматизированной системы обеспечения информационными услугами
СОДЕРЖАНИЕ Перечень условных обозначений Введение Раздел 1. Обзор математических методов, которые используются при построении ИМ экономико-организационных систем 1.1 Формирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения 1.2 Метод Неймана 1.3 Элементы теории массового обслуживания 1.3.1 Предмет теории массового обслуживания 1.3.2 Входящий поток. Простейший поток и его свойства 1.3.3 Время обслуживания 1.3.4 Основные типы систем массового обслуживания и показатели эффективности их функционирования 1.3.5 СМО с ожиданием 1.4 Метод статистических испытаний Раздел 2. ИМ библиотечной системы обслуживания 2.1 Описание системы обслуживания 2.2 Сбор и обработка статистических данных о характере обслуживания 2.3 Статистическая обработка результатов наблюдений 2.4 Структура ИМ 2.5 Описание алгоритма функционирования 2.6 Оптимизация параметров системы обслуживания Раздел 3. Гражданская оборона Раздел 4. Охрана труда и окружающей среды 4.1 Общие вопросы охраны труда 4.2 Промышленная санитария 4.3 Техника безопасности 4.4 Пожарная безопасность 4.5 Охрана окружающей среды 5.Экономическая часть 5.1 Введение 5.2 Обзор существующих методов решения задачи 5.3 Расчёт сметы затрат на НИР 5.4 Определение научно-технического эффекта НИР 5.5 Методика расчета экономического эффекта 5.6 Выводы Заключение Список источников информации ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ АИБС - автоматизированная информационно-библиотечная система ИМ - имитационная модель НИР – научно-исследовательская работа СМО - система массового обслуживания ХГЗВА - Харьковская государственная зооветеринарная академия Библиотечная система обслуживания – библиотечная автоматизированная система обеспечения информационными услугами ВВЕДЕНИЕ В настоящее время остро стоит вопрос об улучшении качества обслуживания населения. открыть »Математическое моделирование и оптимизация системы массового обслуживания
Тогда прибыль за месяц будет оптимальной и равной примерно 1764 тыс. 17 рублей. Из графиков (рис.6, 7) и таблиц 4,5 видно, что имея возможность менять число инспекторов на посту и арендовать ускоряющую технику, нужно организовать работу так, чтобы на посту одновременно находилось 4 инспектора, и для каждого из них арендовать техники на 2000 рублей в день. Это позволит получить прибыль 1779337 рублей в месяц. Итак, создание имитационной модели системы массового обслуживания позволяет получить информацию, характеризующую приспособленность рассматриваемой системы для выполнения поставленных перед ней задач. Анализ численных значений критериев позволяет сделать выводы относительно реальной эффективности системы и выработать рекомендации по ее повышению. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Основная литература: 1. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. 2. Матвеев В.Ф., Ушаков В.Г. Системы массового обслуживания. М.: Изд-во МГУ, 1984. 3. Советов Б.А., Яковлев С.А. Моделирование систем, М: Высшая школа, 1985. открыть »Моделирование систем радиосвязи и сетей радиовещания (для студентов специальности «РРТ»)
Псевдослучайные последовательности. Моделирование случайных чисел, распределенных по заданному закону. Формирование моментов поступления вызовов, длительности обслуживания, случайные процессы при моделировании систем массового обслуживания (СМО) и сетей. 3 Моделирование СМО на универсальных языках программирования Концептуальная модель СМО с отказами и ожиданием. Основные качественные показатели системы. Элементарная имитационная модель системы коммутации как модель СМО. Структурная схема модели. Модификации модели. Статистическая обработка результатов, полученных с помощью элементарной модели. 5 Планирование эксперимента и оценки точности результатов моделирование ( 2 час) Цели планирования экспериментов с моделями систем. Стратегическое планирование имитационного эксперимента. Полный факторный эксперимент. Дробный факторный эксперимент. Частичный факторный эксперимент. Варианты построения. Тактическое планирование экспериментов с моделями систем. Оценка точности результатов моделирования. Оценка качества имитационной модели. 6 Моделирование сетей связи (6 час) Методы коммутации в сетях связи. открыть »Экономико-математическое моделирование
Применяется в случаях, когда нельзя заформализовать модель (описать аналитическим выражением) и в случае, когда система представляет собой многопараметрическую вероятностную экономическую систему. Кроме того, моделирование с помощью имитационных подходов применяется для систем больших размерностей и с большими внутренними связями. Основные этапы моделирования: 1) анализ моделируемой систем, сбор необходимой информации, выделение проблемной области исследования и постановка задач на исследование; 2) синтезирование (формирование, получение) необходимой математической модели области допустимых упрощений (ограничений), выбор критериев оценки эффективности и точности моделирования; 3) разработка имитационной модели, алгоритма ее реализации, внутреннее и внешнее математическое обеспечение; 4) оценка адекватности имитационной модели и контроль результатов экстремумов с последующей валидацией модели; 5) анализ результатов моделирования с целью достижения заданной точности моделирования. 5.3. Имитационная модель и ее структура. открыть »Социально-экономический анализ развития Орловской области
Эта модель используется наиболее часто и называется моделью с фиксированной матрицей данных. Во втором подходе считается, что признаки и z – случайные величины, имеющие совместное распределение. В такой ситуации оценка уравнения регрессии есть оценка условного математического ожидания случайной величины z в зависимости от случайных величин . Данная модель называется моделью со случайной матрицей данных. Каждый из приведенных подходов имеет свои особенности. В то же время показано, что модели с фиксированной матрицей данных и со случайной матрицей данных отличаются только статистическими свойствами оценок параметров уравнения регрессии, тогда как вычислительные аспекты этих моделей совпадают. В уравнении линейной функции регрессии обычно полагают, что величины независимы и случайно распределены с нулевым средним и дисперсией ООН РАН НИМБ. – М.: ЗАО «Издательство «Экономика»», 2004. – 605 с. Учитель Ю.Г. Разработка управленческих решений / Ю.Г. Учитель, А.И. Терновой, К.И. Терновой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТА-ДАНА, 2008. – 383 с. Р. Шеннон Имитационное моделирование систем – искусство и наука / Под ред. Е.К.Масловского. – Москва: Издательство «Мир». 1978 – 418 с. Официальный сайт федеральной службы государственной статистики / Москва. – Режим доступа: www.gks.ru Официальный сайт Орловской области / Орел. – Режим доступа: www.adm.orel.ru 1 Стратификация населения – иерархическая система неравенства, формирующая различные слои (страты) общества. 2 Демассификация производства – это переход от массового, серийного производства к производству индивидуальному, на заказ. 3 Аппроксимация – это математический метод, состоящий в замене одних математических объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми. открыть »
