Имитационное моделирование работы парикмахерской
В качестве параметров модели используем следующие компоненты и макроопределения:
· Т - время моделирования (в мин.);
· RIN - генератор случайного потока поступающих в систему требований;
· RОN - генератор интервалов времени обработки требования обрабатывающим устройством;
· n– общее число мест в кафе.
Исходный текст программы начинается с определения параметров модели и проч
их исходных данных. Все они определяются с помощью директивы препроцессора "#define". Макросы RIN и RОN определяют вызовы функций, моделирующих распределение интервалов времени между событиями прихода посетителей и интервалов времени от начала до завершения обслуживания посетителей, соответственно. А макрос Trafik определяет вызов функции, моделирующую средний трафик пользователей. Сами функции моделирования случайных последовательностей, распределенных по различным законам, определены в файле Rand.срр, текст которого подключается к тексту модели процесса с помощью директивы препроцессора "#include" в первой строке текста программной реализации модели. Константа "Т" определяет длительность периода моделирования в единицах дискретного времени моделирования (в минутах). Константа "n" задаёт число обрабатывающих посетителей. ton[i]=-1 определяет специальное значение для элемента массива ton[ ], означающее, что место освободилось (компьютер свободен). Поскольку массив ton[ ] предназначен для хранения моментов времени ухода посетителя, которые могут принимать лишь неотрицательные значения, то в качестве такого, сигнализирующего о незанятости компьютера значения, взято первое неиспользуемое отрицательное число - "-1".
Все переменные определяются как длинные целочисленные переменные. Это связано с тем, что диапазона значений простого типа int - от -32768 до 32767 может быть недостаточно для представления используемых значений данных модели. Далее следует собственно моделирующий алгоритм:
1 .Инициализация переменных:
1.1. Инициализация массива ton[ ] – все парикмахеры помечаются как свободные присваиванием элементам массива значения "-1":
" for(i=0;i<N;i++) ton[i]=-1;";
2. Цикл перебора дискретных отсчётов времени периода моделирования:
2.1. Определение числа итераций цикла перебора дискретных отсчётов периода моделирования: "for(j=0;j<N;j++)" и вход в тело цикла “{“;
2.1.1 .Обработка ухода посетителя парикмахерской:
2. 1.1.1. Определение числа итераций цикла перебора устройств:
"for(i=0;i<N;i++)". Если текущий момент времени tсов-
падает с уходом посетителя ton[i]: “if(ton[j]==i)”, и вход
в тело цикла “{”,
2.1.1.1.1. освобождение места (парикмахера): “ ton[j]=-1;”;
2. 1.1. 2. 2. увеличение на единицу числа обслуживаемых
посетителей: "nPos++";
2. 1.1.3. Конец цикла 2.1.1.1.: "}".
2.1.2. Обработка прихода нового посетителя:
2. 1.2.1. Поиск первого свободного обрабатывающего устройства:
"j=0; while(ton[j]!=-1) j++;
2. 1.2.2. Генерация момента прихода в парикмахерскую нового посетителя и сохранение его в переменной tin: “tin=ceil(RIN)+i;”
2.2. Конец блока цикла 2.1.: "}".
3. Завершение процесса моделирования:
3.1. Вывод результатов моделирования.
2.4 Разработка программной реализации алгоритма
В данном разделе мы разрабатываем программную реализацию имитационного моделирования работы Парикмахерской. Помимо общих переменных, которые были описаны выше в п.2.3., в этом разделе можно описать и частные переменные, которые используются в программе, разработанной на языке программирования С++:
В программной реализации используются следующие частные переменные:
· i, j- используются для хранения вспомогательных индексных значений;
· t - дискретные отсчёты времени периода моделирования;
· tin – входящий поток, время прихода посетителя (момент поступления в систему следующего требования);
· ton [ ] - моменты завершения обработки требований соответствующими элементам массива обрабатывающими устройствами, то есть массив для сохранения интервалов времени ухода посетителей;
· Cena–цена обслуживания клиента;
· r– число отказов пользователям;
· m– число обслуженных посетителей;
R-выручка парикмахерской за период моделирования
Программная реализация алгоритма производится в несколько этапов:
1. Подключение в программу заголовочных файлов:
#include //включение в программу текстов заранее подготовленных файлов
#include<iostream.h> //содержит потоки данных ввода/вывода
#include<math.h> //хранятся математически функции
#include<conio.h> //
#include<stdlib.h> //
# include <values.h> //содержит описания данных
#define //определение параметров модели и прочих исходных данных на глобальном уровне, описанной в п.
#define RCLIENTS x1[discrete(p1)]
float x1[]={7,8,9,10,11,12,13,14,15};
float p1[]={0.05, 0.05, 0.05, 0.2, 0.2, 0.2, 0.05, 0.05, 0.15};
#define CENA x2[discrete(p2)]
floatx1[]={10,12,13,14,15,16,17,18,19};
floatp1[]={0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.2, 0.2, 0.2, 0.15};
#defineC (125*125*125*125*5) //объявление мультипликативного конгруэнтного метода, которое описывается в п.1.3.
#definen 2// общее число парикмахеров
#defineT (8*60*30) // период моделирования (в мин.)
2. Генерация мультипликативным конгруэнтным методом псевдослучайной последовательности чисел:
floatrand(void) //генерация псевдослучайной последовательности с равномерным распределением
{
static unsigned long int u=C;
// static – модификатор для того, чтобы локальная переменная u сохраняла значение между двумя последующими обращениями к этой функции
u=u*C; //С - константа
returnu/float(0xfffffffful); // (0xfffffffful) – максимально беззнаковые целое число, заданное в шестнадцатеричной форме.
}
3. Вызов функций моделирования:
//функция моделирования показательного распределения, описанная в п.1.7.
unsigned int discrete( float p[ ])
{
float s, r;
int k=0;
s=p[ ];
r=rand( );
while (s<r)
{
k++;
s+=s+p[k];
}
returnk;
}
4. Инициализация
unsigned long int i,j,cost, R,r,n,k;
float t, tin;
m=0; k=0; R=0;
5. Запускпрограммы
tin=RIN;
for(i=0;i<T;i++)
6. Обработказавершения
for(j=0;j<N;j++) if(ton[j]==i)
{
m++;
ton[j]=-1;
}
7. Обработка очередного входящего события
if(i==tin)
{
j=0; while((ton[j]!=-1) && (j<N)) j++;
if(j!=N)
{
i=RCLIENTS;
n++;
for(;t<N;i++)
if(rand1()<=P)
{
cost=cost+a*CENA;
k++;
}
} else r++;
tin=RIN+i;
}
}
8. Выводимые результаты:
cout<<" Rezultati modelirovaniya ";
cout<<"1.Posetili parikmakherskuy:"<<n<<" chel"<<endl;
cout<<"2.Iz nikh obclujeno : "<<m<<" chel"<<endl;
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
- Метод экономического моделирования. Прогнозирование урожайности картофеля
- Математические методы экономических исследований
- Сущность, модели, границы применения метода производственной функции
- Исследование модели развития покупательского спроса для предприятия, выпускающего определенный товар
- Динамика урожайности зерновых
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели