Имитационное моделирование процесса работы Интернет-кафе

момента времени завершения обслуживания этого требо-

вания "t+RON" и сохранение его в соответствующем най-

денному свободному устройству i-м элементе массива

ton[ ]: “ton[i]=t+RON;”,

2. 1.2.2.2. иначе отказ в обслуживании требования; обработка отка-

за здесь состоит просто в увеличении на единицу счётч-

ка числа отказов m: “m++;”.

2. 1.2.3. Генерация момент

а поступления в систему нового требования

и сохранение его в переменной tin: “tin=t+RIN;”

2.2. Конец блока цикла 2.1.: "}"

3. Завершение процесса моделирования:

3.1. Вывод результатов моделирования - в данном случае значений заданного числа обрабатывающих устройств N, числа обработанных требований n, и числа отказов m.

Глава 2. Имитационное моделирование процесса

2.1 Постановка задач (Вариант №8)

Задание: Провести имитационное моделирование работы Интернет – кафе. Период моделирования n минут. Интервал времени между двумя посещениями Интернет – кафе посетителями моделировать дискретной случайной величиной , равномерно распределенной в интервале []. Общее число мест в кафе Средний пользовательский трафик (объем переданных и полученных данных) за единицу времени моделируется дискретной случайной величиной с дискретным равномерным распределением в диапазоне значений [] мегабайт/мин. Длительность пребывания в кафе посетителя моделируется дискретной случайной величиной , имеющей показательное распределение с параметром минут. Цена 1 мегабайта трафика в рублях tax.

Рассчитать:

· общий объем трафика по Интернет – кафе за период моделирования в мегабайтах в стоимостном выражении (руб.).

· доход Интернет – кафе за период моделирования

· пиковое и минимальное значение трафика в единицу времени (мин.) в системе за период моделирования.

· число отказов r в доступе посетителям в случае отсутствия слабых мест.

Параметры модели:

·

·

·

·

·

·

Оценить методом машинного эксперимента величину , максимизирующую доход Интернет – кафе при сохранении .

Средства реализации модели – программа на языке С++.

2.2 Общий алгоритм моделирования процесса

Алгоритм имитационного моделирования процессов данного типа структурируется вокруг следующих групп основных компонентов:

1. Организация цикла перебора отсчетов дискретного времени моделирования, т.е. собственно организация процесса как последовательности отдельных состояний системы в дискретном времени;

2. Наполнение этого цикла множеством независимых обработчиков случайных событий происходящих в моделируемой системе.

Таким образом, мы имеем общий способ построения алгоритмов подобного типа, который включает следующие основные компоненты:

1. Анализ событий в системе и проектирование структур данных необходимых для хранения информации связанный с этими событиями;

2. Разработка отдельных алгоритмов обработки этих событий включающих в общем случае модификацию параметров состояния системы и моделирование следующего события того типа, обработка которого производится этим алгоритмом;

Связывание отдельных разработанных выше алгоритмов и структур данных в единой программе.

2.3 Моделирование программы с заданными параметрами

В данной курсовой работе необходимо провести имитационное моделирование работы Интернет-кафе. Для моделирования данной задачи мы используем СМО с N обрабатывающими устройствами без очереди с отказами. Алгоритм поставленной задачи, которая рассмотрена в п. 2.2. необходимо реализовать на языке программирования С++.

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;

· Сmax – общее число мест в кафе.

Исходный текст программы начинается с определения параметров модели и прочих 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 компьютеры 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:

 Скачать реферат