ТЕМА 4. РАЗРАБОТКА УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Отчет по лабораторной работе

 

 

Оглавление

Введение. 2

Построение имитационной модели технологического процесса. 3 Построение статистических моделей технологического процесса. 9

2.1.    Анализ влияния входных факторов на выходные величины.. 9

2.2.    Построение регрессионных моделей выходных величин технологического процесса  10

ПРИЛОЖЕНИЕ А.. 15

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. 16

ПРИЛОЖЕНИЕ В.. 19

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. 19

ПРИЛОЖЕНИЕ Д.. 21

  ТЕМА 5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕОРИИ СИСТЕМ МАССОВОГО
ОБСЛУЖИВАНИЯ В УПРАВЛЕНИИ
Задание к лабораторной работе
Цель лабораторной работы: исследовать работу одноканальной и
двуканальной систем массового обслуживания, рассчитать характеристики
рассматриваемых систем теоретически и используя имитационную модель.
Теоретическая часть: рассмотреть работу одноканальной и
двуканальной системы массового обслуживания для следующих случаев:
1)системы с отказами в обслуживании; 2)системы с неограниченной
очередью; 3)системы с ограниченной длиной очереди (длина очереди – 5);
построить соответствующие графы состояний системы и рассчитать
основные производственные характеристики:
 относительная и абсолютная пропускная способность,
 вероятность обслуживания заявки,
 вероятность отказа,
 коэффициент занятости канала,
 коэффициент простоя канала
 среднее время простоя канала,
 средняя длина очереди,
 среднее время ожидания заявки в очереди.
Считать, что поток событий является пуассоновским, параметры
которого приведены в таблице (прилагается).
Практическая часть: смоделировать процесс работы одноканальной и
двуканальной СМО с отказами и рассчитать основные производственные
характеристики:
 число обслуженных заявок,
 число отказов,
 относительную частоту обслуживания,
 относительную частоту отказов,
 суммарное время обслуживания,
 сопоставить оценки вероятности обслуживания, рассчитанные по числу
отказов и по времени обслуживания.
Оценить вышеуказанные характеристики для двух случаев: число
поступивших заявок невелико (до 50) и число поступивших заявок не менее
500.
Рассмотреть случаи, когда входной поток имеет экспоненциальное
распределение, нормальное распределение, равномерное распределение.
Параметры данных законов распределения для различных вариантов
приведены в таблице (прилагается).
Для экспоненциального закона распределения сопоставить результаты
моделирования с теоретическими.
Сделать вывод об эффективности работы смоделированных СМО.



Фрагмент работы:

Построение имитационной модели технологического процесса

Зависимость выходных характеристик технологического процесса представлена следующими уравнениями:

 

(1)

 

(2)

Числовые характеристики параметров и коэффициенты математической модели технологического процесса представлены в таблице 1.1:

коэффициенты математической модели технологического процесса

математические ожидания выходных параметров

 X1, X2, X3, X4, X5

коэффициент вариации Xi

(var xi)

b1

b2

b3

b4

b5

m1

m2

m3

m4

m5

2

4

6

8

10

8

10

12

14

18

0,05

 

Таблица 1.1 – Исходные параметры входных величин

Выходные характеристики технологического процесса Y1 и Y2 является функциями входных параметров X1, X2, X3, X4, X5, которые подчиняются нормальному закону распределения с известными числовыми характеристиками. На основании вышеприведенных данных, используя метод Монте-Карло, смоделируем выходные характеристики для партии изделий объёмом 1000.

На этом этапе используем процедуру «Генерация случайных чисел» и учитываем, что входные величины X3 и X5 коррелируют со значением коэффициента корреляции равным 0,75.

Стандартное отклонение находится по формуле σ = М[Х]/var x. Вычисленные значения стандартных отклонений для X1, X2, X3, X4, X5 представлены в таблице 1.2.

 

σ1

σ2

σ3

σ4

σ5

0,4

0,5

0,6

0,7

0,9

 

Таблица 1.2 – Стандартное отклонение

На основании зависимости между выходными характеристиками технологического процесса  и входными параметрами смоделируем выходные характеристики Y1 и Y2, значения которых представлены в Приложении А.

На основании смоделированных данных рассчитаем математическое ожидание и дисперсию выходных величин. Расчет производим при помощи инструмента Excel «Описательная статистика». Результаты представлены в таблице 1.3.

Y1

 

 

Y2

 

Среднее

22,98626532

 

Среднее

56,28813161

Стандартная ошибка

0,102431265

 

Стандартная ошибка

0,270758107

Медиана

22,73619862

 

Медиана

55,70343454

Мода

#Н/Д

 

Мода

#Н/Д

Стандартное отклонение

3,239161001

 

Стандартное отклонение

8,562123125

Дисперсия выборки

10,49216399

 

Дисперсия выборки

73,3099524

Эксцесс

0,886917488

 

Эксцесс

1,24076071

Асимметричность

0,490593738

 

Асимметричность

0,504519218

Интервал

25,32348957

 

Интервал

69,16248438

Минимум

14,46223226

 

Минимум

32,0580178

Максимум

39,78572182

 

Максимум

101,2205022

Сумма

22986,26532

 

Сумма

56288,13161

Счет

1000

 

Счет

1000

Уровень надежности (95,0%)

0,201005118

 

Уровень надежности (95,0%)

0,531319859

 

Таблица 1.3. – Характеристики выходных величин



Список использованной литературы:


Цена сегодня: 25.00 бел.руб.

Вы находитесь на сайте как незарегистрированный пользователь.
Для покупки работы Вам необходимо авторизоваться на сайте через социальную сеть
Либо Вы может заполнить все поля ниже, тогда кабинет пользователя будет создан автоматически
Ваше имя :
Придумайте логин :
Ваш e-mail :
Ваш телефон :
Параметры выбора
Дисциплина
Вид работ
Цена
от 
до 
Год сдачи
от 
до 
Минимальный балл
Страниц не менее
Слова в названии
Слова в описании


ИП Глухов Руслан Алексеевич, Свид-во о гос. рег. № 190616554 от от 07.04.2005 г., Мингорисполком.
Юр. адрес: 220020, Республика Беларусь, г. Минск, пр-т Победителей, 125-185

Megabank.by - Купить дипломную работу в Минске

Разработка сайта 3D.BY

Оставьте свои данные и мы перезвоним!