6. Потери покупателей возможны на входе, если длина входной очереди превышает заданную величину. Такое допущение скорее отражает нетерпение покупателей, которые не хотят стоять в длинной очереди, чем ограничение на размер магазина.
7. Если покупатель заплатил деньги в кассу, а длина очереди в отдел равна максимальной, то происходит блокировка кассы: предполагается, что покупатель остался в кассе и новый покупатель не может начать оплату. Это не очень реалистично, но данное ограничение имеет уже рассмотренную причину: сильное возрастание сложности модели при учете параметров, которые затрагивают несколько элементов системы. В данном случае следовало бы указать, что общее количество покупателей в магазине не превышает заданной величины (например, 30 человек). Тогда в магазин просто не могли бы придти новые покупатели, а переход покупателя из кассы в очередь отдела не сказывался бы на общем числе покупателей. Данное допущение оказывается наиболее серьезным, так как получается, что алгоритм действия модели не соответствует не только действительности, но и пожеланиям исследователя.
Выбор средств моделирования. Обсуждение допущений позволяет сделать вывод о том, что мощные системы имитационного моделирования систем массового обслуживания оказываются довольно сложными и альтернативой является программирование таких систем на универсальных языках типа Visual Basic. При этом разработчик получает практически неограниченные возможности учета тончайших нюансов функционирования системы.
Изучение специализированных средств имитационного моделирования занимает много времени, так как осваивается новый понятийный аппарат, синтаксис и семантика языка. Программирование таких систем – также довольно трудоемкий процесс. Этим и объясняется общепризнанное правило: применять специализированные средства для сложных систем с большим числом каналов и фаз обслуживания, разными типами клиентов. А для детального моделирования работы систем, по сложности соответствующих магазину, лучше использовать универсальные языки программирования.
Система допущений решаемой задачи подобрана так, чтобы моделирование можно было производить практически любыми средствами, включая простейшие специализированные программы. К их числу можно по праву можно отнести модуль QSS программы WinQSB. В нем можно создавать модель в интерактивном графическом режиме.
Создание модели с помощью специализированной программы. Не вдаваясь в тонкости процесса ввода модели в компьютер, так как он достаточно интуитивен, приведем результаты работы. Модель в графическом представлении (в виде графа) имеет вид рис. Рис. 37.
Рис. 37. Графическое представление имитационной модели.
На данном рисунке имеются следующие обозначения. In – источник заявок – приход покупателей; QСh – очередь в отдел для выбора книг; Ch1…Ch5 – покупатели, выбирающие товар. Они обозначаются как каналы обслуживания. Количество занятых каналов соответствует количеству покупателей в отделе, а время обслуживания в канале – времени выбора нужных книг. QC и С – очередь в кассу и сама касса соответственно. QB и B – соответственно очередь к продавцу и получение покупки.
Задание параметров модели удобнее проводить в другой форме представления модели – матричной (рис. Рис. 38).
Рис. 38. Матричная форма представления модели.
На данном рисунке строки таблицы соответствуют узлам графического представления, что можно увидеть, сравнив первый столбец рис. Рис. 38 с обозначениями узлов на рис. Рис. 37.
Второй столбец задает тип узла: С – источник клиентов; S – канал обслуживания; Q – очередь. Имеется также не используемый в модели тип G – «сборщик мусора» – невыполненных заявок.
Третий столбец задает связи графа: те узлы, с которыми связан узел, обозначенный в первом столбце.
Столбец Queue Capacity (емкость очереди) задает максимальную длину каждой очереди.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.