2015-08-21
311
DoCommand("CLEAR OFF"); /* Використовувати OFF для збереження
результатів */
/* Збільшити кількість команд RMULT, якщо у вас більша кількість ГВЧ */
/* Задати нові випадкові числа всім потокам випадкових чисел */
TEMPORARY CommandString;
/* Обчислити, перед тим як перейти до DoCommand */
CommandString = Catenate("RMULT ",Run_Number#111);
/* DoCommand компілює рядок в глобальному контексті */
DoCommand(CommandString);
/* Встановити власні умови спостереження */
DoCommand("START 200,NP"); /* Пройти неусталений режим */
DoCommand("RESET"); /* Почати період замірів */
DoCommand("START 100,NP"); /* Провести моделювання */
END;
*******************************************************
Для проведення експерименту призначена команда CONDUCT, яка закріплена за функціональною клавішою F11 (Edit ► Settings ► Function Keys) (Правка ► Налаштування ► Функціональні клавіші).
Рис. 9.11. Вікно Journal (Журнал) із звітами для кожного дослідження
Компіляцію моделі здійснюємо натисканням комбінації клавіш Ctrl+Alt+S. Об’єкт моделювання створено. Після натискання F11 експеримент починає працювати. В ході роботи створюється звіт, який записується у вікно Journal (Журнал) створеного об’єкту (рис. 9.11).
|
|
|
У нашому прикладі експеримент містить 16 спостережень (100 прогонів моделі у кожному з них), тому буде видано 16 звітів. Після цього кінцеві результати будуть виведені в таблиці 9.6.
Таблиця 9.6.
Результати дисперсійного аналізу
У таблиці кожний фактор і взаємодія факторів представлені окремим рядком. У кожному рядку для даного ефекту (Effect) є результати основних обчислень і F -статистика. Чим більше значення F -статистики (F-for Only Main Effects), тим вагоміший ефект. Ефект, а відповідно, і фактор, вважається вагомим, якщо перевищує критичне значення (Critical Value of F (p=.05)), яке також обчислюється GPSS World. В даному прикладі фактори C і D є вагомими, оскільки їх F-статистики більші, за критичне значення, що дорівнює 4,96. Найбільший вплив на ймовірність втрати повідомлень здійснює фактор С, так як він має найбільше значення F -статистики – 1139,527.
Таким чином, результати моделювання свідчать про те, що вибіркова ймовірність втрат повідомлень досліджуваної системи в середньому становить 0,258. Для зменшення втрат повідомлень потрібно продовжити дослідження кожного значущого фактора, і в першу чергу фактора С.
