и позволяет методом направленного перебора найти вариант, соответствующий минимальным затратам. Для каждого нового варианта сочетания числа станков и рабочих при старте в операторе STORAGE переопределяется емкость МКУ для нового значения количества ремонтников. Опустив промежуточные результаты, приведем конечный результат для этого эксперимента.
Из приведенных результатов видно, что на предыдущем шаге рассматривался вариант c 8 станками и 6 рабочими, однако, затраты при этом сочетании оказались больше, чем при 7 станках и 6 рабочих.
Поэтому в качестве окончательного был принят вариант c 7 станками и 6 рабочими при средних часовых затратах на производство 52.5568 единиц стоимости.
9.l2. Выбор наилучшего варианта структуры системы
Во многих случаях при моделировании приходится искать наилучший вариант структуры моделируемой системы или алгоритмов ее функционирования. По полученным результатам экспериментов c моделью обычно обнаруживается наличие некоторой проблемы, которую надо локализовать и определить причины ее возникновения. Для этого формулируют несколько гипотез, которые потом проверяют.
|
|
Не существует единого подхода к формулированию гипотез, поскольку такая процедура зависит от конкретной модели и проблемы, которая решается c помощью этой модели. Поэтому можно лишь предложить некоторые общие методы формулирования гипотез [17].
1. Идентификация похожих ситуаций. Используется существующий опыт проведения подобных работ и формулируются гипотезы, похожие на уже известные.
2. Выявление резко отличающихся значений. Такие значения часто могут приводить к правильным гипотезам. Их следует игнорировать только после тщательного изучения и объяснения.
3. Выявление закономерностей. В модели определяют интересные закономерности во времени, такие как циклы или тенденции. Для этого целесообразно применять графические методы: диаграмму состояний системы, временные ряды и диаграммы Ганта.
4. Выявление корреляций. Корреляция между параметрами и показателями критерия эффективности системы может привести к правильным гипотезам.
Выявление и анализ несоответствий. Существование очевидных взаимосвязей между данными, которые проверяются, c данными, взятыми из разных источников; между данными, связанными c системой; между полученными данными на модели и их ожидаемыми значениями. Выявленные несоответствия c большой вероятностью приводят к гипотезам.
Решение задачи анализа системы c помощью имитационной модели сводится большей частью к выявлению так называемых «узких мест». Пусть S – система, Р – показатель эффективности, х1,х2,..., xi..., хп – n параметров модели. Величины xi – это параметры окружающей среды и внутренние параметры модели. Допустим, что увеличение P приводит к улучшению показателя. Функция P(xi), i = 1,..., n обычно характеризуется явно выраженными нелинейностями, которые приобретают форму узких мест.
|
|
Система S имеет узкое место относительно P вопределенной области пространства параметром D, если в этой области значение P существенным образом возрастает при изменении одного или немногих параметров. Даже большие изменения других параметров не приводят к ощутимому изменению P, если они не выводят систему за границы области D. В этом случае не рассматриваются области, которые окружают глобальные или локальные максимумы Р. Узкие места возникают тогда, когда к некоторым ресурсам системы выстраиваются большие очереди из-за нарушения баланса между потоком запросов к этому ресурсу и возможностями ресурса удовлетворять их.
Признаком наличия узкого места в системе может быть большая разница между коэффициентами использования компонентов системы, в особенности, если один из коэффициентов стремится к единице. Другим признаком может стать выявление несоответствия производительности системы ожидаемой.
Один из подходов к улучшению показателей эффективности P систем связан c последовательным устранением узких мест. В общем случае изменение одного или нескольких параметров xi, модели не всегда может привести к балансированию системы, так как могут обнаруживаться новые узкие места, которые до этого были скрыты только что устраненными. Кроме того, внесенные изменения в модель могут перевести систему S в другую область пространства параметров, в которой критерий P ограничивается другим узким местом.
Если моделируемая система отображается сетью CMO, то для предварительного анализа ее работы и поиска узких мест используют операционный анализ (см. параграф 2.4). В соответствии c операционным анализом пошаговое устранение узких мест в системе и балансирование коэффициентов загрузки узлов в сети позволяет получить минимальное время пребывания требований в системе, то есть получить ее максимальную пропускную способность. Во многих случаях это дает возможность найти начальное решение для определения необходимого количества устройств в узлах сети, которые потом уточняются при имитационном моделировании.