GPSS World Simulation Report - Untitled Model 2.2.1
Friday, January 28, 2011 16:11:27
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
0.000 100.000 16 0 1
NAME VALUE
MATERIAL 10007.000
NACH_UR 1500.000
OUT 6.000
POSTAVKA 1300.000
SPROS_M 10008.000
ZAPAS 10006.000
ZAPASOUT 13.000
LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY
1 GENERATE 20 0 0
2 TEST 20 0 0
3 ASSIGN 12 0 0
4 ADVANCE 12 1 0
5 ENTER 11 0 0
OUT 6 TERMINATE 19 0 0
7 GENERATE 100 0 0
8 ASSIGN 100 0 0
9 TABULATE 100 0 0
10 TEST 100 0 0
11 LEAVE 100 0 0
12 TERMINATE 100 0 0
ZAPASOUT 13 TERMINATE 0 0 0
14 GENERATE 1 0 0
15 ENTER 1 0 0
16 TERMINATE 1 0 0
STORAGE CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY
ZAPAS 2500 1433 0 1762 5450 1 1299.600 0.520 0 0
TABLE MEAN STD.DEV. RANGE RETRY FREQUENCY CUM.%
ZAPAS 1339.100 199.642 0
900.000 - 1000.000 2 2.00
1000.000 - 1100.000 5 7.00
1100.000 - 1200.000 24 31.00
1200.000 - 1300.000 19 50.00
1300.000 - 1400.000 13 63.00
1400.000 - 1500.000 14 77.00
1500.000 - 1600.000 9 86.00
1600.000 - 1700.000 10 96.00
1700.000 - 1800.000 4 100.00
FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
123 0 101.000 123 0 7
122 1 105.000 122 0 1
116 1 105.000 116 4 5 2 388.000
TABLE MEAN STD.DEV. RANGE RETRY FREQUENCY CUM.%
ZAPAS 1339.100 199.642 0
900.000 - 1000.000 2 2.00
1000.000 - 1100.000 5 7.00
1100.000 - 1200.000 24 31.00
1200.000 - 1300.000 19 50.00
1300.000 - 1400.000 13 63.00
1400.000 - 1500.000 14 77.00
1500.000 - 1600.000 9 86.00
1600.000 - 1700.000 10 96.00
1700.000 - 1800.000 4 100.00
FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
123 0 101.000 123 0 7
122 1 105.000 122 0 1
116 1 105.000 116 4 5 2 388.000
Анализ результатов:
Вместимость – 2500
Максимальное содержимое – 1762
Число входов – 5450
Среднее содержимое – 1299,600
Коэффициент использования – 0,52
Работа с моделью показывает, что чем выше размеры поставок, тем выше коэффициент использования.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате исследования было выяснено, что используя систему имитационного моделирования GPSS, можно составить необходимую модель, и, проанализировав ее, получить искомый результат. То есть, меняя исходные данные и анализируя модель можно прийти к оптимальному решению.
Данная курсовая работа показала, что GPSS является необходимым элементом в портфеле знаний специалистов работающих в любой сфере.
1) В.Д. Боев «Моделирование систем. Инструментальные средства GPSSWorld». Учебное пособие. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004.
2) Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие / А.А. Емельянов Е.А. Власова Р.В. Дума. – М.: Финансы и статистика, 2002.
3) Игнатов В.Д. Особенности решения задач имитационного моделирования в системе GPSSWorld: учебно-методическое пособие / Игнатов В.Д. – Смоленск: Изд-во СГУ, 2007.
4) Бычков С.П., Храмов А.А. Разработка моделей в системе моделирования GPSS. М.: МИФИ, 1997.
5) Бражник А.Н. Имитационное моделирование: возможности GPSSWorld.-СПб.: Реноме. 2006.
6) Гаджинский А.М. Логистика: Учебник. – М.: Маркетинг, 1998. – 228 с.
7) Логистика: Учебник / Под ред. Б.А. Аникина. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 367с.
8) Томашевский В.Н., Жданова В.Т. Имитационное моделирование в среде GPSS.-М.: Бестселлер, 2003
9) Шеннон Р.Дж. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. М.: мир, 1978 г.
10) www.gpss.ru