• В соответствии с предельной теоремой о суперпозиции потоков событий, а также учитывая, что в компьютере может быть несколько сотен независимых потоков элементарных неисправностей, будем считать, что интервал между двумя последовательными неисправностями распределен по экспоненциальному закону (значение соответствующего параметра - expo).
Если допустить, что в бухгалтерии работает не менее трех сотрудников, которые могут подготавливать информацию для обработки, и характер их работы приблизительно одинаков, то в качестве закона распределения интервала поступления документов выбираем экспоненциальный закон (значение соответствующего параметра -также expo). Следует отметить, что если это допущение не выполняется, то можно выбрать и любой другой закон.
Длительность ремонта компьютера всегда можно представить в виде суммы длительностей многочисленных элементарных операций - случайных величин, распределенных по произвольному закону. Поэтому в соответствии с центральной предельной теоремой будем считать, что эта длительность распределена по нормальному закону (значение соответствующего параметра - norm). Если допустить, что процесс обработки оператором одного документа также можно представить в виде последовательности многочисленных элементарных операций и длительность каждой элементарной операции распределена по произвольному закону, то мо^но считать, что интервал обработки одного документа - это величина, распреде
ленная по нормальному закону (значение соответствующего параметра - также norm).
После создания схемы модели можно перейти к написанию ее текста в операторах Pilgrim. При составлении модели сразу встретимся с двумя сложными моментами.
Первая сложность, с которой мы столкнемся, - это описание условия перехода транзакта-документа в узел 5, а транзакта-неисправности - в узел 6. Вторая сложность заключается в том, что среднее время обработки транзакта и среднеквадратичное отклонение этого времени существенно зависят от природы транзакта, т.е. будут различными для транзакта-неисправности и транзакта-документа.
Введем в рассмотрение три переменные пользователя:
1) int Dist - для изменения закона распределения длительности обслуживания в узле serv в зависимости от вида транзакта;
2) float Tobs - для изменения средней длительности обслуживания в узле типа serv;
3) float Pogr - для изменения среднеквадратичного отклонения длительности обслуживания в этом же узле serv.
Транзакты можно различать по значению приоритета. Например, если транзакт-документ неприоритетный, то значение его приоритета обозначается попе; а если транзакт-неисправность имеет приоритет 1, то это число можно сразу определить. Приоритет транзакта хранится в нем самом - в параметре t->pr. Будем использовать параметр пользователя с номером О, находящийся внутри транзакта, для временного помещения номера узла, в который должен перейти транзакт из узла 4 (в узел 5 или 6). Этот параметр символически обозначается как t-» iuO.
Следует учесть, что при прохождении транзакта через операторы узла адрес этого транзакта всегда находится в указателе t . Поэтому всегда можно определить приоритет транзакта как t->pr, а параметр пользователя с номером О можно получить как t->iuO.
После таких предварительных действий можно оформить следующее условие, позволяющее справиться с обоими вышеуказанными моментами (конструктор автоматически поможет написать его):
i f (t->pr ==1 ) / / Приоритет равен 1?
{
t->iuO=6; / / Номер следующего транзакта
Dist=norm; / / Закон распределения
Tobs=1.0; / / Время обслуживания
Pogr=Tobs/3.0; / / Среднеквадратичное отклонение
}
else
{
t-»iu0=5; // Номер следующего транзакта
Dist=norm; // Закон распределения
Tobs=0.08; // Время обслуживания
Pogr=Tobs/3.0; // Среднеквадратичное отклонение
Далее приступаем к созданию модели, формализованный текст которой приведен ниже:
#include <Pilgrim.h>
forward // Начало моделирования
{
int Dist; // Закон обслуживания
float Tobs; // Среднее время обслуживания
float Pogr; // Среднеквадратичное отклонение
modbeg ("АРМ бухгалтерии",6,
1200,(long)time(NULL),none,3,none,5,2);
ag ("Бухгалтерия",1,none,expo, 0.1, zero, zero,3);
// ta = 0,10 часа
ag ("Неисправности",2,1,expo,24.0,zero,zero,3)/
// te = 24,0 часа
network (dmnmy, dmnmy)
{
top(3): queue("Столик-очередь",prty,4);
place;
top(4): if (t-^pr == 1)
{
t-^iu0=6;
Dist=norm;.
Tobs=1.0; // tr = 1,0 часа
Pogr=Tobs/3.0;
}
else
{
t-^iu0=5;
Dist=norm;
Tobs=0.08; / / ts = 0,08 часа
Pogr=Tobs/3.0;
}
serv("Компьютер",l,abs, Dist,Tobs ,
Pogr, zero, t->iuO) ;
place ;
top{5) : term("Архивные папки") ;
place ;
top{6) : term("Heиcпp. устр-на") ; .
place ;
fault(123) ;
}
modend("Bookkeep.doc",1,24,page) ;
return 0;
}
В процессе моделирования в стандартном окне на экране монитора можно наблюдать динамику задержек, пространственных процессов, потоков транзактов, а также информацию о любом узле, входящем в состав модели. Результаты моделирования показаны на рис. 3 (график задержек) и в табл. 1, получаемой с помощью компьютера.
Рис 2
Таблица 1
Заключение.
В данном случае применение методов исследования операций становится невозможными по двум причинам: во-первых, число бухгалтеров не может быть большим и, во-вторых, присутствует фактор неисправности. Если попытаться создать математическую модель с помощью, например, аппарата вложенных цепей Маркова (метод Кендалла) или аппарата полум^ковских процессов, то придется ввести большое число допущений, которые сделают погрешность метода при определении tq крайне большой (буквально «плюс-
минус в несколько раз»). Обе отмеченные причины приводят к тому, что от построения математической модели приходится отказаться. Поэтому применялся метод имитационного моделирования. Рассмотренная выше модель относится к разновидности имитационных моделей, которые называются разомкнутыми. В таких моделях не просматриваются какие-либо обратные связи или взаимные влияния компонентов экономической системы. В результате рассмотрения модели АРМ бухгалтерии можно сделать вывод , что имитационная модель достаточно эффективно отражает функционирование компьютеров в автоматизированной бухгалтерии и позволяет оптимизировать процесс обработки документов и неисправностей.
Использованная литература.
Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2002. -368 с: ил.