Решение смо в excel
Обновлено: 05.07.2024
Задача на тему Многоканальное смо с ожиданием
Здравствуйте, помогите пожалуйста.Набираю задачу в Delphi7 на тему Многокональное смо с.
Задача "Заявки поступают в СМО с интервалом"
Ребята. Кто-нибудь,пожалуйста помогите решить две задачи по gpss А то завтра на зачет,а я.
Задача excel
Может кто подскажет как решить данную задачу? Заранее спасибо.
задача MS Excel
Помогите пожалуйста,не получается решить задачу,задания прилагаются и сама таблица Excel уже.
Количество по ЭВМ можно посчитать =СЧЁТЕСЛИ() Fairuza, спасибо за ответ. Стобец В - время, в которое поступает каждая очередная заявка, столбец С - время, необходимое для выполнения этой заявки. Все в секундах.
А со временем ожидания заявки в очереди (Столбец Е) как быть? Если бы все заявки шли на один ЭВМ, можно было бы ограничиться =ЕСЛИ и исходя из того, когда выполнится предыдущая заявка находить время ожидания и выполнения последующей. Как учесть то, что заявки на разных ЭВМ? При этом вписать все в одну формулу?
Очередная заявка поступает через каждые 20 минут (в столбце написано, мин.). Время обработки - 193,047. Что такое "время ожидания выполнения", "время выполнения"? Если это общее время, тогда =СУММЕСЛИ() наверное. "Время поступления заявки, минут "минуты или секунды.Во-вторых в этом случае могут быть три разных таблицы для каждой ЭВМ.
Во всяком случае оъясните более подробно чего Вы хотите на пример Вашей таблицы.
Прошу прощения, я допустил ошибку, там секунды. На примере таблицы, хочу записать универсальную формулу, которая бы исходя из значений столбца С суммировала соответствующие значения столбца D (Этого я почти добился, сформировав формулу с помощью СУММЕСЛИ) и при этом учитывала значения столбца В. Иными словами, время ожидания заявки в очереди должно быть равно сумме сроков выполнения (Столбец D) минус временной интервал между двумя руг за другом следующими заявками(Столбец B) для каждой ЭВМ (Столбец С).
В столбце Е записал следующую формулу для ячейки Е7:
Добавлено через 2 минуты
А теперь для тех, кто в танке)))))
В Вашем же файле посчитайте вручную и напишите, что должно быть. Почему отталкиваемся от значения в С7, и что при этом надо от чего вычесть?
Добавлено через 5 минут
Сейчас получается число 793,9574185, вычесть надо 120-60 и получится 733,9574185, так?
Рассмотрим простейший пример системы массового обслуживания. У нас имеется маленький магазин с одним продавцом. Покупатели приходят в среднем по 10 человек в час. Длительность обслуживания каждого покупателя в среднем занимает 5 минут на человека. Есть основания предполагать, что процесс поступления и обслуживания простейший (Пуассоновский), т.е. длительность интервалов между поступлениями и длительность обслуживания подчиняется экспоненциальному закону распределения.
Определим основные характеристики работы системы массового обслуживания. За время моделирования примем время обслуживания 100 посетителей. Следующий пример показывает как можно с помощью Excel промоделировать данную простейшую задачу и получить интересующие нас характеристики.
Помимо Excel существует много специализированных программных продуктов предназначенных для имитационного моделирования. Среда моделирования GPSS World одна из них (General Purpose Simulation System). Создание моделей в GPSS происходит с помощью записи последовательности специальных блоков, которых не так уж много (около 30), и настройки параметров этих блоков. Требования или заявки на обслуживания формируются в виде транзактов, которые появляются на входе модели и последовательно проходят через каждый следующий блок согласно логике работы модели, а затем выводятся из системы. Результаты моделирования выводятся в виде отчета, также существует возможность строить графики интересующих нас характеристик, и даже наблюдать за работой модели, выполняющейся по шагам.
Ранее рассмотренный пример магазина с одним продавцом (одноканальной системы) может быть реализован очень просто.
GENERATE (exponential( 1,0,6)) ;приход покупателей (в среднем каждые 6 мин)
QUEUE o4ered покупатели встают в очередь
SEIZE Prodavec ;если продавец свободен, то начало обслуживания
DEPART o4ered ;выход из очереди
ADVANCE (exponential^,0,5)) ;время обслуживания в среднем 5 минут
RELEASE Prodavec окончание обслуживания
TERMINATE 1 ;выход покупателя из магазина
START 100 ; запуск моделирования до 1 ООтого обслуженного
Подробнее моделирование в GPSS World будет разобрано в практической части занятий по имитационному моделированию.
Одной из важнейших характеристик СМО является поток заявок. Эта характеристика определяет порядок обслуживания заявок, поступающих на вход системы. Наиболее часто используется дисциплина очереди - «первым пришел - первым обслужен». Для определения средней величины интенсивности потока заявок на обслуживание производятся хронометражные замеры потока требований на обслуживание в единицу времени.
Например, рассмотрим ситуацию, когда в течении 10 дней производился подсчет количества покупателей, приходящих в магазин в течении каждого часа.
Для вычисления интенсивности потока покупателей () сгруппируем данные по числу покупателей (k), посетивших магазин в течение часа (определим частоту посещения магазина покупателями). Другими словами, мы должны построить гистограмму частоты посещения магазина покупателями.
Таблица 1 - Фрагмент листа Excel с таблицей частоты посещения магазина покупателями
Для этого на ленте Данные выберите вкладку Пакет Анализа. В открывшемся диалоговом окне выберите Гистограмма и щелкните на кнопке ОК.
Рисунок 1 - Диалоговое окно «Гистограмма»
заявка канал загрузка
В открывшемся диалоговом окне Гистограмма выполните необходимые установки:
В результате выполненных действий Excel поместит таблицу распределения частот посещения магазина покупателями.
Интенсивность потока покупателей может быть найдена как сумма произведений числа посещений (карман) на наблюдаемую частоту посещений (f) деленное на общее число посещений:
В нашем примере количество покупателей в единицу времени определиться как:
а среднее время прихода одного покупателя определится как 1/ = 0,286 часа (или 17,2 мин)
Подобным же образом могут быть определены среднее время обслуживания покупателей продавцами (tобсл) и интенсивность обслуживания () - среднее количество клиентов, обслуживаемых в единицу времени:
В том случае, когда < , (т.е., частота поступления заявок ниже интенсивности обслуживания времени их обслуживания) очереди не возникает, так как удовлетворение требований происходит не ранее их поступления.
Введём исходные данные об интенсивности входящего потока и среднем времени обслуживания в ячейки F 1 и F 2. Интенсивность потока обслуживания и коэффициент загрузки будут вычисляться в ячейках F 3 и F 4 по формулам =1/ F 2 и = F 1/ F 3 соответственно.
Рис. 5.4 Исходные данные об интенсивности входящего потока
и среднем времени обслуживания
Для вычисления вероятности того, что все каналы свободны, по формуле
(5.80)
Выполним следующие действия
1) Введём целые числа от 1 до 10 в диапазоны B6:K6 и A8:A17.
2) Диапазон B7:K7 заполним единицами (это будет первое слагаемое в скобках в формуле (5.80)).
3) В ячейку K8 введём формулу =$ F $4 (второе слагаемое формулы (*)).
4) В ячейку K9 введём = K 8*$ F $4/$ A 9 (у последней ссылки фиксируется только номер столбца, но не строки).
5) От «источника» K9 выполним автозаполнение ячеек K10:K17.
6) От «источников» K9, K10, …, K17 последовательно выполняем автозаполнение соответствующих строк (справа налево), всякий раз уменьшая число заполненных клеток на 1 (см. рис. 5.5.).
7) Диапазон B18:K18 заполним суммами соответствующих столбцов (от строки 7 до строки 17).
8) В диапазон B19:K19 введём формулы, вычисляющие обратные величины от содержимого ячеек B18:K18.
Рис. 5.5 Автозаполнение соответствующих строк
Для вычисления вероятностей других состояний СМО достаточно применить формулы Эрланга. Для этого в ячейку K20 введите формулу =K$19*K8, а затем выполните автозаполнение таблицы (сначала вниз, а затем влево). Самостоятельно организуйте расчёт показателей эффективности.
Проанализируем полученные результаты. Вероятность отказа диспетчерской службы при небольшом числе каналов оказалась весьма значительной (например, при наличии только двух каналов она приближается к 1/2). По условию задачи диспетчерская служба должна иметь столько линий связи, чтобы вероятность отказа не превышала 0,01. Как видно из таблицы, это выполняется только при числе каналов, равном 7 (и более). Это и будет оптимальным числом линий связи. При этом абсолютная пропускная способность службы будет составлять 0,793 разговора в секунду, а среднее число занятых линий будет равно 2,38 (из 7).
Порядок выполнения работы
1. Изучить теоретическую часть.
2. Решить задачу на основе теории СМО ( по вариантам).
Задание на лабораторную работу
1. Для изучения потока событий регистрировалось количество событий, наступивших ежечасно. В результате наблюдений в течение 100 часов (количество наблюдений равно 100) получили следующие данные:
| Число событий в час | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| Кол-во наблюдений | 6 | 16 | 38 | 16 | 10 | 7 | 7 |
Используя критерий Колмогорова, проверить, является ли исследуемый поток Пуассоновским
Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций.
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰).
Читайте также: