 |
RETURN А. Блоки сбора статистики. Лабораторная работа 3. «Сравнение имитационных и аналитических моделей СМО». Задача 1 – Исследование системы М/М/1/0
|
|
|
|
RETURN А
Таблица 20.
| Операнд | Значение | Результат по умолчанию | ||
| А | Имя устройства (числовое или символьное) | Ошибка | ||
В операнде А задается номер устройства, c которого снимается прерывание. Прерывание может быть снято в блоке RETURN только тем транзактом, которым оно было сгенерировано.
Операнд А может быть именем, положительным целым, СЧА или CЧA*CЧA.
Блоки сбора статистики
TABLE (ТАБЛИЦА)
Назначение: описание таблицы, используемой в модели для накопления частоты попадания некоторой случайной величины в заданные частотные интервалы и построения гистограммы плотности распределения.
Формат:
< Имя> TABLE A, B, C, D
Здесь: < Имя> – имя таблицы
Значения операндов:
A – имя случайной величины (СЧА), значения которой должныучитываться в таблице;
B– ширина первого частотного интервала;
C– ширина всех промежуточных частотных интервалов;
D – количество частотных интервалов таблицы, включая левый и правый(целое положительное число).
Пример:
TU_5 TABLE M1, 5, 10, 4
в таблице с именем TU_5 будет накапливаться частота попаданий значений резидентного времени транзактов в четыре (D=4) частотных интервала шириной 5 единиц времени для первого интервала и 10 – для остальных трёх интервалов: 0-5; 5-15; 15-25; 25-35; когда активный транзакт попадает в блок TABULATE TU_5, в соответствии с операндом А в команде TABLE, заданным в виде СЧА M1, вычисляется время нахождения этого транзакта в модели как разница между текущим моментом модельного времени и моментом поступления транзакта модель; в зависимости от полученного значения резидентного времени прибавляется единица к накапливаемому значению соответствующего частотного интервала; для всех значений, превышающих правую границу последнего частотного интервала, единица добавляется в последний интервал.
|
|
|
. QTABLE (ТАБЛИЦА ОЧЕРЕДИ)
Назначение: описание таблицы очереди, используемой в модели для накопления частоты попадания времени нахождения транзакта в очереди(времени ожидания) в заданные частотные интервалы и построения гистограммы плотности распределения.
Формат:
< Имя> Q TABLE A, B, C, D
Здесь: < Имя> – имя таблицы, в которой будут накапливаться значения частот.
Значения операндов:
A– имя очереди, для которой формируется таблица;
B– ширина первого частотного интервала;
C– ширина всех промежуточных частотных интервалов;
D – количество частотных интервалов таблицы, включая левый и
правый(целое положительное число).
Пример:
1 QTABLE Stell, 10, 10, 40
в таблице с именем 1 будет накапливаться частота попаданий значений времени нахождения транзактов в очереди с именем Stell в сорока(D=40) частотных интервалах шириной по 10 единиц времени, то естьохватывается временной интервал от 0 до400 единиц времени; значения, превышающие 400 единиц времени, попадут в последний интервал.
Лабораторная работа 3
«Сравнение имитационных и аналитических моделей СМО»
Цель работы – оценка преимуществ и недостатков имитационных и аналитических моделей.
содержание работы –
построение имитационных и аналитических моделей простейших СМО, проведение сравнительного анализа результатов моделирования, оценка преимуществ и недостатков имитационных и аналитических моделей.
Задачи для выполнения лабораторной работы
Задача 1 – Исследование системы М/М/1/0
Используя аналитическую модель СМО М/М/1/0, вычислить вероятность обслуживания заявок для стационарного процесса при условиях: μ =3; λ ={1, 3, 6, 9}; интервалы времени между заявками и время обслуживания заявок распределены по экспоненциальному закону.
|
|
|
Построить зависимость вероятности обслуживания от интенсивности потока заявок.
Построить имитационную модель системы массового обслуживания М/М/1 для тех же условий.
Рассчитать вероятность обслуживания заявок для каждой интенсивности потока заявок при прохождении через систему 100, 1000, 10000, 100 000 заявок.
Построить зависимости вероятности обслуживания от интенсивности потока заявок для каждого числа заявок.
Сравнить результаты имитационного и аналитического моделирования.
Задача 2 – Исследование системы М/М/1/3
Используя аналитическую модель СМО М/М/1/3, вычислить вероятность обслуживания заявок для стационарного процесса при следующих параметрах: μ =3; (N-1)=3; λ ={1, 3, 6, 9}; интервалы времени между заявками и время обслуживания заявок распределены по экспоненциальному закону.
Построить зависимость вероятности обслуживания от интенсивности потока заявок.
Построить имитационную модель системы массового обслуживания М/М/1/3 с теми же параметрами.
Рассчитать вероятность обслуживания заявок для каждой интенсивности потока заявок при прохождении через систему 100, 1000, 10000, 100 000 заявок.
Построить зависимости вероятности обслуживания от интенсивности потока заявок для каждого числа заявок.
Сравнить результаты имитационного и аналитического моделирования.
|
|
|
