Решение задачи методом моделирования на GPSS

XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

422 0 569.700 422 0 1

421 0 570.350 421 4 5

Вывод: Коэффициент использования, доля времени моделирования, в течение которого устройство было занято (UTIL) равен 0,739, т.е.26,1% времени касса остается свободной. Но, не смотря на это, можно говорить о несомненном росте эффективности функционирования СМО.

Заключение

Несмотря на то, что математическое программирование и стохастическое моделирование имеют широкий диапазон применения, при рассмотрении многих важных задач организационного управления возникает необходимость обращаться к совершенно иным методам анализа.

Наиболее эффективным из существующих в настоящее время операционных методов, выходящих за рамки обычного математического программирования, является метод имитационного моделирования на ЭВМ.

При имитационном моделировании, прежде всего, строится экспериментальная модель системы. Затем производится сравнительная оценка конкретных вариантов функционирования системы путем "проигрывания" различных ситуаций на рассматриваемой модели.

Язык (система) имитационного моделирования дискретных систем GPSS позволяет автоматизировать при моделировании систем процесс программирования моделей.

С помощью языка имитационного моделирования GPSS очень удобно моделировать работу систем массового обслуживания (парикмахерская, заводской цех и др.).

Язык GPSS построен в предположении, что моделью сложной дискретной системы является описание ее элементов и логических правил их взаимодействия в процессе функционирования моделируемой системы.

Сравнивая решение практической задачи в данной курсовой математическими методами и методом имитационного моделирования на языке GPSS, можно говорить о том, что, несомненно, компьютерное моделирование заметно облегчает процесс принятия решения по конкретному вопросу.

Хотя, с другой стороны, решение математическими методами более полно охватывает все характеристики интересующего вопроса, и отражают картину функционирования системы с разных точек зрения.

Так, например, решение математическими методами приводит к выводу о том, что оптимальное число кассиров в СМО "Универсам" должно быть равно шести, т.к. именно количество каналов обслуживания отражается на относительной величине затрат, связанной с издержками на содержание каналов обслуживания и с пребыванием в очереди покупателей, задаваемая, по условию задачи, как Cотн=

Метод же имитационного моделирования приводит к выводу о том, что даже минимального количества кассиров, которое рассчитано математическими методами и равно трем, более, чем достаточно для эффективного функционирования системы. Здесь следует иметь ввиду, что при моделировании на языке GPSS, не предусмотрен расчет промежуточных характеристик СМО как то, например, среднее время ожидания в очереди, среднее число заявок в системе, да и само выражение величины себестоимости.

Компьютерное моделирование пока не может полно отразить положение вещей и учесть все характеристики системы, и уж тем более облегчить принятие оптимального экономического решения, хотя заметно помогает в выполнении рутинных расчетов при решении задач математическими методами.