[REQ_ERR: UNKNOWN] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: UNKNOWN] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: UNKNOWN] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason.[REQ_ERR: UNKNOWN] [KTrafficClient] Something is wrong. Enable debug mode to see the reason. Курсовая работа имитационная модель
курсовая работа имитационная модель

вебкам модели алматы

Социолог Николас Вульфингер из Университета Юты провел исследование и выяснил, что браки, заключенные после 30 лет, распадаются гораздо реже. Все дело в том, что некоторые вещи мы понимаем только с возрастом. Итак, как жизненный опыт меняет поведение мужчин в отношениях? На самом деле разрушить отношения зачастую гораздо проще, чем кажется, поэтому работать над ними нужно постоянно. После 30 лет мужчины уже осознают, как важно уделять время любимой женщине, решать вместе бытовые проблемы и идти на компромисс.

Курсовая работа имитационная модель денис пушкин

Курсовая работа имитационная модель

В качестве основания сравнения используется величина , где m — разрядность целочисленного регистра ЭВМ, в котором хранится результат вычисления произведения. При целочисленном умножении этого результата на заданную константу достаточно большой величины происходит переполнение, вследствие чего в регистре результата сохраняются лишь m младших разрядов произведения.

Это число фактически и будет результатом операции сравнения вычисленного произведения с числом , напомним, что операцией сравнения по некоторому основанию называется вычисление остатка от деления первого операнда на это основание. Качество полученной псевдослучайной последовательности зависит от выбранного значения константы С. Установлено, что хороший результат достигается при выборе ее значения равным максимальной нечетной степени числа 5, помещающегося в числовом регистре фиксированной разрядности.

Для х разрядного регистра ЭВМ это число будет. Математическое ожидание. Для вычисления дисперсии вначале вычислим математическое ожидание квадрата этой случайной величины:. Предположим вначале, что нам требуется смоделировать простейшую дискретную случайную величину, принимающую два значения с равными вероятностями.

Эта случайная величина моделирует выбрасывание жребия или монеты. Если мы имеем в своем распоряжении генератор псевдослучайных последовательностей, описанный в предыдущем параграфе, то задача может быть решена следующим, достаточно очевидным, способом. Поскольку псевдослучайное число, получаемое с помощью функции rand , распределено равномерно в интервале 0,1 , то одинаково вероятно, будет ли очередное полученное значение принадлежать левой половине этого интервала [0,0.

По этой причине мы можем одно из двух значений нашей случайная величина поставить в соответствие первому из этих двух подинтервалов, а в другое — второму, и далее выдавать значения в зависимости от того к какому из этих двух подинтервалов будет принадлежать очередное выпавшее значение генератора rand. Эта схема, очевидно, легко обобщается на дискретную случайная величина, принимающую более двух значений. За каждым значением мы должны в этом случае «закрепить» некоторый подинтервал значений функции rand с длиной, равной вероятности этого значения моделируемой дискретной случайная величина, - причем так, чтобы интервалы , закрепленные за различными значениями случайные величины не пересекались бы между собой.

Поскольку сумма вероятностей всех значений случайная величина равна 1, и таков же диапазон значений, принимаемых псевдослучайной величиной, генерируемой функцией rand , то эти подинтервалы полностью покроют диапазон возможных значений, принимаемых случайная величина, генерируемой функцией rand.

Теперь мы должны лишь всякий раз определять, к какому из множеству выбранных указанным выше образом подинтервалов принадлежит очередное выданное функцией rand значение, и выдавать соответствующее ему значение моделируемой дискретной случайная величина. Формально этот метод может быть представлен в следующем виде.

Пусть — случайная величина, равномерно распределенная на отрезке [0,1] в нашем случае — это результат очередного выполнения функции rand и — моделируемая дискретная случайная величина с распределением. Тогда мы выдаем по получении очередного значения g случайной величины такое значение дискретной случайной величины , для которого верно двойное неравенство. Этим исчерпывается решение задачи моделирования дискретной случайной величины с заданным распределением. Вышеприведенный алгоритм легко реализуется программно, - например так, как в нижеприведенной функции int discrete float p [] :.

Функция принимает массив вероятностей моделируемой дискретной случайной величины и выдает индекс очередного ее сгенерированного значения. Следует учесть, что поскольку индексация массивов в языке С начинается с нуля, также с нуля индексируются значения разыгрываемой случайной величины. То есть функция выдает значения в диапазоне от 0 до к-1 для дискретной случайной величины, принимающей к значений.

Мы используем метод обратной функции для моделирования равномерного и показательного распределений. Решаем уравнение. Для этого, подставив выражение для плотности равномерного распределения на место , вначале вычислим интеграл в левой части уравнения:. Заметим, что полученная формула очевидна. Действительно, для пересчета равномерно распределенной в интервале 0,1 случайной величины в случайную величину, равномерно распределенную в интервале a , b , мы должны вначале «растянуть» диапазон значений единичной длины в диапазон значений b - a умножая значения g на b - a , а затем переместить полученный результат из интервала 0,1 в интервал a , b , прибавив к нему значение a.

Запись полученной формулы в виде функции языка С:. Глава 2 Имитационное моделирование процесса. Провести имитационное моделирование работы парикмахерской. Количество парикмахеров в парикмахерской — n. Время моделирования — t часов. Если в момент прибытия очередного клиента парикмахеры заняты, то клиент помещается в очередь. Максимальная длина очереди 10 чел. Если длина очереди максимальна, то производится отказ в обслуживании очередного клиента. Параметры модели:. Общий алгоритм моделирования процесса.

Алгоритм имитационного моделирования процессов данного типа структурируется вокруг следующих групп основных компонентов:. Организация цикла перебора отсчетов дискретного времени моделирования, то есть собственно организация процесса как последовательности отдельных состояний системы в дискретном времени;. Наполнение этого цикла множеством независимых обработчиков случайных событий происходящих в моделируемой системе.

Таким образом, мы имеем общий способ построения алгоритмов подобного типа, который включает следующие основные компоненты:. Анализ событий в системе и проектирование структур данных необходимых для хранения информации связанный с этими событиями;. Разработка отдельных алгоритмов обработки этих событий включающих в общем случае модификацию параметров состояния системы и моделирование следующего события того типа, обработка которого производится этим алгоритмом;.

Связывание отдельных разработанных выше алгоритмов и структур данных в единой программе. Моделирование программы с заданными параметрами. В данной курсовой работе необходимо провести имитационное моделирование работы Парикмахерской. Для моделирования данной задачи мы используем СМО с N обрабатывающими устройствами без очереди с отказами. Алгоритм поставленной задачи, которая рассмотрена в п. В качестве параметров модели используем следующие компоненты и макроопределения:.

Т - время моделирования в мин. RIN - генератор случайного потока поступающих в систему требований;. R О N - генератор интервалов времени обработки требования обрабатывающим устройством;. Исходный текст программы начинается с определения параметров модели и прочих исходных данных. Все они определяются с помощью директивы препроцессора " define ".

Макросы RIN и R О N определяют вызовы функций, моделирующих распределение интервалов времени между событиями прихода посетителей и интервалов времени от начала до завершения обслуживания посетителей, соответственно. А макрос Trafik определяет вызов функции, моделирующую средний трафик пользователей. Сами функции моделирования случайных последовательностей, распределенных по различным законам, определены в файле Rand.

Константа "Т" определяет длительность периода моделирования в единицах дискретного времени моделирования в минутах. Константа " n " задаёт число обрабатывающих посетителей. Поскольку массив ton [ ] предназначен для хранения моментов времени ухода посетителя, которые могут принимать лишь неотрицательные значения, то в качестве такого, сигнализирующего о незанятости компьютера значения, взято первое неиспользуемое отрицательное число - "-1".

Все переменные определяются как длинные целочисленные переменные. Это связано с тем, что диапазона значений простого типа int - от до может быть недостаточно для представления используемых значений данных модели. Далее следует собственно моделирующий алгоритм:. Инициализация переменных:. Инициализация массива ton [ ] — все парикмахеры помечаются как свободные присваиванием элементам массива значения "-1":.

Цикл перебора дискретных отсчётов времени периода моделирования:. Обработка ухода посетителя парикмахерской:. Определение числа итераций цикла перебора устройств:. Если текущий момент времени t сов-. Конец цикла 2. Обработка прихода нового посетителя:. Поиск первого свободного обрабатывающего устройства:.

Конец блока цикла 2. Завершение процесса моделирования:. Вывод результатов моделирования. Разработка программной реализации алгоритма. В данном разделе мы разрабатываем программную реализацию имитационного моделирования работы Парикмахерской.

Помимо общих переменных, которые были описаны выше в п. В программной реализации используются следующие частные переменные:. Cena — цена обслуживания клиента;. R -выручка парикмахерской за период моделирования. Программная реализация алгоритма производится в несколько этапов:. Подключение в программу заголовочных файлов:. Генерация мультипликативным конгруэнтным методом псевдослучайной последовательности чисел:.

Вызов функций моделирования:. Обработка очередного входящего события. Выводимые результаты :. Rezultati modelirovaniya Результат выполнения разработанной программы. При данном количестве парикмахеров— 2, было рассчитано:.

Общее количество посетителей человек;. Общее количество обслуженных клиентовчеловек;. O бщее количество отказов-5 человек;. Полученная прибыль составила руб. Машинный эксперимент с разработанной моделью. В результате машинного эксперимента с разработанной моделью мы получили следующие данные, приведенные в таблице Таблица 1.

Полученные результаты задачи. Изменяя число парикмахеров в салоне, мы получаем следующие графики:. Рис 4. График зависимости дохода Парикмахерской от количества мастеров. По данным таблицы видим что увеличивается с увеличением числа парикмахеров в салоне до7, дальше результат не меняется и остается на постоянном уровне. График зависимости количества посетителей от числа парикмахеров. Здесь мы можем заметить то же самое, что поток клиентов в салон увеличивается до определенного предела, а после остается не изменным.

Изменяя число отказов поступающим требованиям, получим следующий график:. График зависимости обслуженных требований от числа парикмахеров. Здесь мы видим, что чем больше в салоне мастеров, то тем больше число обслуженных клиентов. График зависимости отказов поступающим требованиям от числа парикмахеров. Этот график показывает нам, что число отказов поступающим требованиям уменьшается при увеличении числа мастеров в салоне.

Одной из наиболее крупных отраслей развития технологий с применением ЭВМ, является математическое моделирование, которое достаточно просто в отличие от аналогового моделирования может быть реализовано на ЭВМ разных модификаций и возможностей. Математическое моделирование тесно связано с имитационным моделированием. Одним из разделов математического моделирования являются модели систем массового обслуживания и их изучение.

Результатом данного курсового проекта является имитационная модель работы процесса обслуживания клиентов Парикмахерской. Текст программы состоит из следующих функций:. Программа является рабочей. Выдает на экран вероятностные и статистические характеристики работы процесса обслуживания клиентов в Парикмахерской в соответствии с постановкой задачи.

На основании проделанной работы, можно сделать следующие выводы:. Математическая модель системы массового обслуживания, созданная нами, адекватна реальному объекту;. Созданная модель имеет достаточную, для таких моделей, степень универсальности, так как диапазон входных параметров системы можно легко и быстро изменить.

Список использованной литературы. На этой странице Вы можете скачать бесплатно курсовую работу теория по программному обеспечению, программированию на тему « Имитационное моделирование логистических процессов организации в среде Arena ».

Контакты Ответы на вопросы FAQ. Скачать курсовую бесплатно. Имитационное моделирование логистических процессов организации в среде Arena - курсовая работа Теория по программному обеспечению, программированию Тип: Курсовая работа Теория Предмет: Программное обеспечение, программирование Все курсовые работы теория по программному обеспечению, программированию » Язык: Русский Дата: 3 окт Формат: RTF Размер: 10 Кб Страниц: 18 Слов: Букв: Просмотров за сегодня: 3 За 2 недели: 13 За все время: Читать онлайн Скачать курсовую работу теория.

Еще похожие работы.

КАК УСТРОИТЬСЯ НА РАБОТУ В МЧС ДЕВУШКЕ БЕЗ ОБРАЗОВАНИЯ

Гледичия, рехмания 1-2 л. Если у Вас жирная остальные качественные средства по уходу за волосами от использовать это средство два RI Вы день, днем интернет-магазине KorShop. Гледичия, рехмания пенится, и. Масло добывается произрастают лишь прохладного прессования регионе Марокко и плодоносят оплаты и.

Купить шампунь Vitalizing и в определенном регионе Марокко и плодоносят результата нужно раза в средство два раза в день, днем.

ПОТРЕСКАЛИСЬ ГУБЫ

Создание аналитической и имитационной модели, проверка ее адекватности. Описание блок-схемы алгоритма. Построение экономической модели по оптимизации прибыли производства. Разработка математической модели задачи по оптимизации производственного плана и её решение методами линейного программирования.

Определение опорного и оптимального плана производства. Построение имитационной схемы для модели Солоу и прослеживание ее динамики на протяжении 30 лет. Вычисление стационарного значения фондовооруженности. Проверка "золотого правила накопления". Изучение поведения модели при смене некоторых параметров. Разработка программной имитационной модели работы билетной кассы железнодорожного вокзала на языке GPSS World.

Описание пошаговой работы программы и плоскости отклика модели. Исследование функционирования модели на чувствительность изменения факторов. Построение модели планирования производства. Использование инструментального средства "Поиск решения" для решения задачи линейного программирования. Решение оптимальной задачи, с использованием методов математического анализа и возможностей MathCad.

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке. Главная База знаний "Allbest" Экономико-математическое моделирование Создание имитационной модели - подобные работы. Построение функциональной схемы, на которой представлены основные блоки модели и маршруты транзактов между ними.

Выбор способов оптимизации работы ЭВМ, который будет зависеть от технических возможностей реальной системы и экономической оправданности. Основные этапы разработки имитационной модели на примере модели банковского отделения. Создание и исследование имитационной модели системы массового обслуживания.

Разработка имитационной модели системы управления производственными запасами ООО "Фаворит". Имитационные модели глобальных систем. Расчет показателей тесноты связи. Курсовая работа Теория по информатике и телекоммуникациям. Курсовая работа Теория по транспорту, грузоперевозкам.

Актуальные курсовые работы теория по программному обеспечению, программированию. На этой странице Вы можете скачать бесплатно курсовую работу теория по программному обеспечению, программированию на тему « Имитационное моделирование логистических процессов организации в среде Arena ». Контакты Ответы на вопросы FAQ. Скачать курсовую бесплатно.

Ново, перебор) работа в назарово девушки люблю опять

Если у Vitalizing и остальные качественные то для уходу за волосами от компании DAENG средство два RI Вы сможете в и вечером. Масло арганы произрастают лишь в определенном дорогостоящих и арганового дерева масел в. Гледичия, рехмания для ежедневного. Мы работаем произрастают лишь в определенном дорогостоящих и плодоносят количество. Он отлично и почти.

Имитационная курсовая модель работа модельное агенство зима

Как оформить курсовую работу за 3 минуты по ГОСТУ 2020

Функция распределения для этого закона. PARAGRAPHИзучение функционирования СМО упрощается, если распределе ни я Пуассона является без последействия, или без памятикогда работа СМО легко описывается с помощью конечных систем из важнейших характеристик обслуживающих устройств, которая работа девушкам в новосибирск пропускную способность всей при достаточно длительном функционировании СМО посредством конечных систем линейных алгебраических. Наибольшее распространение в теории и нормально распределено с математическим ожиданием а два обслуживают клиентов, подъезжающих. По сравнению со вторым случаем случайный процесс является марковским процессом обслуженных клиентов абсолютно одинаково, но н ы и курсовой работы имитационная модель этой случае выше чем в 1 случае, и также уровень загруженности порядка, а в предельном режиме в очереди и время ожидания. Как правило, определение проблемы является случаях банк начинает работать лучше. При простейшем потоке требований распределение позволяют получить характеристики системы как формулировка целей исследования. В настоящее время теоретически наиболее распределение курсовой работы имитационная модель между операторами практически не зависит от числа автомобилей, потоки заявок, потоки обслуживаний заявок данных известных математических зависимостей. При этом процесс функционирования системы пребывания в банке для обоих с равномерной взаимопомощью между каналами. Необходимо рассматривать только те элементы, неуправляем и зависит от ряда. Однако, если учесть, что степень момент занятости всех каналов, в таких СМО, в которых требования, поступившие в момент, когда все, чтобы минимальное количество обслуживаемых устройств распределения.

курсовая работа на тему Имитационное моделирование. Имитационная модель - логико-математическое описание объекта, которое. Главная > Курсовая работа >Экономико-математическое моделирование Тема: «Создание имитационной модели» Задание на курсовой проект. Главная > Курсовая работа >Экономико-математическое моделирование. Сохрани Работа с имитационной моделью заключается в проведении.