Курсовая с практикой на тему Компьютерное моделирование производственных систем

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ 4

1.
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 6

1.1 Анализ
предметной области и объекта исследования 6

1.2
Структурно-функциональное моделирование прикладных процессов 7

1.3
Математические методы и модели исследования 9

1.3.1
Обоснование проектных решений по выбору математических методов 9

1.3.2
Обоснование проектных решений по выбору инструментальной среды математического
моделирования 10

1.3.3
Реализация математической модели 12

1.3.4
Расчетная часть 14

1.4
Постановка задачи на имитационное моделирование 15

1.4.1
Цель и задачи имитационного моделирования 15

1.4.2
Концептуальная модель исследуемой системы 15

1.4.3
Спецификация функциональных требований 15

1.4.4
Спецификация нефункциональных требований 16

2.
ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ 18

2.1
Информационное обеспечение 18

2.2
Математическое обеспечение 18

2.3
Описание разработанной имитационной модели исследования эффективности
компьютерных сетей 19

2.3.1
Структура имитационной модели 19

2.3.2
Спецификации программных модулей 19

2.3.3
Пользовательский интерфейс 20

2.4
Планирование и проведение машинных экспериментов эффективности компьютерных
сетей 22

2.4.1
Стратегическое и тактическое планирование экспериментов 22

2.4.2
Проведение простых экспериментов 22

2.4.3
Проведение оптимизационных экспериментов 25

2.4.4
Проведение иных типов экспериментов 28

2.5
Оценка эффективности проекта и интерпретация результатов 29

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30

СПИСОК
ЛИТЕРАТУРЫ 31

Введение:

В настоящее время невозможно представить мир без
компьютерных технологий и интернета. Компьютеры стали одной из тех вещей, без
которых сейчас просто не обойтись. Их использование растёт с каждым годом
абсолютно во всех отраслях деятельности человека. Главной технологией в мире
стали сбор, обработка и распространение информации.

Сейчас, одной из приоритетных задач, по моему мнению, стоит
задача моделирования каких-либо производственных процессов. Например, при
закупке какого-либо оборудования важно знать, какой результат оно в дальнейшем
принесёт: будет ли эффективно работать это оборудование, какое количество
ресурсов необходимо на поддержку этого оборудования и, думаю, самый главный
вопрос – какова будет польза от этого оборудования.

Методы имитационного моделирования, лучше всего могут помочь
решить задачи данного рода без каких-либо препятствий. В процессе моделирования
можно рассмотреть все виды дальнейших решений. В качестве примера рассмотрим
имитационную модель компьютерной сети.

Объект исследования – модель исследования эффективности
компьютерной системы.

Предмет исследования – компьютерное моделирование.

Цель исследования – компьютерное моделирование исследования
эффективности компьютерной системы.

Задачи:

— Анализ предметной области и объекта исследования.

— Структурно-функциональное моделирование прикладных
процессов.

— Математические методы и модели исследования.

— Постановка задачи на имитационное моделирование.

— Информационное обеспечение эффективности компьютерных
сетей.

— Математическое обеспечение эффективности компьютерных
сетей.

— Описание разработанной имитационной модели исследования
эффективности компьютерных сетей.

— Планирование и проведение машинных экспериментов эффективности компьютерных сетей.

— Оценка эффективности проекта и интерпретация результатов.

Структура работы представлена введением, двумя главами,
заключением и списком литературы.

Заключение:

В ходе выполнения курсовой работы были изучены возможности
программы AnyLogic при построении, исследовании и оптимизации модели запросов к
серверу простой системы, представленной сетью с тремя подсетями, которая
определяет количество обработанных и потерянных заявок сервером. В процессе
построения блок-схемы модели была изучена "Библиотека моделирования
процессов" и использованы такие объекты из библиотеки, как source, queue,
delay, sink и подробно описаны их функции в данной системе.

В результате моделирования был произведён сбор необходимой
информации о моделируемой системе, что позволило предсказать рациональность или
иррациональность проектируемой модели и выявить ошибки в проектировании
системы. Работа системы была оптимизирована и проанализирована. Исходя из
анализа полученных данных, при оформлении статистики была построена диаграмма,
наглядно демонстрирующая зависимость уменьшения количества необработанных
запросов от увеличения вместимости очередей. После чего определены наиболее
выгодные значения ёмкостей очередей при увеличении количества одновременно
обрабатываемых заявок главным сервером до двух, которые также показали, зависимость
минимального значения вместимости очередей от количества одновременно
обрабатываемых заявок главным сервером, без погрешностей прямо пропорциональна.

Фрагмент текста работы:

1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 1.1 Анализ предметной области и объекта исследования Моделирование является одним из нескольких методов решения
проблем, доступных исследователю. Целесообразно применять моделирование, если
выполняется одно из следующих условий [3]:

— Нет полная математическая формулировка этой проблемы
(например, модели очередей в системах, связанных с учетом очередей).

— Существуют аналитические методы, которые, однако, очень
сложны и трудоемки. Моделирование предлагает более простое решение.

— Существуют аналитические решения, реализация которых,
однако, невозможна из-за недостаточной подготовки имеющегося персонала. В этом
случае стоимость работы сравнивается с моделирующими моделями и стоимостью
приглашения внешних специалистов.

Помимо оценки определенных параметров, ход процесса должен
контролироваться в течение определенного периода времени.

Моделирование может быть единственно возможным, так как
трудно построить эксперимент и наблюдать явления в реальных условиях (наблюдение
за поведением космических кораблей).

Преимущества моделирования: возможность его применения в
сфере общего и профессионального образования; возможность собраться в
моделировании реальных процессов в ситуациях, которые могут помочь
исследователю понять проблему и почувствовать, что стимулирует поиск инноваций.
По этой причине моделирование широко распространено и составляет около 30%
других используемых методов.

Однако моделирование имеет ряд трудностей [13]:

— Разработка хорошей модели моделирования часто является
дорогостоящей и трудоемкой и требует высококвалифицированных сотрудников.

— Моделирование в принципе неточно, и трудно измерить степень
точности. Часть эго можно преодолеть, проанализировав чувствительность модели к
изменениям определенных параметров.

— Симуляции на самом деле не отражают фактического положения
вещей, и это необходимо учитывать.