Разработка и исследование имитационной модели разветвленной СМО (системы массового обслуживания) в среде VB5



РУБРИКИ	Разработка и исследование имитационной модели разветвленной СМО (системы массового обслуживания) в среде VB5	РЕКОМЕНДУЕМ

Главная

Правоохранительные органы

Предпринимательство

ПОДПИСКА НА ОБНОВЛЕНИЕ

ПОИСК

Разработка и исследование имитационной модели разветвленной СМО (системы массового обслуживания) в среде VB5

p> При нажатии на закладку «Графики», на экране появятся графические результаты моделирования. Они представлены шестью окнами с графическим отображением шести параметров для заданных в исходных данных значений.
Параметры при имитационном моделировании включают:

Среднее время ожидания;

Среднее время простоя;

Максимальная длина очереди;

Число снятых заявок;

Среднее время нахождения заявки на станции;

Максимальное время пребывания заявки на станции.

Параметры при расчете по формулам включают:

Среднее время ожидания обслуживания;

Среднее время простоя станции;

Среднее число заявок в очереди;

Среднее время нахождения заявки на станции.

Над каждым окном указано, какой из перечисленных параметров в нем представлен. Также над графиком выводится максимальное значение выводимого параметра.

Информация в окнах представлена в виде гистограммы. В зависимости от количества рабочих станций, указанного в общих параметрах, гистограмма состоит из соответствующего числа столбцов. Для удобства столбцы выделены разными цветами. Длина максимального столбца представлена в численном виде в правом верхнем углу окна. Длина остальных столбцов показана в масштабе от максимального.

При нажатии на закладку «Числовые результаты», на экране появятся числовые результаты моделирования. При имитационном моделировании они включают для каждой станции:

Среднее время ожидания обслуживания;

Среднее время простоя станции;

Максимальная длина очереди;

Число снятых заявок;

Коэффициент использования;

Среднее время нахождения заявки на станции;

Максимальное время нахождения заявки на станции.

В нижней части формы помещены общие показатели, которые рассчитываются только при имитационном моделировании. Они включают:

Общее время прихода N заявок;

Время выхода последней заявки;

Общий коэффициент использования системы по времени;

Общий коэффициент использования системы по числу заявок.

При расчете по формулам числовые результаты моделирования включают для каждой станции:

Среднее время ожидания обслуживания;

Среднее время простоя станции;

Среднее число заявок в очереди;

Среднее время нахождения заявки на станции.

Внизу формы «Результаты моделирования многофазной системы обслуживания» расположена кнопка «Возврат», позволяющая вернуться в исходную форму.

6 Интерфейс программы

Далее представлены примеры интерфейса программы.

Глава 4

Исследование модели

Вначале рассмотрим системы, состоящие из одной станции и, в зависимости от типа распределения входного потока и потока обслуживания, получим экспериментальные данные имитационного моделирования и сравним их с результатами расчета по формулам. Далее исследуем системы, состоящие из двух станций (с выхода первой станции все заявки попадают на вход второй).
Затем исследуем системы, состоящие из большего количества станций и имеющие разветвленную структуру.

Ta — среднее время между заявками; DTa — стандартное отклонение среднего времени между заявками (в процентах от среднего); Ts(i) — среднее время обслуживания; DTs(i) — стандартное отклонение среднего времени обслуживания (в процентах от среднего); Pr(i) — вероятность снятия заявки на выходе i-ой станции; WTi — среднее время ожидания обслуживания; IDTi — среднее время простоя станции; Tmidi — среднее время нахождения заявки на станции; [pic], [pic], [pic] — среднее арифметическое от всех значений данного показателя, полученных в результате имитационного моделирования;
[pic], [pic], [pic] — отклонение среднего арифметического значения данного показателя от теоретического значения (в процентах); i = 1, 2, 3, ... — номер станции.
1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока и потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; Pr(1) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:

| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT |5.072 |4.810 |5.084 |4.896 |5.258 |
|IDT |4.955 |5.091 |4.986 |4.999 |5.063 |
|Tmid |10.07 |9.791 |10.11 |9.880 |10.27 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT |5.274 |5.101 |4.885 |5.152 |5.292 |
|IDT |4.970 |4.970 |4.953 |4.948 |4.907 |
|Tmid |10.28 |10.12 |9.827 |10.19 |10.38 |

[pic] [pic] MAX = +5.8% MIN = -3.8%

[pic] [pic] MAX = +1.8% MIN = -1.9%

[pic] [pic] MAX = +3.8% MIN = -2.1%

2. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 0; Pr(1) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:

| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT |2.445 |2.548 |2.560 |2.514 |2.439 |
|IDT |4.987 |4.963 |4.951 |4.972 |5.011 |
|Tmid |7.445 |7.548 |7.560 |7.514 |7.439 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT |2.507 |2.493 |2.476 |2.495 |2.577 |
|IDT |4.988 |5.073 |4.948 |5.009 |5.01 |
|Tmid |7.507 |7.493 |7.476 |7.495 |7.577 |

[pic] [pic] MAX = +3.1% MIN = -2.4%

[pic] [pic] MAX = +1.5% MIN = -1%

[pic] [pic] MAX = +1% MIN = -0.8%

3. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 50; Pr(1) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:

| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT |3.168 |3.115 |3.089 |3.063 |3.087 |
|IDT |4.921 |4.984 |4.978 |5.08 |4.993 |
|Tmid |8.162 |8.120 |8.081 |8.069 |8.049 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT |3.125 |3.094 |3.034 |3.067 |3.119 |
|IDT |5.008 |5.061 |4.975 |5.122 |4.996 |
|Tmid |8.1 |8.091 |8.028 |8.074 |8.103 |

[pic] [pic] MAX = +1.4% MIN = -2.9%

[pic] [pic] MAX = +2.4% MIN = -1.6%

[pic] [pic] MAX = +0.4% MIN = -1.2%

4. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 100; Pr(1) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:
| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT |4.840 |4.952 |5.156 |4.746 |4.824 |
|IDT |4.981 |4.946 |4.946 |4.985 |5.049 |
|Tmid |9.849 |9.915 |10.17 |9.739 |9.824 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT |4.776 |4.746 |4.768 |4.809 |5.012 |
|IDT |5.111 |5.067 |5.058 |5.078 |4.917 |
|Tmid |9.736 |9.756 |9.749 |9.775 |10.05 |

[pic] [pic] MAX = +3.1% MIN = -5.1%

[pic] [pic] MAX = +2.2% MIN = -1.7%

[pic] [pic] MAX = +1.7% MIN = -2.6%

5. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa
= 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 10; Pr(1) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:

| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT |0 |0 |0 |0 |0 |
|IDT |4.993 |4.998 |5.002 |4.995 |4.999 |
|Tmid |4.999 |4.997 |5.005 |5.003 |5 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT |0 |0 |0 |0 |0 |
|IDT |5 |5.009 |5.006 |4.989 |5 |
|Tmid |5 |4.997 |4.998 |5.003 |5.004 |

[pic] [pic] MAX = -100% MIN = -100%

[pic] [pic] MAX = +0.2% MIN = -0.2%

[pic] [pic] MAX = -0.9% MIN = -1%

6. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa
= 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 50; Pr(1) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:

| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT |0.032 |0.031 |0.035 |0.035 |0.036 |
|IDT |4.999 |5.002 |5.010 |4.970 |5.005 |
|Tmid |5.031 |5.038 |5.023 |5.065 |5.026 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT |0.031 |0.029 |0.033 |0.036 |0.030 |
|IDT |5.009 |5.024 |4.986 |4.992 |4.987 |
|Tmid |5.014 |5.011 |5.035 |5.050 |5.040 |

[pic] [pic] MAX = -94.5% MIN = -95.5%

[pic] [pic] MAX = +0.5% MIN = -0.6%

[pic] [pic] MAX = -10.3% MIN = -11.3%

7. 1 станция; 32000 заявок; 10 экспериментов; нормальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; DTa
= 50; Ts(1) = 5; DTs(1) = 10; Pr(1) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:

| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT |0.597 |0.594 |0.591 |0.582 |0.598 |
|IDT |5.046 |5.044 |5.011 |5.032 |5.008 |
|Tmid |5.598 |5.595 |5.593 |5.578 |5.598 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT |0.610 |0.598 |0.623 |0.621 |0.607 |
|IDT |4.976 |4.952 |5.028 |4.977 |4.981 |
|Tmid |5.608 |5.595 |5.620 |5.623 |5.606 |

[pic] [pic] MAX = -4.1% MIN = -10.5%

[pic] [pic] MAX = +0.9% MIN = -1%

[pic] [pic] MAX = -0.5% MIN = -1.3%

Получилось, что при экспоненциальном распределении входного потока заявок экспериментальные данные близки к теоретическим, а при нормальном существенно различаются. Это связано с тем, что для входного потока, не являющегося простейшим, существуют только формулы для грубо приближенной оценки параметров, которые являются применимыми только для узкого круга задач, с определенным соотношением входных параметров.

Далее исследуем систему из 2 станций, на вход которой поступает поток заявок с экспоненциальным распределением времени прихода. С выхода первой станции все заявки попадают на вход второй. В зависимости от типа распределения потока обслуживания получим экспериментальные данные имитационного моделирования и сравним их с результатами расчета по формулам.

8. 2 станции; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение времени обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 0; Pr(1) = 0; Ts(2) = 5; DTs(2)
= 0; Pr(2) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:

| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT1 |2.44 |2.47 |2.56 |2.58 |2.54 |
|IDT1 |4.96 |5.05 |5.00 |5.00 |5.01 |
|Tmid1 |7.44 |7.47 |7.56 |7.58 |7.54 |
|WT2 |0 |0 |0 |0 |0 |
|IDT2 |4.96 |5.05 |5.00 |5.00 |5.01 |
|Tmid2 |5 |5 |5 |5 |5 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT1 |2.53 |2.45 |2.49 |2.48 |2.51 |
|IDT1 |5.03 |5.04 |5.05 |5.00 |5.05 |
|Tmid1 |7.53 |7.45 |7.49 |7.49 |7.51 |
|WT2 |0 |0 |0 |0 |0 |
|IDT2 |5.03 |5.04 |5.05 |5.00 |5.05 |
|Tmid2 |5 |5 |5 |5 |5 |

[pic] [pic] MAX = +3.2% MIN = -2.4%

[pic] [pic] MAX = +1.0% MIN = -0.8%

[pic] [pic] MAX = +1.1% MIN = -0.8%

[pic] [pic] MAX = -100% MIN = -100%

[pic] [pic] MAX = +1.0% MIN = -0.8%

[pic] [pic] MAX = -33.3% MIN = -33.3%

9. 2 станции; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока, нормальное распределение потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5; DTs(1) = 50; Pr(1) = 0; Ts(2) = 5; DTs(2)
= 50; Pr(2) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:

| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT1 |3.137 |3.177 |3.170 |3.067 |3.074 |
|IDT1 |5.062 |4.927 |4.943 |5.025 |4.992 |
|Tmid1 |8.142 |8.161 |8.161 |8.062 |8.074 |
|WT2 |1.876 |1.926 |1.828 |1.842 |1.827 |
|IDT2 |5.048 |4.916 |4.949 |5.018 |5.018 |
|Tmid2 |6.894 |6.922 |6.812 |6.844 |6.801 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT1 |3.153 |3.067 |3.205 |3.197 |3.126 |
|IDT1 |4.936 |5.026 |5.000 |4.951 |5.116 |
|Tmid1 |8.169 |8.070 |8.214 |8.200 |8.107 |
|WT2 |1.828 |1.776 |1.787 |1.885 |1.813 |
|IDT2 |4.958 |5.034 |5.013 |4.961 |5.095 |
|Tmid2 |6.823 |6.771 |6.783 |6.879 |6.815 |

[pic] [pic] MAX = +2.6% MIN = -1.8%

[pic] [pic] MAX = +2.3% MIN = -1.5%

[pic] [pic] MAX = +1.1% MIN = -0.8%

[pic] [pic] MAX = -38.4% MIN = -43.2%

[pic] [pic] MAX = +1.9% MIN = -1.7%

[pic] [pic] MAX = -14.8% MIN = -16.7%

10. 2 станции; 32000 заявок; 10 экспериментов; экспоненциальное распределение входного потока и потока обслуживания; Ta = 10; Ts(1) = 5;
Pr(1) = 0; Ts(2) = 5; Pr(2) = 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic]

Результаты имитационного моделирования:
| |1 |2 |3 |4 |5 |
|WT1 |4.891 |4.874 |4.898 |4.934 |4.924 |
|IDT1 |5.063 |5.017 |4.963 |5.055 |5.003 |
|Tmid1 |9.874 |9.902 |9.902 |9.912 |9.958 |
|WT2 |4.968 |4.890 |4.971 |4.997 |5.075 |
|IDT2 |5.048 |5.043 |4.955 |5.062 |5.053 |
|Tmid2 |9.966 |9.892 |9.983 |9.967 |10.05 |
| |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT1 |5.148 |4.997 |5.015 |5.033 |5.029 |
|IDT1 |4.968 |4.948 |4.939 |4.949 |5.032 |
|Tmid1 |10.10 |10.00 |10.01 |10.04 |10.04 |
|WT2 |4.866 |4.980 |4.921 |4.995 |5.354 |
|IDT2 |4.970 |5.016 |4.971 |4.947 |5.013 |
|Tmid2 |9.818 |9.924 |9.891 |10.01 |10.38 |

[pic] [pic] MAX = +3% MIN = -2.5%

[pic] [pic] MAX = +1.3% MIN = -1.2%

[pic] [pic] MAX = +1% MIN = -1.3%

[pic] [pic] MAX = +7.1% MIN = -2.7%

[pic] [pic] MAX = +1.2% MIN = -1.1%

[pic] [pic] MAX = +3.8% MIN = -1.8%

Полученные результаты показывают, что при экспоненциальном распределении потока обслуживания на первой станции характер распределения на последующей станции сохраняет входное экспоненциальное распределение, при нормальном — распределение меняется. Дальнейшие исследования проведем для различного количества станций и различных связей между ними при экспоненциальном распределении входного потока и потока обслуживания.

32000 заявок; 10 экспериментов; Экспоненциальное распределение входного потока и времени обслуживания

EXP

Ts(2)
= 3

0,333
Pr(2) = 0 1

EXP

EXP 0,334 EXP

1 EXP

Ts(1) = 3 Ts(3)
= 3 Ts(5) = 3

Ta = 5 Pr(1) = 0
Pr(3) = 0 Pr(5) = 0

0,333

EXP

Ts(4)
= 3

Pr(4)
= 0

По формулам:

[pic] [pic] [pic] [pic] [pic]

рис. 4

| |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |9 |10 |
|WT1 |4.59 |4.60 |4.60 |4.59 |4.36 |4.33 |4.50 |4.50 |4.57 |4.66 |
|IDT1 |2.00 |1.96 |1.98 |1.99 |2.01 |2.00 |2.01 |1.99 |1.94 |1.93 |
|Tmid1 |7.60 |7.61 |7.61 |7.57 |7.36 |7.34 |7.49 |7.53 |7.56 |7.68 |
|WT2 |0.74 |0.79 |0.74 |0.82 |0.77 |0.76 |0.73 |0.74 |0.81 |0.74 |
|IDT2 |12.00 |11.98 |12.19 |11.93 |12.10 |11.78 |12.24 |11.98 |11.81 |11.91 |
|Tmid2 |3.77 |3.80 |3.76 |3.84 |3.74 |3.77 |3.65 |3.71 |3.82 |3.67 |
|WT3 |0.69 |0.77 |0.76 |0.81 |0.81 |0.76 |0.76 |0.74 |0.74 |0.76 |
|IDT3 |12.25 |11.83 |11.72 |11.90 |11.89 |12.00 |12.13 |12.18 |11.93 |11.72 |
|Tmid3 |3.67 |3.82 |3.77 |3.81 |3.77 |3.81 |3.76 |3.75 |3.75 |3.77 |
|WT4 |0.81 |0.75 |0.71 |0.73 |0.74 |0.78 |0.76 |0.78 |0.77 |0.75 |
|IDT4 |11.89 |11.90 |11.93 |12.00 |12.18 |12.26 |11.87 |12.05 |11.71 |12.05 |
|Tmid4 |3.80 |3.80 |3.70 |3.66 |3.73 |3.80 |3.73 |3.76 |3.78 |3.75 |
|WT5 |4.37 |4.44 |4.55 |4.64 |4.43 |4.19 |4.42 |4.44 |4.57 |4.67 |
|IDT5 |2.02 |2.00 |1.99 |1.97 |2.01 |2.04 |2.02 |2.01 |1.94 |1.97 |
|Tmid5 |7.36 |7.42 |7.53 |7.64 |7.44 |7.16 |7.42 |7.44 |7.57 |7.66 |

[pic] [pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +3.3% MAX = +9.4% MAX = +7.9% MAX = +8.1%

MAX = +3.8%

MIN = -3.8% MIN = -2.1% MIN = -8.1% MIN =

-5.2% MIN = -6.9%

[pic] [pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +0.5% MAX = +1.9% MAX = +2.3% MAX = +2.1%

MAX = +2%

MIN = -3.5% MIN = -1.9% MIN = -2.1% MIN =

-2.5% MIN = -3%

[pic] [pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +2.4% MAX = +2.5% MAX = +1.8% MAX = +1.4%

MAX = +2.1%

MIN = -2.1% MIN = -2.6% MIN = -2.1% MIN =

-2.4% MIN = -4.5%

12. 4 станции, 32000 заявок, 10 экспериментов
1 — 2 — 3 — 4 ; отбраковки нет

Ta = 10, Ts(1) = 3, Ts(2) = 9, Ts(3) = 5, Ts(4) = 7

По формулам:

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |1.262 |1.288 |84.11 |78.79 |4.892 |4.872 |16.49 |16.36 |
|WT |1.290 |1.342 |72.00 |84.95 |5.018 |5.094 |16.85 |16.43 |
|WT |1.307 |1.259 |86.31 |79.62 |5.098 |4.983 |15.85 |15.15 |
|WT |1.316 |1.283 |94.93 |84.58 |4.908 |4.674 |16.61 |15.59 |
|WT |1.308 |1.296 |84.18 |83.73 |5.261 |5.509 |16.08 |15.73 |
|IDT |6.993 |6.972 |0.968 |1.032 |4.999 |4.982 |3.038 |2.963 |
|IDT |7.000 |6.876 |1.023 |0.873 |5.013 |4.910 |3.012 |2.937 |
|IDT |6.887 |7.028 |0.930 |1.030 |4.917 |5.019 |2.967 |3.057 |
|IDT |6.945 |7.071 |1.023 |1.046 |4.974 |5.108 |2.937 |3.099 |
|IDT |6.927 |6.884 |0.970 |0.948 |4.902 |4.820 |2.876 |2.946 |
|Tmid |4.249 |4.295 |93.13 |87.74 |9.874 |9.869 |23.43 |23.38 |
|Tmid |4.288 |4.367 |80.98 |93.98 |10.00 |10.08 |23.85 |23.39 |
|Tmid |4.317 |4.250 |95.28 |88.62 |10.07 |9.990 |22.78 |22.12 |
|Tmid |4.342 |4.249 |103.8 |93.57 |9.914 |9.604 |23.66 |22.53 |
|Tmid |4.322 |4.313 |93.15 |92.68 |10.30 |10.59 |23.14 |22.69 |

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +4.4% MAX = +17% MAX = +10% MAX = +3.2%
MIN = -2.0% MIN = -11% MIN = -6.5% MIN = -7.2%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +1% MAX = +4.6% MAX = +2.1% MAX = +3.3%
MIN = -1.8% MIN = -12.7% MIN = -3.6% MIN = -4.1%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +1.9% MAX = +15.3% MAX = +5.9% MAX = +2.2%
MIN = -0.8% MIN = -10% MIN = -4% MIN = -5.2%

13. 4 станции, 32000 заявок, 10 экспериментов
1 — 2 = 0.9; 1 — 3 = 0.1; 2 — 4 = 1; 3 — 4 = 1; отбраковки нет

Ta = 5, Ts(1) = 3, Ts(2) = 3, Ts(3) = 3, Ts(4) = 3

По формулам:

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |4.329 |4.796 |3.482 |3.555 |0.15 |0.233 |4.327 |4.226 |
|WT |4.735 |4.563 |3.638 |3.630 |0.187 |0.200 |4.612 |4.404 |
|WT |4.641 |4.346 |3.382 |3.540 |0.195 |0.171 |4.453 |4.482 |
|WT |4.514 |4.686 |3.421 |3.670 |0.176 |0.218 |4.664 |4.511 |
|WT |4.271 |4.397 |3.609 |3.380 |0.174 |0.186 |4.205 |4.426 |
|IDT |2.007 |1.960 |2.572 |2.531 |46.64 |45.93 |2.032 |1.989 |
|IDT |1.921 |2.017 |2.495 |2.598 |47.11 |46.37 |1.958 |2.015 |
|IDT |1.962 |2.005 |2.558 |2.540 |47.41 |46.28 |1.999 |1.963 |
|IDT |2.001 |1.977 |2.554 |2.528 |46.81 |46.13 |1.982 |1.984 |
|IDT |2.048 |2.006 |2.555 |2.596 |47.85 |46.65 |2.066 |2.012 |
|Tmid |7.333 |7.789 |6.485 |6.569 |3.024 |3.175 |7.306 |7.218 |
|Tmid |7.758 |7.573 |6.628 |6.629 |3.232 |3.140 |7.597 |7.416 |
|Tmid |7.667 |7.317 |6.363 |6.535 |3.132 |3.192 |7.444 |7.495 |
|Tmid |7.505 |7.692 |6.416 |6.686 |3.135 |3.260 |7.674 |7.510 |
|Tmid |7.249 |7.398 |6.632 |6.353 |3.175 |3.232 |7.166 |7.422 |

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +6% MAX = +4.2% MAX = +22% MAX = +3.6%
MIN = -5.1% MIN = -4% MIN = -21.5% MIN = -6.6%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +2.4% MAX = +1.7% MAX = +1.8% MAX = +3.3%
MIN = -4% MIN = -2.3% MIN = -2.3% MIN = -2.1%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +3.9% MAX = +2.5% MAX = +2.2% MAX = +2.3%
MIN = -3.3% MIN = -2.6% MIN = -5.2% MIN = -4.5%

14. 4 станции, 32000 заявок, 10 экспериментов
1 — 2 = 0.1; 1 — 3 = 0.9; 2 — 4 = 1; 3 — 4 = 1; отбраковки нет

Ta = 5, Ts(1) = 3, Ts(2) = 3, Ts(3) = 3, Ts(4) = 3

По формулам:

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |4.368 |4.306 |0.188 |0.163 |3.618 |3.337 |4.353 |4.380 |
|WT |4.526 |4.737 |0.214 |0.178 |3.657 |3.478 |4.488 |4.673 |
|WT |4.535 |4.452 |0.197 |0.218 |3.344 |3.509 |4.463 |4.610 |
|WT |4.446 |4.754 |0.191 |0.162 |3.622 |3.540 |4.570 |4.322 |
|WT |4.260 |4.585 |0.208 |0.187 |3.403 |3.498 |4.470 |4.617 |
|IDT |2.028 |2.004 |46.63 |45.46 |2.541 |2.586 |2.023 |2.001 |
|IDT |1.992 |1.968 |45.28 |46.99 |2.525 |2.557 |1.976 |1.986 |
|IDT |1.991 |2.004 |48.19 |47.58 |2.589 |2.545 |2.027 |1.992 |
|IDT |2.015 |1.963 |46.25 |45.13 |2.577 |2.538 |1.984 |2.006 |
|IDT |2.049 |1.990 |46.76 |45.97 |2.605 |2.561 |2.017 |1.988 |
|Tmid |7.354 |7.280 |3.207 |3.067 |6.653 |6.302 |7.344 |7.359 |
|Tmid |7.517 |7.760 |3.202 |3.171 |6.689 |6.466 |7.495 |7.678 |
|Tmid |7.559 |7.455 |3.184 |3.260 |6.313 |6.522 |7.451 |7.626 |
|Tmid |7.452 |7.790 |3.114 |3.138 |6.637 |6.580 |7.607 |7.315 |
|Tmid |7.245 |7.595 |3.355 |3.180 |6.397 |6.506 |7.487 |7.629 |

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +5.6% MAX = +14.1% MAX = +3.9% MAX = +3.8%
MIN = -5.3% MIN = -15.2% MIN = -5.2% MIN = -4%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +2.5% MAX = +2.5% MAX = +2% MAX = +1.4%
MIN = -1.9% MIN = -4% MIN = -1.2% MIN = -1.2%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +3.9% MAX = +5.1% MAX = +2.6% MAX = +2.4%
MIN = -3.4% MIN = -3.9% MIN = -3.4% MIN = -2.5%

15. 4 станции, 32000 заявок, 10 экспериментов
1 — 2 = 0.5; 1 — 3 = 0.5; 2 — 4 = 1; 3 — 4 = 1; отбраковки нет

Ta = 5, Ts(1) = 3, Ts(2) = 3, Ts(3) = 3, Ts(4) = 3

По формулам:

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |4.268 |4.495 |1.310 |1.265 |1.226 |1.312 |4.406 |4.330 |
|WT |4.608 |4.628 |1.310 |1.317 |1.408 |1.397 |4.496 |4.49 |
|WT |4.459 |4.417 |1.184 |1.310 |1.332 |1.406 |4.447 |4.498 |
|WT |4.642 |4.590 |1.401 |1.381 |1.380 |1.271 |4.499 |4.770 |
|WT |4.417 |4.309 |1.433 |1.380 |1.357 |1.291 |4.401 |4.531 |
|IDT |2.006 |1.999 |6.986 |7.048 |7.037 |7.034 |2.017 |2.021 |
|IDT |1.982 |1.981 |6.932 |6.966 |7.047 |6.834 |1.994 |1.972 |
|IDT |2.010 |2.059 |7.278 |7.225 |6.800 |6.888 |1.999 |2.028 |
|IDT |1.994 |2.021 |7.003 |6.880 |6.917 |7.152 |1.998 |1.974 |
|IDT |1.994 |2.001 |7.022 |6.804 |6.852 |7.202 |2.013 |2.011 |
|Tmid |7.273 |7.504 |4.344 |4.243 |4.212 |4.286 |7.399 |7.317 |
|Tmid |7.620 |7.605 |4.325 |4.314 |4.392 |4.436 |7.496 |7.477 |
|Tmid |7.459 |7.397 |4.141 |4.342 |4.344 |4.425 |7.457 |7.509 |
|Tmid |7.637 |7.587 |4.437 |4.406 |4.380 |4.287 |7.490 |7.813 |
|Tmid |7.401 |7.306 |4.461 |4.371 |4.373 |4.298 |7.367 |7.519 |

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +3.2% MAX = +11.5% MAX = +9.6% MAX = +6%
MIN = -5.2% MIN = -7.9% MIN = -4.6% MIN = -3.8%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +3% MAX = +4% MAX = +2.9% MAX = +1.4%
MIN = -1% MIN = -2.8% MIN = -2.9% MIN = -1.4%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +1.8% MAX = +4.1% MAX = +3.5% MAX = +4.2%
MIN = -3% MIN = -3.4% MIN = -1.7% MIN = -2.4%

16. 4 станции, 32000 заявок, 10 экспериментов
1 — 2 = 0.5; 1 — 3 = 0.5; 2 — 4 = 1; 3 — 4 = 1; отбраковки нет

Ta = 10, Ts(1) = 8, Ts(2) = 8, Ts(3) = 8, Ts(4) = 8

По формулам:

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |32.60 |29.61 |5.245 |5.540 |5.385 |5.266 |31.46 |30.61 |
|WT |32.43 |30.11 |5.434 |5.901 |5.435 |5.666 |37.55 |33.06 |
|WT |31.45 |32.90 |5.589 |5.667 |5.526 |5.480 |30.79 |31.91 |
|WT |31.59 |29.78 |5.348 |5.189 |5.925 |5.517 |32.66 |28.71 |
|WT |32.63 |30.61 |5.420 |5.683 |5.141 |5.568 |31.73 |32.55 |
|IDT |1.930 |2.034 |12.41 |12.05 |11.82 |12.22 |2.009 |1.984 |
|IDT |1.886 |1.952 |11.75 |11.60 |11.78 |12.04 |1.799 |1.964 |
|IDT |1.950 |1.916 |11.94 |11.72 |11.84 |13.04 |1.956 |1.982 |
|IDT |1.985 |2.088 |12.05 |12.01 |11.98 |12.34 |2.024 |2.116 |
|IDT |2.124 |1.910 |12.20 |11.65 |12.29 |12.07 |2.058 |1.891 |
|Tmid |40.66 |37.61 |13.11 |13.46 |13.23 |13.19 |39.44 |38.66 |
|Tmid |40.43 |38.09 |13.44 |14.00 |13.43 |13.66 |45.64 |41.04 |
|Tmid |39.42 |40.93 |13.61 |13.74 |13.39 |13.44 |38.76 |39.88 |
|Tmid |39.62 |37.80 |13.28 |13.10 |14.00 |13.65 |40.59 |36.70 |
|Tmid |40.61 |38.63 |13.37 |13.62 |13.11 |13.61 |39.78 |40.60 |

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +2.8% MAX = +10.7% MAX = +11.1% MAX = +17.3%
MIN = -7.5% MIN = -2.7% MIN = -3.7% MIN = -10.3%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +6.2% MAX = +3.4% MAX = +2.8% MAX = +5.8%
MIN = -5.7% MIN = -3.3% MIN = -1.8% MIN = -10.1%

[pic] [pic] [pic] [pic]
[pic] [pic] [pic] [pic]

MAX = +2.3% MAX = +5% MAX = +5% MAX = +14.1%
MIN = -6% MIN = -1.7% MIN = -1.7% MIN = -8.3%

На основании проведенных экспериментов для различных систем и сравнения полученных результатов имитационного моделирования и расчета по формулам сделаны следующие выводы:

1. При нормальном распределении входного потока заявок результаты имитационного моделирования расходятся с результатами расчета по формулам для приближенной оценки показателей. Это связано с тем, что для входного потока, не являющегося простейшим, существуют только формулы для грубо приближенной оценки параметров, которые являются применимыми для узкого круга задач, с определенным соотношением входных параметров.

2. При экспоненциальном распределении входного потока заявок и нормальном распределении времен обслуживания результаты имитационного моделирования близки к результатами расчета по формулам для первой станции и расходятся с ними на последующих станциях, так как нормальное распределение времени обслуживания на станции меняет на выходе экспоненциальный характер входного потока, поэтому входной поток на следующей станции будет иметь распределение, отличное от экспоненциального.

3. При экспоненциальном распределении входного потока заявок и экспоненциальном распределении времен обслуживания результаты имитационного моделирования близки к результатами расчета по формулам для любых систем. Экспоненциальный характер распределения входного потока в этом случае сохраняется на всех станциях, вне зависимости от значений средних времен обслуживания на станциях, от ветвления и объединения потоков.

Глава 5

Экономическая часть

Характеристика разрабатываемого программного обеспечения

Разрабатываемое ПО предназначено для моделирования и исследования разветвленных систем массового обслуживания. Программа может либо имитировать процесс обработки заявок системой с заданными пользователем параметрами и рассчитать некоторые показатели либо, когда это возможно, рассчитать ряд средних параметров по формулам. С помощью данной программы можно смоделировать структуру автоматической линии, гибкой производственной системы или структуру системы обслуживания какого-либо предприятия (или производственного участка) и исследовать эту структуру. Проведя анализ, можно выявить «слабые» места в системе или осознать необходимость введения в нее каких-либо дополнительных элементов. Далее можно, меняя различные параметры в программе, достигать оптимального соотношения простоев и очередей.

Оптимизация процесса обслуживания способна существенно повысить эффективность работы предприятия.

Потребителями данного программного обеспечения могут стать крупные организации, обладающие достаточно сложной структурой, которая может быть смоделирована и оптимизирована данной программой. Программа может быть использована в самых различных областях, так как систему из практически любой предметной области можно представить в виде разветвленной СМО.
Однако, основными пользователями должны стать крупные производственные предприятия и крупные финансовые организации.

Число таких предприятий и организаций в Москве — примерно 2000, из них примерно 50% имеют сложные структуры, которые можно смоделировать и оптимизировать с помощью данной программы.

Потенциальная емкость рынка для разработанного ПО составит:

Пемк = 2000*0,5 = 1000 (шт.)

Предпринимался ряд попыток для создания программ, которые могли бы моделировать и количественно исследовать сложные системы, однако в настоящее время наблюдается отсутствие такого ПО в крупных пакетах статистических программ, так как ни один из вариантов не смог полностью соответствовать требованиям пользователей. В то же время существует ряд статистических программ другой направленности, которые будут конкурировать с данной программой на рынке статистических программ.

В связи со средним уровнем конкуренции на рынке статистических программ реально можно рассчитывать на долю рынка в 10%. Тогда объем продаж составит в течение года 100 экземпляров.

Организация разработки программного обеспечения

Цель этого раздела — спроектировать последовательность выполнения работ по созданию ПО, определить их продолжительность, построить расписание выполнения работ и график загрузки исполнителей, провести оптимизацию процесса создания ПО по выбранному критерию.

Для организации процесса создания ПО целесообразно использовать метод сетевого планирования и управления.

5.2.1 Перечень событий и работ

|Шифр |Содержание |Шифр |Содержание |Трудо-е|Число |Про-до|
|собы-т|события |работы|работы |мкость |испол-|лжи-те|
|ия | | | |работы |ните-л|ль-нос|
| | | | |(чел.дн|ей |ть |
| | | | |.) |(чел.)|работы|
| | | | | | |(дн.) |
|1 |Получение |1-2 |Работа над |2 |2 |1 |
| |задания | |заданием | | | |
|2 |Задание |2-3 |Поиск |7 |1 |7 |
| |согласовано | |литературы | | | |
| |и утверждено| | | | | |
| | |2-4 |Разработка |6 |1 |6 |
| | | |модели | | | |
| | | |разветвленной| | | |
| | | | | | | |
| | | |СМО | | | |
|3 |Поиск |3-6 |Изучение |10 |1 |10 |
| |литературы | |литературы | | | |
| |завершен | |по теории | | | |
| | | |массового | | | |
| | | |обслуживания | | | |
|4 |Модель |4-5 |Разработка |10 |1 |10 |
| |разработана | |алгоритма | | | |
| | | |программы | | | |
|5 |Алгоритм |5-7 |Выбор среды |30 |1 |30 |
| |программы | |программиро-в| | | |
| |разработан | |ания и | | | |
| | | |создание | | | |
| | | |программы | | | |
|6 |Изучение |6-7 |Расчет |5 |1 |5 |
| |литературы | |теоретически | | | |
| |по теории | |ожидаемых | | | |
| |массового | |показателей | | | |
| |обслуживания| |по формулам | | | |
| |закончено | | | | | |
|7 |Программа |7-8 |Отладка |12 |1 |12 |
| |создана и | |программы | | | |
| |теоретически| | | | | |
| |е | | | | | |
| |показатели | | | | | |
| |рассчитаны | | | | | |
|8 |Отладка |8-9 |Проведение |30 |1 |30 |
| |программы | |исследований | | | |
| |закончена | | | | | |
| | |8-10 |Составление |30 |1 |30 |
| | | |документации | | | |
|9 |Исследования|9-10 |Фиктивная |0 |0 |0 |
| | | |работа | | | |
| |завершены | | | | | |
|10 |Документация|10-11 |Сдача работы |2 |2 |1 |
| | | | | | | |
| |составлена | | | | | |
|11 |Работа сдана| | | | | |

5.2.2 Сетевой график

3 6 9

7 5 30

1 12
1 2 7 8 0 11

6 30 30

4 5 10

5.2.3 Таблица параметров

|i |j |tij|Tiр |tijр|Tjр |Tin |tijп|Tjn |Rj |Rijч|Rijn|qij|
| | | | |о | | |н | | | | | |
|1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |9 |10 |11 |12 |13 |
|1 |2 |1 |0 |1 |1 |0 |0 |1 |0 |0 |0 |2 |
|2 |3 |7 |1 |8 |8 |1 |25 |32 |24 |0 |24 |1 |
|2 |4 |6 |1 |7 |7 |1 |1 |7 |0 |0 |0 |1 |
|3 |6 |10 |8 |18 |18 |32 |32 |42 |24 |0 |24 |1 |
|4 |5 |10 |7 |17 |17 |7 |7 |17 |0 |0 |0 |1 |
|5 |7 |30 |17 |47 |47 |17 |17 |47 |0 |0 |0 |1 |
|6 |7 |5 |18 |23 |47 |42 |42 |47 |0 |24 |24 |1 |
|7 |8 |12 |47 |59 |59 |47 |47 |59 |0 |0 |0 |1 |
|8 |9 |30 |59 |89 |89 |59 |59 |89 |0 |0 |0 |1 |
|8 |10 |30 |59 |89 |89 |59 |59 |89 |0 |0 |0 |1 |
|9 |10 |0 |89 |89 |89 |89 |89 |89 |0 |0 |0 |0 |
|10 |11 |1 |89 |90 |90 |89 |89 |90 |0 |0 |0 |2 |

Tiр = max путь до i-го события, Tjр = max путь до j-го события, tijро = Tiр + tij, Tjр = max (tijро}
Tin = Tkn – max путь от i в k, Tjn = Tkn – max путь от j в k, tijпн = Tjn - tij, Rj = Tjn – Tjp,
Rijч = Tjp - tijро, Rijn = Tjn - tijро.
Tнр — ранний срок свершения начального события (определяется привязкой сетевого графика к текущему отсчету времени. Его значение принимают равным нулю)
Tiр — ранний срок свершения i-го события (момент времени, раньше которого событие i не может произойти)
Tjр — ранний срок свершения j-го события tijрн — ранний срок начала работы (момент времени, раньше которого работа ij не может начаться. Он всегда совпадает с ранним сроком свершения предыдущего события) tijро — ранний срок окончания работы (момент времени, раньше которого работа не может быть окончена)
Tin — поздний срок свершения i-го события (позже которого событие i происходить не должно)
Tjn — поздний срок свершения j-го события
Tкn — поздний срок свершения конечного события (всегда равен раннему сроку его свершения) tijпн — поздний срок начала работы ij (позже которого работа ij не должна начаться)
Rj — резерв времени для события — интервал времени, на который можно задержать свершение события по отношению к раннему сроку его наступления.
При этом задержка должна быть такой, чтобы не изменился поздний срок свершения конечного события
Rijч — частный резерв времени — интервал времени, на который можно задержать или удлинить работу ij при условии, что последующее событие сможет наступить в свой ранний срок
Rijn — полный резерв времени — интервал времени, на который можно задержать или удлинить работу ij при условии, что последующее событие наступит в свой поздний срок

5.2.4 Расписание работ q

1-2(2) 2-3(1) 3-6(1) 6-7(1) R6-7ч 8-
10(1) 10-11(2)

2-4(1) 4-5(1) 5-7(1) 7-8(1) 8-
9(1)

1 7 8 17 18 23 47 59

89 90 t(дн)

5.2.5 График загрузки исполнителей q
| | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
|2| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
|1| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

1 7 8 17 18 23 47 59
89 90 t(дн)

5.2.6 График загрузки ЭВМ

q 8-10(1)
| | | |5-7(1) |7-8(1) |8-9(1) | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
|2| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
|1| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

17 47 59

89 t(дн)

5.3 Определение экономических показателей для разрабатываемого программного обеспечения

5.3.1 Определение суммарных затрат на разработку ПО

5.3.1.1 Расчет прямых материальных затрат

К прямым материальным затратам относятся затраты на материалы и комплектующие, необходимые для выполнения данной разработки и полностью включаемые в ее стоимость. Учитывают затраты на материалы и комплектующие, целевым назначением идущие на данную разработку.

|№ |Элемент материальных|Цена за шт.,|Количество, |Общая |
|п/п |затрат |руб. |шт. |стоимость, |
| | | | |руб. |
|1 |2 |3 |4 |5 |
|1 |Набор канцелярских |20 |2 |40 |
| |принадлежностей | | | |
|2 |Бумага (1 пачка) |100 |1 |100 |
|3 |Дискеты (1 упаковка)|100 |1 |100 |
|4 |Картридж |300 |2 |600 |
| | | |ИТОГО: |840 |

5.3.1.2 Расчет затрат на основную заработную плату

Затраты на основную заработную плату разработчиков ПО определяют как произведение среднемесячной, среднедневной или среднечасовой заработной платы разработчиков на трудоемкость разработки ПО по всем стадиям, выраженную соответственно в месяцах, днях и часах.

|№ |Категории |Заработная |Шифры |Общая |Основная |
| |работающих |плата, |выполняемых |продолжи-т|заработ-на|
| | |руб./дн. |работ |ельность |я плата, |
| | | | |работ, дн.|руб. |
|1 |2 |3 |4 |5 |6 |
|1 |Инженер-матем|150 |1-2, 2-3, |54 |8100 |
| |атик | |3-6, 6-7, | | |
| | | |8-10, | | |
| | | |10-11 | | |
|2 |Инженер-прогр|150 |1-2, 2-4, |90 |13500 |
| |аммист | |4-5, 5-7, | | |
| | | |7-8, 8-9, | | |
| | | |10-11 | | |
| | | | |ИТОГО: |21600 |

5.3.1.3 Расчет затрат на дополнительную заработную плату

Дополнительная заработная плата определяется в размере 12% от основной.

21600 * 0,12 = 2592 руб.

5.3.1.4 Отчисления на социальные нужды

В 2000г. суммарный процент отчислений на социальные нужды составил
38,5%.

(21600 + 2592) * 0,385 = 9313,92 руб.

5.3.1.5 Расходы на приобретение, содержание и эксплуатацию комплекса технических средств (КТС)

Весь КТС предназначен не только для выполнения данной задачи, поэтому будем учитывать только текущие расходы.

Расчет общей стоимости КТС.

|№ |Элемент КТС |Цена за шт.,|Количество,|Общая |
| | |руб. |шт. |стоимость, |
| | | | |руб. |
|1 |2 |3 |4 |5 |
|1 |AMD K6/2-300/ DIMM 32Mb|12796,5 |1 |12796,5 |
| |PC-100/ HDD 4,3Gb/ | | | |
| |VIDEO 4Mb/ MONITOR 15’’| | | |
| |LG | | | |
|2 |Celeron 366/ DIMM 64Mb |14934 |1 |14934 |
| |PC-100/ HDD 8,4Gb/ | | | |
| |VIDEO 8Mb/ MONITOR 15’’| | | |
| |SAMSUNG | | | |
|3 |Принтер EPSON STYLUS |1852,5 |1 |1852,5 |
| |480 | | | |

В стоимость часа работы КТС включают следующие затраты: а) амортизационные отчисления, приходящиеся на 1 час работы КТС.

Норму амортизации для компьютерной техники примем равной 0,25.

Ач = Фперв*а / Fд

Ач — амортизационные отчисления, приходящиеся на 1 час работы КТС
Фперв — первоначальная стоимость КТС или его отдельных элементов а — норма амортизации
Fд — фонд времени работы КТС за год

1. AMD K6/2-300 Ач = 12796,5*0,25/3000 = 1,066375 руб / ч.
2. Celeron366 Ач = 14934*0,25/3000 = 1,2445 руб / ч.
3. Принтер Ач = 1852,5*0,25/2000 = 0,2315625 руб / ч. б) затраты на силовую электроэнергию, приходящиеся на 1час работы КТС.
Стоимость 1 кВт*час в настоящее время составляет 1,14 руб.
Соответственно:
1. AMD K6/2-300 0,15*1,14 = 0,171 руб / ч
2. Celeron366 0,15*1,14 = 0,171 руб / ч
3. Принтер 0,05*1,14 = 0,057 руб / ч

в) затраты на текущий ремонт и профилактику, приходящиеся на 1 час работы КТС:
Процент затрат примем 5% или 0,05
1. AMD K6/2-300 12796,5*0,05/3000 = 0,213275 руб / ч.
2. Celeron366 14934*0,05/3000 = 0,2489 руб / ч.
3. Принтер 1852,5*0,05/2000 = 0,0463125 руб / ч.

г) возмещение износа малоценных и быстроизнашивающихся предметов (МБП), приходящиеся на 1 час работы КТС.
Процент затрат примем 5% или 0, 05:
1. AMD K6/2-300 12796,5*0,05/3000 = 0,213275 руб / ч.
2. Celeron366 14934*0,05/3000 = 0,2489 руб / ч.
3. Принтер 1852,5*0,05/2000 = 0,0463125 руб / ч.

Таким образом, расходы на КТС составят:
AMD K6/2-300 8*30*(1,066375 + 0,171 + 0,213275 + 0,213275) =
= 399,34 руб.
Celeron366 8*72*(1,2445 + 0,171 + 0,2489 + 0,2489) =
= 1102,06 руб.
Принтер 8*5*(0,2315625 + 0,057 + 0,0463125 + 0,0463125)
= = 15,47 руб.

ИТОГО: 1516,87 руб.

5.3.1.6 Износ нематериальных активов (НА)

[pic]

АНА — износ нематериальных активов, руб
Фперв.НА — первоначальная стоимость НА, руб. tисп — время использования НА для выполнения данной разработки, час
ТНА — срок полезного использования НА, лет tобщ — общее время использования НА за год, час

[pic] = 136,8 руб.

[pic] = 191,52 руб.

|Состав НА |Стоимость НА, руб.|Tисп,, час. |АНА, руб. |
|1 |2 |3 |4 |
|MS Office97 |3420 |240 |136,8 |
|Visual Basic 5 |1995 |576 |191,52 |
| | |ИТОГО: |328,32 |

5.3.1.7 Накладные расходы

В их состав включаются затраты на амортизацию, ремонт и содержание помещений, расходы на освещение, отопление, кондиционирование воздуха, расходы на различные средства связи, расходы на охрану помещения и т. д.

Примем размер накладных расходов как 100% от основной заработанной платы. Таким образом, сумма накладных расходов составит 21600 руб.

Смета затрат на разработку ПО.

|№ п/п |Элемент затрат |Сумма, руб. |
|1 |2 |3 |
|1 |Прямые материальные затраты |840 |
|2 |Основная заработная плата |21600 |
|3 |Дополнительная заработная плата |2592 |
|4 |Отчисления на социальные нужды |9313,92 |
|5 |Содержание и эксплуатация КТС |1516,87 |
|6 |Износ нематериальных активов |328,32 |
|7 |Накладные расходы |21600 |
| |ИТОГО: |57791,11 |

5.3.2 Расчет ориентировочной цены ПО

Так как разрабатываемое ПО специализированное и круг потребителей точно определен, то ориентировочную цену определяют по формуле:

ЦПО = C / n + Здоп + П n — установленное число потребителей; Здоп — дополнительные затраты, возникающие при продаже ПО каждому потребителю (стоимость комплекта документации, дискет и т.п.); П — прибыль, рассчитываемая в процентах от C
/n + Здоп.

Приведенное ниже исследование показало высокую экономическую эффективность разработки, поэтому примем процент прибыли равным 140%.

ЦПО = 57791,11 / 100 + 25 + 844,08 = 1447 руб

5.3.3 Выявление факторов, определяющих эффективность применения разработанного ПО

Для оценки эффективности использования разработанного ПО у потенциального потребителя необходимо выявить факторы, определяющие эффективность. Такими факторами, в данном случае, могут быть: оптимизация производственной структуры и увеличение производительности труда.

5.4 Определение показателей экономической эффективности использования разработанного ПО

Пример возможного использования данного ПО:

Рассмотрим подразделение (малый дистрибуционный центр) крупного предприятия (полиграфического комбината), состоящее из четырех отделов.
Подразделение занимается доставкой книг по заявкам. В каждом отделе работают по четыре человека (все сотрудники подразделения имеют одинаковую квалификацию, должность (программист) и зарплату). Первый из отделов принимает заказы от клиентов, переводит заказы в стандартную компьютерную форму и распределяет их между вторым и третьим отделом. Второй и третий отделы обрабатывают заказы (с помощью автоматизированной системы подбирают и упаковывают книги) и передают их четвертому отделу, в котором производится окончательное оформление и высылка готовых заказов клиентам.
Над каждым из заказов одновременно работают все сотрудники отдела, поэтому каждый отдел может одновременно работать только с одним заказом.
Следовательно, каждый из отделов можно рассматривать, как одноканальную
СМО. Среднее время обработки одного заказа каждым отделом, при наличии в отделе четырех человек, составляет восемь минут. Существует вероятность отбраковки заявок: на выходе первого отдела отбраковываются неправильно оформленные заказы (средняя вероятность отбраковки = 10%), на выходах второго и третьего отделов — заказы с бракованными экземплярами и плохо упакованные заказы (средняя вероятность отбраковки = 5%).

5.4.1 Математическая модель системы

Рассматриваемая система состоит из четырех одноканальных СМО. На вход системы поступает поток заявок (распределение входного потока близко к экспоненциальному). Среднее время между заявками составляет 10 минут. Поток обслуживаний на СМО также имеет распределение, близкое к экспоненциальному.
Каждая из СМО, в изначальном варианте, имеет среднее время обслуживания 8 минут. Вероятность отбраковки заявок на выходе первой СМО составляет 10%, на выходах второй и третьей СМО — по 5%, на выходе четвертой — 0%.

Коэффициенты связи между станциями составляют:

1 — 2 =0,5; 1 — 3 = 0,5; 2 — 4 = 1; 3 — 4 = 1

Из перечисленных параметров мы можем изменить (для оптимизации системы) коэффициенты связей или среднее время обслуживания по станциям, за счет перераспределения персонала по отделам.

Так как второй и третий отделы выполняют одни и те же функции с одинаковым средним быстродействием, то соотношение коэффициентов связи по
0,5 является обоснованным.

Попробуем оптимизировать систему, меняя среднее время обслуживания по станциям. Будем считать, что численность персонала обратно пропорциональна среднему времени обслуживания. Выявим численную зависимость этих параметров:

|Численность персонала (n, чел) |Среднее время обслуживания |
| |(Ts, мин) |
|1 |32 |
|2 |16 |
|3 |10,666 |
|4 |8 |
|5 |6,4 |
|6 |5,333 |
|7 |4,571 |
|8 |4 |
|16 |2 |

Так как входной поток и потоки обслуживания имеют распределение, близкое к экспоненциальному, и среднее время между заявками больше среднего времени обслуживания, на каждой из станций (финальные вероятности существуют), то для расчета показателей можно пользоваться расчетно- формульной части программы.

Посчитаем для исходного состояния системы средние значения времени ожидания заявки в очереди, простоя станции и времени нахождения заявки на станции (для каждой станции).

n1 =n2 = n3 = n4 = 4

Ts1 = Ts2 = Ts3 = Ts4 = 8

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |32,00 |4,50 |4,50 |17,31 |
|IDT |2,00 |14,22 |14,22 |3,69 |
|Smid |40,00 |12,50 |12,50 |25,31 |

Суммарное время нахождения заявки в системе равно Smid1 + Smid2 (Smid3)
+ Smid4

Smid1 + Smid2 (Smid3) + Smid4 = 40 + 12,5 + 25,31 = 77,81

Наибольшие потери времени происходят на первой станции. Направим по 2 человека из второго и третьего отдела в первый отдел.

n1 = 8; n2 = n3 = 2; n4 =4

Ts1 = 4; Ts2 = Ts3 = 16; Ts4 =8

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |2,66 |41,14 |41,14 |17,31 |
|IDT |6,00 |6,22 |6,22 |3,69 |
|Smid |6,66 |57,14 |57,14 |25,31 |

Smid1 + Smid2 (Smid3) + Smid4 = 6,66 + 57,14 + 25,31 = 89,11

При уменьшении времени ожидания на первой станции произошло существенное увеличение этого показателя на второй и третьей станциях.
Сократился простой системы, но время обработки заявки системой увеличилось.
Но, в данном случае, параметром оптимизации является именно время обработки, поэтому, такая перестановка сотрудников не дает желаемого эффекта. Вернем по одному сотруднику из первого отдела во второй и третий отделы.

n1 = 6; n2 = n3 = 3; n4 = 4

Ts1 = 5,333; Ts2 = Ts3 =10,666; Ts4 = 8

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |6,09 |9,84 |9,84 |17,31 |
|IDT |4,66 |11,55 |11,55 |3,69 |
|Smid |11,42 |20,51 |20,51 |25,31 |

Smid1 + Smid2 (Smid3) + Smid4 = 11,42 + 20,51 + 25,31 = 57,24

Эта перестановка дает уже большой положительный эффект. Теперь, наибольшее время заявки обрабатываются на четвертой станции. Направим сотрудника из первого отдела в четвертый.

n1 = 5; n2 = n3 = 3; n4 = 5

Ts1 = 6,4; Ts2 = Ts3 = 10,666; Ts4 = 6,4

| |1 станция |2 станция |3 станция |4 станция |
|WT |11,37 |9,84 |9,84 |7,73 |
|IDT |3,60 |11,55 |11,55 |5,29 |
|Smid |17,77 |20,51 |20,51 |14,13 |

Smid1 + Smid2 (Smid3) + Smid4 = 17,77 + 20,51 + 14,13 = 52,41

Эта перестановка дает максимальный положительный эффект, будем считать такое распределение персонала оптимальным.

Система сможет обработать на (77,81 - 52,41) / 77,81 — на 32,64% больше заявок.

Среднее значение чистой прибыли подразделения из расчета на одну операцию составляет 25 рублей.

До проведения оптимизации в год выполнялось:

2000*60 / 77,8 = 1542 операции

После оптимизации:

2000*60 / 52,41 = 2290 операций

Общая численность персонала не изменилась, дополнительные вложения составили 1447 рублей.

Чистая дополнительная прибыль подразделения за год составит

(2290 - 1542)*25 - 1447 = 17253 рубля.

Срок окупаемости без учета дисконтирования определяют по формуле:

Ток = Цпо / (ЧПдоп + Цпо)

Ток = 1447 / (17253 + 1447) = 0,077 года

При использовании программы для оптимизации системы, рассмотренной в примере, удалось увеличить пропускную способность системы более чем на 30%.

Вывод: данное ПО является эффективным для потребителя и может приносить значительную экономическую выгоду.

Глава 6

Охрана труда

6.1 Опасные и вредные производственные факторы при работе на ПЭВМ

В настоящее время для широкого распространения любой продукции, в том числе и программного обеспечения, необходимо соблюдение соответствия продукции не только российским, но и международным стандартам. Особую значимость это приобретает сейчас, когда ускоряются процессы интеграции
России в мировое экономическое сообщество. В век технического прогресса и в условиях нарастающего в глобальных масштабах загрязнения окружающей среды вопросы, связанные с экологией и безопасностью жизнедеятельности, приобретают все большую актуальность.

Данная работа опирается на ГОСТ 12.3.001 — 75 (Процессы производственные. Общие требования безопасности), ГОСТ 12.2.003 — 75
(Оборудование производственное. Общие требования безопасности), ГОСТ
12.1.003 — 83 (Шум. Общие требования безопасности), СанПиН 2.2.4 — 96
(Гигиенические требования к микроклимату производственных помещений) и на международные стандарты ISO 14000.

В этом разделе рассматриваются производственные факторы, которые могут отрицательно влиять на здоровье и работоспособность оператора ЭВМ, и мероприятия по организации оптимальных условий труда. Условия труда и организация рабочего места оказывают большое влияние на производительность.
Одной из основных задач организаторов работы является обеспечение таких условий, при которых труд оператора должен быть не только высокопроизводительным, но также безопасным и комфортным.

Вредные производственные факторы влияющие на трудоспособность оператора.

Основной рабочей позой оператора является поза «сидя». При проектировании рабочего места следует отметить, что физиологически не оправдана фиксированная рабочая поза. Она вызывает нарушение кровообращения в нижних конечностях и органах тазовой области, приводящее к профессиональным заболеваниям (варикозному расширению вен и др.). При ограниченной двигательной активности нарушаются функции организма (опорно- двигательного аппарата, кровообращения, дыхания, пищеварения), возникает опасность гиподинамии.

Большой объем информации, постоянное внимание, напряженная работа памяти — все это накладывает отпечаток на деятельность центральной нервной системы, ее высший отдел — кору головного мозга. Вследствие постоянной умственной работы человек утомляется.

На оператора также влияет и излучение. Так, например, электронно- лучевая трубка создает действие концентрированного потока электронов, а система строчной и кадровой развертки создает слабый поток электромагнитного излучения. Длительное воздействие электромагнитного поля на организм человека может вызвать нарушение функционального состояния нервной и сердечно-сосудистой систем.

Важнейшим фактором при создании нормальных условий труда является освещение рабочего места. Практически возникает необходимость как естественным, так и искусственным светом. Зачастую люди, постоянно работающие за компьютером используют максимальную яркость экрана и отключают освещение. Контрастная, хорошая видимость является кажущимся и на самом деле ведут к повреждению органов зрения.

6.2 Конструктивные и технические решения. Организационные мероприятия по обеспечению безопасности труда

Рабочее место. При ежедневной работе с компьютером человек испытывает ряд негативных воздействий, избежать которые можно путем правильной организации рабочего дня и рабочего места оператора.

Поэтому особенного внимания заслуживает проектирование рабочего кресла для лиц, постоянно выполняющих работу сидя за компьютером. Необходимо, чтобы давление тела на площадь опоры было равномерно распределено. Это возможно тогда, когда кресло в наибольшей степени соответствует анатомическому строению человека. В настоящее время широко используются кресла со спинкой на шарнире. Этот элемент дает возможность регулировать наклон тела во время работы за компьютером, а также возможность кратковременного отдыха.

Конструкция рабочего стола должна обеспечивать оптимальное размещение на рабочей поверхности используемого оборудования с учетом его количества и конструктивных особенностей.

Экран видеомонитора должен находиться от глаз оператора на оптимальном расстоянии 600-700 мм, но не ближе 500 мм с учетом размеров алфавитно- цифровых знаков и символов. Необходимо использовать специально разработанные защитные экраны, приэкранные фильтры и другие средства индивидуальной защиты, сводящие практически к нулю влияние на человека электромагнитного излучения.

Режим труда. Производственная гимнастика, изменение рабочей позы во процессе работы — общие меры по снижению утомляемости и монотонности труда.

Основными направлениями предупреждения утомляемости является: оптимальная организация труда и отдыха, часовым обеденным перерывом и дополнительными короткими (5-10 мин.) перерывами для отдыха, устанавливаемыми в момент развития утомления. Огромную роль в снижении утомляемости играет регулярное проветривание помещения. Приток свежего воздуха в помещение стимулирует работу головного мозга, улучшает кровообращение, снижает утомляемость. Количество воздуха, поступающего в помещение, следует определять отдельно для теплого, холодного и переходного периодов года с учетом его плотности, соответствующей нормальным условиям.

Музыкальное сопровождение труда чрезвычайно благотворно влияет на творческую деятельность, как успокаивающий фон, создающий творческое настроение, уменьшающий внешние раздражающие воздействия: рокот автомобиля, громкие разговоры и т.д.

Помещение должно быть светлым, просторным и уютным. Оно не должны граничить с помещениями, в которых уровни шума и вибрации превышают нормируемые значения (механические цеха, мастерские и т.п.).

Помещения оператора должны оборудоваться системами отопления, кондиционирования воздуха или эффективной приточно-вытяжной вентиляцией.
Каждый день в помещении должна проводиться влажная уборка.

Важное влияние на условия работы оператора ЭВМ оказывает фон, используемый на экране дисплея. По возможности интерьер должен «сглаживать» влияние однообразного фона дисплея.

Стены помещения должны быть окрашены в светлые пастельные тона, например: розовые, если окна выходят на север или голубые, когда окна выходят на юг. Резкие орнаменты раздражающие зрение, их надо избегать.

Микроклимат оказывает большое влияние на здоровье оператора и его производительность. Температура помещения поддерживается в пределах 21-
220С, а летом повышается; так при 320С внешней температуры, температура в рабочем помещении может быть повышена только до 260С. На окнах, выходящих на юг, желательно установить жалюзи. Отопительная система должна исправно действовать, легко и безотказно регулироваться.

Относительная влажность воздуха в помещении должна находиться в пределах 20-80%. Минимальный объем воздуха для каждого рабочего места 10-15 м3. При наличии рециркуляционной или вытяжной вентиляции подача свежего воздуха на каждое рабочее место составляет 20-30 м3 в час. Движение воздуха не должно ощущаться в виде неприятного сквозняка; кратковременное открытие окон легче переносится, чем постоянный легкий воздушный поток.

Курение допускается только в специально отведенных местах.

Оптимальные нормы микроклимата для помещений с видео-дисплейным терминалом (ВДТ) и персональной электронно-вычислительной машиной (ПЭВМ).

Освещение используется как естественное, так и искусственное.
Естественное освещение поступает через светопроемы, которые должны находиться слева от оператора, но допускается и их нахождение справа.
Необходимо стремиться максимально использовать дневной свет, не загораживая окна плотными шторами или густыми растениями. Но, с другой стороны, следует избегать слишком яркого солнечного света на рабочем месте, то есть не должно быть резких контрастов и ослепляющего света. В светлое время суток при равномерном освещении помещения яркость экрана должна быть средней. Но, и при увеличении яркости в темное время суток не следует отказываться от искусственного освещения, создавая сильный контраст между яркостью экрана и освещенностью рабочего помещения.

Таким образом при планировании работ необходимо проводить следующие мероприятия: правильное оборудование рабочего места (использовать специально разработанные кресла, столы); правильное освещение помещения и рабочего места; использование защитных экранов, приэкранных фильтров и др. средств индивидуальной защиты; производственная гимнастика; рациональное чередование работы и отдыха (включая часовой обеденный перерыв и кратковременный отдых); регулярное проветривание помещения; эстетичность интерьера.

Глава 7

Заключение

Создана программа, позволяющая моделировать процесс прохождения потока заявок (закон распределения времени между поступлением заявок экспоненциальный или нормальный) по рабочим станциям (одноканальным СМО с неограниченной очередью; закон распределения времен обслуживания экспоненциальный или нормальный; максимальное число рабочих станций 10), с возможностью ветвления, объединения потоков и отбраковки заявок. Программа предоставляет возможность на основании результатов моделирования рассчитывать основные характеристики СМО, а также производить расчет некоторых средних показателей СМО по формулам.

С помощью программы проведен ряд экспериментов для различных систем, и получены результаты имитационного моделирования и расчета по формулам, на основании сравнения которых сделаны выводы о возможности применения приближенных формул расчета средних показателей для различных вариантов систем.

Существует несколько путей развития данной программы. Возможно в дальнейшем предусмотреть проведение исследования в программе других типов
СМО, увеличить максимальное количество рабочих станций. Возможно создать надстройку к программе, позволяющую автоматически производить статистическую обработку результатов моделирования.

Список литературы:

Белянин П. Н., Лещенко В. А. Гибкие производственные комплексы — М.:
Машиностроение, 1984
Вентцель Е. С. Исследование операций. Задачи. Принципы. Методология. — М.:
Наука, 1988
Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей — М.: Наука, 1973
Гигиена труда. Гигиенические критерии оценки условий труда по показателям вредности и опасности факторов производственной среды, тяжести и напряженности трудового процесса — М.: Госкомсанэпиднадзор России, 1994.
Гринева С. Н., Игнатова Л. А., Колпаков В. И. Оптимизация использования производственных ресурсов методами сетевого планирования — М.: Мосстанкин,
1987
Гурин Л. С., Дымарский Я. С., Меркулов А. Д. Задачи и методы оптимального распределения ресурсов — М.: Сов. Радио, 1968
Давыдов Э. Г. Исследование операций: Учебное пособие для студентов вузов —
М.: Высшая школа, 1990
Дегтярев Ю. И. Исследование операций — М.: Высшая школа, 1986
Дипломное проектирование. Методические указания по охране труда — М.:
Мосстанкин, 1988
Еленева Ю. А., Коршунова Е. Д. Организация и экономика разработки программного обеспечения — М.:МГТУ «Станкин», 1997
Игнатова Л. А. Сетевой график технической подготовки производства — М.:
Мосстанкин, 1975
Курсовые задания по охране труда и окружающей среды — М.: Мосстанкин, 1988
Лабскер Л. Г., Бабешко Л. О. Теория массового обслуживания в экономической сфере — М.: Банки и биржи, 1998
Пронин Л. Н., Филиппов Н. А. Случайные величины. Элементы теории массового обслуживания — СПб, 1995
Санитарные правила и нормы — М.: 1999

16. Соха Дж., Рахмел Д., Холл Д. Изучи сам Visual Basic 5 — Мн.:
Попурри, 1998

Страницы: 1, 2