Разработка модели, имитирующей работу поста ГИБДД

 Модель  СМО реализована с помощью  программы MS Excel. Все расчеты выполнялись при помощи данной программы, что упростило процесс решения задач оптимизации. В процессе нескольких реализаций работы СМО были получены результаты функционирования системы. На основе полученных данных были построены графики, позволяющие провести исследование работы СМО. С помощью графиков проведен анализ полученных данных и сделаны выводы о работе системы. Из графика (рис.2) и по значениям в таблице 1 видно, что максимальная прибыль достигается при значении n=8 и равна 1635431 руб. в месяц. При прочих постоянных параметрах, выгоднее нанять 24 инспектора (по 8 инспекторов одновременно). Из графиков (рис.3, 4) и по значениям таблиц 2 и 3 видно, что если на посту работает одновременно 5 инспекторов, то наиболее выгодно вложить 1581 рубль в день в аренду техники для каждого инспектора. Тогда прибыль за месяц будет оптимальной и равной примерно 1764 тыс. 17 рублей. Из графиков (рис.5, 6) и таблиц 4,5 видно, что имея возможность менять число инспекторов на посту и арендовать ускоряющую технику, нужно организовать работу так, чтобы на посту одновременно находилось 4 инспектора, и для каждого из них арендовать техники на 2000 рублей в день. Это позволит получить прибыль 1779337 рублей в месяц. 
 

7. Вывод.

     Итак, создание имитационной модели системы  массового обслуживания позволяет получить информацию, характеризующую приспособленность рассматриваемой системы для выполнения поставленных перед ней задач. Анализ численных значений критериев позволяет сделать выводы относительно реальной эффективности системы и выработать рекомендации по ее повышению.

     Выше  был рассмотрен пример системы массового обслуживания (СМО). Математическая модель этой системы применима и успешно используется в практических расчетах.

     Возможность применения теории принятия решений  в системах массового обслуживания определяется следующими факторами:

     1. Количество заявок в системе  (которая рассматривается как  СМО) должно быть достаточно  велико (массово).

     2. Все заявки, поступающие на вход  СМО, должны быть однотипными.

     3. Для расчетов по формулам необходимо  знать законы, определяющие поступление  заявок и интенсивность их  обработки.

     4. Структура СМО, т.е. набор поступающих  требований и последовательность обработки заявки, должна быть жестко зафиксирована.

     5. Необходимо исключить из системы  субъектов или описывать их  как требования с постоянной  интенсивностью обработки.

     К перечисленным выше ограничениям можно  добавить еще одно, оказывающее сильное влияние на размерность и сложность математической модели.

     6. Количество используемых приоритетов  должно быть минимальным. Приоритеты  заявок должны быть постоянными,  т.е. они не могут меняться  в процессе обработки внутри  СМО.

     В ходе выполнения работы была достигнута основная цель – изучен основной материал «системы с ограничением на длину очереди», которая была поставлена преподавателем учебной дисциплины. Также мы ознакомились применением полученных знаний на практике, т.е. закрепили пройденный материал. 
 
 
 
 
 
 
 

     Литература. 

     Основная  литература: 

     1. Клейнрок Л. Теория массового  обслуживания. М.: Машиностроение, 1979.

     2. Матвеев В.Ф., Ушаков В.Г. Системы  массового обслуживания. М.: Изд-во  МГУ, 1984.

     3. Советов Б.А., Яковлев С.А. Моделирование  систем, М: Высшая школа, 1985.

     4. Павский, В.А. Лекции по теории вероятностей и элементам математической статистики: учеб. пособие для студентов технолог. специальностей /В.А. Павский. – Кемерово: КемТИПП, 2007. 

     Периодические издания: 

5. Иголкин В.Н. Об оптимизации одной системы  массового обслуживания // Вопросы механики и процессов управления. Вып.15. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1992.

     Интернет-ресурсы: 

     6. http://lib.vvsu.ru/books/Bakalavr01/page0220.asp

     7. http://masteroid.ru/content/view/909/42/