">
Информатика Программирование
Информация о работе

Тема: Моделирование работы маршрутного такси

Описание: Постановка задачи и решение проблемы загруженности транспорта . Оценка времени ожидания в очередях на остановках такси. Прогноз – цель моделирования.
Предмет: Информатика.
Дисциплина: Программирование.
Тип: Курсовая работа
Дата: 07.08.2012 г.
Язык: Русский
Скачиваний: 143
Поднять уникальность

Похожие работы:

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

«СИНЕРГИЯ»

Факультет Информационных систем и технологий

Кафедра Информационных систем

Курсовая работа на тему:

“Моделирование работы маршрутного такси”

по дисциплине “Моделирование систем”.

Москва 2012

Оглавление

Оглавление2

1.Постановка задачи.3

2.Введение.3

a)Содержательное описание моделируемого объекта, процесса или системы.4

b)Перечень и характеристики связанных с объектов проблем.4

c)Перечень доступных для исследования исходных данных.4

d)Формулировка целей исследования.5

3.Основная часть.6

a)Основные цели моделирования.8

b)Преимущества имитационного моделирования.11

c)Обоснование выбора12

d)Этапы построения имитационной модели14

4.Аналитическая модель.15

a)Графическая иллюстрация в виде графа15

b)Перечень используемых обозначений16

5.Имитационная модель.18

a)Граф модели с помощью конструктора GEM18

b)Общая структура PILGRIM19

c)Описание логики модельных процессов.20

d)Исходный текст программной модели.20

e)Результаты проведения экспериментов исходя из отчета PILGRIM22

6.Анализ результатов.23

7.Заключение.24

Постановка задачи.

Изучить работу транспортной компании для населения. Понять существует ли проблема загруженности транспорта или очереди как населения на погрузку в такси так и очереди самих такси.

Введение.

Во многих областях практической деятельности человека мы сталкиваемся с необходимостью пребывания в состоянии ожидания. Подобные ситуации возникают в очередях в билетных кассах, в крупных аэропортах, при ожидании обслуживающим персоналом самолетов разрешения на взлет или посадку, на телефонных станциях в ожидании освобождения линии абонента, в ремонтных цехах в ожидании ремонта станков и оборудования, на складах снабженческо-сбытовых организаций в ожидании разгрузки или погрузки транспортных средств. Во всех перечисленных случаях имеем дело с массовостью и обслуживанием. Изучением таких ситуаций занимается теория массового обслуживания.

В теории систем массового обслуживания (в дальнейшем просто – CMО) обслуживаемый объект называют требованием. В общем случае под требованием обычно понимают запрос на удовлетворение некоторой потребности, например, обслуживание автомобиля на заправочной станции, разговор с абонентом, посадка самолета, покупка билета, получение материалов на складе и т.д

На первичное развитие теории массового обслуживания оказали особое влияние работы датского ученого А.К. Эрланга (1878-1929).

Теория массового обслуживания – область прикладной математики, занимающаяся анализом процессов в системах производства, обслуживания, управления, в которых однородные события повторяются многократно, например, на предприятиях бытового обслуживания; в системах приема, переработки и передачи информации; автоматических линиях производства и др.

Содержательное описание моделируемого объекта, процесса или системы.

Имеется остановка маршрутного такси. С определенными интервалами времени на остановку приходят пассажиры и подъезжают такси. Такси уезжает после своего заполнения. Если пришедший пассажир не обнаруживает стоящего такси, он встает в очередь на посадку. Если такси подъехало на пустую остановку, оно ждет пассажиров. Если такси подъехало и обнаруживает на остановке другое такси, оно встает в очередь такси.

Перечень и характеристики связанных с объектов проблем.

Проблема очереди населения на погрузку в такси, а так же проблема очереди самого такси.

Перечень доступных для исследования исходных данных.

Время моделирования______________________________600 минут

Интервал прихода пассажиров :

Закон распределения _______________________экспоненциальный

Среднее время____________________________________1,0 минута

Интервал приезда такси:

Закон распределения _____________________________нормальный

Среднее время____________________________________8,0 минут

Отклонение______________________________________2,7 минут

Количество мест в такси10

Формулировка целей исследования.

Необходимо оценить время ожидания в очередях и их размеры.

Основная часть.

Моделирование как метод познания применялось человечеством – осознанно или интуитивно – всегда. На стенах древних храмов предков южно-американских индейцев обнаружены графические модели мироздания. Гениальный полководец А. В. Суворов перед атакой крепости Измаил тренировал солдат на модели измаильской крепостной стены, построенной специально в тылу.

Огромный вклад в укрепление обороноспособности нашей страны внесли работы по моделированию взрыва – генерал-инженер Н.Л. Кирпичев, моделированию в авиастроении – М.В. Келдыш, С.В. Ильюшин, А.Н. Туполев и др., моделированию ядерного взрыва – И.В. Курчатов, А.Д. Сахаров, Ю.Б. Харитон и др.

Широко известны работы Н.Н. Моисеева по моделированию систем управления. В частности, для проверки одного нового метода математического моделирования была создана математическая модель Синопского сражения – последнего сражения эпохи парусного флота. В 1833 году адмирал П.С. Нахимов разгромил главные силы турецкого флота. Моделирование на вычислительной машине показало, что Нахимов действовал практически безошибочно. Он настолько верно расставил свои корабли и нанес первый удар, что единственное спасение турок было отступление. Иного выхода у них не было. Они не отступили и были разгромлены.

Сложность и громоздкость технических объектов, которые могут изучаться методами моделирования, практически неограниченны. В последние годы все крупные сооружения исследовалась на моделях – плотины, каналы, Братская и Красноярская ГЭС, системы дальних электропередач, образцы военных систем и др. объекты.

Поучительный пример недооценки моделирования – гибель английского броненосца "Кэптен" в 1870 году. В стремлении еще больше увеличить свое тогдашнее морское могущество и подкрепить империалистические устремления в Англии был разработан суперброненосец "Кэптен". В него было вложено все, что нужно для "верховной власти" на море: тяжелая артиллерия во вращающихся башнях, мощная бортовая броня, усиленное парусное оснащение и очень низкими бортами – для меньшей уязвимости от снарядов противника. Консультант инженер Рид построил математическую модель остойчивости "Кэптена" и показал, что даже при незначительном ветре и волнении ему грозит опрокидывание. Но лорды Адмиралтейства настояли на строительстве корабля. На первом же учении после спуска на воду налетевший шквал перевернул броненосец. Погибли 523 моряка. В Лондоне на стене одного из соборов прикреплена бронзовая плита, напоминающая об этом событии и, добавим мы, о тупоумии самоуверенных лордов Британского Адмиралтейства, пренебрегших результатами моделирования.

Процесс моделирования предполагает получение и обработку информации об объектах, которые взаимодействуют между собой и внешней средой. В общем случае под объектом понимается все то, на что направлена человеческая деятельность. Другими словами – это все то, что мы воспринимаем как нечто целое, реально существующее, или возникающее в нашем сознании и обладающее определенными свойствами. Свойством называется характерная особенность объекта, которая может быть качественно и количественно оценена исследователем. С точки зрения исследователя свойства делятся на внутренние, называемые параметрами объекта, и внешние, называемые факторами и представляющие собой свойства среды, влияющей на параметры исследуемого объекта или модели. Объект, с целью изучения которого проводятся исследования, называется оригиналом, а объект, исследуемый вместо оригинала для изучения определенных свойств, называется моделью.

Модель – это мысленно представляемая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает новую информацию об этом объекте. Модель, представляющая собой совокупность математических соотношений, называется математической. В конечном итоге под моделью системы понимается описание системы (оригинала), отображающее определенную группу ее свойств.

Основные цели моделирования.

Прогноз – оценка поведения системы при некотором сочетании ее управляемых и неуправляемых параметров. Прогноз – главная цель моделирования.

Объяснение и лучшее понимание объектов. Здесь чаще других встречаются задачи оптимизации и анализа чувствительности. Оптимизация – это точное определение такого сочетанная факторов и их величин, при котором обеспечиваются наилучший показатель качества системы, наилучшее по какому-либо критерию достижение цели моделируемой системой. Анализ чувствительности – выявление из большого числа факторов тех, которые в наибольшей степени влияют на функционирование моделируемой системы. Исходными данными при этом являются результаты экспериментов с моделью.

Часто модель создается для применения в качестве средства обучения: модели-тренажеры, стенды, учения, деловые игры и т.п.

Моделированием называют процесс исследования сложной системы, в ходе которого реальная система заменяется моделью.

Модель – это любая другая система, отдельные свойства которой частично или полностью совпадают со свойствами исходной и над которыми можно проводить эксперименты для изучения исходной системы.

Частичное или полное совпадение систем называют аналогией.

Классификация моделей:

По способу учета временного признака

Статические

Динамические

Модель называется статической, если среди ее параметров нету временного параметра.

С помощью динамической системы описывается поведение системы.

В зависимости от того, как описывается поведение системы во времени.

Дискретные

Непрерывные

Дискретно-непрерывные

Дискретные модели описывают поведение системы в дискретный момент времени.

Непрерывные модели описывают поведение системы в любой момент времени.

В зависимости от того, в каких отношениях находятся параметры системы

Детерминированные

Стохастические

Модель называется детерминированной, если каждому набору входных параметров можно однозначно поставить в соответсвие набор выходных параметров.

Стохастические – вероятностные.

По форме реализации модели

Абстрактные

Реальные

Реальные, это те, что существуют в реальности и с ними можно проводить эксперименты.



Рис. №1 Схема моделей.

Метод моделирования – является важным инструментом исследования систем. Суть метода состоит в том, что исследуемый объект заменяется его моделью, то есть некоторым другим объектом, основные свойства которого являются свойства реального объекта, но более удобным для исследования или использования в процессе.

Само моделирование является главным методом исследования во всех областях знаний и научно обоснованным методом оценок характеристик сложных систем, используемым для принятия решений в различных сферах инженерной деятельности.

Существующие и проектируемые системы можно эффективно исследовать с помощью математических моделей (аналитических и имитационных), реализуемых на современных ЭВМ, которые в этом случае выступают в качестве инструмента экспериментатора с моделью системы.

В настоящее время сложно назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно важен процесс моделирования в сфере управления различными сложными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Тем самым имея имитационную модель с легкостью можно выдать требуемую информацию.

Преимущества имитационного моделирования.

Применение имитационных моделей дает множество преимуществ по сравнению с выполнением экспериментов над реальной системой и использованием других методов.

Стоимость. Допустим, компания уволила часть сотрудников, что в дальнейшем привело к снижению качества обслуживания и потери части клиентов. Принять обоснованное решение помогла бы имитационная модель, затраты на применение которой состоят лишь из цены программного обеспечения и стоимости консалтинговых услуг.

Время. В реальности оценить эффективность, например, новой сети распространения продукции или измененной структуры склада можно лишь через месяцы или даже годы. Имитационная модель позволяет определить оптимальность таких изменений за считанные минуты, необходимые для проведения эксперимента.

Повторяемость. Современная жизнь требует от организаций быстрой реакции на изменение ситуации на рынке. Например, прогноз объемов спроса продукции должен быть составлен в срок, и его изменения критичны. С помощью имитационной модели можно провести неограниченное количество экспериментов с разными параметрами, чтобы определить наилучший вариант.

Точность. Традиционные расчетные математические методы требуют применения высокой степени абстракции и не учитывают важные детали. Имитационное моделирование позволяет описать структуру системы и её процессы в естественном виде, не прибегая к использованию

Обоснование выбора

В процессе управления различными процессами постоянно возникает необходимость прогнозирования результатов в тех или иных условиях. Для ускорения принятия решения о выборе оптимального варианта управление и экономии средств на эксперимент используются модели процессов. Имитационные модели имитируют действия, выполняемые объектом, и выходные параметры получаются как результат эттих действий. Осуществлять моделирование можно как с помощью физической имитации процессов, так и с помощью средств ЭВМ. Второй способ, естественно, является наиболее предпочтительным с точки зрения времени и затрат на построение модели и проведение экспериментов с ней. В настоящее время под термином «Имитационная модель», как правило, понимают именно специальный программный продукт, позволяющий имитировать заданный процесс. В данной курсовой работе описывается имитационное моделирование заданного процесса.

Для построения имитационной модели сначала необходимо построить граф имитируемой модели. Для этого используется программный продукт GEM (от «Generator models»), который является графическим конструктором для построения модели.

Конструктор Gem генерирует программу на языке С++, которая в дальнейшем должна быть скомпилирована в составе проекта в среде MS Developer Studio, где предварительно должен быть установлен Visual C++ с библиотеками Pilgrim.

Преимущества GEM:

автоматизировать процесс создания графа модели;

автоматически генерировать программный код на языке C++

предупреждает разработчика о возможных ошибках и не позволяет выполнять заведомо неверные действия.

имеет возможность проверки графа в целом.

не позволяет осуществлять заведомо ложные действия при редактировании пользователем модели

Тем самым снимается ряд проблем, возникающих при ручном кодировании модели в виде программного файла.

После построения графа необходимо завершить модель и создать .cpp файл, который экспортируется в Pilgrim для ввода требуемых данных.

«Pilgrim» (разработчики системы – Московский институт статистики и информатики; фирма «МегаТрон», Россия; фирма «Keisy», Нидерланды; фирма «Enit», Эстония). Универсальная система имитационного моделирования, которая обладает большим спектром возможностей имитации временной, пространственной и финансовой динамики моделируемых объектов. Разрабатываемые модели имеют свойство коллективного управления процессом моделирования. В текст модели можно вставлять любые блоки с помощью стандартного языка С++. Pilgrim является кросс-платформенным приложением, что позволяет использовать его на различных ОС, таких как Windows, Unix, MAC OS x, при наличии компилатора С++. Модели в системе Pilgrim компилируются и поэтому имеют высокое быстродействие, что очень важно для отработки управленческих решений и адаптивного выбора вариантов в очень сжатые временные сроки. Полученные после компиляции объектный код можно встраивать в разрабатываемые программные комплексы, так как при эксплуатации моделей инструментальные средства Pilgrim не используются. Большим преимуществом пакета Pilgrim является возможность графического конструирования модели. Это позволяет связать в графическом представлении на одной схеме моделируемые процессы с административными, геоинформационными, конструктивными или экономическими особенностями моделируемой сложной экономической системы.

Этапы построения имитационной модели

Анализ структуры моделируемого процесса;

Определение входных и выходных параметров модели;

Построение графа модели с помощью конструктора GEM (либо прямое создание программного файла);

Описание узлов графа (определение значений параметров узлов модели).

Определение условий выбора узла, если в модели имеются ветвления;

Компиляция модели.

Аналитическая модель.

Аналитические решения (т.е. представленные формулами, выражающими результаты исследования через исходные данные) обычно удобнее и информативнее. Возможности аналитических методов решения сложных математических задач, однако, очень ограниченны и, как правило, эти методы гораздо сложнее имитационных. В данном курсовом проекте доминируют имитационные медоты(построение имитационной модели на ПК). Это связано с тем, что моделирование здесь рассматривается под углом зрения компьютерных (информационных) технологий. Минусы аналитического подхода заключаются в том, что результат аналитического исследования математической модели часто выражен столь сложной формулой, что при взгляде на нее не складывается восприятия описываемого ей процесса. Эту формулу (хорошо еще, если просто формулу!) нужно протабулировать, представить графически, проиллюстрировать в динамике, иногда даже озвучить, т.е. проделать то, что называется «визуализацией абстракций». При имитационном моделировании достаточно ввести данные, а после получить требуемый результат. Так же выше были указаны все преимущества имитационного моделирования. Аналитическое моделирование в получении результата по требуемой задаче неуместно.

Графическая иллюстрация в виде графа



Рисунок № 2 Граф модели.

Все процессы, независимо от количества уровнеи? структурного анализа, объединяются в виде направленного графа.

Перечень используемых обозначений

AG – это узел, который представляет собой генератор транзактов, он предназначен непосредственно для создания транзактов имитационной модели. Транзакты генерируются по одному через заданные пользоватлем промежутки времени.

 Q – узел queue моделирует очередь транзактов. Для ее описания требуется задать параметр u. Очередь работает по двум принципам: либо транзакты последовательно поступают на обработку(none), либо используется приоритезирование транзактов(u=prty).

 K – ключ работает по принципу «шлакбаума». Когда ключ закрыт, то транзакт не может в него попасть из предыдущего узла. Если же ключ открыт, то транзакт проходит через узел KEY в следующий без каких-либо задержек. Для управления этим ключем требуются вспомогательные цункции hold & rels. Команды hold(n) и rels(n) предназначены для управления ключом с номером n из любых других узлов. Среднее время задержки – это среднее время пребывания ключа в закрытом состоянии. Число обслуженных транзактов – это число переключений ключа из закрытого состояния в открытое.

DEL – узел предназначен для изничтожения группы транзактов, которые принадлежат одному и тому же семейству f, узел delet используется с параметрами f; a. Логика работы этого узла следующая: в узел входит уничтожающий транзакт семейства f1 и находится там до тех пор, пока в него не поступят a транзактов семейства k2=f. После поступления необходимого количества транзактов заданного семейства они мгновенно уничтожаются, в уничтожающий транзакт переходит в следующий узел. Уничтожающим становится транзакт, который первый возел в пустой узел delet. Так же необходимо отметить, что если в узел не поступить необходимое количество a транзактов, то транзакт будет все время находится в нем, блокируя его для поступления других уничтожающих транзактов.

T – узел, который удаляет из модели входящий в него транзакт и устанавливает время его существования, начиная с момента выхода транзакта из генератора.

Имитационная модель.

Имитационое моделированием является представление модели в виде некоторого алгоритма – компьютерной программы, – выполнение которого имитирует последовательность смены состояний в системе и таким образом показывает поведение моделируемой системы. В случае имитационного моделирования имитационная модель – программа – реализуется на ЭВМ.

Рисунок № 3 – Технологическая схема имитационного моделирования

1 – Реальная система; 2 – Построение логико-математической модели; 3 –Разработка моделирующего алгоритма; 4 – Построение имитационной (машинной)модели; 5 – Планирование и проведение имитационных экспериментов; 6 – Обработка и анализ результатов; 7 – Выводы о поведении реальной системы (принятие решений).

Имитационным моделированием называют процесс создания испытания таких моделей, а имитационной моделью называют сам алгоритм. Имитационные модели достаточно просто учитывают влияние случайных факторов.

Граф модели с помощью конструктора GEM

Схема имитационной модели - ориентированный граф, вершины которого представляют собой компоненты элементарных процессов, а дуги определяют направление потоков заявок и управляющих воздействий в моделируемой системе.



Рис. №4 Граф модели.

Общая структура PILGRIM

Структура программы, описывающей имитационную модель в системе PILGRIM имеет следующий вид:



Описание логики модельных процессов.

С определенными интервалами времени на остановку приходят пассажиры (1) и подъезжают (6). Такси уезжает(5), когда в него сядет 10 пассажиров. Если пришедший пассажир(1) не обнаруживает стоящего такси, он встает в очередь на посадку(2). Если такси(6) подъехало на пустую остановку(8), оно ждет пассажиров. Если такси(6) подъехало, а на остановке уже стоит такси(8), оно встает в очередь такси(7).

Исходный текст программной модели.

Текст модели

#include "Pilgrim.h"

float Pas=1.0; /* интервал прихода пассажиров */

float Tax=10.0; /* интервал прихода такси */

float Mod_time=600.0;

forward

{

int fw;

modbeg("Маршрутное такси", 10, Mod_time, (long)time(NULL), none, 2, none,5, 2);

ag("Пассажиры", 1, none, expo, Pas, zero, zero, 2);

ag("Такси", 6, none, norm, Tax, Tax/3, zero, 7);

network(dummy, dummy)

{

top(2):

queue("Пассажиры", none, 3);

clcode

if (addr[2]->na == 1)

hold(3); /* начальное размыкание ключа */

place;

top(3):

key("Есть такси?", 4);

place;

top(4):

delet("Посадка в такси", none, none, 0, 10, 5);

rels(3);

hold(8);

place;

top(5):

term("Такси уехало");

hold(3);

rels(8);

place;

top(7):

queue("Такси", none, 8);

place;

top(8):

key("Остановка свободна?", 4);

place;

fault(123);

}

modend("123456789_1.txt", 1, 12, page);

return 0;

}

Результаты проведения экспериментов исходя из отчета PILGRIM



Рис. № 5 Результаты экспериментов

Анализ результатов.

Исходя из результатов проделанной работы можно сделать несколько выводов:

Очередь людей на такси несущественная

Такси всегда есть на остановке

Очередь такси минимальная

Люди всегда смогут сесть в такси, так как на остановке всегда присутствует такси, либо на посадку, либо в очереди на посадку.

Очередь людей минимальная

В связи с тем, что очереди минимальные, то можно было бы сократить количество такси, подаваемых на остановку.

Можно увеличить интервал движения такси.

Есть возможность оптимизировать интервал движения такси в зависимости от времени суток. Так как поток людей обычно больше в вечернее время.

Заключение.

Моделирование глубоко проникает в теоретическое мышление. Более того, развитие любой науки можно трактовать – в весьма общем, но вполне разумном смысле, – как «теоретическое моделирование». Важная познавательная функция моделирования состоит в том, чтобы служить импульсом, источником новых теорий. Нередко бывает так, что теория первоначально возникает в виде модели, дающей приближенное, упрощенное объяснение явления, и выступает как первичная рабочая гипотеза, которая может перерасти в «предтеорию» – предшественницу развитой теории. При этом в процессе моделирования возникают новые идеи и формы эксперимента, происходит открытие ранее неизвестных фактов. Моделирование – не только одно из средств отображения явлений и процессов реального мира, но и объективный практический критерий проверки истинности наших знаний, осуществляемой непосредственно или с помощью установления их отношения к другой теории, выступающей в качестве модели, адекватность которой считается практически обоснованной. Применяясь в органическом единстве с другими методами познания, моделирование выступает как процесс углубления познания, его движения от относительно бедных информацией моделей к моделям более содержательным, полнее раскрывающим сущность исследуемых явлений действительности.

В данном курсовом проекте была построена имитационная модель с помощью имитационного моделирования. Был построен граф с помощью ПО GEM, после создания законченной версии модели был сгенерирован файл kurs.cpp который был передан пакету PILGRIM. После дописания исходного кода, происходила компиляция в среде Visual C++ с подключением необходимых библиотек и ресурсов Pilgrim. Был сделан вывод по предоставленной задаче.

В завершении хочется сказать, что имитационное моделирование является прогрессивной составляющей нашего времени и с помощью этого можно значительно сократить время, денежные средства и многочисленные ошибки при создании работающего процесса. В заключении вышесказанному можно подвести итог, что моделирование это основной путь в системе исследования систем управления и имеет чрезвычайную важность для менеджера любого уровня.

Интернет-ресурсы:

http://эссе.рф - сборник не проиндексированных рефератов. Поиск по рубрикам и теме. Большинство текстов бесплатные. Магазин готовых работ.