Структуры файлов результатов

На рис. 2.13 представлен фрагмент файла GAS.RES, в котором со­брана коллекция Gas (рис. 2.10), а на рис. 2.14 — фрагмент файла EXAMPLE 1.QUE, в котором собрана информация о состоянии очере­дей в течение прогона программы модели.

Файл рис. 2.13 содержит 4 поля, из них 3 хранят значения пере­менных коллекции, собранных через интервал в 10 ед. времени, а поле Trigger информирует нас об условии сбора данных (см. рис. 2.10, 2.11). Файл в целом содержит 144 записи о значениях переменных] коллекции Gas. (Термин Snapshot определяет как бы моментальный! снимок, фотографию, на которой запечатлено состояние модели, за-фиксированное в определенный момент времени.)

Файл рис. 2.14 содержит 6 полей:

1. Clock (момент времени, в который изменилось состояние оче­реди);

Рис. 2.13. Фрагмент коллекции Gas

2. Tag (номер объекта-тэга, который был активен в этот момент
времени). Напомним, что активный тэг — это тэг, который в текущий
момент времени передвигается по структуре модели и меняет ее со­
стояние;

3. Run (номер прогона программы модели, он для нас не инфор­
мативен);

4. Length (длина очереди тэгов в момент Clock);

5. Wait (время ожидания в очереди активного тэга);

6. Trigger (характер изменения состояния очереди).
Поскольку в нашем примере всего одна очередь с номером 2 (см.

рис. 2.6), все записи файла рис. 2.14 свидетельствуют об изменении состояния очереди с номером 2.

В поле Trigger встречаются записи четырех видов:

1) Start (старт для работы с очередью);

2) Enter (вход тэга в очередь);

3) Depart (выход тэга из очереди);

4) Bypass (проход тэга через очередь без задержки, т. е. через пус­
тую очередь).

100

Часть 2. Имитационное моделирование

Введение в систему Micro Saint

101

Рисунок 2.16 иллюстрирует использование метода «Графы очере­ди» применительно к файлу EXAMPLE1.QUE.

Первая запись файла EXAMPLE.QUE говорит о том, что в нача­льный момент времени тэг с номером 0 вошел в очередь нулевой дли­ны и тут же вышел из нее (в блок 2), вторая свидетельствует о прохо­де тэга 1 через пустую очередь. Тэг с номером 2 вошел в пустую оче­редь и простоял в ней (в одиночестве) 3.476 ед. времени в связи с занятостью блока 2 (заправка автомобиля — тэга с номером 1). Ана­логично поведение тэгов с номерами 3 и 4. Всего за весь сеанс моде­лирования система зарегистрировала 259 изменений в очереди

Анализ результатов эксперимента

Результаты эксперимента могут быть проанализированы с исполь­зованием методов, инкапсулированных в меню Анализ (Analyze). Эти методы позволяют представить результаты прогона модели в нагляд­ной лаконичной форме графика или таблицы. Использование мето­дов анализа призвано способствовать выявлению «узких мест» в орга­низации исследуемой системы и принятию управленческих решений по реорганизации бизнес-процессов.

Статистика очереди

Файлы результатов с расширением QUE анализируются методами «Статистика очереди» (QueueStatistics) и «Графы очереди» (Queue Graphs).Для вызова этих методов необходимо открыть соответствую­щий файл (сделать окно с файлом активным) и выбрать в меню нуж­ный вам метод. Вызов метода «Статистика очереди» для файла EXAMPLE1.QUE приведет к выводу таблицы рис. 2.15.

В этой таблице для очереди 2 примера 1 представлены характери­стики длины очереди (Length of Queue) и времени пребывания тэга в очереди (Wait Time) (Mean — среднее значение, Std.Def. — Standart Deviation — среднеквадратичное отклонение для каждой из характе­ристик).

Рис. 2.16. Графики характеристик очереди

На этом рисунке приведены 4 вида графиков:

• зависимость длины очереди от времени;

• гистограмма длины очереди;

• зависимость времени ожидания в очереди от времени;

• гистограмма времени ожидания в очереди.

(Форма гистограммы обсуждается подробнее в пункте «Гистог­раммы» этого же раздела.)

Зависимости

Методы анализа файла с расширением RES можно разделить на две группы: построение зависимостей и построение гистограмм. Построение зависимостей выполняется в три этапа:

• разметка координатных осей будущего графика зависимости;

• оформление графика (название зависимости, названия осей,
диапазоны и т. п.);

• выбор формы представления графика зависимости.
Разметка координатных осей графика связана с использованием

правой части нижнего ряда панели инструментов (рис. 2.17). Для раз­метки необходимо «перетащить» кнопку горизонтальной оси с панели инструментов в тот столбец таблицы файла, который будет опреде­лять значения горизонтальной оси.

102

Часть 2. Имитационное моделирование

Введение в систему Micro Saint

103

Рис. 2.17. Инструменты разметки

Аналогично перетаскивается кнопка вертикальной оси (оси орди­нат), но в отличие от горизонтальной она может быть перетащена в несколько столбцов таблицы файла. В этом случае в рамках одного графика будет построено несколько зависимостей. Кнопка удаления разметки «стирает» элементы сделанной разметки также путем ее «пе­ретаскивания» в соответствующие столбцы файла.

Рис. 2.18 иллюстрирует разметку файла GAS.RES (рис. 2.13) для построения зависимости переменной N от модельного времени clock, а рис. 2.19 — график этой зависимости, построенный с помощью ме­тода «Линейчатый граф» (Ваг Graph)меню Анализ.

Оформление графика реализуется методами «Шкала графика» и «Заголовки графика» (Graph Scale, Graph Titles)меню Анализ.

Гистограммы

Гистограмма (Frequency Distribution) — это особый вид графика, для разметки которого указывается только одна горизонтальная ось (ось абсцисс). Столбец файла, используемый для определения такой оси, сортируется:

• определяется максимальное значение, содержащееся в этом
столбце (Мах);

• определяется минимальное значение, содержащееся в этом
столбце (Min);

• диапазон (Max—Min) делится на заданное число интервалов
(Int) одинаковой ширины: w=(Max — Min)/Int.

После этого в процессе сортировки подсчитывается количество значений Li, i = 1 - Int, попадающих в каждый из таких интервалов. Подсчитанные таким образом величины Li выводятся на вертикаль­ную ось графика гистограммы. Гистограмма интерпретируется обыч­но как показатель эффективности использования того или иного обо­рудования в течение определенного интервала времени. Например, рис. 2.20 представляет гистограмму переменной Status, определяющей состояние бензоколонки в течение всего периода моделирования (1440 мин. = 1сутки). Эта переменная может принимать в модели только два значения: 1 (занята) и 0 (свободна). Гистограмма представ-

104

Часть 2. Имитационное моделирование

Дополнительные методы и средства имитации

105

лена двумя столбиками: высота первого определяется количеством нулей в столбце Status файла GAS.RES, а высота второго — количест­вом единиц в том же столбце. Анализ этого графика наглядно пока­зывает, что бензоколонка в течение суток простаивает менее 4 % вре­мени, что свидетельствует о ее высокой загрузке.

Оформление графика гистограммы выполняется теми же метода­ми, что и для обычных зависимостей.

Контрольные вопросы и предложения

1. Из каких элементов строится сетевая структура модели?

2. Охарактеризуйте понятие переменной и оператора присваивания.

3. Опишите структуру окна описания переменной.

4. Охарактеризуйте структуру окна описания задачи. Дайте характеристику I
основных эффектов.

5. Охарактеризуйте структуру окна описания очереди.

6. Охарактеризуйте структуру окна описания разветвителя.

7. Дайте характеристику элементов управления, связанных с запуском и оста­
новкой модели.

8. Охарактеризуйте структуру окна описания коллекции регистрируемых пе­
ременных.

9. Перечислите и дайте характеристику элементам управления сбором значе­
ний регистрируемых переменных.

10. Дайте характеристику основных параметров прогона модели.

11. Охарактеризуйте структуру файла результатов процесса моделирования.

12. Охарактеризуйте структуру файла очередей, зарегистрированных в процес­
се моделирования.

13. Охарактеризуйте статистику очередей, получаемую при анализе результатов
компьютерного эксперимента.

14. Как построить график зависимости между переменными модели по резуль­
татам эксперимента, собранным в файле с расширением RES.

15. Как построить гистограмму значений переменной по результатам экспери­
мента, собранным в файле с расширением RES.