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    基于Flexsim的隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)仿真模擬

    2012-12-31 00:00:00曹迎槐李洪浩
    電腦知識與技術(shù) 2012年28期


      摘要:隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)的教學(xué)常偏重于理論,對實(shí)踐教學(xué)重視不足。該文利用Flexsim仿真軟件,結(jié)合隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)基本原理,給出仿真模型,對指導(dǎo)學(xué)生從實(shí)際問題出發(fā),通過數(shù)學(xué)建模來求解大有幫助。
      關(guān)鍵詞:隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng);模擬仿真;Flexsim
      中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2012)28-6807-03
      隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)又稱排隊(duì)論,是研究系統(tǒng)隨機(jī)聚散現(xiàn)象和隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)工作過程的數(shù)學(xué)理論和方法,屬運(yùn)籌學(xué)范疇。隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)理論性強(qiáng),比較抽象,基于教學(xué)之需要,考慮通過Flexsim來模擬其基本原理和運(yùn)行機(jī)制。
      1 FLEXSIM簡介
      Flexsim是一個(gè)強(qiáng)有力的分析工具,可輔助工程設(shè)計(jì)人員在系統(tǒng)設(shè)計(jì)和運(yùn)作中做出正確決策。通過Flexsim建立3D模型,進(jìn)而快速而低成本地研究系統(tǒng)特征。將Flexsim引入到排隊(duì)論教學(xué),不僅可提高學(xué)生對排隊(duì)模型的認(rèn)識和綜合分析能力,還能培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問題的能力。
      Flexsim是美國flexsim公司開發(fā)的,迄今為止世界上第一個(gè)在圖形環(huán)境中集成了C++IDE和編譯器的仿真軟件,已被許多企業(yè)成功運(yùn)用。
      在系統(tǒng)模型中能夠移動(dòng)的實(shí)體被稱為臨時(shí)實(shí)體,它對應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界中的組件、集裝箱、人、電話呼叫、訂單等,它們通過正在仿真的服務(wù)系統(tǒng)。臨時(shí)實(shí)體可被加工,產(chǎn)生于Source實(shí)體。臨時(shí)實(shí)體類型是置于實(shí)體上的一個(gè)標(biāo)簽,可以代表?xiàng)l形碼、產(chǎn)品類型或工件號。Flexsim通過區(qū)分臨時(shí)實(shí)體類型來進(jìn)行臨時(shí)實(shí)體路徑的設(shè)置。
      每個(gè)Flexsim實(shí)體可有多個(gè)端口。實(shí)體通過端口與其它實(shí)體進(jìn)行通信。端口有輸入、輸出和中間3種類型。
      實(shí)體的參數(shù)根據(jù)所選的實(shí)體不同將稍有區(qū)別。由于每個(gè)實(shí)體在模型中都有特定的功能,因此必須使參數(shù)個(gè)性化以允許建模人員能夠盡可能靈活地應(yīng)用之。
      2 概念模型的構(gòu)建
      2.1 單隊(duì)列模型
      設(shè)某售票站有三個(gè)服務(wù)窗口,顧客的到達(dá)服從泊松分布,平均到達(dá)速率l=0.9人/分,服務(wù)(售票)時(shí)間服從負(fù)指數(shù)分布,平均服務(wù)速率μ=0.4人/分,現(xiàn)設(shè)顧客到達(dá)后排成一隊(duì),依次向空閑的窗口購票,如圖1所示。
      2.1.1參數(shù)設(shè)置
      1)顧客到達(dá)率
      由顧客到達(dá)速率服從泊松分布得出顧客到達(dá)時(shí)間間隔服從負(fù)指數(shù)分布。從庫中拖出一發(fā)生器并雙擊之,將到達(dá)時(shí)間間隔的下拉菜單設(shè)置為統(tǒng)計(jì)分布exponential(0,1.11,1),如圖2。
      2)仿真系統(tǒng)容量
      隨機(jī)服務(wù)仿真系統(tǒng)的容量置1000,如圖3。
      3)平均服務(wù)時(shí)間
      打開處理器1屬性框,在加工時(shí)間下拉菜單中選擇統(tǒng)計(jì)分布exponential(0,0.4,1)。處理器2、處理器3類似,如圖4。
      2.1.2 模擬運(yùn)行分析
      模型開始運(yùn)行時(shí),買票的人比較少,無需排隊(duì),三個(gè)窗口空閑率和不需要排隊(duì)的概率極度變化,系統(tǒng)處于不穩(wěn)定狀態(tài)。運(yùn)行一段時(shí)間后,模型逐漸到達(dá)穩(wěn)態(tài)。當(dāng)n<3時(shí)顧客無需排隊(duì)的概率是0.57;當(dāng)n≥3時(shí)顧客需排隊(duì)的概率是0.43。仿真得到的相關(guān)值近似于理論值:顧客(n≥3)到達(dá)后必須等待的概率0.57、平均隊(duì)列長度1.753、平均等待時(shí)間1.937分,如圖5。
      2.2 多隊(duì)列模型
      設(shè)顧客到達(dá)后在每個(gè)窗口前排成一隊(duì),且進(jìn)入隊(duì)列后堅(jiān)持不換,形成3個(gè)隊(duì)列,其他條件不變。如圖6,對應(yīng)M/M/3服務(wù)模型。
      至于顧客到達(dá)速率的設(shè)置、排隊(duì)空間的最大容量、平均服務(wù)時(shí)間按指數(shù)分布exponential(0,2.5,1)等,與上面類似,這里從略。
      開始階段,窗口的繁忙程度變化極大,系統(tǒng)不穩(wěn)定。經(jīng)過一定時(shí)間的運(yùn)行,系統(tǒng)逐漸穩(wěn)定。穩(wěn)態(tài)下的排隊(duì)系統(tǒng)數(shù)量指標(biāo)印證了理論值,即3個(gè)窗口空閑的概率0.25、窗口繁忙的概率0.75、每個(gè)窗口的平均隊(duì)列長度1.4、平均等待時(shí)間4.6分。如圖7。
      2.3 對比分析
      通過對兩個(gè)模型的模擬,比較兩個(gè)系統(tǒng)模型的數(shù)量指標(biāo)可知,混合排隊(duì)比獨(dú)立排隊(duì)有顯著的優(yōu)勢,兩個(gè)系統(tǒng)有相同的輸入過程、相同的服務(wù)過程,僅排隊(duì)規(guī)則不同,但是獨(dú)立排隊(duì)顧客逗留的時(shí)間和顧客數(shù)都比混合排隊(duì)多出許多,這一點(diǎn)在排隊(duì)系統(tǒng)的排隊(duì)方式設(shè)計(jì)時(shí)是應(yīng)格外關(guān)注。
      兩個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)營效率對比分析如圖8。
      3 結(jié)束語
      排隊(duì)現(xiàn)象在日常生活中十分常見。Flexsim仿真技術(shù)不僅適應(yīng)性廣、綜合性強(qiáng)、應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?,而且可重?fù)、安全、經(jīng)濟(jì)、不受空間限制。
      通過對排隊(duì)系統(tǒng)模型的數(shù)據(jù)采集、建模和仿真分析,不僅生動(dòng)形象的描繪出隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化過程,而且可進(jìn)一步感知不同仿真模型間的運(yùn)營差異,為企業(yè)提出改進(jìn)和優(yōu)化建議。
      參考文獻(xiàn):
      [1] 徐光輝.運(yùn)籌學(xué)基礎(chǔ)手冊[M].北京:科學(xué)出版社,1999.
      [2] 許創(chuàng)杰,曹迎槐.軍事運(yùn)籌學(xué)[M].北京:國防大學(xué)出版社,199

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