Рис. 1.1. Листинг программы
Рис. 1.2. Состояние окна устройств при времени
обслуживания клиента 10 ± 1 мин., при времени подхода к банкомату каждые (5 ±
1) мин
Выводы по рис. 1.2: банкомат занят около 99,6%
времени, средняя очередь за моделируемый промежуток времени равна 99. Среднее
время ожидания клиента в очереди составило 250 мин. Можно сказать о том, что
при таком подключении банкомата полученные характеристики в некоторой степени
удовлетворят цель банка, но не удовлетворят цель клиента.
Рис. 1.3. Состояние окна устройств при времени
обслуживания клиента 8 ± 1 мин., при времени подхода к банкомату каждые (5 ± 1)
мин.
Повторно выполним моделирование, изменив
параметр времени обслуживания клиента.
Рис. 1.4. Состояние окна устройств при времени
обслуживания клиента 5 ± 1 мин., при времени подхода к банкомату каждые (5 ± 1)
мин.
Выводы по рис. 1.3: банкомат занят около 99,3%
времени, средняя очередь за моделируемый промежуток времени равна 60. Среднее
время ожидания клиента в очереди составило 151 мин. Нам удалось немного
улучшить модель, но она также не удовлетворяет поставленные цели.
Выводы по рис. 1.4: банкомат занят около 95,3%
времени, средняя очередь за моделируемый промежуток времени равна 0. Среднее
время ожидания клиента в очереди составило 4 мин. Наша модель удовлетворяет
поставленные цели. Данные эксперимент моделирования наиболее удачный.
Выполним повторное моделирование, наблюдая за
поведением модели при случайной составляющей.
Рис. 1.5. Состояние окна устройств при времени
обслуживания клиента 5 ± 1 мин., при времени подхода к банкомату каждые (5 ± 1)
мин. в стохастическом режиме
Общий вывод: мы получили модель, которая
позволяет достичь цели нашего задания. Банкомат загружен на 96,3%, средняя
очередь за моделируемый промежуток времени равна 2 (рис. 1.5). Среднее время
ожидания клиента в очереди составило 4 мин. Поставленные цели достигнуты.
Задание 2
Формулировка задачи
Промоделировать работу центра авторизации.
Первоначально в центре работают два оператора (используются две линии связи).
Звонки, которые приходят извне, поступают каждые (A
± B) сек. Если линия
занята, то после того, как проходит (C
± D) сек. номер
набирается повторно. Требуется определить время, которое требуется каждому
абоненту, чтобы выполнить авторизацию. Испытания проводить для E
запросов. Продолжительность авторизации (F
± G) сек.
Цель работы - минимизация затрат банка на
обслуживание (т.е. сокращение количества телефонных линий) и минимизация
времени ожидания клиентом (авторизации).
Значения параметров:
А
|
В
|
С
|
D
|
E
|
F
|
G
|
115
|
5
|
300
|
3
|
150
|
200
|
5
|
Рис. 2.1. Листинг программы
Рис. 2.2. Состояние окна таблиц при
использовании 2 телефонных линий
Вывод по рис. 2.2.: из окна таблицы следует, что
среднее время разговора составило 196 сек. Среднее время авторизации, включая
повторные звонки, составило 791,99 сек. Анализируя гистограмму можно сделать
вывод о том, часть звонков была обслужена в течение 2 000 сек. Количество раз
дозвонов приблизительно составило 2 (791,99 - 196 = 595,99; 595,99 / 300 =
1,98). Следовательно, двух линий центра авторизации для работы не достаточно,
т.к. при таком количестве линий клиенты будут испытывать неудобства.
банкомат обслуживание моделирование минимизация
Рис. 2.3. Состояние окна таблиц при
использовании 3 телефонных линий
Рис. 2.4. Состояние окна памяти при
использовании 3 телефонных линий
Вывод по рис. 2.3.: из окна таблицы следует, что
среднее время разговора составило 198 сек. Среднее время авторизации, включая
повторные звонки, составило 201,27 сек. Анализируя гистограмму можно сделать
вывод о том, часть звонков была обслужена в течение 600 сек. Количество раз
дозвонов приблизительно составило 0,02 (201,27 - 198 = 3,27; 3,27 / 300 =
0,02).
Вывод по рис. 2.4.: Левый столбик в окне памяти
показывает общее использование объекта «память», телефонные линии заняты около
56,9% времени. По низкой и высокой отметкам занятости памяти в правом столбике
можно сделать вывод, что в разные моменты времени работали все линии связи.
Рис. 2.5. Состояние окна таблиц при
использовании 4 телефонных линий
Вывод по рис. 2.5.: из окна таблицы следует, что
среднее время разговора составило 196 сек. Среднее время авторизации, включая
повторные звонки, составило 197,64 сек. Анализируя гистограмму можно сделать
вывод о том, часть звонков была обслужена в течение 300 сек. Количество раз
дозвонов приблизительно составило 0,005 (197,64 - 196 = 1,64; 1,64 / 300 = 0,005).
Рис. 2.6. Состояние окна памяти при
использовании 4 телефонных линий
Вывод по рис. 2.6.: Левый столбик в окне памяти
показывает общее использование объекта «память», телефонные линии заняты около
42,5% времени. Но очевидно, что не все линии связи использовались (правый
столбик не полностью заштрихован).
Рис. 2.7. Состояние окна таблиц при
использовании 5 телефонных линий
Рис. 2.8. Состояние окна таблиц при
использовании 6 телефонных линий
Вывод по рис. 2.8.: из окна таблицы следует, что
среднее время разговора составило 201 сек. Среднее время авторизации, включая
повторные звонки, составило 202,41 сек. Анализируя гистограмму можно сделать
вывод о том, часть звонков была обслужена в течение 300 сек. Количество раз
дозвонов приблизительно составило 0,004 (202,41 - 201 =1,41; 1,41 / 300 =
0,004).
Общий вывод: добавление 3-ой линии оказалось
успешным, среднее время авторизации - на уровне 201,27 сек., количество раз
дозвонов - 0,02 (рис. 2.3). Если не ожидается, что загрузка по вызовам
увеличится, то нет необходимости в добавлении 4-ой линии.
Задание 3.
Формулировка задачи
Промоделировать работу банкомата с точки зрения
достаточности наличных денежных средств. Вместимость банкомата составляет A
банкнот. Возможна загрузка дополнительных денежных средств с периодичностью B
дней в размере C банкнот.
Начальное количество банкнот составляет A
штук. Ежедневный спрос на банкноты изменяется в пределах от D
до G штук с равной
вероятностью. Если текущее количество банкнот больше или равно F,
то загрузка банкомата не производится. Требуется смоделировать работу банкомата
в течение E дней и определить,
не было ли случаев простоев в работе банкомата по причине отсутствия денежных
средств, при принятом регламенте работы. Изменяя параметр В, определить такое
его значение, при котором в банкомате всегда будет находиться необходимое
количество банкнот.
Цель работы - минимизировать пролеживания банкнот
и исключить вероятность отказов обслуживания клиентов.
Значения параметров:
А
|
В
|
С
|
D
|
E
|
F
|
G
|
Н
|
2
000
|
5
|
1
400
|
100
|
100
|
100
|
150
|
500
|
Рис. 3.1. Гистограмма заполненности банкомата
банкнотами в течение 100 дней с периодом закладки банкнот - 5 дней при
начальном остатке банкнот - 500 шт.
Вывод по рис. 3.1.: данная модель не достигает
цели - минимизировать количество отказов в обслуживании клиента (о чем
свидетельствует столбец в интервале от 0 до 100). Одновременно банкноты
пролеживали в банкомате в течение 8 дней (354,66 / 100 = 3,54), а количество
дней, на которое хватило дополнительно загруженных банкнот, составило 14 дней
(1400 / 100 = 14). Следовательно, банкноты пролеживали 40% времени ((5,59 / 14)
* 100% = 39,9%), что не удовлетворяет поставленную цель.
Рис. 3.2. Гистограмма заполненности банкомата
банкнотами в течение 100 дней с периодом закладки банкнот - 5 дней, при
начальном остатке банкнот - 700 шт.
Вывод по рис. 3.2.: среднее количество банкнот
за анализируемый период - 339,20. На момент окончания моделирования в банкомате
находится 113 банкнот, максимальное количество банкнот в устройстве - 1 825.
При заданных параметрах более 24% времени периода банкноты будут пролеживать в
банкомате (339,20 / 100 = 3,39 дня, 1 400 / 100 = 14 дней, (3,39 / 14) * 100% =
24,2%).
Рис. 3.3. Гистограмма заполненности банкомата
банкнотами в течение 100 дней с периодом закладки банкнот - 5 дней, при
начальном остатке банкнот - 1 400 шт.
Вывод по рис. 3.3.: среднее количество банкнот
за анализируемый период - 187,64. На момент окончания моделирования в банкомате
находится 143 банкноты, максимальное количество банкнот в устройстве - 1 400.
При заданных параметрах около 13% времени периода банкноты будут пролеживать в
банкомате (187,64 / 100 = 1,87 день, 1 400 / 100 = 14 дней, (1,87 / 14) * 100%
= 13,4%). Это достаточно неплохой вариант модели, данная гистограмма отражает
оптимальный вариант сочетания интересов банка и его клиентов.