4.19. Определение и использование таблиц
Для накопления выборочных значений случайных величин и статистической обработки этих выборок используются GPSS-таблицы. Графическим аналогомGPSS-таблицы является гистограмма выборочных значений случайной величины, которую можно просмотреть в окне таблицы. Прежде чем использовать таблицу, ее нужно определить, А потом задать собираемые выборочные значения.
Оператор TABLE (ТАБЛИЦА). В модели может быть несколько таблиц. Каждую таблицу нужно сначала определить и только потом использовать в модели. Для определения таблицы необходимо указать:
1) имя таблицы (числовое или символьное);
2) имя случайной переменной, значение которой будет табулироваться;
3) число, являющееся первым граничным значением. (Значения выборки, меньшие или равные этому числу, попадают в самый левый (нижний) интервал (частотный класс) таблицы);
4) ширину интервала, общую для всех интервалов таблицы за исключением левого (нижнего) и правого (верхнего);
5) общее число интервалов таблицы, включая нижний и верхний. Формат оператора представлен в таблице.
Таблица 4.44
Поле | Информация поля |
Метка | Имя таблицы |
Операция | TABLE |
Операнд А | СЧА, значение которого учитывается в таблице |
Операнд В | Первое граничное значение (целое число) |
Операнд С | Ширина всех промежуточных интервалов (целое положительное число) |
Операнд D | Общее число интервалов таблицы, включая левый и правый (целое положительное число) |
На рис. 4.11 показана ось действительных значений и ее разделение на ряд интервалов таблицы.
Рис. 4.11
Для сбора статистических данных об очередях используется оператор QTABLE. Его формат совпадаетcформатом оператораTABLE, за исключением того, что операнд А задает имя очереди.
Блок TABULATE (ТАБУЛИРОВАТЬ). Выборочные значения попадают в таблицу в моменты вхождения транзактов в блокTABULATE. Его формат:
TABULATE A
Таблица 4.45
Операнд | Значение | Результат по умолчанию |
А | Имя (символьное или числовое) таблицы, в которой табулируется соответствующий СЧА | Ошибка |
Операнд А задает имя таблицы, в которую попадают выборочные значения. Одну таблицу можно использовать в нескольких блокахTABULATE модели. Отметим, что СЧА, по которому собирается статистика, в блокеTABULATE не указывается, так как он уже записан в оператореTABLE.
Если в модели используется блок TABLE илиQTABLE, в файле стандартной статистики информация будет представлена в таком виде:
Для получения этих данных была определена GPSS-таблицаMVP, в которой фиксировалось время нахождения транзакта в модели:
MVP TABLK Mi,100,100,20
Стандартные числовые атрибуты таблицы:
TB<номep таблицы>, ТВ$<имя таблицы> вычисленное среднее значение соответствующего СЧА;
TC<номep таблицы>, ТС$<имя таблицы> общее число входов в таблицу:
TD<номep таблицы>, ТО$<имя таблицы> вычисленное средне-квадратическое отклонение соответствующего СЧА.
Пример 4.44
В таблице TIMSERV будет табулироваться частотное распределение случайной величины – времени пребывания транзакта между блокамиMARK и TABULATE. Bтабл. 4.46 приведены интервалы регистрации времени пребывания между блокамиMARK и TABULATE.
Таблица 4.46
Левый (нижний) интервал | Первый интервал | -∞, < 10 |
Промежуточные интервалы | Второй интервал | ≥10, <15 |
| Третий интервал | ≥15, <20 |
| Четвертый интервал | ≥20, <25 |
| Пятый интервал | ≥20, < 30 |
Правый (верхний) интервал | Шестой интервал | ≥30, + ∞ |
Для того, чтобы данные, собираемые в таблицу, не попадали в один-два интервала, рекомендуется:
1) сначала сделать пробный прогон; по пробному прогону определить диапазон значений, в которых может колебаться анализируемая случайная величина (в GPSS/PCперейти к окну таблицcпомощью клавиш [ALT+T]);
3) cучетом полученного диапазона скорректировать значения операндовВ,CиDсоответствующей таблицы.
Пример 4.45
В таблице SYSTIMEсобирается время пребывания транзакта в модели, которое предположительно принимает значения в интервале [100,2000].
При входе транзакта в блок SAVEVALUEсреднее значение СЧА (времени пребывания), соответствующего таблицеSYSTIME заносится в сохраняемую величинуcименемSTD.
- Предисловие
- Введение
- Глава 1. Модели массового обслуживания
- 1.1. Системы массового обслуживания и их характеристики
- 1.2. Системыcодним устройством обслуживания
- 1.3. Основы дискретно-событийного моделированияCmo
- 1.4. Многоканальные системы массового обслуживания
- Переменная vаr1, экспоненциальное распределение
- Глава 2. Вероятностные сети систем массового обслуживания
- 2.1. Общие сведения о сетях
- 2.2. Операционный анализ вероятностных сетей
- 2.3. Операционные зависимости
- 2.4. Анализ узких мест в сети
- Глава 3. Вероятностное моделирование
- 3.1. Метод статистических испытаний
- 3.2. Моделирование дискретных случайных величин
- 3.3. Моделирование непрерывных случайных величин
- 3.4. Сбор статистических данных для получения оценок характеристик случайных величин
- 3.5. Определение количества реализаций при моделировании случайных величин
- Глава 4. Система моделированияgpss
- 4.1. Объекты
- 4.2. Часы модельного времени
- 4.3. Типы операторов
- 4.4. Внесение транзактов в модель. БлокGenerate
- 4.5. Удаление транзактов из модели. БлокTerminate
- 4.6. Элементы, отображающие одноканальные обслуживающие устройства
- 4.7. Реализация задержки во времени. БлокAdvance
- 4.8. Сбор статистики об ожидании. БлокиQueue,depart
- 4.9. Переход транзакта в блок, отличный от последующего. БлокTransfer
- 4.10. Моделирование многоканальных устройств
- 4.11. Примеры построенияGpss-моделей
- 4.12. Переменные
- 4.13. Определение функции вGpss
- 4.14. Стандартные числовые атрибуты, параметры транзактов. Блоки assign, mark, loop
- Примеры фрагментов gpss-моделейcиспользованием сча и параметров гранзактов
- 4.15. Изменение приоритета транзактов. БлокPriority
- 4.16. Организация обслуживанияcпрерыванием. Блоки preempt и return
- 4.17. Сохраняемые величины
- 4.18. Проверка числовых выражений. БлокTest
- 4.19. Определение и использование таблиц
- 4.20. Косвенная адресация
- 4.21. Обработка транзактов, принадлежащих одному семейству
- 4.22. Управление процессом моделирования в системеGpss
- 4.23. Списки пользователей
- 4.24. Блоки управления потоками транзактовLogic,gatelr,gatelSиGate
- 4.25. Организация вывода временных рядов изGpss-модели
- 4.26. Краткая характеристика языкаPlus
- 4.27. КомандыGpssWorId
- 4.28. Диалоговые возможностиGpssWorld
- 4.29. Отличия междуGpssWorldиGpss/pc
- Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем
- 5.1. Операционные системы компьютеров
- 5.2. Сети и системы передачи данных
- 5.3. Проблемы моделирования компьютеров и сетей
- Глава 6. Основы моделирования процессов
- 6.1. Производственные процессы
- 6.2. Распределительные процессы
- 6.3. Процессы обслуживания клиентов
- 6.4. Процессы управления разработками проектов
- Глава 7. Задания для самостоятельной работы Задание 1. Моделирование разливной линии
- Задание 2 [10]. Моделирование контроля и настройки телевизоров
- Задание 3. Моделирование работы кафе
- Задание 4. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 5. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 6. Моделирование работы обрабатывающего цеха
- Задание 7. Моделирование работыCmo
- Задание 8. Моделирование функций
- Задание 9 [10]. Моделирование системы обслуживания
- Задание 10 [16]. Моделирование системы автоматизации проектирования
- Задание 11 [16]. Моделирование работы транспортного цеха
- Задание 12 [16]. Моделирование системы передачи разговора
- Задание 13 [16]. Моделирование системы передачи данных
- Задание 14 [16]. Моделирование узла коммутации сообщений
- Задание 15 [16]. Моделирование процесса сборки
- Задание 16 [16]. Моделирование работы цеха
- Задание 17 [16]. Моделирование системы управления производством
- Задание 18. Моделирование производственного процесса
- Задание 19. Моделирование работы заправочной станции
- Задание 20. Моделированиеработы станции технического обслуживания
- Задание 21. Моделирование работы станции скорой помощи
- Задание 22. Моделирование работы госпиталя
- Задание 23. Моделирование работы маршрутных такси
- Задание 24. Моделирование работы печатной системы
- Задание 25. Моделирование процесса сборки пк
- Глава8. Проектирование имитационных моделей c помощью интерактивной системы имитационного моделирования
- 8.1. Структура интерактивной системы имитационного моделирования
- 8.2. Построение концептуальной схемы модели
- 8.3. Параметрическая настройка модели
- 8.4. Генератор формул
- 8.5. Управление экспериментом
- 8.6. Запуск эксперимента и обработка результатов моделирования
- 8.7. Управление проектами и общей настройкой системы
- 8.8. Пример построения модели средствамиIss2000
- Глава 9. Технология имитационного моделирования
- 9.1. Имитационные проекты
- 9.2. Организация экспериментов
- 9.3. Проблемы организации имитационных экспериментов
- 9.4. Оценка точности результатов моделирования
- 9.5. Факторный план
- 9.6. Дисперсионный анализAnovAв планировании экспериментов
- 9.7. Библиотечная процедураAnova
- 9.8. Технология проведение дисперсионного анализа в системеGpssWorld
- 9.9. Особенности планирования экспериментов
- 9.10. Нахождение экстремальных значений на поверхности отклика
- 9.11. Организация экспериментов вGpssWorId
- 9.L2. Выбор наилучшего варианта структуры системы
- Глава 10. Примеры принятия решенийcпомощью имитационного моделирования
- 10.1. Моделирование производственного участка
- 10.2. Моделирование технологического процесса ремонта и замены оборудования
- Приложение Системные сча
- Сча транзактов
- Сча блоков:
- Сча одноканальных устройств:
- Сча очередей
- Сча таблиц
- Сча ячеек и матриц ячеек сохраняемых величин:
- Сча вычислительных объектов
- Список литературы
- Срдержание
- Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем 132
- Глава 10. Примеры принятия решений c помощью имитационного моделирования 201