3.1.2 Определение оптимального числа каналов
Из результатов моделирования с разным числом каналов N следует, что существует оптимальное число каналов, при котором прибыль от использования системы будет максимальная.
Что бы определить это число нужно использовать оптимизационную подсистему AnyLogic.
Введем в модель новый – оптимизационный эксперимент. Для этого нужно вызвать контекстное меню активного класса модели Main, с помощью правой кнопки мыши и выполнить команду «Создать», так как это показано на рисунке 3.9.
Рис. 3.9. Контекстное меню
Затем следует выполнить команду «Эксперимент».
Рис.3.10. Выбор типа эксперимента
В открывшемся окне нужно выбрать тип эксперимента «Оптимизация», генератор случайных должен быть настроен, так как это показано на рисунке 3.10. Затем следует нажать кнопку «Готово».
Созданный оптимизационный эксперимент требует дальнейшей настройки.
Откройте в окне свойств эксперимента вкладку «Основные» и выполните настройку эксперимента, так как это показано на рисунке 3.11.
Рис.3.11. Настройка эксперимента
Оптимизационный эксперимент требует задания целевой функции. В нашей модели это значение динамической переменной BenefitMean. Так как она расположена в корневом активном классе модели, то обращение к ней выполняется с помощью указателя root. При этом нужно указать цель оптимизации: поиск минимума или максимума.
Затем нужно определить режим остановки оптимизации. Для большинства моделей используется режим автоматической остановки. Далее следует указать, какие параметры будут меняться в процессе оптимизации. Для нашей модели это параметр N. Его нужно указать как дискретный и указать минимальное значение, максимальное значение, шаг изменения. Можно дополнительно задать начальное значение.
После задания всех настроек, нужно сформировать интерфейс эксперимента. На вкладке «Основные» имеется кнопка генерации интерфейса «Создать интерфейс». Нужно нажать это кнопку, интерфейс создается автоматически и не требует настроек.
Выполните оптимизационный эксперимент. Для этого в верхней части окна программы AnyLogic выберите инструмент и нажмите стрелку. В качестве текущего эксперимента задайте имя созданного оптимизационного эксперимента. В результате откроется окно с интерфейсом эксперимента, показанное на рисунке 3.12.
Рис.3.12. Интерфейс оптимизационного эксперимента
Нажмите кнопку «Запустить оптимизацию». После завершения эксперимента в колонке «Лучшее» будет показано полученное значение функционала и оптимальное значение числа каналов N. Справа будет отражен процесс оптимизации в виде графика.
Выполните контроль полученного значения числа каналов.
Для этого выполните созданный ранее простой эксперимент модели, установив с помощью бегунка оптимальное значение каналов N.
Совпадение результатов экспериментов возможно только в том случае, если простой эксперимент имеет установку для генератора случайных чисел «фиксированное начальное число» !
Настройку генератора можно проверить на вкладке «Основные».
Разместите в модель временной график, отображающий изменение прибыли.
Запустите эксперимент. С помощью бегунка установите значение, полученное в результате оптимизации.
Рис.3.13. Изменение прибыли при моделировании
Сравните результаты с данными оптимизации. При правильном построении модели и оптимизационного эксперимента оптимальное число каналов N11, а значение прибыли устанавливается равным 0.37 у.е, так как это показано на рисунке 3.13.
- Практикум «Моделирование систем в среде AnyLogic 6.4.1»
- 1. Моделирование динамических систем
- 1.1. Исследование динамической модели Лоренца
- Построение модели
- Параметры модели
- Начальные значения накопителей
- 1.2. Изучение чувствительности модели Лоренца
- 1.3. Типовые звенья
- 1.3.1. Моделирование работы интегрирующего звена
- 1.3.2. Исследование апериодического и колебательного звена Апериодическое звено
- Колебательное звено
- 1.4. Модель следящего гидропривода
- 2. Построение моделей систем массового обслуживания
- 2.1. Моделирование системы обслуживания клиентов
- Построение модели
- Источник заявок
- Очередь
- Узел обслуживания
- 2.2. Анимация модели
- 2.3. Размещения графиков
- 2.4. Моделирование двухканальной смо
- Элемент SelectOutput
- Элемент Service
- Элемент ResourcePool
- Анимация второго канала
- Настройка анимации очередей
- Анимация рабочих мест клиентов
- 2.5. Определение параметров смо
- Создание класса заявки
- Сбор параметров системы
- Самостоятельные задания
- 3. Исследование систем массового обслуживания
- 3.1. Задача Эрланга
- Постановка задачи
- Настройки элементов модели
- 3.1.1. Определение расходов на обслуживание телефонных вызовов
- 3.1.2 Определение оптимального числа каналов
- 3.2. Система массового обслуживания с отказами
- 3.3. Задания для самостоятельной работы
- 3.3.1. Разработка двухканальной смо
- 3.3.2. Модель трехканальной смо
- Методические указания
- Методические указания
- 3.3.3. Модель трехканальной смо без очередей
- Методические указания
- 4. Моделирование сетей
- 4.1. Модель приемного отделения медицинского центра Создание рабочего поля сети
- Создание сети
- Первый элемент
- Второй элемент
- Третий элемент
- Создание канала обслуживания
- Моделирование обслуживания пациентов
- Задания для самостоятельной работы
- 4.2. Модель вестибюль метро
- Разметка вестибюля
- Разметка турникетов
- Построение канала смо
- Моделирование покупки билетов
- Самостоятельное задание
- Приложение №1. Элементы библиотеки Enterprise Library Source
- Service
- ResourcePool
- SelectOutput
- NetworkResourcePool
- NetworkEnter
- Networksize
- NetworkSendTo
- NetworkAttach
- NetworkMoveTo
- NetworkDetach
- NetworkRelease
- NetworkExit
- Приложение №2. Элементы библиотеки Pedestrian Library PedSource
- PedService
- PedGoTo
- PedSelectOutput
- PedSink
- PedConfiguration
- PedGround
- PedServices
- Приложение №3. Сбор статистики
- Список литературы