ЗАДАНИЕ 2
Найти оптимальное число телефонных номеров для договорного отдела на предприятии, если заявки на переговоры поступают с интенсивностью 1,2 заявки в минуту, а средняя продолжительность телефонного разговора составляет 2 минуты. Время моделирования выбрать равное 8 часам. Считать входной поток пуассоновским, а длительности обслуживания распределены по экспоненциальному закону.
ПРИМЕЧАНИЕ! Оптимальное число телефонных номеров – это такое число телефонных линий, при котором коэффициент загрузки каждой линии не превышает значения 0,5. Случайные величины, распределенные по экспоненциальному закону, задаются в GPSS вместо параметра А в блоке GENERATE и ADVANCE следующим образом: (Exponential(G,s,p)), где G – номер генератора случайной величины, принимающий значения от 1 до 999 (номер генератора устанавливается в Edit/Settings/Random Numbers/…Number), s – сдвиг (смещение) распределения относительно оси ординат (чаще всего 0), p – величина сжатия распределения, определяемая как математическое ожидание случайной величины минус смещение.
СОДЕРЖАНИЕ ОТЧЕТА Для случаев n=1 и n=Nopt (n – число телефонных номеров): 1. Блок-диаграмма 2. Листинг программы 3. Результаты моделирования 4. Вывод
ЗАДАНИЕ 3
Абонентский отдел оператора связи обслуживают 3 менеджера по продажам. Время обслуживания одним менеджером в среднем составляет 10 минут. Каждые 20 минут в абонентский отдел приходят 8 человек. Если в момент прихода клиента все менеджеры заняты, то он встает в очередь. Требуется сравнить показатели работы абонентского отдела в случае общей очереди к менеджерам и индивидуальной к каждому менеджеру. Время моделирования выбрать равное 8 часам. Считать входной поток пуассоновским, а длительности обслуживания распределены по экспоненциальному закону.
ПРИМЕЧАНИЕ! Оптимальное число телефонных номеров – это такое число телефонных линий, при котором коэффициент загрузки каждой линии не превышает значения 0,5. Случайные величины, распределенные по экспоненциальному закону, задаются в GPSS вместо параметра А в блоке GENERATE и ADVANCE следующим образом: (Exponential(G,s,p)), где G – номер генератора случайной величины, принимающий значения от 1 до 999 (номер генератора устанавливается в Edit/Settings/Random Numbers/…Number), s – сдвиг (смещение) распределения относительно оси ординат (чаще всего 0), p – величина сжатия распределения, определяемая как математическое ожидание случайной величины минус смещение.
СОДЕРЖАНИЕ ОТЧЕТА 1. Блок-диаграммы 2. Листинги программ 3. Результаты моделирования 4. Вывод
ЗАДАНИЕ 4
Абонентский отдел оператора связи обслуживают 3 менеджера по продажам. Время обслуживания одним менеджером в среднем составляет 10 минут. Каждые 20 минут в абонентский отдел приходят 8 человек. Если в момент прихода клиента все менеджеры заняты, то он встает в очередь. Требуется определить: 1) показатели работы абонентского отдела; 2) показатели работы абонентского отдела, если обслуживание клиента предполагает последовательное обслуживание каждым менеджером, т.е. 1-ый менеджер в среднем обслуживает одного клиента 3 минуты, 2-ой менеджер – 3 минуты, 3-ий – 4 минуты. Время моделирования выбрать равное 8 часам. Считать входной поток пуассоновским, а длительности обслуживания распределены по экспоненциальному закону.
ПРИМЕЧАНИЕ! Случайные величины, распределенные по экспоненциальному закону, задаются в GPSS вместо параметра А в блоке GENERATE и ADVANCE следующим образом: (Exponential(G,s,p)), где G – номер генератора случайной величины, принимающий значения от 1 до 999 (номер генератора устанавливается в Edit/Settings/Random Numbers/…Number), s – сдвиг (смещение) распределения относительно оси ординат (чаще всего 0), p – величина сжатия распределения, определяемая как математическое ожидание случайной величины минус смещение.
СОДЕРЖАНИЕ ОТЧЕТА 1. Блок-диаграммы 2. Листинги программ 3. Результаты моделирования 4. Вывод
|
