е це рішення отримати непросто. br/>В
Рис 3. Функція розподілу тривалості перебування пацієнта в палаті
Покажемо тепер, як імітаційне моделювання може використовуватися в ка-честве інструменту синтезу систем. Припустимо, необхідно відповісти на по-прос: Якою має бути число місць у палаті, щоб ймовірність відмови у пріе-ме на лікування не перевищувала заданої величини, наприклад 0,1? Щоб відповісти на це питання, необхідно побудувати графік залежності ймовірності відмови від місткості палати. Кожна точка цього графіка виходить багаторазовим прогоном (скажімо, 10 разів) програми при одному і тому ж значенні Palata.volume з наступним усередненням за значеннями шуканої ймовірності для всіх прогонів. Подібна процедура проводиться для всіх значень Palata.volume в деякому діапазоні, який ми вибираємо в якості області визначення експериментально обчислюється функції. p align="justify"> Конкретно, якщо мова йде про ймовірність відмови в прийомі на лікування, отримуємо наступний графік (рис. 4). З графіка видно, що для забезпечення ймовірно-сті відмови не більше 0,1 необхідно розширити палату досить істотно - до 47 місць. p align="justify"> Такі ж залежності можна отримати і для решти ймовірностей (рис. 5-7).
В
Рис. 4. Залежність ймовірності 1 від кількості місць у палаті
В
Рис. 5. Залежність ймовірності 2 від кількості місць у палаті
В
Рис. 6. Залежність ймовірності 3 від кількості місць у палаті
В
Рис. 7. Залежність ймовірності 4 від кількості місць у палаті
В
Рис. 8. Залежність ймовірності 5 від кількості місць у палаті
В
Рис. 9. Залежність ймовірності 6 від кількості місць у палаті
В
Рис. 10. Залежність ймовірності 7 від кількості місць у палаті
В
Рис. 11. Залежність коефіцієнта завантаження від кількості місць у палаті
Найбільший інтерес серед залежностей представляє зображена на рис. 8, так як ця функція єдина з усіх є немонотонної. Пояснимо, чому це так. Проаналізуємо, які чинники впливають на ймовірність того, що хворий буде прийнятий і потім достроково виписаний. Тут слід усвідомити, що збільшення кількості місць у палаті призводить, з одного боку, до збільшення Веро-ності того, що хворий буде прийнятий в палату, а з іншого - до зменшення ймовірностей того, що він потім буде виписаний достроково. При малих значеннях числа місць у палаті перша ймовірність зростає швидше, ніж зменшується друга, по-цьому функція в цілому зростає. Зростання першої ймовірності поступово замед-ляется, а зменшення другий, навпаки, збільшується. Тому в деякій точці (приблизно 25-26 місць) досліджувана ймовірність досягає максимуму, після чого монотонно убуває. p align="justify"> Задачу синтезу об'єкта Палата ...
