Графік середнього значення завантаження черги.
В
В
Рисунок 1 - Залежність завантаження черги від часу
Статична оцінка стійкості чутливості імітаційної системи до зміни параметрів
p align="justify"> Оцінка стійкості
Як показник стійкості системи візьмемо довжину черги і Промоделюємо роботу системи протягом деякого проміжку часу. Крок моделювання ? t = 500. Для кожного інтервалу зробимо 5 експериментів, знайдемо середнє значення завантаження і дисперсію для кожної вибірки. Систему можна вважати стійкою, якщо при збільшенні інтервалів часу моделювання дисперсія зменшується.
У результаті проведення експериментів були отримані наступні дані і пораховані наступні характеристики (див. табл. 2).
Таблиця 2
T12345L ср Побудуємо графік залежності дисперсії від часу моделювання.
Для середнього значення завантаження залежність від часу моделювання виглядає графічно наступним чином.
В
Рисунок 2 - Залежність дисперсії від часу моделювання
Так як дисперсія зі збільшенням часу зменшується, а середнє значення завантаження прагне деякому певному значенню, то можна сказати, що система стійка.
Оцінка чутливості:
Вектор параметрів Х: час між надходженнями заявок в СМО і часи обробок заявок на пристроях А, В, В1, В2, - 1/ l , t (A), t (B), t (B1), t (B2).
Вектор відгуку Y:
завантаження приладу L
Змінюючи значення вектора параметрів, отримаємо наступні значення вектора відгуків:
Таблиця 3
1/ l Кожна компонента вектора Х відхиляється від значення його в центральній точці в обидві сторони на довжину обраного інтервалу його змін (minX q , maxX q ). Інші компоненти вектора Х залишаються без зміни і відповідають центральній точці. За зазначених значеннях вектора параметрів Х проводиться пара модельних експериментів і обчислюються відгуки моделі (minУ, maxУ), де minУ і maxУ означають відповідно вектори відгуку, отримані при мінімальному і максимальному значеннях компоненти вектора, параметрів Х. Обчислюється прирощення компоненти вектора, параметрів Х. Обчислюється прирощення компоненти вектора моделі:
В
