ATMCostPerUse, тип – double, значение по умолчанию – 0.3, глобальный. Одна операция банкомата обходится компании в 0.30 дол.;
3) переменную timeUpdateCosts. Создайте еще несколько переменных и назовите их так:
- tellersIdleTime;
- tellersBusyTime;
- tellersIdleCost;
- tellersBusyCost.
Эти переменные будут хранить информацию о том, сколько времени кас- сиры были заняты обслуживанием клиентов и сколько им требуется выплатить за работу;
5) два набора данных гистограммы (палитра Статистика) и назовите их так:
- Costwait;
- Costservice.
Данные наборы данных будут хранить статистику затрат компании на обслуживание клиентов;
6) функцию, которая будет обновлять статистику (палитра Основные).
Назовите ее UpdateCosts.
doubledt = time()-timeUpdateCosts; tellersIdleTime += tellers.idle()*dt;
tellersBusyTime+=(tellers.capacity-tellers.idle())*dt; tellersIdleCost += tellersIdleTime*idleCostRate; tellersBusyCost += tellersBusyTime*busyCostRate; timeUpdateCosts = time();
return 0;
Сосчитайте затраты на обслуживание клиента:
1) измените свойства объекта tellers (рис. 16). Добавьте следующий код:
onSeize - UpdateCosts();
onRelease - UpdateCosts();
Рис. 16
2) измените свойства объекта ATM. Добавьте строки, чтобы учесть затра- ты на обслуживание клиента:
Costservice.add((time()-entity.enteredSystem)* (entity.existenceCostPerHour + Model.ATMCostPerUse));
3) запустите модель. Посмотрите статистику затрат компании на обслу- живание клиентов. Покажите, во сколько в среднем обходится обслуживание одного клиента и какие накладные расходы связаны с обслуживанием клиентов, ожидающих своей очереди.
Внесите изменения в модель банковского отделения согласно варианту.
Вари- ант
|
Распределение веро- ятности прихода кли- ентов в банк
|
Вероятность обращения к кассиру/ к банкомату
|
Время обслужива- ния клиента касси- ром
|
Количе- ство кас- сиров
|
|
Экспоненциальное
|
1/1
|
4 ± 2
|
|
|
Экспоненциальное
|
1/2
|
6 ± 2
|
|
|
Экспоненциальное
|
2/1
|
8 ± 2
|
|
|
Экспоненциальное
|
1/3
|
7 ± 2
|
|
|
Экспоненциальное
|
3/1
|
9 ± 2
|
|
|
Нормальное
|
1/1
|
8 ± 2
|
|
|
Нормальное
|
1/2
|
7 ± 2
|
|
|
Нормальное
|
2/1
|
9 ± 2
|
|
|
Нормальное
|
1/3
|
4 ± 2
|
|
|
Нормальное
|
3/1
|
6 ± 2
|
|
|
Треугольное
|
1/1
|
2 ± 2
|
|
|
Треугольное
|
1/2
|
7 ± 2
|
|
|
Треугольное
|
2/1
|
9 ± 2
|
|
|
Треугольное
|
1/3
|
4 ± 2
|
|
|
Треугольное
|
3/1
|
6 ± 2
|
|
|
Равномерное
|
1/1
|
4 ± 2
|
|
|
Равномерное
|
1/2
|
6 ± 2
|
|
|
Равномерное
|
2/1
|
7 ± 2
|
|
|
Равномерное
|
1/3
|
8 ± 2
|
|
|
Равномерное
|
3/1
|
9 ± 2
|
|
Проанализируйте поведение модели. Постройте графики и диаграммы переменных, характеризующих поведение модели, и поместите их в отчет. Для создания графиков (диаграмм) используйте палитру Статистика.
Результаты работы
Студент должен предоставить отчет по лабораторной работе с выводами, продемонстрировать работу модели, ответить на вопросы преподавателя.
ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ В ANYLOGIC
(ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2)
Цель работы
Изучить интерфейс и возможности пакета AnyLogic для построения мо- делей системной динамики.
Порядок выполнения работы
В ходе лабораторной работы необходимо создать и изучить типичную системно-динамическую модель, представляющую интерес в экономике. Это модель распространения среди населения инноваций и новых продуктов, разра- ботанная Франком Бассом (Frank Bass, 1969). Среди бизнес-аналитиков она ляется одной из самых популярных моделей исследования рынка новых про- дуктов.
В работе дано подробное описание этой модели, инструкции по созданию модели в пакете AnyLogic и предложены некоторые ее расширения. При воз- никновении трудностей при создании модели используйте учебное пособие по системной динамике пакета AnyLogic (находится в меню Справка).
Модель жизненного цикла продукта
Модель представляет собой динамику процесса превращения потенци- альных покупателей нового продукта (Potential_Adopters) во владельцев про- дукта (Adopters). Изначально продукт никому не известен, и для того, чтобы люди начали его приобретать, он рекламируется. В итоге люди покупают про- дукт либо под воздействием рекламы, либо узнав о нем от знакомых, по «сара- фанному радио». Эффективность рекламы пропорциональна числу людей, на которых она действует, т.е. числу потенциальных покупателей. В свою очередь, эффективность «сарафанного радио» зависит от числа людей, уже купивших продукт. Иными словами, в данной модели должна быть отражена структура взаимных зависимостей характеристик и параметров системы.
Для описания модели в терминах системной динамики необходимо определить ключевые переменные модели и их влияние друг на друга, а затем создать потоковую диаграмму модели. При создании потоковой диаграммы нужно учесть, какие переменные должны быть представлены накопителями, какие по- токами, а какие – вспомогательными переменными.
Накопители (также называемые уровнями или фондами) представляют собой такие объекты реального мира, в которых сосредотачиваются некоторые ресурсы; их значения изменяются непрерывно.
Потоки – это активные компоненты системы, они изменяют значения на- копителей. В свою очередь, накопители системы определяют значения потоков. Вспомогательные переменные помогают преобразовывать одни число-
вые значения в другие; они могут произвольно изменять свои значения или быть константами.
При создании потоковой диаграммы выявляются переменные, которые накапливают значения с течением времени. В данной модели численности по- требителей и потенциальных потребителей продукта являются накопителями, а процесс приобретения продукта – потоком.
Системно-динамическое представление данной модели показано на рис. 17. Накопители обозначаются прямоугольниками, поток – вентилем, а вспомогательные переменные – кружками. Стрелки обозначают причинно- следственные зависимости в модели.
Рис. 17
Достарыңызбен бөлісу: |