· обслуживание машины;

· обслуживание полицейской машины;

· ожидание;

Для построения адекватной модели необходимо также включить следующие фиктивные работы:

· начало рабочего дня;

· прибытие на СТО;

· убытие с СТО;

1.2 Оценка параметров работ

Исходя из условий задания, обозначим основные параметры для каждой работы:

Название	Тип распределения	Мат. ожидание	СКО
Начало рабочего дня	нормальное	3	1
Прибытие на СТО	нормальное	3	1
Убытие с СТО	нормальное
Прибытие машины	равномерное	3	1
Прибытие полицейской машины	экспоненциальное	48
Обслуживание машины	нормальное	2	0,5
Обслуживание полицейской машины	экспоненциальное	2,5
Ожидание	нормальное

1.3 Определение связей между работами

После начала рабочего дня на СТО начинают прибывать машины. Полицейские машины могут прибывать на СТО в любое время суток. При появлении полицейской машины механик прекращает обслуживание обычных машин и начинает заниматься обслуживанием прибывшей полицейской машины. После завершения такого обслуживания он возвращается к прерванным работам по ремонту

Сетевая диаграмма модели изображена на рисунке 1.

Рис. 1. Сетевая диаграмма модели

1.4 Дополнительные переменные

Для удобства программирования и дальнейшей оценки результатов дополнительно к системным введем следующие переменные:

Наименование	Семантика
a	Принимает значение 1, если на станции присутствует машина
b	Принимает значение 1, если на станции присутствует полицейская машина
c	Принимает значение 1, если механик занят
Served	Общее количество обслуженных машин

В качестве параметров будет рассматривать время обслуживания и время простаивания в очереди.

Рис. 2. Определение параметров прогона для работы «Прибытие машины»

Запуск модели

При непосредственном прогоне модели мы можем видеть окно выполняемой сетевой диаграммы (рис. 3), окно динамики переменных (рис. 4), окно ActionView (рис. 5).

Рис. 3

???. 4

Рис. 5.

Оценка результатов модели

Итоговое количество обслуженных машин – 106.

Для оценки распределения прибытия и обслуживания полицейских машин выгрузим в файл необходимые данные.

Рис. 6. Задание параметров прогона

После прогона модели получаем файл PCarArrival.res. Откроем его в среде MicroSaint и построим по его данным гистограмму.

Рис. 7. Гистограмма распределения прибытия полицейских машин

Библиографический список

1. Аронович А. Б., Афанасьев М. Ю., Суворов Б. П. Сборник задач по исследованию операций. М.: Изд-во МГУ, 1997.