Методика оптимизации структуры и параметров библиотечной автоматизированной системы обеспечения информационными услугами

Харьков, НТУ"ХПИ",2003

РЕФЕРАТ

Отчет о ДР: 76 с., 12 рис., 10 табл., 30 источников

В данной дипломной работе рассмотрены пути повышения эффективности работы библиотечной автоматизированной системы. Вначале потребовалось собрать и обработать статистическую информацию о характере обслуживания в библиотеке ХГЗВА. Следующим шагом было построение имитационной модели данной организационно-экономической системы. В имитационной модели были учтены структура и основные параметры системы. Результаты работы имитационной модели использованы для подсчета критерия эффективности функционирования библиотечной системы. Сочетая имитационное моделирование с методом Нелдера-Мида, были получены оптимальные параметры системы.

Ключевые слова: имитационная модель, система массового обслуживания, критерий, эффективность.

РЕФЕРАТ

Звіт про ДР: 76 с., 12 мал., 10 табл., 30 джерел

У даній дипломній роботі розглянуті шляхи підвищення ефективності роботи бібліотечної автоматизованої системи. Спочатку треба було зібрати й обробити статистичну інформацію про характер обслуговування в бібліотеці ХДЗВА. Наступним кроком була побудова імітаційної моделі даної організаційно-економічної системи. В імітаційній моделі були враховані структура й основні параметри системи. Результати роботи імітаційної моделі були використані для підрахунку критерію ефективності функціонування бібліотечної системи. Поєднуючи імітаційне моделювання з методом Нелдера-Міда, були отримані оптимальні параметри системи.

Ключові слова: ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ, СИСТЕМА МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ, КРИТЕРІЙ, ЕФЕКТИВНІСТЬ.

THE ABSTRACT

The report on the degree work: 76 p., 12 fig., 10 tab., 30 sources

In the given degree work the pathes of rising of overall performance of a library computerized system are considered. In the beginning it was required to collect and to process the statistical information on character of service in the library of KSZVA. The following step was construction of an imitating model of the given organisation-economic system. In the imitating model frame and main parameters of the system were taken into account. The results of work of the imitating model were used for scoring criterion of efficacy of the library system functioning. Combining the imitating modeling with the Nelder-Mid’s method, the optimal parameters of the system were received.

Key words: imitating model, system of mass service, criterion, efficacy.

СОДЕРЖАНИЕ

Перечень условных обозначений

Введение

Раздел 1. Обзор математических методов, которые используются при построении ИМ экономико-организационных систем

1.1 Формирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения

1.2 Метод Неймана

1.3 Элементы теории массового обслуживания

1.3.1 Предмет теории массового обслуживания

1.3.2 Входящий поток. Простейший поток и его свойства

1.3.3 Время обслуживания

1.3.4 Основные типы систем массового обслуживания и  показатели эффективности  их функционирования

1.3.5 СМО с ожиданием

1.4 Метод статистических испытаний

Раздел 2. ИМ библиотечной системы обслуживания

2.1 Описание системы обслуживания

2.2 Сбор и обработка статистических данных о характере обслуживания

2.3 Статистическая обработка результатов наблюдений

2.4 Структура ИМ

2.5 Описание алгоритма функционирования

2.6 Оптимизация параметров системы обслуживания

Раздел 3. Гражданская оборона

Раздел 4. Охрана труда и окружающей среды

4.1 Общие вопросы охраны труда

4.2 Промышленная санитария

4.3 Техника безопасности

4.4 Пожарная безопасность

4.5 Охрана окружающей среды

5.Экономическая часть

5.1 Введение

5.2 Обзор существующих методов решения задачи

5.3 Расчёт сметы затрат на НИР

5.4 Определение научно-технического эффекта НИР

5.5 Методика расчета экономического эффекта

5.6 Выводы

Заключение

Список источников информации

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

АИБС - автоматизированная информационно-библиотечная система

ИМ - имитационная модель

НИР – научно-исследовательская работа

СМО - система массового обслуживания

ХГЗВА - Харьковская государственная зооветеринарная академия

Библиотечная система обслуживания – библиотечная автоматизированная система обеспечения информационными услугами

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время остро стоит вопрос об улучшении качества обслуживания населения. Это напрямую связано с экономической целесообразностью работы организаций, предоставляющих услуги. Такая тенденция коснулась библиотеку ХГЗВА, в которой предоставляют информационные услуги. Отмечается большое число желающих воспользоваться данным видом услуг. Но, поскольку установлен только один компьютер, много читателей остается не обслуженными. Имеется возможность приобрести большее количество компьютеров. Руководство в новых экономических условиях не согласно полагаться лишь на экспертную оценку заведующей библиотекой. Это связано с тем, что необходимо подбирать соответствующее помещение, планировать рабочие места и т.д. Таким образом, актуальность данной работы очевидна.

Перед автором данной дипломной работы стояла задача разработать имитационную модель, структура и параметры которой должны быть максимально приближены к реальным. Для этого потребовалось собрать и обработать статистическую информацию о характере обслуживания в библиотеке ХГЗВА. Следующим шагом было построение имитационной модели данной организационно-экономической системы, используя метод особых состояний. Затем был построен критерий эффективности функционирования системы.

На основе разработанного материала, используя метод Нелдера-Мида, удалось найти оптимальные параметры системы.

1 Обзор математических методов, которые используются при построении ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ экономико-организационных систем

1.1 Формирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения

Для формирования возможных значений случайных величин с заданным законом распределения используются случайные величины, равномерно распределенные на интервале [0;1]. Методика получения случайных величин с заданным законом распределения основана на следующем. Пусть случайная величина  распределена в соответствии с законом

                                                                                 (1.1)          

где - плотность распределения случайной величины .

Найдем распределение случайной величины  где функция задана соотношением (1.1). По определению закон распределения случайной величины есть

                                              (1.2) 

причем  Отсюда следует, что случайная величина равномерно распределена в интервале [0;1]. Используя (1.2), запишем

                                                                                           (1.3)

Тогда, если  - последовательность значений случайной величины , равномерно распределенной в [0;1], то, решая уравнение (1.3), получим соответствующую последовательность случайных чисел, распределенных по закону (1.1), причем

                                                                                                         (1.4)

Рассмотрим примеры. Пусть требуется получить случайные числа с показательным законом распределения

                                                                                                   (1.5)

Используя (1.4), получим

                                                                                                         (1.6)

где - случайная величина с равномерным распределением на интервале [0;1]. Отсюда

                                                                                                (1.7)

Тогда 

                                                                                                    (1.8)

Пусть теперь нужно получить случайные величины, распределенные по релеевскому закону с плотностью

                                                                                          (1.9)                                 

Имеем

                                                                      (1.10)

Откуда

                                                                                               (1.11)

Нужно иметь в виду, что в большинстве случаев уравнение (1.3) невозможно решать точно (например, если требуется получить числа, распределенные по нормальному закону). В связи с этим на практике широко используют приближенные методы получения чисел, распределенных в соответствии с заданным законом. Рассмотрим один из таких алгоритмов.

1.2 Метод Неймана

Пусть - плотность распределения случайной величины, заданной на конечном интервале  В предположении, что  ограничена сверху, приведем ее значения к интервалу , введя

                                                                            (1.12)

При этом график  окажется вписанным в прямоугольник с координатами (a;0), (a;1), (b;1), (b;0), (рис. 1.1).

Рис. 1.1 - График

Выберем пару чисел и   из равномерно распределенных в интервале  последовательностей  При этом пара чисел  и определяет случайную точку в указанном прямоугольнике. Теперь в качестве случайных чисел с заданной плотностью будем принимать те , для которых  Если же это неравенство не выполняется, то пара отбрасывается и формируется следующая.

Докажем, что закон распределения отобранных таким образом чисел  соответствует распределению  Для доказательства выберем интервал  и введем области

                                         и

                                                           (1.13)

Вычислим вероятность попадания не отброшенных точек в область  Так как

                                                            (1.14)

а

                                                      (1.15)

и

                                   (1.16)

то искомая вероятность

                                                                      (1.17)

полученная вероятность равна вероятности попадания случайной величины, распределенной в соответствии с на интервал  откуда следует требуемое.

1.3 Элементы теории массового обслуживания

1.3.1. Предмет теории массового обслуживания

Одним из математических методов исследования стохастических сложных систем является теория массового обслуживания, занимающаяся анализом эффективности функционирования так называемых систем массового обслуживания. Работа любой такой системы заключается в обслуживании поступающего на нее потока требований, или заявок. Заявки поступают на систему одна за другой в некоторые, вообще говоря, случайные моменты времени. Обслуживание поступившей заявки продолжается какое-то время, после чего система освобождается для обслуживания очередной заявки. Каждая такая система может состоять из нескольких независимо функционирующих единиц, которые называют каналами обслуживания, или обслуживающими аппаратами. Примерами таких систем могут быть: телефонные станции, билетные кассы, аэродромы, вычислительные центры, радиолокационные станции и т. д. Типичной системой массового обслуживания является автоматизированная система управления производством.

Математический аппарат теории массового обслуживания позволяет оценить эффективность обслуживания системой заданного потока заявок в зависимости от характеристик этого потока, числа каналов системы и производительности каждого из каналов.

В качестве критерия эффективности системы обслуживания могут быть использованы различные величины и функции, например: вероятность обслуживания каждой из поступающих заявок, средняя доля обслуженных заявок, среднее время ожидания обслуживания, среднее время простоя каждого из каналов и системы в целом, закон распределения длины очереди, пропускная способность системы и т. д. Численное значение каждого из этих критериев в той или иной степени характеризует степень приспособленности системы к выполнению поставленной перед ней задачи — удовлетворение потока поступающих в систему требований.

Часто термин «пропускная способность» используется в следующем узком смысле: среднее число заявок, которое система может обслужить в единицу времени. Эффективность систем обслуживания может быть оценена также величиной относительной пропускной способности— средним отношением числа обслуженных заявок к числу поступивших.

В силу случайного характера моментов поступления заявок процесс