Методика оптимізації бібліотечної системи обслуживания

РЕФЕРАТ Звіт про ДР: 76 з., 12 рис., 10 табл., 30 источников.

У цьому дипломної роботі розглянуті шляху підвищення ефективності роботи бібліотечної автоматизованої системи. Спочатку знадобилося зібрати і обробити статистичну інформацію про характер обслуговування в бібліотеці ХГЗВА. Таким кроком було побудова імітаційної моделі даної організаційно-економічної системи. У імітаційної моделі були враховані структура реалізувати основні параметри системи. Результати роботи імітаційної моделі використовуватимуться підрахунку критерію ефективності функціонування бібліотечної системи. Поєднуючи імітаційне моделювання з методом Нелдера-Мида, отримано оптимальні параметри системи. Ключове слово: імітаційна модель, система масового обслуговування, критерій, эффективность.

РЕФЕРАТ Звіт про ДР: 76 з., 12 малий., 10 табл., 30 джерел.

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

ЗМІСТ Перелік умовних позначень …8 Запровадження …9 Розділ 1. Огляд математичних методів, що використовуються при побудові ЇМ економіко-організаційних систем…10 1.1 Формування можливих значень випадкових величин з заданим законом розподілу …10 1.2 Метод Неймана …11 1.3 Елементи теорії масового обслуживания…13 1.3.1 Предмет теорії масового обслуживания…13 1.3.2 Вхідний потік. Найпростіший потік та її свойства…15 1.3.3 Час обслуживания…19 1.3.4 Основні типи систем масового обслуговування і екологічні показники ефективності їх функционирования…21 1.3.5 СМО з ожиданием…24 1.4 Метод статистичних испытаний…26 Розділ 2. ЇМ бібліотечної системи обслуживания…29 2.1 Опис системи обслуживания…29 2.2 Збір та обробка статистичних даних про характер обслуживания…30 2.3 Статистичне опрацювання результатів наблюдений…31 2.4 Структура ИМ…32 2.5 Опис алгоритму функционирования…35 2.6 Оптимізація параметрів системи обслуживания…40 Розділ 3. Громадянська оборона…43.

Розділ 4. Охорона праці та оточуючої среды…51.

4.1 Загальні питання охорони труда…51 4.2 Промислова санитария…53 4.3 Техніка безопасности…56 4.4 Пожежна безопасность…61 4.5 Охорона навколишнього среды…62 5. Экономическая часть…65.

5.1 Введение…65.

5.2 Огляд існуючих методів рішення задачи…66 5.3 Розрахунок кошторису витрат за НИР…67 5.4 Визначення науково-технічного ефекту НИР…70 5.5 Методика розрахунку економічного эффекта…71 5.6 Выводы…73 Заключение…74.

Список джерел информации…75.

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ АИБС — автоматизована информационно-библиотечная система ИМ — імітаційна модель НИР — науково-дослідна работа СМО — система масового обслуживания ХГЗВА — Харківська державна зооветеринарная академія Бібліотечна система обслуговування — бібліотечна автоматизовану систему забезпечення інформаційними услугами.

Нині гостра питання поліпшенні якості обслуговування населення. Це прямо пов’язані з економічної доцільністю роботи організацій, що надають послуги. Така тенденція торкнулася бібліотеку ХГЗВА, у якій надають інформаційні послуги. Зазначається велика кількість бажаючих скористатися даним виглядом послуг. Але, оскільки встановлено лише одне комп’ютер, багато читачів залишається не обслуговуваними. Є змогу набути більше кількість комп’ютерів. Керівництво у нових економічних умов не відповідно до покладатися тільки оцінку завідуючої бібліотекою. Це пов’язана з тим, що необхідно підбирати відповідне приміщення, планувати робочі місця та т.д. Отже, актуальність даної роботи очевидна.

Перед автором даної дипломної роботи стояло завдання розробити імітаційну модель, структура і параметри якому мають бути максимально наближені до реальних. І тому знадобилося зібрати і обробити статистичну інформацію про характер обслуговування у бібліотеці ХГЗВА. Таким кроком було побудова імітаційної моделі даної організаційноекономічної системи, використовуючи метод особливих станів. Потім побудували критерій ефективності функціонування системы.

За підсумками розробленого матеріалу, використовуючи метод Нелдера-Мида, вдалося віднайти оптимальні параметри системы.

1 Огляд математичних методів, що використовуються при побудові ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ економіко-організаційних систем.

1.1 Формування можливих значень випадкових величин з заданим законом распределения.

Щоб сформувати можливих значень випадкових величин з заданим законом розподілу використовуються випадкові величини, рівномірно розподілені на інтервалі [0;1]. Методика отримання випадкових величин з заданим законом розподілу полягає в наступному. Нехай випадкова величина [pic] розподілено відповідно до законом.

[pic].

(1.1) де [pic]- щільність розподілу випадкової величини [pic].

Знайдемо розподіл випадкової величини [pic] де функція [pic]задана співвідношенням (1.1). За визначенням закон розподілу [pic]случайной величини [pic]есть.

[pic] (1.2) причому [pic] Звідси випливає, що випадкова величина [pic]равномерно розподілено в інтервалі [0;1]. Використовуючи (1.2), запишем.

[pic].

(1.3) Тоді, якщо [pic] - послідовність значень випадкової величини [pic], рівномірно розподіленої в [0;1], то, вирішуючи рівняння (1.3), одержимо відповідну послідовність [pic]случайных чисел, розподілених по закону (1.1), причем.

[pic].

(1.4).

Розглянемо приклади. Нехай потрібно отримати випадкові числа [pic]с показовим законом распределения.

[pic].

(1.5) Використовуючи (1.4), получим.

[pic].

(1.6) де [pic]- випадкова величина з рівномірним розподілом на інтервалі [0;1]. Отсюда.

[pic].

(1.7).

Тогда.

[pic].

(1.8).

Нехай тепер потрібно одержати випадкові величини, розподілені по релеевскому закону з плотностью.

[pic].

(1.9).

Имеем.

[pic] (1.10) Откуда.

[pic].

(1.11).

Треба мати у вигляді, що у вона найчастіше рівняння (1.3) неможливо вирішувати точно (наприклад, якщо потрібно отримати числа, розподілені по нормальному закону). У зв’язку з цим практично широко використовують наближені методи отримання чисел, розподілених в відповідність до заданим законом. Розглянемо одне із таких алгоритмов.

1.2 Метод Неймана.

Нехай [pic]- щільність розподілу випадкової величини, заданої на кінцевому інтервалі [pic] У припущенні, що [pic] обмежена згори, наведемо її значення до інтервалу [pic], введя.

[pic].

(1.12) У цьому графік [pic] виявиться вписаним в прямокутник з координатами (a;0), (a;1), (b;1), (b;0), (рис. 1.1).

Рис. 1.1 — Графік [pic].

Выберем пару чисел [pic]и [pic] [pic] з рівномірно розподілених в інтервалі [pic] послідовностей [pic] У цьому пара чисел [pic] і [pic]определяет випадкову точку [pic]в зазначеному прямокутнику. Тепер у ролі випадкових чисел із заданою щільністю [pic]будем приймати ті [pic], котрим [pic] Якщо йому це нерівність не виконується, то пара [pic]отбрасывается і формується следующая.

Доведемо, що довгоочікуваний Закон розподілу відібраних в такий спосіб чисел [pic] відповідає розподілу [pic] Аби довести виберемо інтервал [pic] і введемо области.

[pic]и.

[pic] (1.13) Обчислимо ймовірність влучення не відкинуті точок до області [pic] Так как.

[pic] (1.14) а.

[pic] (1.15) и.

[pic] (1.16) то бажана вероятность.

[pic] (1.17) отримана ймовірність дорівнює ймовірності влучення випадкової величини, розподіленої відповідно до [pic]на інтервал [pic] звідки слід требуемое.

1.3 Елементи теорії масового обслуживания.

1.3.1. Предмет теорії масового обслуживания.

Однією з математичних методів дослідження стохастичних складних систем є теорія масового обслуговування, що займається аналізом ефективності функціонування про систем масового обслуговування. Робота будь-який такої системи залежить від обслуговуванні що надходить її у потоку вимог, чи заявок. Заявки надходять на систему одна одною у Красноярську деякі, власне кажучи, випадкові моменти часу. Обслуговування що надійшла заявки триває що час, після чого система звільняється обслуговування черговий заявки. Кожна така система може складатися зі кількох незалежно функціонуючих одиниць, котрі називають каналами обслуговування, чи обслуговуючими апаратами. Прикладами таких систем може бути: телефонні станції, квиткові каси, аеродроми, обчислювальні центри, радіолокаційні станції тощо. буд. Типовою системою масового обслуговування є автоматизовану систему управління производством.

Математичний апарат теорії масового обслуговування дозволяє оцінити ефективність обслуговування системою заданого потоку до залежності від характеристик цього потоку, числа каналів системи та продуктивності кожного з каналов.

Як критерію ефективності системи обслуговування може бути використані різні розміру й функції, наприклад: ймовірність обслуговування кожної з вступників заявок, середня частка обслужених заявок, середнє час очікування обслуговування, середнє час простою кожного з каналів і системи загалом, закон розподілу довжини черги, пропускна здатність системи та т. буд. Кількісна значення кожного з цих критеріїв в тій чи іншій ступеня характеризує ступінь пристосованості системи до виконанню поставленого перед нею — задоволення потоку що у систему требований.

Часто термін «пропускну здатність» використовують у наступному вузькому сенсі: середня кількість заявок, яке система може обслужити в одиницю часу. Ефективність систем обслуговування можна оцінити також величиною відносної пропускну здатність— середнім ставленням числа обслужених заявок до поступивших.

З огляду на випадкового характеру моментів надходження заявок процес їх обслуговування є випадковий процес. Теорія масового обслуговування дозволяє їм отримати математичне опис цього процесу, вивчення якого дає можливість оцінити пропускну спроможність системи та дати рекомендації по раціональної організації обслуживания.

Усі системи масового обслуговування мають цілком певну структуру, схематично зображену на рис. 1.2. Відповідно до малюнком у будь-якій системі масового обслуговування будемо розрізняти такі основні елементи: вхідний потік, виходить потік, власне система обслуживания.

Потік вимог, що потребують обслуговуванні і що у систему обслуговування, називається що входить. Потік вимог, які покидають систему обслуговування, називається выходящим.

Рис. 1.2 — Схема системи масового обслуговування Сукупність обслуговуючих апаратів разом із системою правил, які визначають організацію обслуговування, утворюють систему обслуживания.

1.3.2 Вхідний потік. Найпростіший потік та її свойства.

Події, що утворюють вхідний потік, власне кажучи, може бути різними, але тут розглядатися лише однорідний потік подій, які один від друга лише моментами появи. Такий потік можна у вигляді послідовності точок [pic] на числової осі (рис. 1.3), відповідних моментів появи событий.

Рис. 1.3 — Однорідний потік событий.

Потік подій називається регулярним, якщо йдуть одне за іншим через суворо визначені часові відтинки. Такі потоки рідко зустрічаються у реальних системах, котрим типовим є випадковість моментів надходження вимог. Розглянемо випадковий вхідний потік, у якого особливо простими свойствами.

Введемо низку формулювань: Потік подій називається стаціонарним, якщо ймовірність вступу заданого числа подій упродовж інтервалу часу фіксованою довжини залежить від тривалості цього інтервалу, але з залежить з його розташування на тимчасової осі. Потік подій називається ординарним, якщо можливість появи двох або більш подій упродовж елементарного інтервалу часу [pic] є величина нескінченно мала проти ймовірністю появи одного події у цьому інтервалі. Потік подій називається потоком без післядії, для будь-яких не перекрывающихся інтервалів часу число подій, потрапляють однією з них, залежить від числа подій, потрапляють на другие.

Якщо потік подій задовольняє всіх трьох переліченим умовам (т. з. він стационарен, ординарний і немає післядії), він називається найпростішим потоком. Для найпростішого потоку число подій, потрапляють па будь-який фіксований інтервал часу, розподілено згідно із законом Пуассона, тому його інакше називають стаціонарним пуассоновским.

Умові стаціонарності задовольняє потік заявок, імовірнісні характеристики якого залежить від часу. Зокрема, постійної є щільність потоку — середня кількість до одиницю часу. Зауважимо, що властивість стаціонарності виконується, по крайнього заходу на обмеженому відрізку часу, багатьом реальних процессов.

Умова ординарности означає, що заявки вступають у систему поодинці, а чи не парами, трійками тощо. буд. Наприклад, потік обстрілів, якому піддається повітряна ціль десь у дії комплексу ЗРВ, є ординарним, якщо стрілянина ведеться одиночними ракетами, не є ординарним, якщо стрілянина йде одночасно двома чи трьома ракетами.

Умова відсутності післядії є найсуттєвіше для найпростішого потоку. Виконання цієї умови означає, що заявки надходять до системи незалежно друг від друга. Наприклад, можна сказати, що післядія відсутня для потоку пасажирів, які входять у метро, оскільки відсутня залежність між причинами, вызвавшими прихід кожного з пасажирів до станції. Але щойно ця залежність з’являється, умова відсутності післядії порушується. Наприклад, потік пасажирів, які покидають станцію метро, не має здатність післядії, оскільки моменти виходу для пасажирів, що прибули станцію у тому ж поїздом, залежні між собой.

Взагалі, слід помітити, що виходять потоки заявок, які покидають систему обслуговування, зазвичай мають післядія, навіть якщо вхідний потік його немає. У цьому вся переконаємося з прикладу розгляду що виходить потоку для одноканальній системи масового обслуговування з фіксованою часом обслуговування [pic]. Виходить потік такої системи має тим властивістю, що мінімальний інтервал між послідовними обслуговуваними заявками дорівнюватиме [pic]. У цьому, тоді як певний момент [pic] систему залишила заявка, можна стверджувати, що у інтервалі [pic] обслужених заявок большє нє з’явиться ще й, в такий спосіб, є залежність між числом подій не не перекрывающихся интервалах.

Зазначимо, що, якби систему обслуговування надходить найпростіший, на погляд, регулярний потік, аналіз процесів функціонування системи є більш складним, ніж, наприклад, на час вступу найпростішого потоку, саме через жорсткої функціональної залежності, що має місце для заявок регулярного потока.

Надалі розглядатиметься лише найпростіший вхідний потік в силу особливої його роль теорії масового обслуживания.

Річ у тім, що найпростіші чи близькі до найпростішим потоки заявок часто зустрічаються практично. З іншого боку, під час аналізу систем обслуговування у часто можна було одержати цілком задовільні результати, замінюючи вхідний потік будь-який структури найпростішим з тією ж щільністю. Нарешті, важливе властивість найпростішого потоку у тому, що з підсумовуванні значної частини ординарних, стаціонарних потоків з будь-яким последействием виходить потік, як завгодно близька до найпростішій. Умови, які повинні у своїй дотримуватися, аналогічні умовам центральної граничною теореми: складываемые потоки мають надавати у сумі рівномірно мале влияние.

Одержимо аналітичне опис найпростішого потоку і розглянемо його властивості подробнее.

Рис. 1.4 — Найпростіший потік событий.

Розглянемо на осі [pic] найпростіший потік подій [pic](рис. 1.4) як необмежену послідовність випадкових точок. Виділимо довільний інтервал часу довжиною [pic]. Як зазначалося, якщо потік подій є найпростішим, то число подій, потрапляють на інтервал т, розподілено згідно із законом Пуассона з математичним ожиданием.

[pic].

(1.18) де [pic]- щільність потока.

Відповідно до законом Пуассона можливість, що за [pic] станеться рівно т подій, равна.

[pic].

(1.19).

Тогда можливість, що ні станеться жодного події, будет.

[pic].

(1.20) Звідси можливість, що за [pic] станеться хоча одне подія, равна.

[pic].

(1.21) Важливою характеристикою потоку є закон розподілу довжин інтервалів між подіями. Нехай [pic] - випадкова довжина інтервалу часу між двома довільними сусідніми подіями у найпростішому потоці (рис. 1.4) і [pic] - шуканий закон розподілу тривалості тимчасового інтервалу між послідовними подіями. З іншого боку, ймовірність [pic]может бути інтерпретована як можливість появи хоча самого події у протягом тимчасового інтервалу тривалістю t, який починається в останній момент надходження у систему деякого события.

Оскільки найпростіший потік не має последействием, наявність події на початку інтервалу t не надає ніякого впливу можливість появи подій у подальшому. Тому вероятность[pic] то, можливо обчислена по формуле.

[pic] (1.22) звідки, маю на увазі (1.20),.

[pic].

(1.23) Дифференцируя (1.23), знаходимо щільність розподілу довжин інтервалів між послідовними событиями.

[pic].

(1.24).

Закон розподілу з щільністю (1.24) називається показовим з параметром ?.

1.3.3 Час обслуживания.

Як зазначалося, ефективність системи обслуговування залежить не тільки від характеристик вхідного потоку, а й від продуктивності самої системи обслуговування, т. е. від кількості каналів і швидкодії кожного з них. У зв’язку з тим самим час обслуговування однієї заявки Тоб є важливим характеристикою системи, З огляду на найрізноманітніших причин час обслуговування в реальних системах не може змінюватися від однієї вимоги до іншого. Тож у загальному разі розумно вважати час обслуговування випадкової величиной.

Введемо закон розподілу часу обслуживания.

[pic].

(1.25) і щільність його распределения.

[pic].

(1.26) Для практики особливий інтерес представляє випадок, коли тривалість часу обслуговування має показовий закон розподілу, т. е.

[pic].

(1.27).

Параметр [pic] має простий фізичний сенс. Величина, зворотна [pic], дорівнює математичного очікуванню часу обслуговування. Важлива роль, що її відіграє показовий закон часу обслуговування, пов’язані з вже згадуваним властивістю цього закону. Що стосується даному випадку воно формулюється так: тоді як якусь мить відбувається обслуговування вимоги, то закон розподілу що залишився часу обслуговування залежить від того, скільки часу обслуговування вже продолжалось.

Отже, процес обслуговування заявок не має последействием і для його аналізу можна використовувати апарат теорії марківських процессов.

Показовий закон розподілу часу обслуговування має місце у багатьох практичних завданнях, коли обслуговування зводиться до послідовності спроб, кожна з яких призводить до необхідного результату із певною вероятностью.

Прикладом такого обслуговування є обстріл мети, який закінчується за поразку мети. Припустимо, що послідовність пострілів, кожен із яких вражає цілі з імовірністю [pic], утворює найпростіший потік з щільністю [pic].

На цьому потоку виділимо потік успішних пострілів (постріл називатимемо успішним, коли він має місце потрапляння до мета). Оскільки кожна з пострілів незалежно з інших може бути успішним, потік успішних пострілів як і, як і вихідний, буде найпростішим з щільністю [pic].

Закон розподілу інтервалу часу між влученнями має вид.

[pic].

(1.28) звідки щільність розподілу часу обслуживания.

[pic].

(1.29) що він відповідає показовому закону з параметром [pic].

Кількість прикладів реальних систем, у яких обслуговування зводиться до послідовності спроб, можна приймати значно більшу. До такого типу можна віднести обслуговування з ліквідації несправностей технічних пристроїв, коли пошук несправного елемента ведеться шляхом застосування низки тестів. Цілком аналогічної є завдання обслуговування, яка полягає у виявленні повітряної мети радіолокатором, багаторазово зондирующим досліджуване простір, причому мета можна з деякою ймовірністю виявлятися у кожному з циклів обзора.

Оскільки показовий закон розподілу цілком прийнятним чином відповідає велику кількість реальних систем обслуговування, соціальній та зв’язку з, основні характеристики систем обслуговування залежать, переважно, немає від виду закону розподілу, як від середнього значення часу обслуговування, в практичних дослідженнях зазвичай використовується припущення про показовості закону розподілу часу обслуговування. Важливо також, що ця гіпотеза дозволяє істотно спростити математичний апарат, застосовуваний для аналізу систем масового обслуживания.

1.3.4 Основні типи систем масового обслуговування і екологічні показники ефективності їх функционирования.

Важливим ознакою класифікації систем масового обслуговування є поведінка надходження до системи вимоги у кризовій ситуації, коли всі обслуговуючі апарати зайняті. Причому у одних випадках вимога неспроможна чекати моменту звільнення системи обслуговування і залишає її обслуженным. Вимога, надійшов у систему обслуговування і який отримав відмова, втрачено системі. Тому такі обслуговування називають системами з відмовами чи системами з утратами. За інших випадках вимога може більше більш-менш довго очікувати початку обслуговування, т. е. моменту звільнення однієї з обслуговуючих апаратів системи. Сукупність цих вимог утворює чергу. Якщо за цьому час очікування кожного з вимог необмежена, система обслуговування називається чистої системою з очікуванням чи системою без втрат. Інакше, коли цей час обмежена певними умовами, систему називають системою обслуговування змішаного типу. Характер обмежень у системах змішаного типу не завжди однаковий. Багато випадках обмеження накладається на тривалість очікування у черзі, т. е. кожна з які поступили вимог залишає систему, якщо обслуговування не почалося до певного моменту часу, проте розпочате обслуговування доводиться остаточно. За інших випадках більш природним є накласти обмеження згори на загальне час перебування вимоги, і системі. Нарешті, обмеження то, можливо накладено на довжину черги, т. е. вимога стає у чергу, й очікує обслуговування в тому разі, якщо довжина черги (число очікують вимог) дуже велика.

Природним критерієм ефективності системи обслуговування з відмовами є ймовірність відмови від обслуговуванні (ймовірність втрати вимоги). Оскільки відмова відбувається у разі, коли всі обслуговуючі апарати зайняті, відповідні ймовірності рівні між собой.

Ступінь завантаження системи обслуговування з відмовами характеризує закон розподілу числа зайнятих апаратів. В багатьох випадках для характеристики ефективності системи обслуговування з відмовами досить вказати середнє число зайнятих аппаратов.

У системі обслуговування без втрат вимога перебуває до того часу, поки що не, закінчено його обслуговування. Виходячи з цього, може бути сформульовані основні критерії ефективності функціонування таких систем. Це насамперед, довжина черги. Оскільки число вимог, очікують початку обслуговування у черзі, випадково, найповнішої характеристикою цієї величини є закон її розподілу. Знання цього закону дозволяє розрахувати середня кількість вимог, очікують обслуговування, можливість, що довжина черги перевищить задану тощо. Іншою важливою критерієм з метою оцінки ефективності таких систем є час очікування початку обслуговування, найповніше характеризуемое своїм законом розподілу. З використанням цього закону то, можливо обчислено середнє часу очікування, можливість, що обслуговування буде розпочато протягом деякого заданого інтервалу часу й т. п. Нарешті, характеристикою таких систем є закон розподілу числа апаратів, зайнятих обслуговуванням, дозволяє розрахувати середня кількість зайнятих апаратів, ймовірність зайнятості числа апаратів, що перевищує заданий, і т. п.

Для оцінки ефективності систем обслуговування змішаного типу можуть бути використані усі ці вище критерії. Крім лідерів, використовуються і пояснюються деякі специфічні критерії. Наприклад, системі, у якій обмежена загальне час перебування вимоги у системі, певний інтерес представляє розрахунок часу, витраченого обслуговування вимог, які залишають систему досі закінчення їх обслуговування. Якщо часткове обслуговування не забезпечує виконання завдання обслуговування, то мають місце непродуктивні втрати, облік яких характеризує ефективність системы.

Усі перелічені критерії у тому чи іншою мірою інформативне характеризують пристосованість аналізованої системи до виконання поставлених перед нею. Аналіз про чисельні значень критеріїв дозволяє робити висновків щодо реальної ефективності системи та виробити рекомендації з її повышению.

1.3.5 Система масового обслуговування з ожиданием.

Як зазначалося, система масового обслуговування називається системою з очікуванням, якщо заявка, котра захопила все канали зайнятими, стає у чергу. У цих системах є так звана «дисципліна черги». Що Чекає у черзі заявки можуть надходити обслуговування як і по черзі, і у випадковому порядку. Існують системи масового обслуговування з пріоритетом, коли деякі які за якомусь ознакою заявки обслуговуються під час першого очередь.

Кожен тип системи з очікуванням має свої особливості і свій математичну теорію. Тут розглянутий одне із найбільш простих варіантів змішаної системи обслуговування, часто зустрічається на практике.

Нехай на вхід n-канальной системи обслуговування надходить найпростіший потік вимог з щільністю [pic]. Час обслуговування кожної з заявок [pic] розподілено по показовому закону з параметром [pic]. Заявка, котра захопила все канали системи зайнятими, стає у чергу, й очікує обслуговування. Час очікування [pic] вважатимемо випадковою і розподіленим по показовому закону.

[pic].

(1.30).

где параметр [pic] - величина, зворотна середньому часу очікування, т. е. [pic].

Завдяки допущенням у тому, що вхідний потік є найпростішим, а розподілу часу обслуговування і часу очікування — показові, процес функціонування системи є марковским.

Перерахуємо стану системи. Будемо нумерувати їх за кількістю зайнятих каналів, як це зроблено раніше, а, по числу заявок, що з системою. У цьому будемо заявку називати що з системою, якщо вони або обслуговується, або чекає черги. Можливі стану системи: [pic]- вільні все канали, черги немає, [pic] - зайнятий рівно один канал, черги немає, … [pic] - зайнято рівно k каналів, черги нет,.

[pic]- зайняті все п каналів, черги немає, [pic] зайняті вагу п каналів, одна заявка стоїть у черзі, …

[pic] - зайняті все п каналів, p. s заявок — в очереди.

Можливість перебування системи в станах перебувають розслідування щодо формуле:

[pic] (1.31) де [pic]- середня кількість заявок що припадають на середнє час обслуговування однієї заявки; [pic]- середня кількість догляду заявок, котрі стоять у черги, що припадають на середнє час обслуговування однієї заявки;

1.4 Метод статистичних испытаний.

Специфічна ідеологія імітаційного моделювання реалізується у методі статистичних випробувань (його часто називають методом Монте-Карло). Основна ідея методу статистичних випробувань у тому, що імовірнісні характеристики різних складних випадкових процесів, що описують функціонування систем, можна розрахувати з допомогою имитационных моделей навіть у тому випадку, коли аналітично це не можна чи важко. Розглянемо простий пример.

Нехай залежність умовної ймовірності продажу [pic] деякого товару від ціни [pic] описується соотношением.

[pic].

(1.32).

Нехай, ще, ціна продажу — випадкова величина, розподілена в відповідність до урізаним нормальним законом з математичним очікуванням [pic] і дисперсией [pic]. Тоді безумовна можливість продажу буде равна.

[pic], (1.33) где.

[pic]-нормирующая константа.

Отриманий інтеграл в квадратурах не обчислюється. Разом про те, бажана ймовірність [pic] то, можливо легко оцінена методом статистичних випробувань. Технологія розрахунку [pic] такова.

Крива [pic] зображено на рис. 1.5.

Тут абсциса [pic] обрано те щоб значення [pic] було чимало малим (наприклад, 0,001), а ордината [pic] дорівнює [pic]. Тепер ясно, що розрахунок [pic] еквівалентний вирахування площі [pic] під кривою [pic] при [pic].

Рис. 1.5 — Крива [pic].

нехай у прямокутнику з координатами вершин (0,0), (0,b), (a, 0), (a, b) формується точка, координати якої випадкова й незалежні, причому абсциса рівномірно розподілено в [pic], а ордината рівномірно розподілено в [pic]. Зрозуміло, що ймовірність влучення цієї точки до області під кривою [pic] дорівнює площі під кривою, тобто шуканої ймовірності [pic]. З іншого боку цю ймовірність легко оцінити, якщо провести [pic] випробувань, підрахувати кількість [pic] влучень точки до області під кривою і обчислити ставлення [pic]. Легко показати, що оцінка [pic] є несмещенной та заможною публікою оцінкою [pic]. У насправді, введемо индикатор

[pic].

Вочевидь, що [pic].

Обчислимо математичне чекання, і дисперсию випадкової величини [pic].

[pic]. (1.34) Отже, оцінка [pic] ймовірності [pic] є несмещенной.

[pic].

[pic]. (1.35) Оскільки [pic], то оцінка [pic] - состоятельна.

Зауважимо, що останні співвідношення можна використовувати для розрахунку числа дослідів, необхідні отримання оцінок статистичних характеристик із заданою точностью.

Справді, якщо ймовірність будь-якого події потрібно оцінити те щоб дисперсія оцінки не перевершувала [pic], то необхідну число дослідів визначається нерівністю [pic].

Отже, до розрахунку шуканої ймовірності достатньо лиш мати датчики рівномірно розподілених випадкових величин.

І ця технологія можна використовувати до створення ЇМ складних економіко-організаційних систем.

2 Імітаційна модель бібліотечної системи Обслуживания.

2.1 Опис системи обслуживания.

У бібліотеці ХГЗВА надаються інформаційні послуги. Для читачів встановлено 1 комп’ютер. У цьому комп’ютері читачі можуть ввійти у всесвітню мережу Internet, щоб отримати актуальну інформацію про конференціях, виставках, суспільствах, клініках, магазинах, вузах, коледжах ветеринарного профілю. Також читачі зацікавлені у пошуку повнотекстових документів: наукових статей, публікацій законів і т.п.

У цьому комп’ютері можна скористатися пошуком в електронному каталозі бібліотечного фонду ХГЗВА. Цю можливість надає впроваджена АИБС «Liber». Читач заповнює пошукову форму згідно відносини із своїми потребами. Результатом такого пошуку є бібліографічне опис знайдених на запит книжок та його бібліотечний шифр.

На комп’ютері встановлено CD-Rom. Це дозволяє читачам користуватися програмами який навчає характера.

Дані інформаційні послуги безкоштовні. У зв’язку з цим спостерігається велика кількість бажаючих скористатися даними послугами. На можливість максимального задоволення інформаційними потребами впливає 5 факторов:

1. час библиотеки;

2. кількість комп’ютерів, обслуговуючих читателей;

3. кількість читателей;

4. час обслуговування читателя;

5. час очікування читателем;

Із перелічених чинників можна регулювання кількості комп’ютерів, і визначення середнього часу обслуживания.

2.2 Збір та обробка статистичних даних про характер обслуживания.

Щоб оптимізувати роботу даної бібліотеки, я разом із бібліотекарями справив статистичну вибірку. Протягом 2 тижнів з понеділка по суботу (12 днів) суворо з 8−00 до 17−00 ми записували таку інформацію про читачів, хотіли скористатися інформаційними услугами:

1. час появления;

2. час обслуживания;

3. час ожидания;

Через війну обробки даних 2004 року одержав такі даних про читачів (див. табл.1, 2, 3).

Табл. 2.1 — Поява читателей.

|0 |0 |Надходження черговий заявки |0 |0 | |1 |1 |Звільнення 1-го каналу |0 |1 | |2 |1 |Звільнення 2-го каналу |0 |1 | |… |… |… |… |… | |[pic] |1 |Звільнення [pic]-го каналу |0 |1 | |n+1 |2 |Вихід із черги 1-ї заявки |0 |1 | |… |… |… |… |… | |n+m |2 |Вихід із черги m-й заявки |0 |1 |.

Відповідно до логікою роботи імітаційної моделі її алгоритм складається з трьох модулів: модуля 0, що реалізовуватиме дії, ініційовані надходженням до системи черговий заявки (подія типу 0), модуля 1, що реалізовуватиме дії, які треба здійснити у зв’язку з визволенням каналу (подія типу 1), модуля 2, що реалізовуватиме дії, які треба здійснити у зв’язку з виходом із черги m-й заявки (подія типу 2).

Черговість роботи модулів визначається координуючим елементом моделі, яким є календар подій. Сукупність операторів, які забезпечують введення необхідні роботи моделі вихідних даних, перегляд календаря і ініціюючих дії модулів 0, 1, 2 утворює зовнішній контур модели.

Структурна схема зовнішнього контуру моделі представлена на рис. 2.1.

[pic].

Рис. 2.1 — Блок-схема зовнішнього контуру модели.

Робота зовнішнього контуру починається з введення вихідних даних, і настройки.

Вихідні дані: n — число каналів системы;

M — ємність буфера;

N0 — заданий заздалегідь число заявок, які мають діяти за систему під час її работы;

Е0 = {1, 2,…, n} - масив номерів вільних каналів системы;

Е1 = {0,0,…, 0} - масив номерів зайнятих обслуговуванням каналів системы.

2.5 Опис алгоритму функционирования.

Перед початком роботи моделі все канали системи вільні, тому масив Е0 містить номери всіх каналів, а масив Е1 — пуст.

Початковий оператор моделі порівнює число заявок N, минулих через систему, із граничним значенням N0. Якщо N=N0, то виконується статистичне опрацювання результатів моделювання і поставив печатку. Якщо ж N I1, інакше, апарат захисту спрацьовував б із кожному включенні электроустановки.

Як запобіжника був обраний ВПБ 6 — 9.

Визначення струму короткого замикання фази на корпус ЭУ:

[pic] (4.4).

ZПФН — повне опір петлі фаза — нуль, Ом;

ZТР — повне опір трансформатора, Ом.

Повне опір петлі фаза-нуль включає активне опір провідників ® і індуктивне опір (Хп) петлі фаза-нуль і визначається по формуле:

[pic] (4.5) где.

Rф, RНЗ — активне опір відповідно фазного і нульового захисного провідників, Ом; ХП — індуктивне опір петлі фаз — нуль, Ом, що може бути визначено по формуле:

ХП = Хф + XНЗ + ХВЗ Ом, (4.6) где.

Хф, Хнз — внутрішні індуктивні опору відповідно фазного і нульового захисного провідників, Ом; для мідних і алюмінієвих дротів Хф і ХНЗ малі (близько 0,015 Ом / км), ними можна пренебречь;

Хвз — зовнішнє індуктивне опір, обумовлене взаимоиндукцией петлі фаза-нуль, Ом; залежить від відстані між проводами D та його діаметра d.

Оскільки нульові захисні провідники прокладаються що з фазными, значення D замало, й порівняти з діаметром d, то опір Хвз незначно (трохи більше 0,1 Ом/км) і це теж можна пренебречь.

Таким образом:

[pic] (4.7).

Опір трансформатора залежить від типу трансформатора (сухий чи масляний), напруги на первинної обмотці, схеми сполуки обмоток (зіркою чи трикутником), потужності трансформатора ntp і др.

Потужність трансформатора визначається з условия:

NTP = 4(P2, кВт, (4.8).

NTP = 4(4.75 = 19, кВт.

Визначення активного опору фазного проводника:

RФ= RФ1 + RФ2, Ом (4.9) где.

RФ1, RФ2 — опір фазного провідника відповідно на ділянці 1 дільниці 2, Ом.

Для провідників з кольорових металів RФ визначається по формулам:

[pic] (4.10).

[pic] (4.11) где.

(- удільне опір [pic].

Для міді [pic].

Sф1, Sф1 — перерізу фазного провідника у тих ділянках 1 і 2, мм2.

Перерізу фазных дротів визначають під час проектування електричної мережі залежно від припустимого тривалого струму, способу прокладки кабелю, матеріалу провідників. Для ділянки 1 вибираємо перетин, відповідне току I1, для ділянки 2 — току I2, який визначаємо по формуле:

[pic] (4.12).

[pic].

[pic].

[pic] визначення опору нульового захисного проводника:

[pic] (4.13) где.

RH1, RH2 — опір нульового захисного провідника відповідно у тих ділянках 1 і ділянці 2, Ом.

Відповідно до вимог [13] площа перерізу нульового захисного провідників в груповий трехпроводной мережі мусить бути щонайменше площі фазового провідника, тобто. SH1=SФ1; SH2=SФ2.

Отже, RH=RФ.

[pic].

Перевірка виконання умов надійності та ефективності роботи зануления:

[pic], де До — запас надійності (3 x кратное).

49.484 > 4.091 втрати напруг на 1 і 2 участках:

[pic].

[pic].

Був обраний запобіжник ВПБ 6−9 перетин дільниці 1 мм², на ділянці 2 — 6.5 мм2.

Експлуатаційні меры:

Працюючи на ЕОМ необхідно дотримуватися правил техніки безпеки під час роботи з великим напругою, і навіть такі запобіжники :

Не підключати і відключати рознімання кабелів при включеному напрузі сети;

Технічне обслуговування може й ремонт робити тільки із вимкненим питании.

4.4 Пожежна безопасность.

Відповідно до вимог ГОСТ 12.1.004−91 [29] пожежна безпеку обеспечивается:

Системою запобігання пожаров.

Системою пожежної защиты.

Організаційними заходами пожежною безопасности.

У системі запобігання пожежі предусмотрено:

. запобігання утворенню займистою среды.

. запобігання освіти у займистою середовищі джерел зажигания.

Для зменшення небезпеки освіти у займистою середовищі джерел запалювання предусмотрено:

Молниезащита будинків, споруд й устаткування. Для даного класу пожежонебезпечній зони П-IIa і місцевості з середньої грозової діяльністю 20 і більш грозових годин на рік, тобто. для умов р. Харкова встановлено III категорія молниезащиты [30];

Використання електроустаткування, відповідне класу пожежонебезпечній зони приміщення — II; ступінь зашиті електроапаратури повинна не нижче IP-44, ступінь зашиті світильників IP-2X.

Наявність плавких вставок і запобіжників в електронному устаткуванні. Забезпечення захисту від короткого замикання (контроль ізоляції, використання зануления);

Вибір перерізу провідників по допустимому нагреву;

При виборі коштів гасіння пожежі задля забезпечення безпеки людини від можливості поразки електричним струмом у приміщенні передбачено використання двох углекислотных вогнегасників ОУ-5, ємністю 5 літрів. Застосування пінних вогнегасників виключено, оскільки ЕОМ може перебувати під напругою. Вогнегасники перебувають у видному і доступному месте.

Організаційними заходами протипожежної профілактики являются:

Навчання виробничого персоналу протипожежним правилам.

Видання необхідних інструкцій, плакатів, коштів наочної агітації, плану евакуації персоналу у разі пожара.

У разі пожежі передбачена можливість сполучення пожежну охорону телефоном чи сигнализации.

4.5 Охорона навколишнього середовища Охорона навколишнього середовища — це комплекс заходів, що охоплюють охорону, раціональне користування та відновлення об'єктів живої і неживої природы. 31].

Нині світ на межі екологічній катастрофі. Глобальна екологічна ситуація характеризується: високим забрудненням довкілля; зростанням населення і ще матеріального виробництва; великими масштабами (часом нераціональними) споживання природних ресурсів; інтенсивним антропогенним впливом попри всі підсистеми оточуючої середовища, звідси випливає глобального характеру екологічних проблем; погіршенням екологічних систем, загибеллю багатьох унікальних ландшафтів; екологічної плутаниною і слабкої правової базой.

Тож у час гостро постало питання про розробку і запровадження нових технологій і методів, вкладених у збереження навколишнього середовища проживання і відновлення екологічній ситуації. Завдяки науковому підходу вдається оптимізувати результати людської діяльності, зробити більш безпечної для оточуючої среды.

У чинному законодавстві багато уваги приділяється питанням охорони навколишнього середовища. закон України про охорону навколишнього природного довкілля регулює відносини у сфері охорони, використання коштів і відтворення природних ресурсів, забезпечують екологічну безпеку, попереджає і ліквідує негативні впливу господарської чи іншого діяльності на довкілля. Відповідно до стандарту ТСО-95 встановлюються вимоги до провадження й що використовуються у своїй матеріалам. Вони повинні утримувати фреонів, бромидов, хлоридів та інших шкідливих соединений.

ЕОМ складається з безлічі компонентів, що є суттєві труднощі за її утилізації. Переробка таких матеріалів після експлуатації устаткування є одним із головних екологічних проблем нашого времени.

Стандартом ТСО «99 накладається обмеження до що використовуються кабелям. Також міжнародних стандартів (починаючи з ТСО «92) передбачається застосування енергозберігаючих технологій, накладаються обмеження на допустимі рівні потужності, споживані в неактивном режиме.

Підвищення вимог до виробництва і матеріалам, і навіть розробка нових виробничих та утилізаційних технологій дозволять зменшити антропогенну навантаження на навколишню среду.

5 ЕКОНОМІЧНА ЧАСТЬ.

5.1 Введение.

Нині проблеми автоматизації роботи бібліотек є актуальними. Тому видався цікавим розглянути методику оптимізації параметрів бібліотечної автоматизованої системи забезпечення інформаційними послугами, використовуючи метод статистичних випробувань, і навіть побудова имитационных моделей складних економіко-організаційних систем. Передбачається, що необхідно зібрати статистичну інформацію на роботу конкретної бібліотеки (у цьому дипломному проекті - бібліотека ХГЗВА). На основі здобутих статистичних даних із допомогою математичного апарату побудувати закони щільності розподілу ймовірностей появи, обслуговування й очікування читачів. Це можна буде побудувати імітаційну модель. Після закінчення роботи моделі у пам’яті повинні залишитися значення загальної кількості заявок, минулих системою і кількість заявок, отримали отказ.

Бібліотека ХГЗВА оснащена сучасною комп’ютерною і оргтехнікою, що дає можливість надавати якісні інформаційні послуги. Але треба сказати те що, що з читачів встановлено 1 комп’ютер. Є змогу набути більше. Керівництво у нових економічних умов не відповідно до покладатися тільки оцінку завідуючої бібліотеки. Це з тим, що необхідно підбирати відповідне приміщення, планувати робочі місця, розраховувати умовну вартість надання інформаційних послуг тощо. Отже, головним напрямом оптимізації роботи бібліотеки є обчислення оптимальної кількості інформаційних каналів (компьютеров).

Читачі можуть скористатися такими послугами: отримати актуальну інформацію із електромережі Internet, скористатися електронної пошти, скористатися пошуком в електронному каталозі бібліотечного фонду ХГЗВА, скористатися програмами який навчає характеру. Дані інформаційні послуги безкоштовні - академія покриває витрати. У зв’язку з цим спостерігається велика кількість бажаючих скористатися даними послугами. На можливість максимального задоволення інформаційними потребами впливає ряд факторов:

1) час библиотеки;

2) кількість компьютеров;

3) кількість читателей;

4) час обслуговування читателя;

5) час очікування читателя.

Із перелічених чинників можна регулювання кількості комп’ютерів, і її згори часу обслуговування. Таким чином, перспективність роботи за роботою і можливість реалізації достатньо високі, тоді як науково-технічний рівень низким.

2 Огляд існуючих методів рішення задачи.

Аби вирішити поставленого завдання можна скористатися методом штрафних функцій. Та заодно потрібно зробити припущення, що його надання послуг прямо пропорційно кількості комп’ютерів. Таке припущення дає можливість формалізувати модель системи. Та наслідок виявиться заниженим, оскільки відомо, що користь від транспортування кожної наступної одиниці аналогічного товару меньше.

Можна розглянути це завдання як безумовну оптимізацію цільової функції з дискретної перемінної. Та цього треба мати щільність вхідного потоку заявок і інтенсивність обслуговування. Вираховуючи математичне очікування даних, виходить: середнє час появи франкової читачів 10 хвилин (реальні значення від 2 до 26 хвилин), середнє час обслуговування 38 хвилин (реальні значення від 5 до 65 хвилин). Такі усереднені дані не відбивають реального стану справ. Тому неможливо скористатися цим методом через досить високої похибки кінцевого результата.

Отже, побудова імітаційної моделі дозволяє максимально врахувати реальні характеристики системи. У цьому непотрібно формалізувати модель системи. Результат роботи такий імітаційної моделі є достовірним, оскільки, більш точний результат можна лише володіючи більший обсяг информации.

Необхідно описати напрями економії, використовуючи даний метод:

Э1 — підвищення достовірності результата;

Э2 — прибуток від реалізації результатів НДР іншим организациям;

Э1 досягається завдяки тому, що російське керівництво прийме оптимальне решение.

Э2 можна оскільки кількість організацій, які надають собою системи масового обслуговування, растет.

5.3 Розрахунок кошторису витрат за НИР.

Виконання наукових досліджень про вимагає певних витрат, які необхідно розглядати, як додаткові капіталовкладення. У цьому принимаем:

1) загальна кількість годин налагодження і рішення на ПЕОМ T = 300 ч;

2) вартість м 2 площі міс. Ca = 10 грн.;

3) потужність ПЕОМ W = 0,3 кВт;

4) площа приміщення P. S = 35 м 2;

5) вартість електроенергії 1 кВт (ч Тф = 0,24 грн. (з ПДВ);

6) коефіцієнт невыходов? = 5%;

7) вартість ПЕОМ Sк = 3000 грн.;

8) кількість робочих днів, у місяць Др = 25;

9) час за комп’ютером Tк = 4 мес.;

10) потужність освітлювальної електроенергії Wо.э. = 0,18 кВт;

11) час розробки НДР tр = 5 мес.

Розрахуємо ефективний фонд времени:

Tэ = Др?4 (1 — ?/100) = 95. (5.1).

Розрахунок основний зарплати виконавців виробляється з штатного розкладу зайнятості виконавців цієї НДР, і приведено у таблиці 5.1.

Розрахунок вартості матеріалів приведено у таблиці 5.2.

Розрахунок кошторису витрат за НДР із зазначенням формул розрахунку статей витрат приведено у таблиці 5.3.

Таблица 5.1 — Штатний розклад |Найменування |Оклад в |Кількість |Кількість місяців |Основна | |посади |місяць, грн.|исполнителей |зайнятості |зарплата, грн.| |1 доцент |450 |1 |1 |450 | |2 инженер-матем|250 |1 |5 |1250 | |атик | | | | | |Разом |1700 |.

Таблица 5.2 — Витрати матеріали |Найменування |Ціна за одиницю, грн. |Кількість |Сума, грн. | |Дискети |3,50 |2 |7 | |Листи А4 |0,20 |250 |50 | |Листи А1 |2,00 |6 |12 | |Разом |69 |.

Таблица 5.3 — Розрахунок витрат за НДР |Стаття витрат |Методика розрахунку |Сума, грн. | |1 Основна зарплата по |табл. 6.1 |1700 | |зі штатним розкладом | | | |2 Відрахування на соцстрах і |47% п. 1 |799 | |інші відрахування | | | |3 Витрати матеріали |табл. 6.2 |69 | |4 Вартість технологической|Sэ.т. = Tф? T? W |22 | |електроенергії | | | |5 Амортизаційні |АТ = (0,3?Sк)?Tк /1|300 | |відрахування обчислювальної |2 | | |техніки | | | |6 Вартість освітлювальної |Sо = Tф? Tэ? Wо.э.|4 | |електроенергії | | | |7 Амортизаційні |Sa = Ca? P. S? tр |1750 | |відрахування площі робочого| | | |місця (оренда) | | | |8 Разом |P.S |4644 | |9 Планові накопичення |30% п. 8 |1393 | |Усього кошторис витрат за НДР |6037 |.

5.4 Визначення науково-технічного ефекту НИР.

Ефективність НДР оцінюється з урахуванням групи показників, характеризуючих ступінь впливу наукового результату різні боку життя. Науково-технічний ефект (НТЭ) НДР виявляється у збільшенні наукових знань, інформації, підвищенні наукової кваліфікації, і т.п., тобто у збільшенні наукового потенциала.

Узагальнений кількісний показник науково-технічного ефекту розраховується за формуле:

[pic], (5.2).

где Ri — вагові коефіцієнти i-го показателя;

Qi — оцінки за i-му показателю.

Значення вагового коефіцієнта R виходячи з ознак науковотехнічного ефекту представлені у таблиці 6.4.

Таблица 5.4 — Значення вагового коефіцієнта R |Ознаки науково-технічного ефекту |Значення R |Значення Q | |1 Науково-технічний рівень |0,2 |6 | |2 Перспективність |0,4 |8 | |3 Можливість реалізації |0,4 |8 |.

Науково-технічний рівень (новизна) наближається до світових досягненням. Він характеризується позитивним рішенням поставлених завдань з урахуванням простих узагальнень, аналізом перетинів поміж фактами, поширенням відомих принципів налаштувалася на нові об'єкти. Значення оцінки за даному показнику становить 6 баллов.

Перспективність. Показник даного ознаки — важливий. Перспективність характеризується тим, що сприятиме у майбутньому підвищенню громадської продуктивність праці, задовольнятиме знову виникаючі потреби. Значення оцінки за даному показнику становить 8 баллов.

Час можливої реалізації до два роки. Характеристика ознаки — галузевої масштаб реалізації. Значення оцінки за даному показнику становить 8 баллов.

З формули (5.1), значень таблиці (5.4) і значень оцінок показників, получим:

НТЭ = 0,2?6 + 0,4?8 + 0,4?8 = 7,6.

Порівнюючи отримане значення науково-технічного ефекту НДР з максимальним значенням обобщаемого науково-технічного ефекту, прийнятого рівним 10 балів, можна дійти невтішного висновку, робота перевершує середній уровень.

5.5 Методика розрахунку економічного эффекта.

Економічний ефект розраховується наступним образом:

Ээф = ЭS — ЕнК, (6.3) де ЭS — сумарна річна величина економії коштів, отримані результаті запровадження НИР;

Єн — нормативний коефіцієнт ефективності капіталовкладень, рівний 0,25;

До — капіталовкладення, у разі - сума кошторису витрат за НДР і капіталовкладень впровадження результатів НИР.

Отже економічний ефект залежить від величини Еге (, яка може бути отримана найрізноманітнішими шляхами. У разі сумарна річна величина економії коштів розраховується наступним образом:

Еге (= Э1 + Э2, (5.4) де Э1 — підвищення достовірності результата;

Э2 — прибуток від реалізації результатів НДР іншим организациям.

[pic] (5.5).

где P. S — вартість товарів та послуг, кількість яких залежить від рішення (експертну оцінку); k1 — достовірність рішення, використовуючи непрямі методи (експертна оцінка); k2 — достовірність рішення, використовуючи метод, запропонований даним дипломним проектом (експертна оценка);

Як експерта виступив керівник мого дипломного проекту. На підставі її оцінювання S=10 000 грн, k1=0.5, k2=0.99, отримана величина Э1=4900 грн.

[pic], (5.6).

где V — вартість технології, запропонованої у цій НДР (експертна оцінка); k — кількість потенційних покупців даної технології (експертна оценка);

Як експерта виступив керівник мого дипломного проекту. На підставі її оцінки k=5, V=600, отримана величина Э2= 3000 грн.

Маючи реальні дані можна вважати термін окупності капіталовкладень (?) по формуле:

[pic] (5.7).

Розрахунок економічну ефективність проходить за формуле:

[pic] (5.8).

Результати обгрунтувань зведені в таблицю 6.5.

Таблица 5.5 — Техніко-економічні показники |Найменування показника |Методика розрахунку |Величина | |1 Кошторис витрат, грн. |Таблиця 6.3 |6037 | |2 Науково-технічний ефект, |[pic] |7,6 | |бали | | | |3 Економічний ефект |Ээф = Еге ((Єн? До |6391 | |4 Термін окупності, років |[pic] |0,94 |.

5.6 Выводы.

У фундаменті економічної частини дипломної роботи обгрунтована актуальність теми, розроблена кошторис витрат за НДР, вона становить 6037 грн., оцінено науковотехнічний ефект. Приведено методика розрахунку економічного эффекта.

Заключение

.

Створення імітаційної моделі системи масового обслуговування дозволяє одержувати інформацію, що характеризує пристосованість аналізованої системи до виконання поставлених перед нею. Аналіз про чисельні значень критеріїв дозволяє робити висновків щодо реальної ефективності системи та виробити рекомендації з її повышению.

СПисок джерел інформації 1. Раскін Л. Г. Математичне програмування.- Харків: ХДПУ, 2000. 68 з. 2. Банди Б. Методи оптимізації.- М.: Радіо і зв’язок, 1984 3. Антонов А. В., Кишинский І.Ю. Напрям розвитку інформаційнопошукових і аналітичних систем.- М.: НТІ, сірий. 1, 2002, № 3, с.31−34 4. Березовський Б. А., Борзенко В.І., Кемпнер А. М. Бінарні відносини у многокритериальной оптимізації.- М.: Наука, 1981. 150 з. 5. Сергин М. Ю. Оптимізація інформаційно-пошукових систем.- М.:НТИ, сірий. 2, 2001, № 6, з. 1−4 6. Вентцель Е. С. Теорія ймовірностей.- М.: Наука, 1964 7. Єрмаков С. М, Михайлов Г. А. Курс статистичного моделювання.- М.: Наука, 1976 8. Мазманишвили О. С., Шкварко Ю. В. Практикум по численным методам.-К.:ИСДО, 1994. 160 з. 9. Полляк Ю. Г. Вероятностное моделювання на електронних обчислювальних машинах.- М.: сов. Радіо, 1971. 10. Громадянська оборона. — М.: Воениздат, 1980. 11. Захист від зброї масового знищення. — М.: Воениздат, 1971. 12. закон України про охорону праці від 25.11.92 г. 13. ДНАОП 000 — 1.31 — 99. Правила охорони праці при експлуатації ЕОМ. Киев.

1999. 14. ОНТП 24−86. Загальносоюзні норми технологічного проектирования.

Визначення категорій будинків та споруд по взрывопожарной і прибуттям пожежної небезпеки М., Стройиздат, 1987. 15. Долин П. О. Довідник технічно безопасности.:-М., Энергоатомиздат,.

1984. 16. СНиП 2.01.02−85. Будівельні норми і правил. Протипожежні норми проектування будинків та сооружений.-М.:Стройиздат, 1986. 17. СНиП 2.09.02−85 Будівельні норми і правил. Виробничі будинку промислових підприємств. Норми проектирования.-М.: Стройиздат, 1986. 18. ПУЭ-87. Правила устрою електроустановок. — М.: Энергоатомиздат,.

1987. 19. ГОСТ 12.0.003−74*. ССБТ. Небезпечні й шкідливі виробничі факторы.

Класифікація. — Введ. 01.01.76. 20. ГОСТ 12.1.005−88. ССБТ. Загальні санітарно-гігієнічні вимоги до повітрю робочої зони. — Введ. 01.01.89. 21. СНиП 2.04.05−93. Норми проектування. Охолодження, вентиляція і кондиционирование.-М.:Стройиздат, 1993.-64с. 22. CНиП ((-4−79. Будівельні норми і правил. Природний і штучне висвітлення. Норми проектування .-М.:Стройиздат, 1982. 23. ГОСТ 12.1.003−83*. ССБТ. Шум. Загальні вимоги безпеки. — Введ.

01.07.84. 24. ГОСТ 12.1.045−84. Електростатичні поля. Допустимі рівні на робочих місць й підвищити вимоги до проведення контролю. — Введ. 01.01.85. 25. Санітарно-гігієнічні норми допустимих рівнів іонізації повітря виробничих та громадських приміщень. 2152−80. Утверждено.

МОЗом СРСР 12.02.80 26. ГОСТ 14 255–69. Апарати електричні напругою до 1000 У. Оболочки.

Ступені захисту (СП РЕВ 778−77).-Введ. 01.01.78. 27. ГОСТ 14 254–80. Вироби електротехнічні. Оболонки. Ступені защиты.

позначення. Методи випробування (СП РЕВ 788−77). 28. ГОСТ 12.1.030−81 ССБТ. Электробезопасность. Захисний заземление.

Зануление. -Введ. 01.01.82. 29. ГОСТ 12.1.004−91 ССБТ. Пожежна безпеку. Загальні требования.;

Введ.01.01.92. 30. Інструкція із проектування й влаштуванню молниезащиты будинків та споруд. СП 305−77. М.: Стройиздат, 1978. ———————————- S.

b.

a.

[pic].

r.