Приложение 2. Отчет программы GPSS

Информационная разработка

Построение сценария информационного процесса

Описание информационной технологии представим в виде поведенческой модели, которая обрисовывает процессы, в ней отражаются такие категории как деяния (работы), действия (соединения, перекрестки) и связи меж действиями (временные, объектные), отражающие вероятный порядок выполнения действий.

Модель IDEF3 позволяет представить сценарий информационного процесса (информационной технологии) в виде параллельно поочередно Приложение 2. Отчет программы GPSS выполняемых деяния и событий с одновременным описанием объектов, имеющих к процессу прямое отношение. При описании модели также указывается точка зрения, цель моделирования и мотивированная аудитория.

На диаграмме А21.1 (Рис. 1.5) представлен процесс сопровождения СПО.

После заключения контракта делается обработка данных и формируется технического задание, потом оно согласуется с заказчиком Приложение 2. Отчет программы GPSS. Если заказчик не согласен на данное техническое задание, оно отчаливает на доработку. Программерами производится доработка СПО, потом совершается внедрение и сопровождение СПО на предприятии заказчика. Потом делается первичное тестирование СПО, если оно прошло удачно, делается вторичное тестирование СПО на предприятии и информационный процесс завершается, в неприятном случае СПО дорабатывается Приложение 2. Отчет программы GPSS.


Рис.1.5


1.3. Формулирование целей и задач ИС

Целью проектирования ИС является:

-Повышение эффективности процесса сопровождения систем программного обеспечения (СПО) у заказчика за счет определения рационального количества работников, занятых в сопровождении СПО.

ИС процесса сопровождения СПО ориентирована сначала на улучшение свойства сопровождения. Увеличение свойства сопровождения в свою очередь можно добиться методом улучшения свойства работы Приложение 2. Отчет программы GPSS обслуживающего персонала и методом минимизации издержек на сопровождение СПО, чему содействует определение рационального количества персонала.

Результатом автоматического процесса решения задачки сопровождения СПО будут являться формулы для расчета рационального количества эксплуатационного персонала.


2. Многофункциональная структура АИС

2.1 Наружные объекты и диаграммы окружения

Диаграммы потоков данных (Data Flow Diagrams, DFD) созданы для моделирования Приложение 2. Отчет программы GPSS информационного обмена меж системой и наружным миром и/либо меж частями этой системы. С ее помощью можно обрисовать систему как объект, реагирующий на действия, порождаемые наружными сущностями. Модель окружения состоит из 1-го многофункционального блока «Процесс сопровождения СПО» (Рис.2.1). Этот блок обозначает моделируемую систему. Также в модель окружения входят наружные Приложение 2. Отчет программы GPSS сути, от которых в систему либо к которым из системы поступают информационные и управляющие потоки. В разрабатываемой системе посреди наружных объектов можно выделить:

1. Управляющий - получает техническое задание от заказчика, также получает отчеты о тестировании СПО, сформировывает отчет о сделанном либо исправленном СПО.

2. Заказчик – сформировывает техническое задание, получает отчет о Приложение 2. Отчет программы GPSS сделанном либо исправленном СПО.

3. Программеры – делают СПО, составляют план тестирования СПО.

4. Тестировщики - тестируют сделанное СПО, сформировывают отчет для управляющего об успешном либо неуспешном тестировании СПО.


Рис 2.1


2.2 Данные, результаты, хранилища и логическая модель

Логическая модель (Рис.2.2) представляет собой набор многофункциональных блоков, связанных потоками данных.

Многофункциональный блок представляет собой совокупа операций по Приложение 2. Отчет программы GPSS преобразованию входных потоков данных в выходные в согласовании с определенным методом либо правилом.

Для построения логической модели нужно найти главные деяния в системе- расчет количества эксплуатационного персонала, расчет зарплаты работников, расчет вреда от отказов СПО.


Рис 2.2


2.3. Задачки, функции и модель поведения

Модель поведения (Рис 2.3)представляет собой набор диаграмм. Любая диаграмма Приложение 2. Отчет программы GPSS содержит многофункциональный блок для обработки некого действия. Соединение диаграмм отражает процессы приема/передачи инфы. Воспользуемся моделью поведения для описания того, как система обрабатывает те либо другие действия.

Основными процессами, выполняемыми системой являются - «расчет количества эксплуатационного персонала», «расчет зарплаты работников», «расчет вреда от отказов СПО».


Рис 2.3


3.Математическое обеспечение

При проектировании математического Приложение 2. Отчет программы GPSS обеспечения осуществляется построение математических моделей, выбираются либо разрабатываются способы решения задач автоматической обработки данных.

Для увеличения эффективности процесса сопровождения СПО у заказчика нужно решить последующие задачки:

3.1. Построение математической модели

Заглавие задачки: Определение эксплуатационного персонала по обслуживанию СПО.

3.1.1. Математическая постановка задачки

Пусть понятно количество подзадач (n), планируемое время выполнения работ по договору (t), штраф по Приложение 2. Отчет программы GPSS договору за каждый просроченный час выполнения договорных работ (m). Требуется отыскать рациональные значения количества тестировщиков (x1), количества программистов (x2).

Перечень обозначений приведен в таблице 3.1.

Таблица 3.1

Обозначение Заглавие Спектр значений переменной Единица измерения
x1 Количество тестировщиков 15-25 Человек
x2 Количество программистов 20-30 Человек
n Количество подпрограмм 50-70 -
t Планируемое время выполнения работ Приложение 2. Отчет программы GPSS по договору 1320-2310 Часы
m Штраф по договору за каждый просроченный час выполнения договорных работ 1000-3000 Рублей
y1 Цена работ в рублях за время выполнения контракта 0-100000000 Рублей
y2 Среднее время выполнения работ по договору 1200-2310 Часы
y3 Среднее отклонение времени выполнения работ по договору 0-150 Часы
y4 Возможность выполнения работ в установленные контрактом Приложение 2. Отчет программы GPSS сроки 0-1 -
y5 Среднее время просрочки работ по договору 0-200 Часы
y6 Коэффициент занятости программистов 0-1 -
y7 Коэффициент занятости тестировщиков 0-1 -

Формирование ограничений. Зададим область допустимых значений в форме неравенств:

1. Количество тестировщиков 15≤ x1 ≤25 (3.1)

2. Количество программистов 20≤ x2 ≤30 (3.2)

3. Сложность работ:

50≤ n≤70 (3.3)

4. Планируемое время выполнения работ: 1320 ≤ t ≤2310 (3.4)

5. Штраф по договору за каждый просроченный час Приложение 2. Отчет программы GPSS выполнения договорных работ:1000≤ m ≤3000 (3.5)

Свойства задачки приведены в таблице 3.2.

Таблица 3.2.

Свойства задачки оптимизации Значение свойства
Однокритериальная задачка Да
Мотивированная функция линейная Нет
Наибольшее количество линейных ограничений задачки
Наибольшее количество нелинейных ограничений
Наибольшее количество бинарных переменных
Наибольшее количество дискретных переменных
Наибольшее количество непрерывных переменных

Окончательная формулировка задачки: «Необходимо отыскать рациональные значения x1 , x Приложение 2. Отчет программы GPSS2 при узнаваемых значениях x3 , x4 , x5 , при которых функция y1

обращается в максимум».

Таким макаром, математическая модель задачки имеет вид:

y1(x1, x2, n, t, m)→max

1200 ≤ y2(x1, x2, n, t, m) ≤2310 ;

0 ≤ y3(x1, x2, n, t, m) ≤ 150;

0≤ y4(x1, x2, n, t, m) ≤ 1;

0 ≤ y5(x1, x Приложение 2. Отчет программы GPSS2, n, t, m) ≤ 200;

0 ≤ y6(x1, x2, n, t, m) ≤ 1;

0 ≤ y7(x1, x2, n, t, m) ≤ 1;

15 ≤ x1 ≤ 25 ;

20 ≤ x2 ≤ 30;

50 ≤ n ≤ 70.

1320 ≤ t ≤2310

1000≤ m ≤3000

3.2.Способ решения задачки

При решении данной задачки употребляется способ планирования тестов. Цель планирования тестов – получение результатов с требуемой достоверностью при меньших издержек. Планирование разделяется на стратегическое и тактическое. [1]

Стратегическое планирование:

Для стратегического Приложение 2. Отчет программы GPSS планирования употребляется концепция «черного ящика», сущность которой – абстрагирование от физической сути процессов, происходящих в моделируемой системе и выдаче заключений о ее функционировании лишь на основании входных и выходных переменных. Входные, независящие переменные именуются факторами. Выходные – откликами, их величина находится в зависимости от значений причин и характеристик ОИ Приложение 2. Отчет программы GPSS.[1] Структурная схема чёрного ящика представлена на рис.3.1.2.

ОИ
x1 y1

x2 y2

Причины n … Действенные характеристики

t

m

y7

Рис.3.1.2. Структурная схема концепции чёрного ящика

При использовании концепции чёрного ящика должны производиться последующие условия:

1. Рандомизация – случайность. Только при наличии случайности может быть корректное внедрение математического аппарата теории вероятностей и статистики.

2. Одновременное изменение всех причин Приложение 2. Отчет программы GPSS. Обеспечивает уменьшение стандартной ошибки при проведении тестов.

3. Последовательность планирования. Проведение тестов разделяется на ряд поочередных шагов и планирование каждого следующего шага делается с учётом результатов, приобретенных на прошлых шагах.

4. Кодирование. Не непременно. Кодирование существенно упрощает расчёты и делает анализ результатов более приятным, что очень значительно при «ручной Приложение 2. Отчет программы GPSS» обработке результатов. При применении ЭВМ кодирование также представляет некие достоинства в анализе результатов. [1]

К факторам предъявляют последующие требования.

1. Легкая маневренность, что позволяет сравнимо нетрудно повторять проводимые опыты.

2. Причины не должны являться функциями каких-либо аргументов.

3. Хоть какое сочетание причин в стратегических планах не должно выводить объект из допустимого режима функционирования Приложение 2. Отчет программы GPSS. [1]

Планирование тестов находится в зависимости от вида математической зависимости, которую мы хотим получить по результатам обработки.

Примем допущение, что зависимость действенных характеристик эффективности функционирования объектов исследования является нелинейной

Для получения требуемой нелинейной зависимости к планам первого порядка –полному факторному тесту (ПФЭ) и дробно факторному тесту, которые учитывают верхушки квадратов добавляются так Приложение 2. Отчет программы GPSS именуемые звездные точки центральная точка.

Примем допущение, что причины независимы друг от друга. Количество причин в данной работе равно 5. Для многофакторных тестов в геометрической интерпретации спектр конфигурации причин представляется многомерным кубом, который в данной работе будет пятимерным.

Опыты по разработанному плану проводятся в верхушках пятимерного куба, звездныхточках и центральной точке Приложение 2. Отчет программы GPSS. Таким макаром количество тестов будет рассчитываться по формуле:

N=2k+2k+1, (3.1.1)

где k-количество причин.

Составляется матрица планирования, а для вычисления всех коэффициентов по одному и тому же методу к свободному члену b0 дописывается фиктивный фактор х0, который всегда равен 1,потому что в данной работе количество причин равно Приложение 2. Отчет программы GPSS 5:

y=b0х0+b1x1+b2x2+b3n+b4t+b5m+b12x1x2+b13x1n+b14x1t+b15x1m+b23nn+b24x2t+b25x2m+b34nt+b35nm+b45tm+b11x12+b22x22+b33n2+b44t2+b Приложение 2. Отчет программы GPSS55m2.(3.1.2)

В качестве начальных данных для решения задачки применена таблица по 43 вариантам процесса сопровождения СПО, выданная управляющим работы.

Приведение кодированных значений к натуральным представлено в таблице 3.2.1.

Таблица 3.2.1. Приведение кодированных значений к натуральным

x1 x2 n t m
-1

План 43 вариантов сопровождения СПО представлен в таблице 3.3-3.5.


Таблица 3.3. Матрица планирования в натуральном виде

x Приложение 2. Отчет программы GPSS1 x2 n t m x21 x22 n2 t2 m2

Таблица 3.4. Матрица планирования в натуральном виде

x1x2 x1n x1 t x1m x2n x2t x2m nt nm

Таблица 3.5. Матрица планирования в натуральном виде

y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7
1231,688 272,379 0,564 0,603
1077,668 301,637 0,75 73,899 0,51 0,64
937,828 222,505 0,85 59,792 0,488 0,523
814,787 194,378 0,533 0,443
705,528 586,833 0,409 0,44
2037,87 547,794 0,15 867,915 0,65 0,815
1237,575 976,197 0,6 512,954 0,411 0,471
2315,767 158,089 0,2 1391,646 0,615 0,512
797,212 272,379 0,456 0,662
1077,668 301,637 0,51 0,64
937,828 222,505 0,488 0,523
814,787 194,378 0,533 0,443
705,528 586,833 0,409 0,44
2037,87 547,794 0,65 0,815
1237,575 976,197 0,411 0,471
2315,767 158,089 0,45 733,619 0,615 0,512
797,212 272,379 0,456 0,662
1077,668 301,637 0,75 73,899 0,51 0,64
937,828 222,505 0,85 59,792 0,488 0,523
814,787 194,378 0,533 0,443
705,528 586,833 0,409 0,44
2037,87 547,794 0,15 867,915 0,65 0,815
1237,575 976,197 0,6 512,954 0,411 0,471
2315,767 158,089 0,2 1391,646 0,615 0,512
797,212 256,162 0,456 0,662
1077,668 143,887 0,51 0,64
937,828 394,876 0,488 0,523
814,787 710,367 0,533 0,443
705,528 309,1 0,409 0,44
2037,87 543,024 0,65 348,724 0,65 0,815
1237,575 382,209 0,411 0,471
2315,767 382,209 0,45 733,619 0,615 0,512
797,212 382,209 0,456 0,662
916,45 382,209 0,445 0,447
767,034 272,379 0,438 0,464
1973,874 301,637 0,35 394,491 0,67 0,817
1872,972 222,505 0,5 643,856 0,687 0,728
852,374 194,378 0,494 0,523
1145,832 586,833 0,75 130,882 0,487 0,499
1231,688 547,794 0,5 225,847 0,564 0,603
1231,688 976,197 0,564 0,603
1231,688 158,089 0,564 0,603
1231,688 272,379 0,564 0,603

Уравнения регрессии, связывающие действенные характеристики эффективности функционирования Приложение 2. Отчет программы GPSS предприятия с влияющими на их факторами, получены при помощи процедуры множественной регрессии пакета прикладных программ Statistica 7.0. Дальше приведем результаты регрессионного анализа и анализ остатков для всех характеристик.

Результаты множественной регрессии для зависимой переменной y1 (цена работ в рублях за время выполнения контракта):

Таблица 3.4 Результаты множественной регрессии для зависимой переменной y1

Regression Приложение 2. Отчет программы GPSS Summary for Dependent Variable- Y1 (Spreadsheet5.sta) R= ,99279735 R?= ,98564657 Adjusted R?= ,97259800 F(20,22)=75,537 p<,00000 Std.Error of estimate- 3525E2
N=43 Beta Std.Err. B Std.Err. t(22) p-level
Intercept 2141903,763373 7555334,88 0,28350 0,779448
X1 -0,56907 0,795736 -269375,588152 376672,85 -0,71514 0,482041
X2 1,41588 0,975795 670227,617578 461906,50 1,45100 0,160890
n -0,34686 1,158465 -82094,368498 274187,96 -0,29941 0,767438
t -0,11620 0,736773 -555,602075 3522,81 -0,15772 0,876120
m -0,13189 0,455947 -312,166617 1079,15 -0,28927 0,775082
X1X2 -0,40163 0,170511 -5871,304361 2492,62 -2,35547 0,027828
X1n 1,53951 0,191570 10015,681269 1246,31 8,03626 0,000000
X1t -0,32844 0,145123 -56,982878 25,18 -2,26321 0,033833
X1m 0,26354 0,120485 27,261405 12,46 2,18737 0,039631
X2n -0,74704 0,207215 -4493,123083 1246,31 -3,60514 0,001572
X2t -0,04583 0,165226 -6,983384 25,18 -0,27736 0,784092
X Приложение 2. Отчет программы GPSS2m -0,06132 0,144067 -5,305009 12,46 -0,42566 0,674493
nt 0,56303 0,186882 37,927204 12,59 3,01274 0,006403
nm -0,43159 0,168466 -15,964542 6,23 -2,56189 0,017781
tm 0,17623 0,112880 0,196536 0,13 1,56118 0,132752
X1X1 0,37087 0,761616 4381,767854 8998,34 0,48695 0,631108
X2X2 -1,00592 0,951461 -9513,348046 8998,34 -1,05723 0,301877
nn 0,33098 1,141389 652,341769 2249,59 0,28998 0,774545
tt -0,08701 0,698646 -0,114358 0,92 -0,12455 0,902014
mm 0,14769 0,382666 0,086824 0,38596 0,703235

Отношение стандартной ошибки к среднему значению равно:

352509,852634681/8785068=0,040126.

В итоге регрессионного анализа было получено последующее уравнение для y1:

y1=2141904,76-269375,59×x1+670227,62× x2-82094,37×n-555,60×t-312,17×m-5871,30× x1× x2+10015,68× x1×n-56,98× x1×t+27,26× x1×m-4493,12× x2×n-6,98× x2×t-5,31× x2× m+37,93× n Приложение 2. Отчет программы GPSS× t-15,96× n× t+0,19× t× m+4381,77× x12-9513,35× x22+652,34× n2-0,11× t2+0,08× m2

Результаты множественной регрессии для зависимой переменной y2 (среднее время выполнения работ по договору):

Таблица 3.5.Результаты множественной регрессии для зависимой переменной y2

Regression Summary for Dependent Variable- Y2 (Spreadsheet5.sta) R= ,97933376 R?= ,95909461 Adjusted R?= ,92190790 F(20,22)=25,791 p<,00000 Std.Error of estimate- 147,64
N=43 Beta Приложение 2. Отчет программы GPSS Std.Err. B Std.Err. t(22) p-level
Intercept -4576,692348 3164,354 -1,44633 0,162183
X1 8,3668 1,343326 982,595039 157,760 6,22843 0,000003
X2 -11,5067 1,647294 -1351,347023 193,457 -6,98524 0,000001
n 7,0464 1,955670 413,762065 114,836 3,60306 0,001580
t 0,1830 1,243788 0,217040 1,475 0,14710 0,884391
m 0,0999 0,769710 0,058632 0,452 0,12973 0,897963
X1X2 -0,9481 0,287848 -3,438395 1,044 -3,29358 0,003312
X1n -3,2058 0,323400 -5,174377 0,522 -9,91289 0,000000
X1t -0,0014 0,244990 -0,000059 0,011 -0,00561 0,995577
X1m 0,0000 0,203397 0,0000002 0,005 0,00000 1,000000
X2n 0,5574 0,349811 0,831787 0,522 1,59351 0,125313
X2t -0,0002 0,278927 -0,000008 0,011 -0,00072 0,999430
X2m -0,0000 0,243208 -0,0000001 0,005 -0,00000 1,000000
nt 0,0015 0,315486 0,000025 0,005 0,00478 0,996231
nm 0,0000 0,284396 0,0000003 0,003 0,00000 1,000000
tm -0,0000 0,190560 -0,0000003 0,000 -0,00000 1,000000
X1X1 -5,5213 1,285726 -16,184162 3,769 -4,29434 0,000294
X2X2 11,5427 1,606215 27,083078 3,769 7,18628 0,000000
nn -5,0563 1,926843 -2,472430 0,942 -2,62416 0,015492
tt -0,1835 1,179423 -0,000060 0,000 -0,15558 0,877787
mm -0,1005 0,645999 -0,000015 0,000 -0,15558 0,877786

Отношение стандартной ошибки к среднему значению равно:

147,6395/1241= 0,097733.

В итоге регрессионного Приложение 2. Отчет программы GPSS анализа было получено последующее уравнение для y2:

y2=-4576,69+982,60×x1-1351,35× x2+413,76× n+0,22× t+0,06× m-3,44× x1× x2-5,17× x1× n-0,59×10-4× x1× t+0, 2×10-6× x1× m+0,83× x2× n-0,08×10-5× x2× t-0, 1×10-6× x2× m+0, 25×10-4× n× t+0, 3×10-6× n× m-0, 3×10-6× t× m-16,184162× x12+27,083078× x22-2,472430× n2-0, 6×10-4× t2-0, 15×10-4×m2

Результаты множественной регрессии для зависимой переменной y3 (среднее отклонение времени выполнения Приложение 2. Отчет программы GPSS работ по договору):

Таблица 3.6. Результаты множественной регрессии для зависимой переменной y3

Regression Summary for Dependent Variable- Y3 (Spreadsheet5.sta) R= ,92918227 R?= ,86337969 Adjusted R?= ,73917941 F(20,22)=6,9515 p<,00002 Std.Error of estimate- 122,10
N=43 Beta Std.Err. B Std.Err. t(22) p-level
Intercept -1409,4640154 2616,992 -0,53858 0,595584
X1 9,53352 2,454985 506,6610841 130,471 3,88333 0,000801
X2 -5,25280 3,010500 -279,1614567 159,994 -1,74483 0,094970
n -0,06810 3,574069 -1,8095986 94,972 -0,01905 0,984970
t 0,04753 2,273074 0,0255152 1,220 0,02091 0,983506
m 0,02491 1,406677 0,0066182 0,374 0,01771 0,986033
X1X2 -2,54823 0,526055 -4,1822700 0,863 -4,84403 0,000077
X1n -2,93765 0,591027 -2,1456950 0,432 -4,97042 0,000057
X1t -0,00063 0,447729 -0,0000122 0,009 -0,00140 0,998895
X Приложение 2. Отчет программы GPSS1m 0,00000 0,371716 0,0000002 0,004 0,00000 1,000000
X2n 0,58048 0,639294 0,3919800 0,432 0,90801 0,373714
X2t -0,00249 0,509750 -0,0000426 0,009 -0,00488 0,996147
X2m -0,00000 0,444473 -0,0000001 0,004 -0,00000 1,000000
nt 0,00068 0,576564 0,0000051 0,004 0,00118 0,999071
nm -0,00000 0,519746 -0,0000001 0,002 -0,00000 1,000000
tm 0,00000 0,348256 0,0000003 0,000 0,00000 1,000000
X1X1 -5,54374 2,349719 -7,3535617 3,117 -2,35932 0,027600
X2X2 6,35747 2,935425 6,7503183 3,117 2,16577 0,041440
nn 1,90704 3,521386 0,4219846 0,779 0,54156 0,593565
tt -0,04577 2,155445 -0,0000068 0,000 -0,02123 0,983251
mm -0,02507 1,180590 -0,0000017 0,000 -0,02123 0,983251

Отношение стандартной ошибки к среднему значению равно:

122,1012/960,042= 0,10099.

В итоге регрессионного анализа было получено последующее уравнение для y3:

y3=4576,69+506,66×x1-279,16× x2-1,80× n+0,25×10-1× t+0,66×10-2× m-4,18× x1× x2-2,16× x1× n-0,12×10-4× x1× t+0, 2×10-6× x Приложение 2. Отчет программы GPSS1× m+0,39× x2× n-0,42×10-4× x2× t+0, 1×10-6× x2× m+0, 51×10-5× n× t+0, 1×10-6× n× m+0, 3×10-6× t× m-7, 35× x12+6,75× x22+0,42× n2-0, 68×10-5× t2-0, 17×10-5× m2

Результаты множественной регрессии для зависимой переменной y4 (возможность выполнения работ в установленные контрактом сроки):

Таблица 3.7. Результаты множественной регрессии для зависимой переменной y4


prilozhenie-3-k-dokumentacii-o-provedenii-zaprosa-predlozhenij-na-pravo-zaklyucheniya-subpodryadnogo-kontrakta-na.html
prilozhenie-3-k-poryadku-902-p-ot-15072013-g.html
prilozhenie-3-kafedra-fizicheskih-metodov-lecheniya-i-sportivnoj-medicini.html