Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,899

РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ МОДЕЛИ ТРАНСПОРТНОЙ КОМПАНИИ С ПОМОЩЬЮ VISUAL STUDIO

Журавлев А.А. 1 Аксенов К.А. 1
1 Уральский федеральный университет им. Б.Н. Ельцина ИРИТ РтФ
В последнее время моделирование играет важную роль в жизни людей. Оно помогает людям предвидеть последствия той или иной деятельности, принимать обоснованные и продуманные решения, а также строить определенные планы на будущее. В данной статье с помощью среды Visual Studio будет разработана модель транспортной компании, занимающейся грузоперевозкой. Компания состоит из 9 агентов-перевозчиков, выполняющих заказ, а также 1 агента-менеджера, выдающего задания перевозчикам. Менеджер сообщает перевозчикам число товаров K и расстояние L, которое требуется преодолеть для перевозки. Агент-перевозчик получает сообщение, помещает данные заказа во временное хранилище, на основании данных и собственных установок рассчитывает стоимость транспортировки и формирует предложения для менеджера со стоимостью заказа. Стоимость перевозки рассчитывается каждым агентом-перевозчиком на основании формулы S = K*L ± 0.2* K*L. Менеджер рассматривает предложения, анализирует и назначает задание агенту, предложившему наименьшую цену за выполнение транспортировки. Для данной модели оценены следующие показатели: средняя длина очереди, средняя загруженность агентов (в процентах), а также средний процент выполненных заданий каждым агентом в зависимости от общего числа агентов; число агентов варьировалось от 5 до 9. Наилучшими показателями обладает эксперимент с 9 агентами-перевозчиками, наихудшими – с 5 агентами.
разработка
транспортная компания
агент
перевозчик
менеджер
Visual Studio
анализ
1. Михеева Т.В. Управление, вычислительная техника и информатика. Обзор существующих программных средств имитационного моделирования при исследовании механизмов функционирования и управления производственными системами. 2009. № 1 (61). С. 87–90.
2. Документация по Visual Studio. Добро пожаловать в интегрированную среду разработки Visual Studio. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/visualstudio/get-started/visual-studio-ide?view=vs-2019 (дата обращения: 24.06.2020).
3. Клейнберг Дж., Тардос Е. Алгоритмы: разработка и применение. Классика Computers Science / Пер. с англ. Е. Матвеева. СПб.: Питер, 2016. 800 с.
4. Бхаргава А. Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих. СПб.: Питер, 2017. 288 с.
5. Хайнеман Д., Пояяис Г., Сеяков С. Алгоритмы. Справочник с примерами на С, C++, Java и Python, 2-е изд.: Пер. с англ. СПб.: ООО «Альфа-книга», 2017. 432 с.
6. Лафоре Р. Структуры данных и алгоритмы в Java. Классика Computers Science. 2-е изд. СПб.: Питер, 2013. 704 с.

В последнее время моделирование играет важную роль в жизни людей. Оно помогает людям предвидеть последствия той или иной деятельности, принимать обоснованные и продуманные решения, а также строить определенные планы на будущее. В данной статье с помощью среды Visual Studio будет разработана модель транспортной компании, занимающейся грузоперевозкой. Компания состоит из 9 агентов-перевозчиков, выполняющих заказ, а также 1 агента-менеджера, выдающего задания перевозчикам. В данной статье будет проведен анализ критериев, таких как средняя длина очереди, средняя загруженность агентов (в процентах), а также средний процент выполненных заданий каждым агентом в зависимости от общего числа агентов. Модель будет разрабатываться с помощью Visual Studio [1; 2].

Цель статьи: провести анализ модели транспортной компании, разработанной в Visual Studio. В качестве изменяющихся величин будет взято число агентов-перевозчиков, которое будет варьироваться от 5 до 9.

В качестве материала исследования выступает транспортная компания, занимающаяся перевозкой.

В статье используется эмпирический метод исследования, поскольку основной источник результатов – эксперимент.

Описание транспортной компании

Модель состоит из агента-менеджера судостроительной компании и 9 агентов-перевозчиков. Компания объявляет заказы на транспортировку грузов с интервалом 5 ± 3 дня. Взаимодействие компании с перевозчиками осуществляется по принципам протокола контрактных сетей. Перевозчики могут иметь либо статус исполнителя, либо статус подрядчика. Менеджер сообщает перевозчикам число товаров K и расстояние L, которое требуется преодолеть для перевозки. Агент-перевозчик получает сообщение, помещает данные заказа во временное хранилище, на основании данных и собственных установок рассчитывает стоимость транспортировки и формирует предложения для менеджера со стоимостью заказа. Менеджер рассматривает предложения, анализирует и назначает задание (отправляет сообщение «принято») агенту, предложившему наименьшую цену за выполнение транспортировки, остальным агентам отправляет сообщение «отказано». Агент-перевозчик, получивший сообщение, приобретает статус подрядчика и приступает к выполнению задания, остальные агенты удаляют данные из памяти. Агент, имеющий статус подрядчика, не может принимать и отвечать на другие сообщение менеджера. По завершении транспортировки агент информирует менеджера о выполнении задания и возвращается к статусу исполнителя. Таким образом, менеджер может выполнять следующие действия: {«объявить заказ», «получить предложение», «выбрать оптимальное предложение», «назначить задание», «получить сообщение о выполнении задания»}; перевозчик имеет набор действий: {«получить заказ», «сформировать предложение», «отправить предложение», «получить подтверждение», «получить отказ», «приступить к выполнению задания», «сообщить о выполнении»}.

Стоимость перевозки рассчитывается каждым агентом-перевозчиком на основании формулы S = K*L ± 0.2* K*L. Значения K и L изменяются для каждого заказа в диапазонах: K = [100, 500], L = [1, 15]. Время выполнения заказа T = L дней. Время формирования предложений по заказу – 3 дня. Время обработки предложений агентом-менеджером – 1 день. Время моделирования составляет 1 год (366 дней).

Задание

Провести отдельные эксперименты – варьировать на входе число агентов перевозчиков от 5 до 9. На выходе оценить процент выполненных заказов, среднюю загруженность одного агента-перевозчика в процентах от времени моделирования, среднюю длину очереди заказов. Свести полученные результаты всех экспериментов в таблицу. Сделать выводы об эксперименте с лучшим результатом.

Разработка модели транспортной компании

В качестве среды моделирования выбрана Visual Studio. Программа написана на языке C#. Моделирование выполнено в соответствии с условием задания. Предварительно написаны классы Manager (класс агента-менеджера), Carrier (класс агента-перевозчика), Order (класс заказа), Suggestion (класс предложения). Время выполнения и поступления для каждого заказа определялись случайным образом с помощью класса Random пространства имен System [3–6].

Для данной модели проведен ряд испытаний для разного количества агентов-перевозчиков, число которых варьируется от 5 до 9. Рассчитаны средняя длина очереди заказов, средняя загруженность для каждого агента, средний процент выполненных заданий в зависимости числа агентов. Длина очереди – количество заказов, во время которых все агенты заняты. Загруженность перевозчика – отношение количества дней, в которые агент работал, к общему времени моделирования, выраженное в процентах. Процент выполненных заданий – отношение заданий, сделанных всеми агентами, к числу поступивших заданий, выраженное в процентах.

Длину очереди будем рассчитывать по следующей формуле:

gurav01.wmf (1)

где lср – средняя длина очереди, li – длина очереди в i-м эксперименте, N – количество экспериментов.

Загруженность перевозчика вычисляется по следующей формуле:

gurav02.wmf (2)

где n – загруженность агента, ni – загруженность агента в i-м эксперименте, N – количество экспериментов, T – период моделирования (366 дней).

Процент выполненных заданий вычисляется следующим образом:

gurav03.wmf / cобщ*100 %, (3)

где c – процент выполненных заданий, ci – количество заданий выполненных i-м агентом, cобщ – общее количество поступивших заданий, N – количество заданий.

Результат работы программы для 9 агентов представлен на рис. 1–3.

Guravlev1.tif

Рис. 1. Начало моделирования для 9 агентов-перевозчиков

Guravlev2.tif

Рис. 2. Конец моделирования для 9 агентов-перевозчиков

Guravlev3.tif

Рис. 3. Вывод искомых характеристик для 9 агентов-перевозчиков

Анализ модели транспортной компании

Результаты экспериментов (всего проведено 5 экспериментов) для 9 агентов приведены в табл. 1–3.

Таблица 1

Длина очереди для 9 агентов-перевозчиков

Номер испытания

1

2

3

4

5

Длина очереди

0

0

0

0

0

Средняя длина очереди:

lср = (0 + 0 + 0 + 0 + 0) / 5 = 0,0.

Таблица 2

Количество дней, которые агент отработал в течение года для 9 агентов-перевозчиков

Номер испытания

1

2

3

4

5

Нагрузка агента № 1

78

53

93

40

85

Нагрузка агента № 2

89

67

69

41

65

Нагрузка агента № 3

63

56

54

58

65

Нагрузка агента № 4

54

37

52

64

42

Нагрузка агента № 5

71

90

67

58

57

Нагрузка агента № 6

75

67

49

66

45

Нагрузка агента № 7

45

56

59

76

43

Нагрузка агента № 8

61

41

56

49

73

Нагрузка агента № 9

76

82

106

44

71

 

Средняя загруженность (количество дней в году, которые агент работал) каждого агента:

n1 = (78 + 53 + 93 + 40 + 85) / 5 / 366 * 100 % ≈ 19,07 %;

n2 = (89 + 67 + 69 + 41 + 65) / 5 / 366 * 100 % = 18,08 %;

n3 = (63 + 56 + 54 + 58 + 65) / 5 / 366 * 100 % = 16,17 %;

n4 = (54 + 37 + 52 + 64 + 42) / 5 / 366 * 100 % = 13,61 %;

n5 = (71 + 90 + 67 + 58 + 57) / 5 / 366 * 100 % = 18,74 %;

n6 = (75 + 67 + 49 + 66 + 45) / 5 / 366 * 100 % = 16,50 %;

n7 = (45 + 56 + 59 + 76 + 43) / 5 / 366 * 100 % = 15,25 %;

n8 = (61 + 41 + 56 + 49 + 73) / 5 / 366 * 100 % = 15,46 %;

n9 = (76 + 82 + 106 + 44 + 71) / 5 / 366 * 100 % = 20,71 %.

Средняя загруженность всех агентов (в процентах):

nср = (19,07 + 18,08 + 16,17 + 13,61 + 18,74 + + 16,50 + 15,25 + 15,46 + 20,71) / 9 ≈ 17,07 %.

Таблица 3

Количество выполненных заказов для 9 агентов-перевозчиков

Номер испытания

1

2

3

4

5

Сделанные задания агентом № 1

10

6

13

6

9

Сделанные задания агентом № 2

11

11

7

7

8

Сделанные задания агентом № 3

7

8

8

5

9

Сделанные задания агентом № 4

4

7

9

8

10

Сделанные задания агентом № 5

11

13

6

9

7

Сделанные задания агентом № 6

7

7

6

8

8

Сделанные задания агентом № 7

8

8

6

7

4

Сделанные задания агентом № 8

5

5

7

7

8

Сделанные задания агентом № 9

11

9

12

6

11

Количество выполненных заданий всеми агентами

74

74

74

63

74

Всего заданий

74

74

74

63

74

 

Средний процент выполненных заданий:

cср = ((74/74) + (74/74) + (74/74) + + (63/63) + (74/74)) / 5 * 100 % = 100 %.

Аналогичные расчеты были выполнены для экспериментов с количеством агентов, равных 5, 6, 7 и 8. Результаты анализа представлены в табл. 4.

Таблица 4

Сводная таблица результатов экспериментов

Количество

агентов

5

6

7

8

9

Средняя длина очереди

7,0

4,0

1.0

0,0

0,0

Средняя загруженность агента, %

28,92

25,34

23,24

20,59

17,07

Средний процент выполненных заданий

91,0

94,5

98,7

100

100

 

Как видно из результатов, начиная с 7 агентов и меньше, длина очереди заказов и суммарное количество принятых заказов начинают различаться. Это связано с одновременной занятостью всех агентов.

Эксперимент с 9 агентами обладает наилучшими результатами, поскольку он имеет наименьшее значение средней длины очереди (0), наименьшее значение средней загруженности одного агента (17.07 %) и наибольший процент выполненных заданий (100 %). Следовательно, данный случай является самым эффективным.

Эксперимент с 5 агентами обладает наихудшими результатами, поскольку он имеет наименьшее значение средней длины очереди (7), наименьшее значение средней загруженности одного агента (28.92 %) и наибольший процент выполненных заданий (91 %). Следовательно, данный случай является наименее эффективным.

Заключение

В данной статье разработана модель транспортной компании с помощью Visual Studio в соответствии с условиями задания. Модель включает в себя 9 агентов-перевозчиков, выполняющих заказ, а также 1 агента-менеджера, выдающего задания перевозчикам. Для данной модели оценены средняя длина очереди, средняя загруженность агентов (в процентах), а также средний процент выполненных заданий каждым агентом в зависимости от общего числа агентов; число агентов варьировалось от 5 до 9. Лучшими результатами обладает эксперимент с 9 агентами-перевозчиками, худшими – с 5 агентами.


Библиографическая ссылка

Журавлев А.А., Аксенов К.А. РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ МОДЕЛИ ТРАНСПОРТНОЙ КОМПАНИИ С ПОМОЩЬЮ VISUAL STUDIO // Современные наукоемкие технологии. – 2020. – № 7. – С. 40-43;
URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=38131 (дата обращения: 22.09.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074