ARENA를 이용한 시뮬레이션(4장연습문제,4-3,5,8,9,17)

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ARENA를 이용한 시뮬레이션(4장연습문제,4-3,5,8,9,17)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

연습문제 : 총 5문제 (4장 3,5,8,9,17번)

본문내용

4-3) 연습문제 4-1의 체크인 문제에 직원 휴식 추가 (ignore)
16시간 → 8시간 2교대로 분할
1) 휴식시간 : 직원들은 시차를 두고 연이어 서로 돌아가면서 휴식을 취함
→ 각 교대조 첫 휴식은 근무 시작 후 90분 경과한 시점부터,
각 직원에게 15분의 휴식시간
2) 점심시간 : 첫 식사 시간은 근무 시작 후 3시간 30분부터,
직원당 30분간 돌아가며 실시
□ 휴식 시간이 없는 모델의 결과와 비교 ???
[실행 결과 정리]
※ 결론 : 휴식 시간 유, 무에 관계없이 체크인 완료자 수는 동일하나,
휴식 시간이 있음에 따라 TOTAL TIME 및 대기행렬, 이용률이
증가함을 알 수 있음.
(이 결과는 반복 횟수가 증가 할 수록 더 많이 증가함.)
# 첨부 : 실행 결과
4-5) 연습문제 4-3의 공항 체크인 시스템 추가
승객의 두가지 유형
1) 도착 시간 : 지수분포 (평균 2.4분), 서비스 : 감마분포 (β:0.42, α=14.4)
2) 도착 시간 : 지수분포 (평균 4.4분),
서비스 : Erlang 분포 (3 + ERLA(0.54, 15) - 모수 ExpMean = 0.54이고, k=15)
각 유형의 첫 승객은 시각 0에 도착
새로운 사실을 반영 하기 위해 연습문제 4-3의 모델 수정,
수행 결과를 4-3의 경우와 비교 ???
[실행 결과 정리]
※ 결론 : 두 유형은 대기행렬, 이용률에는 큰 변화가 없으나,
유형 2가 유형 1에 비하여 완료자 수가 절반에 불과 하고
TOTAL TIME 은 두 배 정도 되는 것을 볼 수 있음.
# 첨부 : 실행 결과
4-8) 네 개의 직렬 자동 작업장으로 구성
도착 시간 : 첫부품 도착 0, 기 이후에는 정확하게 9.8분마다 도착
이동 시각은 0, 모든 작업 시간은 상수
-. 고장 : 중대 고장, 잼 (두가지 형태)
-. 가동시간 : 지수분포, 수리시간 : 일양분포 사용
(예, 작업장 3에서 잼을 수리하는 시간은 UNIF(2.8, 4.2))
시뮬레이션 10,000분 동안 실행
각 자원이 고장 상태로 보내는 시간의 백분율과 각 작업장의
대기 행렬에서의 마지막 상태 ???
[실행 결과 정리]
※ 결론 : 수리 시간이 많이 소요될 수록 대기 시간이 증가하는 것을 볼 수
있으며, 시스템의 이용률에는 큰 변화가 없음을 알 수 있음.
※ 시간 단위 : Min
# 첨부 : 실행 결과
4-9) [첫번째 시스템]
작업 부하를 평준화 하기 위하여 고객을 유형별로 분류
고객들은 도착하여 거주지별로 구별되어 세 개의 대기 장소에 들어감.
도착 과정 세 개의 독립적 도착 흐름, 각각 평균 10분인 지수 분포의
도착시간간격을 사용 모델링, 각 흐름의 첫 고객 도착은 각각 0
각 고객 유형별로 한 명의 사무원 배정, 사무원은 지원서 처리하고 요금 받는 일
서비스 시간은 세가지 유형의 고객 모두 UNIF(8, 10)분
→ 단계 완료 후 모든 고객들은 두 번째 사무원에게 가서 지원서를 검사받고
번호판을 배부 : 소요 시간은 모든 고객들에게 UNIF(2.66, 3.33)분
시스템 모델 개발하고 5,000분 동안 시뮬레이션 실행
[두번째 시스템]
고객들을 구분하는 단계를 없애고 어떤 유형의 고객이라도 처리할 수 있는
세 명의 사무원을 둔 하나의 대기 장소를 만들라고 하였음.
모델 개발 5,000분 시뮬레이션 실행
-. 시스템간 결과 비교 ???
[실행 결과 정리]
※ 결론 : SYSTEM 2, 즉 구분 간계 없이 하나의 대기 장소를 만들 경우,
대기 시간 및 시스템 TOTAL TIME 이 2배 이상의 효율이 있는 것을
볼 수 있음.
SYSTEM 2 로 구성 할 경우 고객들이 기다리는 시간을 줄일 수
있음으로 효율이 향상 될 것으로 판단됨.
# 첨부] SYSTEM 1
# 첨부] SYSTEM 2
4-17) 입력 분석기 사용, 새 창을 열고 Erlang분포 (ExpMean 12, K 3, Offset 5)
50개를 추출하여 새로운 자료 파일을 만들라
(File > Data File > Generate New 옵션을 사용).
일단 자료 파일을 만들었으면, 이에 가장 잘 들어맞는 분포(최적 적합 분포)를
찾기 위해 Fit All 수행
자료의 개수를 500, 5,000, 25,000으로 하고 동일한 Erlang 분포를 사용
네 개의 다른 표본 크기에 대해 Fit All 결과 비교 ???
[실행 결과 정리]
# 자료의 개수 50개
# 자료의 개수 500
# 자료의 개수 5,000
# 자료의 개수 25,000

키워드

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