Эффективность компьютеров в автоматизированной бухгалтерии

Первая  сложность, с которой мы столкнемся, - это описание условия перехода транзакта-документа в узел 5, а транзакта-неисправности - в узел 6. Вторая сложность заключается в том, что среднее время обработки транзакта и среднеквадратичное отклонение этого времени существенно зависят от природы транзакта, т.е. будут различными для транзакта-неисправности и транзакта-документа.

Введем  в рассмотрение три переменные пользователя:

1) int Dist - для изменения закона распределения длительности обслуживания в узле serv в зависимости от вида транзакта;

2) float Tobs - для изменения средней длительности обслуживания в узле типа serv;

3) float Pogr - для изменения среднеквадратичного отклонения длительности обслуживания в этом же узле serv.

Транзакты можно различать по значению приоритета. Например, если транзакт-документ неприоритетный, то значение его приоритета обозначается попе; а если транзакт-неисправность имеет приоритет 1, то это число можно сразу определить. Приоритет транзакта хранится в нем самом - в параметре t->pr. Будем использовать параметр пользователя с номером О, находящийся внутри транзакта, для временного помещения номера узла, в который должен перейти транзакт из узла 4 (в узел 5 или 6). Этот параметр символически обозначается как t-» iuO.

Следует учесть, что при прохождении транзакта  через операторы узла адрес этого  транзакта всегда находится в  указателе t . Поэтому всегда можно определить приоритет транзакта как t->pr, а параметр пользователя с номером О можно получить как t->iuO.

После таких предварительных действий можно оформить следующее условие, позволяющее справиться с обоими вышеуказанными моментами (конструктор автоматически поможет написать его):

i f (t->pr ==1 ) / / Приоритет равен 1?

{

t->iuO=6; / / Номер следующего транзакта

Dist=norm; / / Закон распределения

Tobs=1.0; / / Время обслуживания

Pogr=Tobs/3.0; / / Среднеквадратичное отклонение

}

else

{

t-»iu0=5; // Номер следующего транзакта

Dist=norm; // Закон распределения

Tobs=0.08; // Время обслуживания

Pogr=Tobs/3.0; // Среднеквадратичное отклонение

Далее приступаем к созданию модели, формализованный  текст которой приведен ниже:

#include <Pilgrim.h>

forward // Начало моделирования

{

int Dist; // Закон обслуживания

float Tobs; // Среднее время обслуживания

float Pogr; // Среднеквадратичное отклонение

modbeg ("АРМ  бухгалтерии",6,

1200,(long)time(NULL),none,3,none,5,2);

ag ("Бухгалтерия",1,none,expo, 0.1, zero, zero,3);

// t_a = 0,10 часа

ag ("Неисправности",2,1,expo,24.0,zero,zero,3)/

// t_e = 24,0 часа

network (dmnmy, dmnmy)

{

top(3): queue("Столик-очередь",prty,4);

place;

top(4): if (t-^pr == 1)

{

t-^iu0=6;

Dist=norm;.

Tobs=1.0; // tr = 1,0 часа 

Pogr=Tobs/3.0;

}

else

{

t-^iu0=5;

Dist=norm; 

Tobs=0.08; / / ts = 0,08 часа 

Pogr=Tobs/3.0;

}

serv("Компьютер",l,abs, Dist,Tobs ,

Pogr, zero, t->iuO) ;

place ;

top{5) : term("Архивные  папки") ;

place ;

top{6) : term("Heиcпp. устр-на") ; .

place ;

fault(123) ;

}

modend("Bookkeep.doc",1,24,page) ;

return 0;

}

В процессе моделирования в стандартном окне на экране монитора можно наблюдать динамику задержек, пространственных процессов, потоков транзактов, а также информацию о любом узле, входящем в состав модели. Результаты моделирования показаны на рис. 3 (график задержек) и в табл. 1, получаемой с помощью компьютера. 

Рис 2 

                                                                                           Таблица 1

 

                                        Заключение.  
 

В данном случае применение методов исследования операций становится невозможными по двум причинам: во-первых, число бухгалтеров не может быть большим и, во-вторых, присутствует фактор неисправности. Если попытаться создать математическую модель с помощью, например, аппарата вложенных цепей Маркова (метод Кендалла) или аппарата полум^ковских процессов, то придется ввести большое число допущений, которые сделают погрешность метода при определении tq крайне большой (буквально «плюс-

минус в несколько раз»). Обе отмеченные причины приводят к тому, что от построения математической модели приходится отказаться. Поэтому  применялся метод имитационного моделирования. Рассмотренная выше модель относится к разновидности имитационных моделей, которые называются разомкнутыми. В таких моделях не просматриваются какие-либо обратные связи или взаимные влияния компонентов экономической системы. В результате  рассмотрения модели  АРМ бухгалтерии можно сделать вывод , что имитационная модель достаточно эффективно отражает  функционирование компьютеров в автоматизированной бухгалтерии и позволяет оптимизировать процесс обработки документов и неисправностей. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                               Использованная  литература. 

 Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2002. -368 с: ил.