Рис. 16
На рисунке 16 можно заметить распределение нагрузки между операторами практически равномерно, за исключением лишь одного оператора банка Евгений это обусловлено тем, о чем говорилось в первом случае. Следовательно, повышение количества клиентов до 4 не значительно повышает эффективность работы операторов видно что уровень загруженности операторов не как не изменился по отношению к первому случаю, но количество обслуженных клиентов несколько возросло относительно первого случая.
По сравнению со вторым случаем мы можем заметить что количество обслуженных клиентов абсолютно одинаково, но количество требуемых ресурсов во втором случае выше чем в 1 случае, и также уровень загруженности ресурсов практически не изменился по отношению ко второму случаю. Отсюда, можно сделать вывод, что 1 случай (сокращения времени обслуживания) будет более оптимален по отношению к остальным.
Заключение
В результате курсовой работы была решена задача моделирования обслуживания клиентов операционного зала банка. Проведен анализ обслуживания клиентов двух типов. Построенная имитационная модель в системе Arena позволяет оценить загрузку ресурсов операторов, проследить зависимость эффективности работы оператора от времени обработки и времени обслуживания клиентов.
Как показало исследование, в обоих случаях банк начинает работать лучше. Однако, если учесть, что степень загрузки клиентов сопоставима как при увеличении операторов в банке, так и при уменьшении времени обслуживания клиентов, то основным фактором остаётся время затрачиваемое на оказание услуг клиентам. По этому критерию явно лидирует 2-ой эксперимент с быстрая очередь уменьшением времени на оказание услуг клиентам. Окончательный выбор, если не учитывать стоимость переоборудование и переквалификации банке в каждом из случаев, остаётся за снижение время обслуживания.
Вывод: для повышения эффективности работы банка, прежде всего, необходимо уменьшить время затрачиваемое на оказание услуг клиентам (сокращение время обслуживания) и установкой банковских терминалов.
Список используемой литературы
1. В.Н. Томашевский, Е.Г. Жданова «Имитационное моделирование в среде GPSS».-М.:Бестселлер,2003. - 416 с.
2. Б.Я. Советов, С.Я. Яковлев «Моделирование систем». - М.: «Высшая школа», 2003.
3. В. Боев «Моделирование систем. Инструментальные средства GPSSWorld».-СПб.: «БХВ-Петербург», 2004.
4. Соболь И.М. «Метод Монте-Карло», Москва «Наука», 1985 г.
5. Справочник по работе банка данных системы МИМЕР. Часть 1 /Основы технологии банка данных. Принцип работы СУБД МИМЕР. Компоненты семейства МИМЕР // Обработка информации в высших и специальных учебных заведениях. Берлин Центральный институт.
6. Клейнрок Л. «Теория массового обслуживания» - М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.
7. Прицкер А. «Введение в имитационное моделирование» - М.: Мир, 1987.-644 с.
8. Емельянов А.А., Власова Е.А., «Имитационное моделирование экономических процессов» - М. Финансы и статистика, 2002.
9. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1969. - 564 с.
10. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. - М: Наука, 1979. - 327 с.
11. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1978. 399 с.
12. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS. -W.: Машиностроение, 1979. - 287 с.
13. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 208 с.