| Номер опыта | Устройство | Максимальное содержимое очереди | Общее кол-во входов транзактов в очередь в течение времени моделирования | Общее кол-во входов транзактов в очередь с нулевым временем ожидания | Среднее значение содержимого очереди в течение времени моделирования | Среднее время пребывания одного транзакта в очереди с учетом всех входов в очередь | Среднее время пребывания одного транзакта в очереди без учета «нулевых» входов в очередь |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 0 | EVMQ1 | 4 | 77 | 12 | 1,020 | 8,597 | 10,185 |
| EVMQ2 | 2 | 73 | 65 | 0,020 | 0,178 | 1,625 | |
| EVMQ3 | 9 | 127 | 4 | 3,488 | 17,827 | 18,407 | |
| 1 | EVMQ1 | 2 | 80 | 43 | 0,160 | 0,825 | 1,784 |
| EVMQ2 | 2 | 84 | 65 | 0,070 | 0,345 | 1,526 | |
| EVMQ3 | 6 | 116 | 30 | 1,063 | 3,776 | 5,093 | |
| 2 | EVMQ1 | 2 | 81 | 50 | 0,062 | 0,617 | 1,613 |
| EVMQ2 | 2 | 86 | 57 | 0,055 | 0,512 | 1,517 | |
| EVMQ3 | 57 | 114 | 1 | 27,928 | 196,719 | 198,460 | |
| 3 | EVMQ1 | 2 | 86 | 48 | 1,162 | 0,779 | 1,763 |
| EVMQ2 | 6 | 81 | 15 | 1,179 | 6,025 | 7,394 | |
| EVMQ3 | 8 | 119 | 28 | 1,645 | 5,723 | 7,484 | |
| 4 | EVMQ1 | 2 | 83 | 40 | 0,106 | 1,012 | 1,953 |
| EVMQ2 | 6 | 88 | 16 | 0,790 | 7,080 | 8,653 | |
| EVMQ3 | 55 | 112 | 1 | 28,999 | 204,286 | 206,126 | |
| 5 | EVMQ1 | 60 | 96 | 1 | 28,930 | 319,438 | 322,800 |
| EVMQ2 | 1 | 83 | 81 | 0,002 | 0,024 | 1,000 | |
| EVMQ3 | 2 | 117 | 81 | 0,070 | 0,632 | 2,056 | |
| 6 | EVMQ1 | 52 | 89 | 1 | 25.302 | 280.876 | 284.068 |
| EVMQ2 | 1 | 91 | 87 | 8.890 | 80.578 | 92.453 | |
| EVMQ3 | 25 | 109 | 14 | 0.005 | 0.055 | 1.250 | |
| 7 | EVMQ1 | 51 | 87 | 1 | 24.082 | 266.563 | 269.663 |
| EVMQ2 | 3 | 87 | 48 | 0.073 | 0.619 | 2.059 | |
| EVMQ3 | 2 | 113 | 79 | 0.134 | 1.483 | 3.308 | |
| 8 | EVMQ1 | 48 | 84 | 1 | 23.465 | 259.786 | 262.916 |
| EVMQ2 | 4 | 87 | 56 | 0.154 | 1.644 | 4.613 | |
| EVMQ3 | 30 | 113 | 11 | 10.389 | 85.504 | 94.725 | |
| 9 | EVMQ1 | 1 | 81 | 81 | 0.000 | 0.000 | 0,000 |
| Продолжение таблицы 2 | |||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| EVMQ2 | 1 | 92 | 85 | 0.009 | 0.296 | 0,076 | |
| EVMQ3 | 1 | 108 | 91 | 0.040 | 0.076 | 0,296 | |
| 10 | EVMQ1 | 1 | 66 | 66 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
| EVMQ2 | 1 | 90 | 87 | 0,004 | 0,033 | 1,000 | |
| EVMQ3 | 7 | 110 | 12 | 3,117 | 23,518 | 26,398 | |
| 11 | EVMQ1 | 1 | 75 | 75 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
| EVMQ2 | 1 | 92 | 71 | 0,078 | 0,685 | 3,000 | |
| EVMQ3 | 1 | 108 | 86 | 0,047 | 0,352 | 1,727 | |
| 12 | EVMQ1 | 1 | 77 | 77 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
| EVMQ2 | 1 | 89 | 80 | 0,033 | 0,303 | 3,000 | |
| EVMQ3 | 5 | 111 | 10 | 1,491 | 11,045 | 12,139 | |
| 13 | EVMQ1 | 19 | 91 | 1 | 8,268 | 95,571 | 96,633 |
| EVMQ2 | 1 | 87 | 80 | 0,008 | 0,092 | 1,143 | |
| EVMQ3 | 1 | 113 | 94 | 0,032 | 0,283 | 1,684 | |
| 14 | EVMQ1 | 7 | 78 | 4 | 2,802 | 31,615 | 33,324 |
| EVMQ2 | 1 | 93 | 88 | 0,007 | 0,065 | 1,200 | |
| EVMQ3 | 5 | 107 | 27 | 0,956 | 7,860 | 10,512 | |
| 15 | EVMQ1 | 12 | 80 | 2 | 5,781 | 64,100 | 65,774 |
| EVMQ2 | 2 | 85 | 69 | 0,054 | 0,565 | 3,000 | |
| EVMQ3 | 1 | 115 | 87 | 0,057 | 0,443 | 1,821 | |
| 16 | EVMQ1 | 10 | 82 | 1 | 4,525 | 50,378 | 51,000 |
| EVMQ2 | 2 | 83 | 65 | 0,041 | 0,446 | 2,056 | |
| EVMQ3 | 5 | 117 | 15 | 1,388 | 10,829 | 12,422 | |
Полученные результаты можно интерпретировать следующим образом.
Согласно целевой функции оптимальными вариантами модели являются опыты № 3, 9, 11, т.к. ЭВМ1, ЭВМ2 и ЭВМ3 загружены равномерно, максимальная длина очередей перед каждой ЭВМ в течение моделирования минимальна.
Это объясняется тем, что в 9 и 11 опытах задания поступают реже – каждые 4 минуты, в то время как время обработки заданий на каждой из ЭВМ минимально, именно поэтому в этих случаях коэффициент использования более равномерно распределен, по сравнению с другими опытами (9: 0,302; 0,229; 0,422. 11: 0,28; 0,458; 0,403 соответственно).
При этом данные опыты являются лучшими для минимизации длины очередей перед каждой ЭВМ в отдельности (9: 1,1,1. 11: 1,1,1 соответственно). Опыт №3 тоже по-своему отвечает целевой функции – длина очередей перед каждой ЭВМ минимальна, по сравнению с другими опытами (2,6,8 соответственно), но лучшим опыт является не только из-за более или менее равномерного распределения загрузки между ЭВМ, но и из-за максимизации коэффициента использования, которые всех ближе к единице и при этом еще и почти равны между ЭВМ (0,623; 0, 723; 0,862 соответственно).
Наихудшими вариантами модели являются опыты № 5, 6, 8, т.к. загруженность ЭВМ неравномерна, максимальная длина очередей перед каждой ЭВМ в течение моделирования огромна. Это объясняется тем, что в 5, 6 и 8 опытах задания поступают чаще - каждые 2 минуты, в то время как время обработки заданий на каждой из ЭВМ разбросано в большом интервале времени (от 3 до 11 минут), именно поэтому в этих случаях коэффициент использования также разбросан в интервале от 0 до 1 по сравнению с другими опытами (5: 0,996; 0,331; 0,157. 6: 0,991; 0,772; 0,184. 8: 0,994; 0,374; 0,851. Соответственно).
Также данные опыты являются наихудшими в показателях по минимизации длины очередей перед каждой ЭВМ в отдельности (5: 60, 1, 2. 6: 52, 1, 25. 8: 48, 4, 30. Соответственно). Опыт № 5 является измерителем максимально возможной длины очереди перед ЭВМ (в данном случае перед ЭВМ1), при решении в процессе моделирования 200 заданий с заданными условиями задачи.
Результаты моделирования при проведении машинного эксперимента подтвердили следующие гипотезы для базовой точки эксперимента:
- если интенсивность поступления заданий в ВС будет меньше времени обработки заданий на каждой из ЭВМ, то коэффициент загрузки каждой из ЭВМ будет возрастать, и, как следствие, будет увеличиваться количество поступивших заданий в ВС, которые образуют длинные очереди;
- первая ЭВМ обрабатывает меньше заданий двух других ЭВМ и при этом в большинстве случаев имеет длину очереди всегда больше длины очереди ко второй ЭВМ;
- третья ЭВМ обрабатывает всегда больше заданий, чем две другие ЭВМ по отдельности.
Рекомендации по практическому использованию результатов моделирования следующие:
· для получения более высокого коэффициента использования каждой ЭВМ одновременно, нужно уменьшить время интенсивности поступления заданий в систему, при этом время обработки на каждой ЭВМ должны быть почти равны (например, у первой и третьей ЭВМ одинаковы, а у второй отличаться на единицу);
· для минимизации очереди нужно увеличить время интенсивности поступления заданий, при этом время обработки заданий на каждой из ЭВМ должно быть меньше или даже равно интенсивности поступления.