- •Задание 10
- •Построение концептуальной модели.
- •В результате на выходе мы получаем (только 5-ть минимальных):
- •- Rmult 10,20,30,40,50
- •- Rmult 60,70,80,90,100
- •- Rmult 110,120,130,140,150
- •- Rmult 160,170,180,190,200
- •- Rmult 210,220,230,240,250
- •- Rmult 260,270,280,290,300
- •- Rmult 310,320,330,340,350
Отчет по лабораторной работе
по курсу: «Моделирование вычислительных систем»
Тема: «Определение эффективной дисциплины обслуживания потоков»
Работу выполнил студент группы № 5081/1 Губанов Евгений Андреевич
Работу принял преподаватель Лупин Анатолий Викторович
Задание 10
На вход управляющей вычислительной машины (УВМ) поступают данные из пяти каналов передачи данных. Запросы поступают и обслуживаются с интенсивностями i и i соответственно, (i = ).
Определить эффективную дисциплину обслуживания потоков, сочетая абсолютные и относительные приоритеты, а также бесприоритетное обслуживание, т.е. используя смешанные приоритеты.
Какие показатели эффективности УВМ нечувствительны к выбору дисциплины обслуживания из множества предложенных?
Исходные данные в относительных единицах приведены в табл. 4.7.
Таблица 4.7
Варианты |
Источники |
|||||||||
1 |
1 |
2 |
2 |
3 |
3 |
4 |
4 |
5 |
5 |
|
2 |
3 |
15 |
10 |
40 |
15 |
30 |
1 |
100 |
2 |
100 |
Построение концептуальной модели.
Для определения эффективной дисциплины обслуживания потоков смешанных приоритетов, была написана программа на Си. В ней происходит перебор всех возможных вариантов со смешанными приоритетами. Этот метод был выбран как наиболее эффективный и простой в реализации на языке Си. Формула :
Из рассмотренной дисциплины обслуживания со смешанным приоритетом и тремя классами требований легко могут быть получены частные случаи следующих дисциплин:
с абсолютными приоритетами, (
с относительными приоритетами, (
с абсолютными и с относительными приоритетами, (
с абсолютными и без приоритетов, (
с относительными и без приоритетов, ( );
без приоритетов, ( ).
Во время перебора, программа осуществляет выбор 5-ти минимальных сумм смешанных приоритетов:
В результате на выходе мы получаем (только 5-ть минимальных):
…
FMin 1 = 3.513518
FMin 6 = 3.513518
FMin 11 = 3.635223
FMin 2 = 4.391898
FMin 7 = 4.513602
…
A-0, R-0, F-5, queue-1 --- f = 0.016667
A-0, R-0, F-5, queue-2 --- f = 0.035606
A-0, R-0, F-5, queue-3 --- f = 0.725000
A-0, R-0, F-5, queue-4 --- f = 0.908750
A-0, R-0, F-5, queue-5 --- f = 1.827496
1. FSum = 3.513518, FSUM/5 = 0.702704
…
A-0, R-5, F-0, queue-1 --- f = 0.016667
A-0, R-5, F-0, queue-2 --- f = 0.035606
A-0, R-5, F-0, queue-3 --- f = 0.725000
A-0, R-5, F-0, queue-4 --- f = 0.908750
A-0, R-5, F-0, queue-5 --- f = 1.827496
6. FSum = 3.513518, FSUM/5 = 0.702704
…
A-1, R-4, F-0, queue-1 --- f = 0.030000
A-1, R-4, F-0, queue-2 --- f = 0.041856
A-1, R-4, F-0, queue-3 --- f = 0.737121
A-1, R-4, F-0, queue-4 --- f = 0.948750
A-1, R-4, F-0, queue-5 --- f = 1.877496
11. FSum = 3.635223, FSUM/5 = 0.727045
…
A-0, R-1, F-4, queue-1 --- f = 0.020833
A-0, R-1, F-4, queue-2 --- f = 0.044508
A-0, R-1, F-4, queue-3 --- f = 0.906250
A-0, R-1, F-4, queue-4 --- f = 1.135937
A-0, R-1, F-4, queue-5 --- f = 2.284370
2. FSum = 4.391898, FSUM/5 = 0.878380
…
A-1, R-0, F-4, queue-1 --- f = 0.034167
A-1, R-0, F-4, queue-2 --- f = 0.050758
A-1, R-0, F-4, queue-3 --- f = 0.918371
A-1, R-0, F-4, queue-4 --- f = 1.175937
A-1, R-0, F-4, queue-5 --- f = 2.334370
7. FSum = 4.513602, FSUM/5 = 0.902720
…
Исходя из результатов, можно понять, что если все потоки без приоритетов или все приоритетные, то они будут обслуживаться одинаково быстро и быстрее всех других:
A-0, R-0, F-5 – FIFO(3.513518/5=0.702704)
A-0, R-5, F-0 – R(3.513518/5=0.702704)
A-1, R-4, F-0 – 3.635223/5=0.727045
A-0, R-1, F-4 – 4.391898/5=0.878380
A-1, R-0, F-4 – 4.513602/5=0.902720
Это можно объяснить высокой интенсивностью обработки 4 и 5.
Реализация в GPSS с учётом полученных данных:
Отчет от GPSS (start = 10000) при разных RMULT:
- RMULT 1,2,3,4,5
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
ZZ1 11105 0.972 0.032 1 11107 0 0 0 14
QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
SYS 83 15 11119 0 24.203 0.794 0.794 0
QQ2 27 5 3573 0 7.670 0.783 0.783 0
QQ3 49 8 5369 0 11.792 0.801 0.801 0
QQ1 12 1 1105 0 2.511 0.829 0.829 0
QQ4 6 0 321 0 0.653 0.742 0.742 0
QQ5 9 1 751 0 1.577 0.766 0.766 0
TABLE MEAN STD.DEV. RANGE RETRY FREQUENCY CUM.%
Q_TIME 0.795 0.570 0
0.000 - 0.400 3285 29.58
0.400 - 0.800 2996 56.57
0.800 - 1.200 2249 76.82
1.200 - 1.600 1455 89.92
1.600 - 2.000 794 97.07
2.000 - 2.400 230 99.14
2.400 - 2.800 71 99.78
2.800 - 3.200 24 100.00