Детальная информация
Название | Моделирование бизнес-процессов с использованием сетей систем массового обслуживания: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_01 «Разработка компьютерных систем» |
---|---|
Авторы | Гусева Дарья Максимовна |
Научный руководитель | Сиднев Александр Георгиевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | сети массового обслуживания ; разомкнутые сети ; немарковские сети ; показателей сети ; оценка показателей ; имитационное моделирование ; двухмоментный метод ; fork-join ветви ; погрешность ; queueing networks ; open networks ; non-markov networks ; network performance indicators ; performance evaluation ; simulation modeling ; two-moment method ; fork-join branches ; error |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.03.01 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-3312 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\38323 |
Дата создания записи | 23.09.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Работа посвящена исследованию разомкнутых немарковских сетей систем массового обслуживания как инструмента моделирования бизнес-процессов. Цель работы — разработка программного обеспечения для оценки показателей производительности разомкнутых сетей с использованием приближенных методов. Для разработки алгоритмов применены двухмоментный метод, методы декомпозиции и анализа Fork-Join ветвей. Алгоритмы реализованы на языках программирования MATLAB и Python. Для верификации результатов использованы имитационные модели, построенные в среде GPSS World. Погрешность предложенных методов составила 10–15% для разомкнутых немарковских сетей различной топологии. Проведен анализ временных затрат программы и оценена ее применимость для практических задач. Результаты показывают, что разработанное программное обеспечение эффективно для анализа и оптимизации бизнес-процессов благодаря приемлемой точности и низким временным затратам.
This work investigates open non-Markov queueing networks as a tool for modeling business processes. The objective is to develop software for evaluating the performance indicators of open networks using approximate methods. The two-moment method, decomposition techniques, and Fork-Join branch analysis were employed to develop algorithms. The algorithms were implemented in MATLAB and Python. Simulation models built in GPSS World were used to verify the results. The error of the proposed methods ranged from 10–15% for open non-Markov networks of various topologies. The programs computational time was analyzed, and its applicability to practical tasks was evaluated. The results demonstrate that the developed software is effective for analyzing and optimizing business processes due to its acceptable accuracy and low computational time.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0