ИММИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЗАДАЧ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ GPSS WORLD

SIMULATION MODELING OF THE INTELLIGENT TASK PLANNING PROCESS USING GPSS WORLD

Brusenskiy Pavel Dmitrievich

Student, faculty applied informatics and information technologies, Belgorod State National Research University,

Russia, Belgorod

Gakhova Nina Nikolaevna

scientific supervisor, Ph.D. tech. sciences, Assoc. Department of Applied Informatics and Information Technologies, Belgorod State National Research University,

Russia, Belgorod

АННОТАЦИЯ

В данной статье описывается выполненное имитационное моделирование процесса интеллектуального планирования задач с использованием GPSS World. Проведено сравнение ручного планирования и планирования с применением системы, что позволило определить изменение степени нагрузки пользователя, времени ожидания задач и количества задач, подлежащих переносу.

ABSTRACT

This article describes simulation modeling of the intelligent task planning process using GPSS World. A comparison of manual planning and planning with the use of the system was carried out, which made it possible to determine changes in the user workload, task waiting time, and the number of tasks subject to rescheduling.

Ключевые слова: планирование задач, интеллектуальное планирование, имитационное моделирование, GPSS World, очередь задач, нагрузка пользователя.

Keywords: task planning, intelligent planning, simulation modelling, GPSS World, task queue, user workload.

В настоящее время организация личной деятельности становится все более значимой задачей, поскольку пользователь ежедневно сталкивается с большим количеством учебных, рабочих и бытовых дел. При ручном планировании пользователь самостоятельно определяет порядок выполнения задач, оценивает их длительность и корректирует план при изменении условий. Такой подход может приводить к перегрузке, накоплению очереди задач и увеличению количества переносов [1].

Для оценки эффективности использования разрабатываемой системы интеллектуального планирования задач целесообразно применение имитационного моделирования (ИМ). Выбранный подход позволяет воспроизвести процесс поступления задач, их ожидания, выполнения и переноса в рамках ограниченного рабочего дня. В качестве инструмента моделирования была выбрана среда GPSS World, предназначенная для построения моделей дискретных процессов [2].

В процессе исследования было выполнено ИМ двух вариантов планирования задач. В первом случае пользователь выполняет планирование вручную. Задачи поступают в течение дня, имеют одинаковый приоритет и формируют очередь на выполнение пользователем. Дополнительно учитываются фиксированные события, которые занимают часть времени пользователя и сокращают доступный период выполнения задач.

Во втором случае используется система интеллектуального планирования. В этом случае дневной план формируется на основе метода 1-3-5, согласно которому в план включается одна крупная, три средние и пять малых задач. Также учитываются размещение трудоемкой задачи в начале дня, наличие перерыва после длительного рабочего блока и фиксированное событие. В отличие от ручного планирования, задачи поступают к выполнению не хаотично, а по сформированному расписанию. В качестве условного периода моделирования принят рабочий день длительностью 480 минут. В модели используются следующие элементы:

• задачи пользователя;
• очередь задач;
• ресурс USER, отражающий пользователя;
• фиксированные события;
• перерыв после длительного рабочего блока;
• таблицы времени ожидания и общего времени нахождения задачи в системе.

В модели без использования системы было сгенерировано 17 задач: одна крупная, шесть средних и десять малых. Также были учтены два фиксированных события. В модели с использованием системы было сгенерировано 9 задач в соответствии с методом 1-3-5: одна крупная, три средние и пять малых. Дополнительно учитывались один перерыв и одно фиксированное событие.

После запуска первой модели был получен отчет GPSS World, отражающий состояние очереди и занятость пользователя при ручном планировании. Фрагмент статистического отчета по первой модели представлен на рисунке 1.

Рисунок 1. Фрагмент отчета по модели ручного планирования

По результатам первой модели из 17 поступивших задач полностью были выполнены только 7 задач. Одна средняя задача находилась в процессе выполнения на момент окончания моделирования, а 9 задач остались в очереди. Данные задачи могут рассматриваться как подлежащие переносу на следующий период. Загрузка пользователя составила 97,9 %, что указывает на почти полную занятость ресурса. При этом высокая занятость не означает высокую эффективность процесса. В модели ручного планирования среднее количество задач в очереди составило 4,884, максимальная длина очереди - 9 задач, а среднее время ожидания задачи в очереди - 137,892 минуты. Это свидетельствует о том, что пользователь работает с высокой нагрузкой, однако значительная часть задач не успевает перейти к выполнению.

Гистограмма времени ожидания задач при ручном планировании представлена на рисунке 2.

Рисунок 2. Гистограмма времени ожидания задач при ручном планировании

Согласно полученным данным на рисунке 1, среднее время ожидания задач, начавших выполнение, составило 115,143 минуты. Часть задач ожидала начала выполнения более 160 минут, что подтверждает наличие существенного накопления очереди. Среднее время нахождения задачи в системе составило 149,921 минуты. В это значение входит ожидание в очереди, ручная оценка задачи, выполнение и последующая корректировка плана.

Фрагмент таблицы общего времени нахождения задачи в системе представлен на рисунке 3.

Рисунок 3. Время нахождения задачи в системе без системы

Полученные значения показателей в первой модели показывают, что ручное планирование приводит к перегрузке пользователя. Несмотря на высокую занятость ресурса, количество задач, не начавших выполнение, остается значительным. Это связано с тем, что пользователь пытается обработать избыточный объем задач без предварительного ограничения дневной нагрузки и без распределения задач по временным слотам.

После этого была разработана вторая модель, отражающая процесс планирования с использованием системы интеллектуального планирования задач. Фрагмент статистического отчета с полученными данными второй модели представлен на рисунке 4.

Рисунок 4. Фрагмент отчета GPSS World по модели интеллектуального планирования

Во второй модели в план было включено 9 задач. Из них одна крупная, три средние и четыре малые задачи были полностью завершены. Одна малая задача находилась в процессе выполнения на момент окончания моделирования. При этом очередь задач отсутствовала: ни одна задача не осталась без начала выполнения. Загрузка пользователя во второй модели составила 86,4 %. По сравнению с первой моделью данный показатель снизился, что отражает уменьшение перегрузки пользователя. При этом снижение загрузки не является отрицательным результатом, поскольку система формирует более реалистичный план и оставляет временной резерв для отдыха, фиксированных событий и возможных отклонений. Состояние очереди во второй модели показывает существенное улучшение. Максимальная длина очереди составила 1 задачу, среднее количество задач в очереди - 0,0, среднее время ожидания - 0,0 минуты. Это объясняется тем, что задачи поступают к выполнению по расписанию, а не накапливаются в очереди в случайном порядке.

Полученные результаты показывают, что все 9 задач были взяты в выполнение без ожидания. Это подтверждает, что система устраняет накопление очереди за счет предварительного распределения задач по временным интервалам.

Среднее время нахождения задачи в системе после внедрения системы составило 42,490 минуты. По сравнению с первой моделью данный показатель снизился более чем в три раза. Гистограмма общего времени нахождения задачи в системе представлена на рисунке 6.

Рисунок 5. Время нахождения задач в системе после внедрения системы

Сравнительные результаты моделирования представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Сравнение результатов моделирования

Согласно результатам моделирования, при ручном планировании к концу рабочего дня в очереди осталось 9 задач. После внедрения системы интеллектуального планирования очередь задач была устранена. Это означает, что количество задач, не начатых в течение планируемого периода и подлежащих переносу, снизилось до нуля.

Загрузка пользователя снизилась с 97,9 % до 86,4 %. Это показывает, что система не стремится максимально заполнить весь рабочий день, а формирует более сбалансированное расписание. В результате пользователь остается достаточно занят, но не работает в режиме постоянной перегрузки.

Таким образом, результаты имитационного моделирования подтверждают эффективность использования системы интеллектуального планирования задач. В модели без использования системы наблюдается перегрузка пользователя, длительное ожидание задач и накопление очереди. После внедрения системы очередь была устранена, среднее время ожидания снизилось до 0 минут, а среднее время нахождения задачи в системе сократилось со 149,921 до 42,490 минуты. Полученные результаты свидетельствуют о том, что применение системы позволяет снизить нагрузку на пользователя, уменьшить количество задач, подлежащих переносу, и повысить управляемость процесса личного планирования.

Список литературы:

1. Архангельский Г. А., Бехтерев С. В., Лукашенко М. А., Телегина Т. В. Тайм-менеджмент. Полный курс : учебное пособие / под ред. Г. А. Архангельского. – Москва : Альпина Паблишер, 2018. – 312 с.
2. Алексеев В. Ф. Компьютерное моделирование. Практикум по имитационному моделированию в среде GPSS World : учеб. пособие / В. Ф. Алексеев, Г. А. Пискун, В. А. Перевощиков. – Минск : БГУИР, 2017. – 116 с. : ил. – ISBN 978-985-543-258-7.