Диплом: Методика оптимизации библиотечной системы обслуживания - текст диплома. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Диплом

Методика оптимизации библиотечной системы обслуживания

Банк рефератов / Экономика и финансы

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Дипломная работа
Язык диплома: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 263 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникальной дипломной работы

Узнайте стоимость написания уникальной работы

75 РЕФЕРАТ Отчет о ДР : 76 с ., 12 рис ., 10 табл ., 30 источников В данной дипломной работе рассмотрены пути повышения эффективности работы библиотечной автоматизированной системы . Вначале потребовалось собрать и обработать статистическую информацию о характере обслуживания в библиотеке ХГЗВА . Следующим шагом было построение им и тационной модели данной организационно-экономической системы . В имитационной модели были учтены структура и основные параметры системы . Результаты работы имитационной модели использованы для подсчета критерия эффективности функционирования библиотечной си с темы . Сочетая имитационное моделирование с методом Нелдера-Мида , были получены оптимальные параметры системы. Ключевые слова : имитационная модель , система массового обслуживания , критерий , эффективность. РЕФЕРАТ Звіт про ДР : 76 с ., 12 мал., 10 табл ., 3 0 джерел У даній дипломній роботі розглянуті шляхи підвищення ефективності роботи бібліотечної автоматизованої системи . Спочатку треба було зібрати й обробити статистичну інформацію про характер обслуговування в бібліотеці ХДЗВА . Наступним крок ом була побудова імітаційної моделі даної організаційно-економічної системи . В імітаційній моделі були враховані структура й основні параметри системи . Результати роботи імітаційної моделі були використані для підрахунку критерію ефективності функціонуван н я бібліотечної системи . Поєднуючи імітаційне моделювання з методом Нелдера-Міда , були отримані оптимальні параметри системи. Ключові слова : ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ , СИСТЕМА МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ , КРИТЕРІЙ , ЕФЕКТИВНІСТЬ. THE ABSTRACT The report on the degree work : 76 p., 12 fig., 10 tab., 30 sources In the given degree work the pathes of rising of overall performance of a library computerized system are considered. In the beginning it was required to collect and to process the statistical information on character of service in the library of KSZVA. The following step was construction of an imitating model of the given organisation-economic system. In the imitating model frame and ma i n parameters of the system were taken into account. The results of work of the imitating model were used for scoring criterion of efficacy of the library system functioning. Combining the imitating modeling with the Nelder-Mid ’ s method, the optimal parame t ers of the system were received. Key words: imitating model, system of mass service, criterion, efficacy . СОДЕРЖАНИЕ Перечень условных обозначений ……………………………………..………… 8 Введение ………………………………………………………………………… ..9 Раздел 1. Обзор математических ме тодов , которые используются при построении ИМ экономико-организационных систем…..………………… ....10 1.1 Формирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения …………..…………………………………………… ..10 1.2 Метод Неймана ……………..…………………..………………………….. .11 1.3 Элементы теории массового обслуживания………………..…………...… 13 1.3.1 Предмет теории массового обслуживания…………...……….……….… 13 1.3.2 Входящий поток . Простейший поток и его свойства………...………… 15 1.3.3 Время обслуживания……………………………………………………… 19 1.3.4 Основные типы систем массового обслуживания и показатели эффективности их функционирования……………………………………… ...21 1.3.5 СМО с ожиданием………………………………………………….…… ...24 1.4 Метод статистических испытаний………………………………………… .26 Раздел 2. ИМ библиотечной системы обслуживания……… …………..…… ..29 2.1 Описание системы обслуживания…………………...……………...…… ...29 2.2 Сбор и обработка статистических данных о характере обслуживания.… 30 2.3 Статистическая обработка результатов наблюдений…………….……… .31 2.4 Структура ИМ………………………………………………………..……… 32 2.5 Описание алгоритма функционирования……………………….....……… .35 2.6 Оптимизация параметров системы обслуживания………………….…… .40 Раздел 3. Гражданская оборона………………………………………………… 43 Раздел 4. Охрана труда и окружающей среды………….……………...……… 51 4.1 О бщие вопросы охраны тр уда… …………………………………………… 51 4.2 Промышленная санитария……………………………………………..…… 53 4.3 Техника безопасности…………………………………………………….… 56 4.4 Пожарная безопасность………………………………………………..…… 61 4.5 Охрана окружающей среды………………………………………………… 62 5.Экономическая часть…… ………. ………………… ………………………… 65 5.1 Введение……………………………………………………………...……… 65 5.2 Обзор существующих методов решения задачи……………………..…… 66 5.3 Расчёт сметы затрат на НИР…………………………………………...…… 67 5.4 Определение научно-технического эффекта НИР…………………...…… 70 5.5 Методика расчета эк ономического эффекта…………………………….… 71 5.6 Выводы………………………………………………………………….…… 73 Заключение……………………………………………………………………… .74 Список источников информации…………….…………………………… … … 75 ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ АИБС - автоматизированная информационно-би блиотечная система ИМ - имитационная модель НИР – научно-исследовательская работа СМО - система массового обслуживания ХГЗВА - Харьковская государственная зооветеринарная академия Библиотечная система обслуживания – библиотечная автоматизированная система обеспечения информационными услугами ВВЕДЕНИЕ В настоящее время остро стоит вопрос об улучшении качества обслуживания населения . Это напрямую связано с экономической целесообразностью работы организаций , предоставляющих услуги . Такая т енденция коснулась библиотеку ХГЗВА , в которой предоставляют информационные услуги . Отмечается большое число желающих воспользоваться данным видом услуг . Но , поскольку установлен только один компьютер , много читателей остается не обслуженными . Имеется воз м ожность приобрести большее количество компьютеров . Руководство в новых экономических условиях не согласно полагаться лишь на экспертную оценку заведующей библиотекой . Это связано с тем , что необходимо подбирать соответствующее помещение , планировать рабоч и е места и т.д . Таким образом , актуальность данной работы очевидна. Перед автором данной дипломной работы стояла задача разработать имитационную модель , структура и параметры которой должны быть максимально приближены к реальным . Для этого потребовалось соб рать и обработать статистическую информацию о характере обслуживания в библиотеке ХГЗВА . Следующим шагом было построение имитационной модели данной организационно-экономической системы , используя метод особых состояний . Затем был построен критерий эффекти в ности функционирования системы. На основе разработанного материала , используя метод Нелдера-Мида , удалось найти оптимальные параметры системы. 1 Обзор математических методов , которые используются при построении ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ экономико-организ ационных систем 1.1 Формирование возможных значений случайных величин с заданным законом распределения Для формирования возможных значений случайных величин с заданным законом распределения используются случайные величины , равномерно распределенные на инт ервале [0;1]. Методика получения случайных величин с заданным законом распределения основана на следующем . Пусть случайная величина распределена в соответств ии с законом (1.1) где - плотность распределения случайной величины . Найдем распределение случайной величины где функция задана соотношением (1.1). По определению закон распределения случайной величины есть (1.2) причем Отсюда следует , что случайная величина равномерно распределена в интервале [0;1]. Используя (1.2), запишем (1.3) Тогда , если - последовательность значений случайной в еличины , равномерно распределенной в [0;1], то , решая уравнение (1.3), получим соответствующую последовательность случайных чисел , распределенных по закону (1.1), причем (1.4) Рассмотрим примеры. Пусть требуется получить случайные числа с показательным законом распределени я (1.5) Используя (1.4), получим (1.6) где - случайная величина с равномерным распределением на интервале [0;1]. Отсюда (1.7) Тогда (1.8) Пусть теперь нужно получить случайные величины , распределенные по релеевскому закону с плотностью (1.9) Имеем (1.10) Откуда (1.11) Нужно иметь в виду , что в большинстве случаев уравнение (1.3) невозможно решать точно (например , если требуется получить числа , распределенные по нормально му закону ). В связи с этим на практике широко используют приближенные методы получения чисел , распределенных в соответствии с заданным законом . Рассмотрим один из таких алгоритмов. 1.2 Метод Неймана Пусть - плотность распределения случайной величины , заданной на конечном интервале В предположении , что ограничена сверху , приведем ее значения к интервалу , введя (1.12) При этом график окажется вписанным в прямоугольник с координатами (a;0), (a;1), (b;1), (b;0), (рис . 1.1). Рис . 1.1 - График Выберем пару чисел и из равномерно распределенных в интервале последовательностей При этом пара чисел и определяет случайную точку в указанном прямоугольнике . Теперь в качестве случайных чисел с заданной плотностью будем принимать те , для которых Если же это неравенство не выполняется , то пара отбрасывается и формируется следующая. Докажем , что закон распределения отобранных таким образом чисел соответствует распределению Д ля доказательства выберем интервал и введем области и (1.13) Вычислим вероятность попадания не от брошенных точек в область Так как (1.14) а (1.15) и (1.16) то искомая вероятность (1.17) полученная вероятность равна вероятности попадания случайной величины , распределенной в соответствии с на интервал откуда следует требуемое. 1.3 Элементы теории массового обслуживания 1.3.1. Предмет теории массового обслуживания Одним из математических методов исследования сто хасти ческих сложных систем является теория массового обслуживания , занимающаяся анализом эффективности функционирования так называемых систем массового обслуживания . Работа любой такой системы заключает ся в обслуживании поступающего на нее потока требо ваний , или заявок . Заявки поступают на систему одна за другой в некоторые , вообще говоря , случайные моменты времени . Обслуживание поступившей заявки продол жается какое-то время , после чего система освобожда ется для обслуживания очередной заявки . Каждая такая си стема может состоять из нескольких независимо функ ционирующих единиц , которые называют каналами обслуживания , или обслуживающими аппаратами . При мерами таких систем могут быть : телефонные станции , билетные кассы , аэродромы , вычислительные центры , радиолок ационные станции и т . д . Типичной системой массового обслуживания является автоматизированная система управления производством. Математический аппарат теории массового обслу живания позволяет оценить эффективность обслужива ния системой заданного потока за явок в зависимости от характеристик этого потока , числа каналов системы и производительности каждого из каналов. В качестве критерия эффективности системы обслу живания могут быть использованы различные величины и функции , например : вероятность обслуживани я каж дой из поступающих заявок , средняя доля обслуженных заявок , среднее время ожидания обслуживания , среднее время простоя каждого из каналов и системы в целом , закон распределения длины очереди , пропускная способ ность системы и т . д . Численное значение каждого из этих критериев в той или иной степени характеризует степень приспособленности системы к выполнению по ставленной перед ней задачи — удовлетворение потока поступающих в систему требований. Часто термин «пропускная способность» использует ся в сл едующем узком смысле : среднее число заявок , ко торое система может обслужить в единицу времени . Эффективность систем обслуживания может быть оце нена также величиной относительной пропускной спо собности— средним отношением числа обслуженных заявок к числу поступивших. В силу случайного характера моментов поступления заявок процесс их обслуживания представляет собой случайный процесс . Теория массового обслуживания позволяет получить математическое описание этого про цесса , изучение которого дает возможность оценить про пускную способность системы и дать рекомендации по рациональной организации обслуживания. Все системы массового обслуживания имеют вполне определенную структуру , схематически изображенную на рис . 1.2. В соответствии с рисунком в любой системе массового обслуживания будем различать следующие основные элементы : входящий поток , выходящий поток , собственно система обслуживания. Поток требований , нуждающихся в обслуживании и поступающих в систему обслуживания , называется вхо дящим . Поток требований, покидающих систему обслу живания , называется выходящим . Рис . 1.2 - Схема системы массового обслуживания Совокупность обслу живающих аппаратов вместе с системой правил , уста навливающих организацию обслуживания , образуют систему обслуживания. 1.3.2 Входящий поток . Простейший поток и его свойства События , образующие входящий поток , вообще гово ря , могут быть различными , но здесь будет рассматри ваться лишь однородный поток событий , отличающихся друг от друга только моментами появления . Такой по ток можно представить в виде последовательности точек на числовой оси (рис . 1.3), соответствую щих моментам появления событий. Рис . 1.3 - Однородный пот ок событий Поток событий называется регулярным , если события следуют одно за другим через строго определенные про межутки времени . Такие потоки редко встречаются в реальных системах , для которых типичным является именно случайность моментов поступления тре бований . Рассмотрим случайный входящий поток , обладающий особенно простыми свойствами. Введем ряд определений : 1. Поток событий называется стационарным , если ве роятность поступления заданного числа событий в тече ние интервала времени фиксированной дли ны зависит только от продолжительности этого интервала , но не за висит от его расположения на временной оси. 2. Поток событий называется ординарным , если ве роятность появления двух или более событий в течение элементарного интервала времени есть величина бесконечно малая по сравнению с вероятностью появле ния одного события на этом интервале. 3. Поток событий называется потоком без последе й ствия , если для любых не перекрывающихся интервалов времени число событий , попадающих на один из них , не зависит от числа событий , попадающих на другие. Если поток событий удовлетворяет всем трем пере численным условиям (т . с . он стационарен , ординарен и не имеет последействия ), то он называется простейшим потоком . Для простейшего потока число событий , попа дающих па любой фиксированный интервал времени , распределено по закону Пуассона , поэтому его иначе на зывают стационарным пуассоновским. Условию стаци онарности удовлетворяет поток зая вок , вероятностные характеристики которого не зависят от времени . В частности , постоянной является плотность потока — среднее число заявок в единицу времени . За метим , что свойство стационарности выполняется , по крайней ме ре на ограниченном отрезке времени , для многих реальных процессов. Условие ординарности означает , что заявки поступа ют в систему поодиночке , а не парами , тройками и т . д . Например , поток обстрелов , которому подвергается воз душная цель в зоне действия ком плекса ЗРВ , является ординарным , если стрельба ведется одиночными ракета ми , и не является ординарным , если стрельба идет одно временно двумя или тремя ракетами. Условие отсутствия последействия является наиболее существенным для простейшего потока . Выполн ение это го условия означает , что заявки поступают в систему независимо друг от друга . Например , можно сказать , что последействие отсутствует для потока пассажиров , входящих в метро , так как отсутствует зависимость между причинами , вызвавшими приход каждог о из пас сажиров на станцию . Но как только эта зависимость появляется , условие отсутствия последействия нару шается . Например , поток пассажиров , покидающих станцию метро , уже не обладает свойством последейст вия , так как моменты выхода для пассажиров , приб ывших на станцию одним и тем же поездом , зависимы между собой. Вообще следует заметить , что выходящие потоки заявок , покидающих систему обслуживания , обычно имеют последействие , даже если входящий поток его не имеет . В этом легко убедиться на примере рассм отрения выходящего потока для одноканальной системы массо вого обслуживания с фиксированным временем обслу живания . Выходящий поток такой системы обладает тем свойством , что минимальный интервал между после довательными обслуженными заявками будет равен . При этом , если в некоторый момент систему покинула заявка , то можно утверждать , что на интервале обслуженных заявок бо льше не появится и , та ким образом , имеется зависимость между числом собы тий на не перекрывающихся интервалах. Отметим , что , если на систему обслуживания посту пает самый простой , на первый взгляд , регулярный по ток , анализ процессов функционирования сист емы явля ется существенно более сложным , чем , например , при поступлении простейшего потока , именно вследствие же сткой функциональной зависимости , которая имеет ме сто для заявок регулярного потока. В дальнейшем будет рассматриваться только про стейший вхо дящий поток в силу особой его роли в тео рии массового обслуживания. Дело в том , что простейшие или близкие к простей шим потоки заявок часто встречаются на практике . Кро ме того , при анализе систем обслуживания во многих случаях можно получить вполне удовлетворительные результаты , заменяя входящий поток любой структуры простейшим с той же плотностью . Наконец , важное свойство простейшего потока состоит в том , что при суммировании большого числа ординарных , стационар ных потоков с практи чески любым последействием по лучается поток , сколь угодно близкий к простейшему . Условия , которые должны при этом соблюдаться , анало гичны условиям центральной предельной теоремы : скла дываемые потоки должны оказывать на сумму равно мерно малое влияние. По лучим аналитическое описание простейшего потока и рассмотрим его свойства подробнее. Рис . 1.4 - Простейший поток событий Рассмотрим на оси простейший по ток событий (рис . 1.4) как неограниченную последовательность слу чайных точек . Выделим произвольный интервал времени длиной . Как уже отмечалось , если поток событий является простейшим , то число событий , попадающих на интервал т , распределено по закону Пуассона с матема тическим ожиданием (1.18) где - плотность потока. В соответствии с законом Пуассона вероятность того , что за время произойдет ровно т событий , равна (1.19) Тогда вероятность того , что не произойдет ни одного события , будет (1.20) Отсюда вероятность того , что за время произойдет хотя бы одно событие , равна (1.21) Важной характеристикой потока является закон распределения длин интервалов между событиями . Пусть - случайная длина интервала времени между двумя произвольными соседними событиями в простейшем по токе (рис . 1.4) и - искомый закон рас пределения продолжительности временного интервала между последовательными событиями . С другой сторо ны , вероятность может бы ть интерпретирована как вероятность появления хотя бы одного события в те чение временного интервала продолжительностью t , на чинающегося в момент поступления в систему некото рого события. Поскольку простейший поток не обладает последей ствием , наличие соб ытия в начале интервала t не оказы вает никакого влияния на вероятность появления собы тий в дальнейшем . Поэтому вероятность может быть вычислена по формуле (1.22) откуда , имея в виду (1.20), (1.23) Дифференцируя (1.23), находим плотность распреде ления длин интервалов между последовательными со бытиями (1.24) Закон распределения с плотностью (1.24) называет ся показательным с параметром л. 1.3.3 Время обслуживания Как уже отмечалось , эффективность системы обслу живания зависит не только от характеристик входящего потока , но и от производительности самой системы об служивания , т . е . от числа каналов и быстрод ействия каждого из них . В связи с этим время обслуживания одной заявки Т об является важной характеристикой системы , В силу самых различных причин время обслу живания в реальных системах может меняться от одного требования к другому . Поэтому в общем случае разум но считать время обслуживания случайной величиной. Введем закон распределения времени обслуживания (1.25) и плотность его распределения (1.26) Для практики особый интерес представляет случай , когда продолжительность времени обслуживания имеет показательный закон распределения , т . е. (1.27) Параметр имеет простой физиче ский смысл . Величина , обратная , равна математиче скому ожиданию времени обслуж ивания . Важная роль , которую играет показательный закон времени обслуживания , связана с уже упоминавшимся свойством этого закона . Применительно к данному слу чаю оно формулируется следующим образом : если в ка кой-то момент происходит обслуживание требован ия , то закон распределения оставшегося времени обслужива ния не зависит от того , сколько времени обслуживание уже продолжалось . Таким образом , процесс обслуживания заявок не обладает последействием и поэтому для его анализа может быть использован аппарат т еории марковских процессов. Показательный закон распределения времени обслу живания имеет место во многих практических задачах , когда обслуживание сводится к последовательности по пыток , каждая из которых приводит к необходимому результату с некоторой веро ятностью. Примером такого обслуживания является обстрел цели , заканчивающийся после поражения цели . Предпо ложим , что последовательность выстрелов , каждый из которых поражает цель с вероятностью , образует про стейший поток с плотностью . Из этого потока выделим поток успешных выстре лов (выстрел будем называть успе шным , если имеет место попадание в цель ). Поскольку каждый из выстре лов независимо от других может оказаться успешным , поток успешных выстрелов так же , как и исходный , бу дет простейшим с плотностью . Закон распределения интервала времени между по паданиями имеет вид (1.28) откуда плотность распределения времени обслуживания (1.29) что соответствует показательному закону с парамет ром . Количество примеров реальных систем , в которых обслуживание сводится к последовательности попыток , можно значительно увеличить . К такому типу можно отнести обслуживание по устранению неисправностей технических устройств , когда поиск неисп равного эле мента ведется путем использования ряда тестов . Совер шенно аналогичной является задача обслуживания , за ключающаяся в обнаружении воздушной цели радиоло катором , многократно зондирующим исследуемое про странство , причем цель может с некоторой ве роятностью обнаруживаться в каждом из циклов обзора. Поскольку показательный закон распределения впол не приемлемым образом соответствует большому коли честву реальных систем обслуживания , а также в связи с тем , что основные характеристики систем обслужива ния зависят , главным образом , не от вида закона распределения , а от среднего значения времени обслу живания , в практических исследованиях обычно исполь зуется допущение о показательности закона распреде ления времени обслуживания . Важно также , что эта гип отеза позволяет существенно упростить математиче ский аппарат , применяемый для анализа систем массо вого обслуживания. 1.3.4 Основные типы систем массового обслуживания и показатели эффективности их функционирования Важным признаком классификации систем массово го обслуживания является поведение поступившего в систему требования в ситуации , когда все обслужи вающие аппараты заняты . При этом в одних случаях требование не может ждать момента освобождения си стемы обслуживания и покидает ее не обслуженным . Тре бование , поступившее в систему обслуживания и полу чившее отказ , потеряно для системы . Поэтому такие системы обслуживания называют системами с отказами или системами с потерями . В других случаях требование может более или ме нее долго ожидать начала об служивания , т . е . момента освобождения одного из обслуживающих аппаратов си стемы . Совокупность таких требований образует оче редь . Если при этом время ожидания для каждого из требований не ограничено , система обслуживания на зывается чистой системой с ожи данием или системой без потерь . В противном случае , когда это время ограни чено какими-либо условиями , систему называют систе мой обслуживания смешанного типа . Характер ограниче ний в системах смешанного типа может быть различ ным . Во многих случаях ограни чение накладывается на продолжительность ожидания в очереди , т . е . каждое из поступивших требований покидает систему , если обслу живание не началось до определенного момента време ни , однако начатое обслуживание доводится до конца . В других случаях более е стественным является нало жить ограничение сверху на общее время пребывания требования и системе . Наконец , ограничение может быть наложено на длину очереди , т . е . требование становится в очередь и ожидает обслуживания только в том случае , если длина очеред и (число ожидающих требований ) не слишком велика. Естественным критерием эффективности системы об служивания с отказами является вероятность отказа в обслуживании (вероятность потери требования ). Так как отказ происходит только в том случае , когда все обсл уживающие аппараты заняты , соответствующие ве роятности равны между собой. Степень загрузки системы обслуживания с отказами характеризует закон распределения числа занятых аппа ратов . Во многих случаях для характеристики эффек тивности системы обслуживания с отказами достаточно указать среднее число занятых аппаратов. В системе обслуживания без потерь требование на ходится до тех пор , пока не будет , закончено его обслу живание . Исходя из этого , могут быть сформулированы основные критерии эффективности функц ионирования таких систем . Это , прежде всего , длина очереди . По скольку число требований , ожидающих начала обслужи вания в очереди , случайно , наиболее полной характе ристикой этой величины является закон ее распределе ния . Знание этого закона позволяет расс читать среднее число требований , ожидающих обслуживания , вероят ность того , что длина очереди превысит заданную и т.д . Другим важным критерием для оценки эффективности таких систем является время ожидания начала обслу живания , наиболее полно характеризуемо е своим зако ном распределения . С использованием этого закона мо жет быть вычислено среднее значение времени ожида ния , вероятность того , что обслуживание будет начато в течение некоторого заданного интервала времени и т . п . Наконец , характеристикой таких систем является закон распределения числа аппаратов , занятых обслужи ванием , позволяющий рассчитать среднее число заня тых аппаратов , вероятность занятости числа аппаратов , превышающее заданное , и т . п. Для оценки эффективности систем обслуживания смешанно го типа могут быть использованы все перечис ленные выше критерии . Кроме них , используются и не которые специфические критерии . Например , для систе мы , в которой ограничено общее время пребывания требования в системе , определенный интерес представ ляет расч ет времени , затраченного на обслуживание требований , которые покидают систему до момента окон чания их обслуживания . Если частичное обслуживание не обеспечивает решения задачи обслуживания , то име ют место непроизводительные потери , учет которых ха рактери зует эффективность системы. Все перечисленные критерии в той или иной степени информативно характеризуют приспособленность рас сматриваемой системы для выполнения поставленных перед ней задач . Анализ численных значений критериев позволяет сделать выводы от носительно реальной эф фективности системы и выработать рекомендации по ее повышению. 1.3.5 Система массового обслуживания с ожиданием Как уже отмечалось , система массового обслужива ния называется системой с ожиданием , если заявка , за ставшая все каналы занятыми , становится в очередь . В таких системах важную роль играет так называемая «дисциплина очереди» . Ожидающие в очереди заявки могут поступать на обслуживание как в порядке оче реди , так и в случайном порядке . Существуют системы массового обслуживания с приоритетом , когда некото рые выделяемые по какому-либо признаку заявки об служиваются в первую очередь. Каждый тип системы с ожиданием имеет свои осо бенности и свою математическую теорию . Здесь будет рассмотрен один из самых простых вариантов смешан н ой системы обслуживания , часто встречающийся на практике. Пусть на вход n -канальной системы обслуживания поступает простейший поток требований с плотностью . Время обслуживания каждой из заявок распреде лено по показательному закону с параметром . Заявка , заставшая все каналы системы за нятыми , становится в очередь и ожидает обслуживания . Время ожидания будем считать случа йным и рас пределенным по показательному закону (1.30) где параметр - величина , обратная среднему време ни ожидания , т . е . Благодаря допущениям о том , что входящий поток является простейшим , а распределения времени обслу живания и времени ожидания — показательные , процесс функционирования системы является марковским. Перечислим состояния системы . Будем нумеровать их не по числу занятых каналов , как это сделано ранее , а по числу заявок , связанных с системой . При этом бу дем заявку называть связанной с системой , если она либо обслуживается , либо ожидает в очереди . Возмож ные состояния системы : - свободны все каналы , очереди нет, - занят ровно один канал , очереди н ет, ……………………………………………………. - занято ровно k каналов , очереди нет, - заняты все п каналов , очереди нет, заняты вес п каналов , одна заявка стоит в очереди, ……………………………………………………. - заняты все п каналов , s заявок - в очереди. Вероятность нахождения системы в перечисленных состояниях находится по формуле : (1.31) где - среднее числ о заявок приходящихся на среднее время обслуживания одной заявки ; - среднее число ухода заявок , стоящих в очереди , приходящихся на среднее время обслуживания одной заявки ; 1.4 Метод статистических испытаний Специфическая идеология имитационного моделирования реализуется в методе статистических испытаний (его часто называют методом Монте-Карло ). Основная идея метода статистических испыт аний состоит в том , что вероятностные характеристики различных сложных случайных процессов , описывающих функционирование систем , могут быть рассчитаны с помощью имитационных моделей даже в тех случаях , когда аналитически это сделать не представляется возм о жным или затруднительно . Рассмотрим простой пример . Пусть зависимость условной вероятности продажи некоторого товара от его цены описывается соотношением . (1.32) Пусть , кроме того , цена продажи – случайная величина , распределенная в соответствии с усеченным нормальным законом с математическим ожиданием и дисперсией . Тогда безусловная вероятность продажи будет равна , (1.33) где -нормирующая константа. Полученный интеграл в квадр атурах не вычисляется . Вместе с тем , искомая вероятность может быть легко оценена методом статистических испытаний . Технология расчета такова. Кривая изображена на рис . 1.5. Здесь абсцисса выбрана так , чтобы значение было достаточно малым (например , 0,001), а ордината равна . Теперь понятно , что расчет эквивалентен вычислению площади под кривой при . Рис . 1.5 - Кривая . Пусть в прямоугольнике с координатами вершин (0,0), (0, b ), ( a ,0), ( a , b ) формируется точка , координаты которой случайны и независимы , причем абсцисса равномерно распределена в , а ордината равномерно распределена в . Ясно , что вероятность попадания этой точки в область под кривой равна площади под кривой , то есть искомой вероятности . С другой стороны эту вероятность легко оценить , если провести испытаний , подсчитать количество попаданий точки в область под кривой и вычислить отношение . Легко показать , что оценка является несмещенной и состоятельной оценкой . В самом деле , введем индикатор Очевидно , что . Вычислим математическое ожидание и дисп ерсию случайной величины . . (1.34) Следовательно , оц енка вероятности является несмещенной. . (1.35) Так как , то оценка - состоятельна. Заметим , что последнее соотношение может быть использо вано для расчета числа опытов , необходимых для получения оценок статистических характеристик с заданной точностью. Действительно , если вероятность какого-либо события нужно оценить так , чтобы дисперсия оценки не превосходила , то требуемое число опытов определяется неравенством . Таким образом , для расчета искомо й вероятности достаточно иметь датчики равномерно распределенных случайных величин. Эта же технология может быть использована для создания ИМ сложных экономико-организационных систем . 2 Имитационная модель библиотечной системы Обс луживания 2.1 Описание системы обслуживания В библиотеке ХГЗВА предоставляются информационные услуги . Для читателей установлен 1 компьютер . На этом компьютере читатели могут войти во всемирную сеть Internet , чтобы получить актуальн ую информацию о конференциях , выставках , обществах , клиниках , магазинах , вузах , колледжах ветеринарного профиля . Также читатели заинтересованы в поиске полнотекстовых документов : научных статей , публикаций законов и т.п. На этом компьютере можно воспользов аться поиском в электронном каталоге библиотечного фонда ХГЗВА . Данную возможность предоставляет внедренная АИБС “ Liber ” . Читатель заполняет поисковую форму в соответствии со своими потребностями . Результатом такого поиска является библиографическое описан ие найденных по запросу книг и их библиотечный шифр. На компьютере установлен CD - Rom . Это позволяет читателям пользоваться программами обучающего характера. Данные информационные услуги предоставляются бесплатно . В связи с этим наблюдается большое число же лающих воспользоваться данными услугами . На возможность максимального удовлетворения информационных потребностей влияет 5 факторов : 1. время работы библиотеки ; 2. количество компьютеров , обслуживающих читателей ; 3. количество читателей ; 4. время обслужив ания читателя ; 5. время ожидания читателем ; Из перечисленных факторов представляется возможным регулирование количества компьютеров и определение среднего времени обслуживания. 2.2 Сбор и обработка статистических данных о характере обслуживания Для того чтобы оптимизировать работу данной библиотеки , я вместе с библиотекарями произвел статистическую выборку . В течение 2 недель с понедельника по субботу (12 дней ) строго с 8-00 до 17-00 мы записывали следующую информацию о читателях , которые хотели восполь з оваться информационными услугами : 1. время появления ; 2. время обслуживания ; 3. время ожидания ; В результате обработки данных я получил следующие данные о читателях (см . табл .1, 2, 3). Табл . 2.1 - Появление читателей Интервал , мин. 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 Количество , чел. 16 71 92 80 65 59 44 30 21 16 14 9 7 Всего : 524 чел. Табл . 2.2 - Обслуживание читателей Интервал , мин. 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 Количество , чел. 2 4 5 6 8 10 15 17 22 16 9 4 2 Всего : 120 чел. Табл . 2.3 - Ож идание читателей Интервал , мин. 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 Количество , чел. 4 5 6 7 12 16 18 13 9 5 5 2 1 Всего : 103 чел. Предположим , что функция плотности распределения имеет вид : (2.1) Ясно , что при получаем обычное распределение Гаусса. 2.3 Статистическая обработка ре зультатов наблюдений Для оценки параметров распределения по статистическим данным используется метод максимума правдоподобия . При этом функция правдоподобия имеет вид (2.2) Непосредственная максимизация функции правдоподобия по реализуется методом Нелдера-Мида. Рассчитаем параметры функции пл отности распределения появления читателей. Вершины начального симплекса : Оптимизируемой функцией является (2.2), где взяты из табл . 2.1. Критерий останова : Результат : Рассчитаем параметры функции плотности распределения обслуживания читателей. Вершины начального симплекса : Оптимизируемой функцией является (2.2), где взяты из табл . 2.2. Критерий останова : Результат : Рассчитаем параметры функции плотности распределения ожидания читателей. Вершины начального симпл екса : Оптимизируемой функцией является (2.2), где взяты из табл . 2.3. Критерий останова : Результат : 2.4 Структура ИМ Исходные данные : 1. Система планирования . Моделируется п - канальная система массового обслуживания . Каналы системы равноэффективны . Известна плотность распределения случайного времен и обслуживания заявок (t) . 2. Входящий поток заявок . На вход системы поступает случайный поток заявок с плотностью распределения случайного временного интервала между заявками (t) . 3. Ожидание в системе . Заявки , поступившие в буфер , ожидают свое обслуживание в порядке очереди некоторое время . Известна плотность распределения случайного времени ожидания заявок т (t) . 4. Дисциплина обслу живания . Если в момент поступления заявки хотя бы один из каналов системы свободен , поступившая заявка начинает обслуживаться этим каналом . Если в момент поступления заявки свободных каналов нет , то заявка поступает в буфер , емкость которого М заявок . Заявка , поступившая в момент , когда все п каналов заняты и буфер занят , теряется. 5. Экономические характеристики системы . За каждую поступившую заявку система получает прибыль – С 0 , за каждую потерянную заявку – платит штраф – С 1 . Стоимость эксплуатации одного канала в единицу времени С э зависит от производительности канала , определяемой средним временем обслуживания одной заявки Т обс по формуле С э (Т э ) = а 0 + а 1 . (2.3) Стоимость эксплуатации буфера в единицу времени С б зависит от его емкости и рассчитывается по формуле С б = bМ 2/3 . (2.4) При построении имитационной модели будем использовать метод особых состояний . В соответствии с ним сформируем календарь событий , отображаемый таблицей 2.1. Табли ца 2.4 - Календарь событий № Тип события Наименование события Момент наступления события , Признак 0 0 Поступление очередной заявки 0 0 1 1 Освобождение 1-го канала 0 1 2 1 Освобождение 2-го канала 0 1 … … … … … 1 Освобождение -го канала 0 1 n +1 2 Уход из очереди 1-й заявки 0 1 … … … … … n + m 2 Уход из очереди m -й заявки 0 1 В соответствии с логикой работы имитационной модели её алгоритм состоит из трех модулей : модуля 0, реализующего действия , инициируемые поступлением в систему очередной заявки (событие типа 0), модуля 1, реализующего действия , которые необхо димо осуществить в связи с освобождением канала (событие типа 1), модуля 2, реализующего действия , которые необходимо осуществить в связи с уходом из очереди m -й заявки (событие типа 2). Очередность работы модулей определяется координирующим элементом моде ли , которым является календарь событий . Совокупность операторов , обеспечивающих ввод необходимых для работы модели исходных данных , просмотр календаря и инициирующих действия модулей 0, 1, 2 образует внешний контур модели. Структурная схема внешнего контур а модели представлена на рис . 2.1. Рис . 2.1 - Блок-схема внешнего контура модели Работа внешнего контура начинается с ввода исходных данных и наст ройки. Исходные данные : n – число каналов системы ; M – емкость буфера ; N 0 – заданное заранее число заявок , которые должны поступить в систему за время её работы ; Е 0 = 1, 2,… , n – массив номеров свободных каналов системы ; Е 1 = 0,0,…,0 – массив номеров з анятых обслуживанием каналов системы. 2.5 Описание алгоритма функционирования Перед началом работы модели все каналы системы свободны , поэтому массив Е 0 содержит номера всех каналов , а массив Е 1 – пуст. Начальный оператор модели сравнивает число заявок N , прошедших через систему , с предельным значением N 0 . Если N=N 0 , то выполняется статистическая обработка результатов моделирования и печать . Если же N I 1 , в противном случае , аппарат защиты срабатывал бы при каждом включении электроустановки. В качестве предохранителя был выбран ВПБ 6 – 9. Определение тока короткого замыкания фазы на корпус ЭУ : (4.4) Z ПФН – полное сопротивление петли фаза – нуль , Ом ; Z ТР – полное сопротивление трансформатора , Ом. Полное сопротивление петли фаза-нуль включает активное сопротивление проводников ( R ) и индукти вное сопротивление (Х п ) петли фаза-нуль и определяется по формуле : (4.5) где R ф , R НЗ - активное сопротивление соответственно фазного и нулевого защитного проводников , Ом ; Х П - индуктивное сопротивление петли фаз - нуль , Ом , которое может быть определено по формуле : Х П = Х ф + X НЗ + Х ВЗ Ом, (4.6) где Х ф , Х нз - внутренние индуктивные сопротивления соответственно фазного и нулевого защитного проводников , Ом ; для медных и алюминиевых проводов Х ф и Х НЗ малы (около 0,015 Ом / км ), поэтому ими можно пренебречь ; Х вз - внешнее индуктивное сопротивление , обусловленное взаимоиндукцией петли фаза-нуль , Ом ; зависит от расстояния между проводами D и их диаметра d . Та к как нулевые защитные проводники прокладываются совместно с фазными , значение D мало и соизмеримо с диаметром d , то сопротивление Х вз незначительно (не более 0,1 Ом /км ) и им также можно пренебречь. Таким образом : (4.7) Сопротивление трансформатора зависит от типа трансформатора (сухой или масляный ), напряжения на первичной обмотке , схемы соединения обмоток (звездой или треугольником ), мощности трансформат ора n tp и др. Мощность трансформатора определяется из условия : N TP = 4 P 2 , кВт, (4.8) N TP = 4 4.75 = 19 , кВт Определение активного сопротивления фазного проводника : R Ф = R Ф 1 + R Ф 2 , Ом (4.9) где R Ф 1, R Ф 2 – сопротивление фазного проводника соответственно на участке 1 на участке 2, Ом Для проводников из цветных металлов R Ф определяется по формулам : (4.10) (4.11) где - удельное сопротивление Для меди S ф 1 , S ф 1 – сечения фазного проводника на участках 1 и 2, мм 2 . Сечения фазных проводов определяют при проектировании электрической сети в зависимости от допустимого длительного тока , способа прокладки к абеля , материала проводников . Для участка 1 выбираем сечение , соответствующее току I 1 , для участка 2 – току I 2 , который определяем по формуле : (4.12) определение сопротивления нулевого защитного проводника : (4.13) где R H 1 , R H 2 – сопротивление нулевого защитного пров одника соответственно на участках 1 и на участке 2, Ом. Согласно требованиям [13] площадь сечения нулевого защитного проводников в групповой трехпроводной сети должна быть не менее площади фазового проводника , т.е . S H 1 = S Ф 1 ; S H 2 = S Ф 2 Следовательно , R H = R Ф . Проверка выполнения условий надежности и эффективности работы зануления : , где К – запас надежности (3 х кратное ) 49.484 > 4.091 потери напряжений на 1 и 2 участках : Был выбран предохранитель ВПБ 6-9 и сечение на 1 участке 1 мм 2 , на участке 2 – 6.5 мм 2 . Эксплуатационные меры : При работе на ЭВМ необходимо соблюдать правила техники без опасности при работе с высоким напряжением , а также следующие меры предосторожности : Не подключать и не отключать разъемы кабелей при включенном напряжении сети ; Техническое обслуживание и ремонт производить только при выключенном питании. 4.4 Пожарная б езопасность Согласно требованиям ГОСТ 12.1.004-91 [29] пожарная безопасность обеспечивается : Системой предотвращения пожаров. Системой пожарной защиты. Организационными мероприятиями по пожарной безопасности. В системе предотвращения пожара предусмотрено : · предотвращение образования горючей среды. · предотвращения образования в горючей среде источников зажигания. Для уменьшения опасности образования в горючей среде источников зажигания предусмотрено : Молниезащита зданий , сооружений и оборудования . Для данн ого класса пожароопасной зоны П -IIa и местности со средней грозовой деятельностью 20 и более грозовых часов в год , т.е . для условий г . Харькова установлена III категория молниезащиты [30]; Использование электрооборудования , соответствующее классу пожароопа сной зоны помещения – II ; степень зашиты электроаппаратуры должна быть не ниже IP-44, степень зашиты светильников IP-2X. Наличие плавких вставок и предохранителей в электронном оборудовании . Обеспечение защиты от короткого замыкания (контроль изоляции , исп ользование зануления ); Выбор сечения проводников по допустимому нагреву ; При выборе средств тушения пожара для обеспечения безопасности человека от возможности поражения электрическим током в помещении предусмотрено использование двух углекислотных огнетуш ителей ОУ -5, емкостью 5 литров . Применение пенных огнетушителей исключено , так как ЭВМ может находиться под напряжением . Огнетушители находятся на видном и доступном месте. Организационными мероприятиями противопожарной профилактики являются : Обучение прои зводственного персонала противопожарным правилам. Издание необходимых инструкций , плакатов , средств наглядной агитации , плана эвакуации персонала в случае пожара. При возникновении пожара предусмотрена возможность сообщения в пожарную охрану по телефону ил и сигнализации. 4.5 Охрана окружающей среды Охрана окружающей среды – это комплекс мероприятий , охватывающих охрану , рациональное использование и восстановление объектов живой и неживой природы .[31]. В настоящее время мир находится на грани экологической катастрофы . Глобальная экологическая ситуация характеризуется : высоким загрязнением окружающей среды ; ростом населения и материального производства ; большими масштабами (в ряде случаев нерациональными ) потребления природных ресурсов ; интенсивным антропоген ным воздействием на все подсистемы окружающей среды , отсюда вытекает глобальный характер экологических проблем ; ухудшением экологических систем , гибелью многих уникальных ландшафтов ; экологической неразберихой и слабой правовой базой. Поэтому в настоящее в ремя остро встал вопрос о разработке и внедрении новых технологий и методов , направленных на сохранение окружающей среды и восстановление экологической ситуации . Благодаря научному подходу удаётся оптимизировать результаты человеческой деятельности , сдела т ь ее более безопасной для окружающей среды. В существующем законодательстве много внимания уделяется вопросам охраны окружающей среды . Закон Украины об охране окружающей природной среды регулирует отношения в области охраны , использования и воспроизводства природных ресурсов , обеспечивают экологическую безопасность , предупреждает и ликвидирует отрицательные воздействия хозяйственной или иной деятельности на окружающую среду . Согласно стандарту ТСО -95 устанавливаются требования к производству и используемым при этом материалам . Они не должны содержать фреонов , бромидов , хлоридов и других вредных соединений. ЭВМ состоит из множества компонентов , которые составляют существенные трудности при их утилизации . Переработка таких материалов после эксплуатации оборудо вания является одной из главных экологических проблем нашего времени. Стандартом ТСО '99 накладывается ряд ограничений к используемым кабелям . Также международными стандартами (начиная с ТСО '92) предусматривается применение энергосберегающих технологий , нак ладываются ограничения на допустимые уровни мощности , потребляемые в неактивном режиме. Ужесточение требований к производству и материалам , а также разработка новых производственных и утилизационных технологий позволят уменьшить антропогенную нагрузку на о кружающую среду. 5 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 5.1 Введение В настоящее время проблемы автоматизации работы библиотек являются актуальными . Поэтому представляется интересным рассмотреть методику оптимизации параметров библиотечной автоматизир ованной системы обеспечения информационными услугами , используя метод статистических испытаний , а также построение имитационных моделей сложных экономико-организационных систем . Предполагается , что необходимо собрать статистическую информацию о работе кон к ретной библиотеки (в данном дипломном проекте – библиотека ХГЗВА ). На основе полученных статистических данных с помощью математического аппарата построить законы плотности распределения вероятностей появления , обслуживания и ожидания читателей . Это даст в о зможность построить имитационную модель . После завершения работы модели в памяти должны остаться значения общего числа заявок , прошедших через систему и число заявок , получивших отказ. Библиотека ХГЗВА оснащена современной компьютерной и оргтехникой , что д ает возможность предоставлять качественные информационные услуги . Но следует отметить тот факт , что для читателей установлен 1 компьютер . Имеется возможность приобрести большее количество . Руководство в новых экономических условиях не согласно полагаться л ишь на экспертную оценку заведующей библиотеки . Это связано с тем , что необходимо подбирать соответствующее помещение , планировать рабочие места , рассчитывать условную стоимость предоставления информационных услуг и т.д . Таким образом , главным направлени е м оптимизации работы библиотеки является вычисление оптимального числа информационных каналов (компьютеров ). Читатели могут воспользоваться такими услугами : получить актуальную информацию из сети Internet , воспользоваться электронной почты , воспользоваться поиском в электронном каталоге библиотечного фонда ХГЗВА , воспользоваться программами обучающего характера . Данные информационные услуги предоставляются бесплатно – академия покрывает затраты . В связи с этим наблюдается большое число желающих воспользова т ься данными услугами . На возможность максимального удовлетворения информационных потребностей влияет ряд факторов : 1) время работы библиотеки ; 2) количество компьютеров ; 3) количество читателей ; 4) время обслуживания читателя ; 5) время ожидания читателя. И з перечисленных факторов представляется возможным регулирование количества компьютеров , и ограничение сверху времени обслуживания . Таким образом , перспективность работы над работой и возможность ее реализации достаточно высоки , в то время как научно-техни ч еский уровень является низким. 5.2 Обзор существующих методов решения задачи Для решения поставленной задачи можно воспользоваться методом штрафных функций . Но при этом нужно сделать предположение , что количество предоставляемых услуг прямо пропорциональ но количеству компьютеров . Такое допущение дает возможность формализовать модель системы . Но результат окажется заниженным , так как известно , что польза от каждой последующей единицы аналогичного товара меньше . Также можно рассмотреть данную задачу как бе зусловную оптимизацию целевой функции с дискретной переменной . Но для этого нужно иметь плотность входного потока заявок и интенсивность обслуживания . Вычисляя математическое ожидание полученных данных , выходит : среднее время появления читателей 10 минут ( реальные значения от 2 до 26 минут ), среднее время обслуживания 38 минут (реальные значения от 5 до 65 минут ). Такие усредненные данные не отражают реального положения вещей . Поэтому невозможно воспользоваться этим методом из-за достаточно высокой погрешн о сти конечного результата. Таким образом , построение имитационной модели позволяет максимально учесть реальные характеристики системы . При этом не нужно формализовать модель системы . Результат работы такой имитационной модели является достоверным , потому чт о , более точный результат можно получить только владея большим объемом информации. Необходимо описать направления экономии , используя данный метод : Э 1 – повышение достоверности результата ; Э 2 – доход от реализации результатов НИР другим организациям ; Э 1 до стигается за счет того , что руководство примет оптимальное решение. Э 2 представляется возможным так как число организаций , которые предоставляют собой системы массового обслуживания , растет . 5.3 Расчёт сметы затрат на НИР Выполнение научных исследовани й требует определённых затрат , которые необходимо рассматривать как дополнительные капиталовложения . При этом принимаем : 1) общее количество часов отладки и решения на ПЭВМ T = 300 ч ; 2) стоимость 1 м 2 площади в мес . C a = 10 грн .; 3) мощность ПЭВМ W = 0,3 кВт ; 4) площадь помещения S = 35 м 2 ; 5) стоимость электроэнергии 1 кВт ч Т ф = 0,24 грн . (с ПДВ ); 6) коэффициент невыходов б = 5 %; 7) стоимость ПЭВМ S к = 3000 грн .; 8) количество рабочих дней в месяц Д р = 25; 9) время работы на компьютере T к = 4 мес .; 10) мощность осветительной электроэнергии W о.э. = 0,18 кВт ; 11) время разработки НИР t р = 5 мес. Рассчитаем эффективный фонд времени : T э = Д р
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
— Ты не интроверт, а мудак зашуганный.
— Я, пожалуй, поищу другого психолога.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, диплом по экономике и финансам "Методика оптимизации библиотечной системы обслуживания", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru