Usage

Video Tutorial

Туториал можно найти здесь: tutorial

Libs.

Чтобы установить нужные Python-библиотеки, достаточно либо иметь Python, установленный через Anaconda, либо через терминал вбить команду баша

 bash install_libs.sh

либо, если нет баша, просто ввести в терминал по порядку:

pip install numpy 
pip install pandas

1.

Написать прогу на GPSS в файлик типа gornostaev_4_gpss_no_mult.txt.

Там должна отсутствовать строка RMULT, потом скрипт нагенерит рандомных баз и для каждой базы сделает копию файла и положит в папку gpss_experiment_scripts/. И сущности станков должны быть именованы либо STANOK<число> либо MACHINE<число>. Только тогда скрипт поймёт, что это станок, когда будет парсить файлы отчёта.

2.

Затем использовать скрипт:

python gpss_files_generator.py 20 5 gornostaev_4_gpss_no_mult.txt

gpss_files_generator.py - консольное приложение, можно воспользоваться помощью

$ python gpss_files_generator.py -h 

чтобы понять, что туда передаётся. После выполнения команды будут сгенерированы файлы-исходники модели GPSS для разных RMULT.

3.

Самый занудный этап. Вручную просто копировать исходный код из сгенеренных файлов, подставлять в редактор GPSS, прогонять симуляцию, полученные отчеты сохранять по порядку в папку reports/. Нумерация - от единицы, так же как сгенеренные исходники.

ЛИБО можно копировать и подставлять все отчёты в один файл и назвать его наподобие merged_reports.txt. Сохранять нужно в таком формате:

первый отчет
<>?
второй отчет
<>?
...
последний отчет

То есть, между отчетами должен быть разделитель "<>?". После последнего отчета не должно быть разделителя.

После того, как файл будет заполнен, использовать скрипт:

python split_reports.py merged_reports.txt reports/

также можно воспользоваться флагом -h, если нужно понять за что какой аргумент отвечает.

4.

Использовать скрипт

$ python python_csv_fetcher.py reports/ --target_column_index 2 --n_sizes "5 20"

Также можно воспользоваться помощью -h Первый аргумент в скрипт - папка с текстовыми отчетами прогона гыпыэсэс. Второй аргемент - индекс колонки, которую надо обработать. 2, в данном случае, это UTILIZATION, он стоит по умолчанию. Третий - размер массива для расчета средних и дисперсий в зависимости от размера выборки (по дефолту "5 20", можно не менять, если нужен просто отчёт)

5.

Выводы в отчёт будут в папке outputs/. А именно: табличка средних и дисперсий, сырые данные, и таблички для каждого станка. Кроме того, в папке reports/ (или как вы её решите назвать), файлы-отчёты из ГПСС будут обработаны: из них будут удалены лишние строки, вверху будут вставлены базы генераторов, которые были использованы в этом эксперименте, и эти файлы можно будет сразу вставлять в отчёт.

Скачать Anaconda можно здесь