Модель обслуживания потока заявок с очередями можно создать в различных системах имитационного моделирования, таких как AnyLogic, Simio, Arena, SimPy и др. Для реализации обслуживания с относительными и абсолютными приоритетами в такой модели могут быть использованы различные элементы. Обслуживание с относительными приоритетами подразумевает, что заявки с более высоким приоритетом будут обслуживаться в первую очередь. Для этого в модели может быть использован элемент, который будет определять приоритет каждой заявки и управлять их порядком обслуживания. Например, это может быть буфер (очередь), в котором заявки с высоким приоритетом будут перемещаться в начало очереди и обслуживаться раньше, чем заявки с низким приоритетом. Другой вариант - использование специального блока или алгоритма, который будет определять приоритет заявки и передавать ее на обслуживание в соответствующий обработчик или блок. Обслуживание с абсолютными приоритетами означает, что заявки, имеющие выделенные приоритеты, будут обрабатываться без очереди и сразу же передаваться на обслуживание. В модели это может быть реализовано, например, с помощью условного оператора или специального блока, который будет проверять приоритет каждой заявки и передавать ее на обслуживание в соответствующий обработчик или блок без ожидания в очереди. Также может быть использована система параллельной обработки, где заявки с высокими приоритетами будут обслуживаться отдельно от остальных заявок. При анализе результатов запуска модели на основании стандартного отчета прогона необходимо обращать внимание на следующие показатели: 1. Время обслуживания заявок: данное значение позволяет оценить эффективность работы модели. Чем меньше время обслуживания, тем быстрее заявки проходят через систему и тем лучше модель выполняет свою функцию. 2. Время ожидания заявок в очереди: показатель, позволяющий оценить эффективность системы обслуживания. В случае использования приоритетов, следует проверять время ожидания заявок с высоким приоритетом по сравнению со временем ожидания заявок с низким приоритетом. Если время ожидания заявок с высоким приоритетом значительно меньше, то можно сделать вывод о том, что модель с приоритетами работает эффективнее. 3. Количество обслуженных заявок: этот показатель позволяет оценить объем работы, выполненной моделью. Чем больше обслуженных заявок, тем эффективнее работает модель. 4. Процент отказов: данное значение позволяет оценить уровень загруженности системы и ее способность справляться с поступающими заявками. Чем меньше процент отказов, тем эффективнее работает модель. 5. Использование ресурсов: в зависимости от конкретной модели могут быть использованы различные ресурсы (например, процессорное время, пространство памяти и др.). Анализ использования ресурсов позволяет оптимизировать работу модели и выявить возможные проблемы с недостатком ресурсов. Все эти показатели следует анализировать в контексте поставленных целей моделирования и требований к обслуживанию заявок. В случае необходимости, можно провести сравнение различных вариантов модели с разными приоритетами или другими параметрами, чтобы определить наиболее эффективные решения.