- •Конспект лекций По дисциплине «Моделирование систем» Содержание
- •1.Системы и моделирование
- •1.1.Система как предмет моделирования
- •1.2.Модели
- •1.3.Математическое моделирование
- •2.Математические схемы моделирования систем
- •2.1.Основные подходы к построению математических моделей систем
- •2.2.Задачи теории массового обслуживания
- •2.3.Поток заявок. Время обслуживания
- •2.4.Простейшие смо и их характеристики
- •3.Этапы машинного моделирования систем
- •3.1.Построение концептуальной модели системы и ее формализация
- •3.2.Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация
- •3.3.Получение и интерпретация результатов моделирования системы
- •4.Принципы имитационного моделирования сложных систем
- •4.1.Понятие модельного времени
- •4.2.Способы имитации
- •4.3.Моделирующий алгоритм
- •5.Моделирование случайных факторов
- •5.1.Принципы моделирования случайных элементов
- •5.2.Требования к генератору случайных чисел
- •5.3.Методы построения программных датчиков бсв
- •5.4.Моделирование случайных воздействий на системы
- •6.Программные средства моделирования систем
- •6.1.Машинная реализация имитационных моделей
- •6.2.Классификация языков моделирования
- •6.3.Средства языков моделирования
- •7.Язык и система моделирования gpss
- •7.1.Транзакты
- •7.2.Списки
- •Процедура просмотра списка текущих событий:
- •7.3.Устройства
- •7.4.Многокнальные устройства (мку)
- •7.5.Логические ключи
- •7.6.Очереди и регистраторы очередей
- •7.7.Таблицы
- •7.8.Ячейки (Сохраняемые величины)
- •7.9.Матрицы
- •7.10.Функции
- •7.11.Переменные
- •8.Обработка результатов имитационного моделирования
- •8.1.Точечные оценки неизвестных параметров
- •8.2.Статистические методы обработки
- •8.3.Задачи обработки результатов моделирования
- •9.Планирование имитационных экспериментов
- •9.1.Общие принципы и задачи планирования экспериментов
- •9.2.Планирование экспериментов по исследованию систем методами дисперсионного анализа
- •10 Тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •10.1 Стратегии запуска
- •10.1.1 Задание начальных условий
- •10.1.2 Процедуры отсечения
- •10.2 Определение объема имитационных экспериментов
- •9.3.Методы понижения дисперсии
- •Дополняющая выборка
- •Общие потоки случайных чисел
- •Использование априорной информации
- •Использование управляющих переменных
- •9.4.Правила остановки
- •10.Планирование экспериментов по оптимизации систем
- •10.1.Общие положения
- •10.2.Метод крутого восхождения
4.2.Способы имитации
Модели систем классифицируются на дискретно и непрерывно изменяющиеся. Определения “дискретная” и “непрерывная” относятся к поведению зависимых переменных. При дискретной имитации зависимые переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени, называемые моментами свершения событий. Переменная времени (как правило, основная независимая переменная) в имитационной модели может быть либо непрерывной, либо дискретной в зависимости от того, могут ли дискретные изменения зависимых переменных происходить в любые моменты времени или только в определенные моменты. При дискретной имитации состояние системы может меняться только в моменты свершения событий. Так как состояние системы не изменяется между этими моментами, полный динамический портрет состояний системы может быть получен путем продвижения имитационного времени от одного события к другому.
В большинстве языков дискретной имитации используется механизм продвижения времени, основанный на поиске следующего ближайшего события. Языки моделирования дискретных систем в зависимости от подхода к описанию рассматриваемых объектов можно разделить на классы языков, ориентированных на события, активности (действия) или процессы.
Активность — это элементарная единица работы некоторого устройства вычислительной системы, характеризующаяся временем, требуемым для ее выполнения. Процесс представляет собой логически связанную последовательность активностей. Событие — это изменение состояния модели системы. События происходят в особые моменты времени, которые являются началом и окончанием активностей.
В реальной системе совместно выполняются несколько активностей, принадлежащих как связанным, так и не связанным между собой процессам. После окончания выполнения этих активностей, вызывающих изменение состояний других системных объектов, совокупность происшедших событий следования и изменения состояний инициирует начало выполнения других активностей. Эти представления лежат в основе трех альтернативных методологических подходов к построению дискретных имитационных моделей.
Методологический подход |
||
Событийный |
Сканирование активностей |
Процессный |
Событийный (event method) |
Трехэтапный (three-phase approach) |
Процессный (process view):
|
Расписание событий (event scheduling) |
Взаимодействие процессов (process interaction):
|
|
двухэтапное (two-phase) |
трехэтапное (three-phase) |
|
Событийный |
Просмотр действий |
Процессный |
Б лок-схема моделирующего алгоритма управляющей программы
Итак, активности, процессы и события являются конструктивными элементами, с помощью которых описывается динамика дискретных систем и, на основе которых, строятся языки моделирования. В соответствии с этим модель системы можно рассматривать как набор описаний активностей, событий или процессов.