- •Воронежский государственный технический университет
- •Утверждено Редакционно-издательским советом университета в качестве учебного пособия
- •Введение
- •2. Классификация видов моделирования систем
- •3. Основные математические методы моделирования информационных процессов и систем
- •3.1. Виды математических моделей
- •3.2. Структурные математические модели
- •3.3. Функциональные математические модели
- •3.3.1. Непрерывно-детерминированные модели
- •3.3.2. Непрерывно-стохастические модели
- •3.3.2.1. Анализ работы разомкнутых смо
- •3.3.2.2. Замкнутые смо
- •3.4. Моделирование дискретных систем
- •3.4.1. Конечные автоматы
- •3.4.2. Дискретно-детерминированные модели
- •3.4.3. Вероятностные автоматы
- •3.5. Сетевые модели. Сети Петри (n-схемы)
- •4. Имитационное моделирование информационных процессов
- •4.1. Организация статистического моделирования
- •4.2Моделирование случайной величины с заданным законом распределения
- •4.3 Моделирование равномерно распределенных на отрезке [a,b] случайных чисел
- •4.4. Моделирование показательно распределенных св
- •4.5. Моделирование нормально распределенных случайных чисел
- •4.6. Проверка качества случайных чисел по критерию
- •4.7. Точность статистических оценок
- •4.8. Аппроксимация результатов моделирования
- •5. Формализация и алгоритмизация процессов функционирования систем
- •5.1. Методика разработки и машинной реализации моделей систем
- •5.2. Построение концептуальных моделей систем и их формализация
- •5.3. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация
- •6. Планирование имитационных моделй с экспериментами
- •6.1. Полный факторный эксперимент
- •6.2. Дробные реплики
- •6.3. Общая схема планирования эксперимента
- •6.3.1. "Крутое восхождение"
- •6.3.2. Этапы планирования эксперимента
- •6.4. Стратегическое планирование
- •6.5. Тактическое планирование
- •7. Оценка точности и достоверности результатов моделирования
- •7.1. Общие положения
- •7.2. Регрессионный анализ
- •7.3. Корреляционный анализ
- •7.4. Экспертные оценки
- •8. Инструментальные средства моделирования систем
- •8.1. Архитектура языков имитационного моделирования
- •8.2. Задание времени в машинной модели
- •8.3. Сравнительный анализ языков моделирования
- •8.4. Примеры прикладных пакетов моделирования и языков моделирования
- •9. Правила построения моделирующих алгоритмов и способы реализации моделей
- •10. Сетевые модели вычислительных систем
- •10.1. Определение: Сеть Петри
- •Объекты, образующие сеть Петри
- •2Расширенная входная Расширенная выходная
- •10.2. Маркировка сети Петри.
- •10.3. Пространство состояний сети Петри
- •10.4. Моделирование параллельных процессов.
- •10.5. Моделирование процессора с конвейерной обработкой
- •10.6. Кратные функциональные блоки компьютера
- •10.7. Сети Петри и программирование
- •10.8. Взаимно исключающие параллельные процессы
- •10.9. Анализ сетей Петри
- •10.10. Дерево достижимости сети Петри
- •В позицию может входить и выходить только одна дуга
- •11. Система имитационного моделирования gpss/pc
- •11.1. Назначение и основные возможности системы
- •11. 2. Состав системы моделирования gpss/pc
- •11.3. Структура операторов языка gpss/pc
- •11.4. Команды среды gpss/pc
- •11.5. Основные операторы языка gpss/pc
- •11.5.1. Начало gpss-модели
- •11.5.2. Комментарии в gpss/pc
- •11.5.3. Имитация потоков событий. Транзакты
- •11.5.4. Имитация типовых узлов смо
- •11.6. Информация о ходе моделирования
- •11.6.1. Окно данных
- •11.6.2. Окно блоков
- •11.6.3. Окно устройств
- •11.6.4. Окно многоканальных устройств
- •11.7. Информация о результатах моделирования
- •11.7.1. Файл результатов моделирования
- •11.7.2. Содержание результатов моделирования
- •11.9. Управление движением транзактов
- •11.10. Дополнительные средства сбора информации о модели
- •11.11. Стандартные числовые атрибуты
- •11.12. Выбор направления движения транзактов с использованием сча
- •11.13. Датчики случайных чисел в gpss/pc
- •11.14. Функции в gpss/pc
- •11.14.1. Дискретные функции
- •11.14.2. Непрерывные функции
- •11.15. Переменные в gpss/pc
- •11.16. Организация циклов
- •11.17. Логические переключатели
- •11.18. Управление движением транзактов в зависимости от состояния элементов модели
- •11.19. Моделирование согласованных процессов на gpss-pc
- •11.19.1. Создание ансамблей транзактов
- •11.19.2. Накопление нескольких транзактов для последующей обработки
- •11.19.3. Объединение нескольких транзактов в один
- •11.19.4. Синхронизация движения транзактов в модели
- •11.20. Время пребывания транзакта в модели
- •11.21. Сбор данных о распределении значений характеристик модели. Таблицы
- •11.22. Изменение имени файла результатов моделирования
- •11.23. Приведение модели к исходному состоянию
- •11.24. Многократное выполнение моделирования
- •11.25. Моделирование нескольких вариантов системы в одной gpss-модели
- •11.26. Время моделирования
- •3 94026 Воронеж, Московский просп., 14
8. Инструментальные средства моделирования систем
Структура программного обеспечения, используемого для осуществления имитационных экспериментов, содержит четыре уровня. Самый нижний – программирование в кодах, автокоды, машинно-ориентированные языки, операционные системы. Следующий уровень – алгоритмические языки высокого уровня и соответствующие системы программирования. Здесь же находятся и СУБД – системы управления банками данных. Третий уровень – специализированные алгоритмические языки моделирования. И, наконец, интегрированные системы имитационного моделирования.
Определение: Инструментальные средства – набор аппаратно-программных средств, представляемых пользователю-разработчику или пользователю-исследователю машинной модели.
Язык моделирования отражает определенную структуру понятий, применяющихся для описания многих явлений. Высокий уровень проблемной ориентации языка сильно упрощает программирование моделей, а предусмотренные в нем возможности сбора, обработки и вывода данных позволяют быстро и подробно анализировать результаты численного эксперимента.
Основные моменты, характеризующие качество языка моделирования:
удобство описания статической структуры системы ее динамики и начального состояния;
удобство ввода исходных данных моделирования и варьирования структуры, алгоритмов и параметров модели;
реализуемость статистического моделирования;
эффективность анализа и вывода результатов модели;
простота отладки и контроля работы программы;
доступность восприятия и использования языка.
Определение: язык моделирования – процедурно-ориентированный язык, обладающий специфическими чертами, являющийся средством для описания специфических процессов.
Рассмотрим преимущества и недостатки использования для моделирования процесса функционирования системы языков имитационного моделирования (ЯИМ) и языков общего назначения (ЯОН), то есть универсальных и процедурно-ориентированных алгоритмических языков.
Почему используют ЯИМ:
удобство программирования модели системы (играет существенную роль при машинной реализации моделирующих алгоритмов);
концептуальная направленность языка на класс систем, необходимая на этапе построения модели системы и выборе общего направления исследования в планируемом машинном эксперименте;
языки моделирования позволяют описывать моделируемые системы в терминах, разработанных на базе основных понятий имитации.
Технические возражения против использования ЯИМ:
вопросы эффективности рабочих программ;
возможности отладки программ и т. д.
Эксплуатационный недостаток: нехватка документации по существующим ЯИМ, индивидуальный характер соответствующих трансляторов, усложняющий реализацию на различных ЭВМ.
К настоящему времени сложилось два подхода к разработке языков моделирования: непрерывный и дискретный. Следовательно, ЯИМ можно разделить на две группы: для имитации непрерывных и дискретных систем.
8.1. Архитектура языков имитационного моделирования
Архитектуру ЯИМ, то есть концепцию взаимосвязей элементов языка как сложной системы и технологию перехода от системы (S) к ее машинной модели (Mm) можно представить следующим образом (рис. 9.1):
Объекты (системы) описываются (отображаются в языке) с помощью атрибутов языка;
атрибуты взаимодействуют с процессами, адекватными реально протекающим явлениям в системе (S);
процессы требуют условий, определяющих логическую основу и последовательность взаимодействия этих процессов во времени;
условия влияют на события, имеющие место внутри объекта моделирования (S) и при взаимодействии с внешней средой (E);
события изменяют состояния системы Mm в пространстве и во времени.
С помощью машинных моделей исследуется поведение и характеристики системы на определенном отрезке времени. Поэтому при выборе языка программирования важной задачей является реализация двух функций: корректировка временной координаты состояния системы; обеспечение согласованности различных блоков и событий в системе (синхронизация во времени).
Функционирование модели Mm должно протекать в искусственном времени. При этом не надо забывать, что компоненты реальной системы S функционируют одновременно, а компоненты Mm – последовательно так как реализуются с помощью ЭВМ последовательного действия. Поэтому необходимо создать "механизм" задания времени в ЯИМ для синхронизации действий элементов модели системы.