«Моделирование систем» 176 - polpoz.ru o_O
Главная
Поиск по ключевым словам:
страница 1
Похожие работы
Название работы Кол-во страниц Размер
Лабораторная работа №2 по дисциплине Моделирование Систем «Моделирование... 1 175.08kb.
Коллоквиум 3 «Направление моделирования» Моделирование систем 1 26.83kb.
«Моделирование систем» 208 7 640.97kb.
Моделирование процессов и систем обработки информации: курс лекций... 3 699.84kb.
«Экономико-географическое моделирование». Моделирование 1 83.49kb.
Аттрактивный менеджмент: моделирование целей динамики образовательных... 1 62.97kb.
Отчет по лабораторной работе №2 по курсу «Моделирование систем» 1 42.95kb.
Курс «Моделирование и исследование систем» 1 56.02kb.
1. 1 «Фармацевтическая помощь. Здравоохранение как система: основные... 20 1939.05kb.
«Физика конденсированных сред и сложных систем» 1 33.37kb.
Программа дисциплины Теория колебаний 1 201.41kb.
Отчет по преддипломаной практике студента голубевой Владиславы Владимировны 7 438.17kb.
1. На доске выписаны n последовательных натуральных чисел 1 46.11kb.

«Моделирование систем» 176 - страница №1/1


«Моделирование систем»

-176-

© Филатов А.Г.
















    1. Имитационное моделирование



  1. Сущность имитационного моделирования



Система - это совокупность отдельных объектов и связей между ними Реальные системы можно исследовать с помощью двух типов математических

моделей: аналитических и имитационных.


В аналитических моделях поведение системы записывается в виде некоторых функциональных соотношений или логических условий. Однако, аналитические зависимости, связывающие параметры системы, ее входные и выходные величины, удается получить только для сравнительно простых систем. При построении аналитической модели сложной системы неизбежно приходится идти на упрощение представления реальных явлений. Зачастую это приводит к слишком грубому и неадекватному описанию реального процесса. В этом случае приходится использовать имитационное моделирование.
Термин «имитационное моделирование» означает, что мы имеем дело с такими математическими моделями, с помощью которых результат нельзя заранее вычислить или предсказать. В имитационной модели поведение компонент сложной системы описывается набором алгоритмов, которые затем реализуют ситуации, возникающие в реальной системе. Для предсказания поведения реальной системы необходимо произвести эксперимент на модели при заданных исходных данных.
Имитационную модель сложной системы рекомендуется использовать в следующих случаях:


  1. Если не существует законченной постановки задачи исследования и идет процесс познания объекта моделирования. В этом случае имитационная модель служит средством изучения явления.




  1. Если аналитические методы описания объекта существуют, но математические процедуры расчета сложны и трудоемки. В этом случае имитационная модель дает более простой способ решения задачи.

«Моделирование систем»

-177-

© Филатов А.Г.












3. Если кроме оценки влияния параметров системы, необходимо осуществить наблюдение за поведением компонент системы в течение определенного периода времени.


4. Если имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования сложной системы из-за невозможности наблюдения явления в реальных условиях.


  1. Если необходимо контролировать протекание процесса в сложной системе путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации.




  1. При подготовке специалистов и освоении новой техники. В этом случае не имитационной модели приобретаются необходимые навыки персонала.




  1. Если изучаются новые ситуации функционирования сложной системы, о которых недостаточно априорной информации.




  1. Когда исследуется изменение поведения сложной системы при введении в нее новых компонент и связей.

Достоинства метода имитационного моделирования:


1. Возможность описания компонент сложной системы на высоком уровне
детализации.


  1. Отсутствие ограничений на вид зависимости между параметрами имитационной модели и состоянием внешней среды сложной системы.




  1. Возможность исследования динамики взаимодействия компонент во времени и

пространстве параметров системы.


Имитация представляет собой численный метод проведения на ЭВМ эксперимента в течение заданного или формируемого периода времени. В этом случае поведение компонент сложной системы и их взаимодействие в рамках имитационной модели чаще всего описываются набором алгоритмов, реализуемых на некотором языке моделирования. Под процессом имитации на ЭВМ понимаются: конструирование модели, испытания построенной модели, применение модели для изучения некоторого явления или проблемы.
Имитируя различные реальные ситуации на имитационной модели, исследователь решает следующие задачи:

«Моделирование систем»

-178-

© Филатов А.Г.
















  1. Оценка эффективности различных принципов управления системой.




  1. Сравнение различных вариантов структуры системы.




  1. Определение степени влияния изменений параметров системы и начальных условий имитации ее поведения на показатели эффективности системы.




    1. отечественной литературе метод имитационного моделирования встречается также под названием метода цифрового, машинного, программного, статистического, вероятностного, автоматного, динамического моделирования, а также метода машинной имитации. В зарубежной научной литературе термину имитационное моделирование соответствуют «computer simulation» и «digital simulation».

Метод имитационного моделирования может рассматриваться как своеобразный экспериментальный метод исследования. От обычных прямых экспериментальных методов он отличается тем, что испытанию подвергается не сам объект, а реализованная на ЭВМ его имитационная модель. Однократное натурное испытание объекта и соответствующее однократное испытание имитационной модели позволяют получить только одно значение того или иного показателя. Если исследуемый объект и его имитационная модель имеют вероятностный характер функционирования, необходимо произвести планирование и многократное повторение эксперимента с последующей статистической обработкой данных. Поэтому при исследовании имитационной модели широко применяются методы планирования и обработки результатов эксперимента.


Говоря о методе имитационного моделирования, подразумевают метод, ориентированный на применение цифровых вычислительных устройств. Хотя в принципе некоторые узлы имитационной модели могут быть выполнены на аналоговых вычислительных машинах.
Существует множество толкований таких понятий имитационного моделирования, как модель, компоненты, параметры, функциональные зависимости, целевые функции. Однако, в целом принято придерживаться определений, сформулированных «отцом» имитационного моделирования Робертом Шенноном.

«Моделирование систем»

-179-

© Филатов А.Г.
















  1. Каждая модель представляет собой некоторую комбинацию таких составляющих, как компоненты, переменные, параметры, функциональные зависимости, ограничения, целевые функции.




  1. Под компонентами понимают составные части, которые при соответствующем объединении образуют систему.




  1. Параметрами (или переменными) являются величины, которые исследователь может выбирать произвольно. Переменные модели системы делятся на два вида: экзогенные и эндогенные. Экзогенные переменные порождаются вне модели внешней средой. Их также принято называть входными переменными модели. Эндогенные переменные характеризуют внутреннее состояние модели. Их принято называть переменными состояния или выходными переменными.

  2. Функциональные зависимости описывают поведение переменных и параметров системы. Эти зависимости по своей природе могут быть как детерминированными, так и стохастическими. Оба типа соотношений обычно выражают в виде алгоритмов, которые устанавливают зависимости между входными и выходными переменными.




  1. Ограничения характеризуют пределы изменения входных и выходных переменных. Они либо вводятся разработчиком модели, либо устанавливаются самой системой.




  1. Целевая функция, или критерий, представляет точное отображение задачи функционирования системы и необходимых правил оценки ее выполнения.


Пример. Объектом имитации является процесс последовательной обработки множества деталей на нескольких станках. Каждый j -ый станок обрабатывает i -ую деталь, реализуя таким образом функциональное действие ФДij . Обработку множества деталей можно рассматривать как сложную систему CC , в которой каждая деталь является компонентой Ki . Входными переменными являются: частота поступления деталей на обработку и требуемое время обработки каждой детали. Выходными переменными являются очереди деталей у каждого из станков. Ограничениями являются емкости накопителей каждого из станков.

«Моделирование систем»

-180-




© Филатов А.Г.



















6.2. Модельное время. Способы управления модельным временем







Функционирование компонент

Ki

сложной

системы

представляет

собой



последовательность операций в виде функциональных действий ФДij . В результате


выполнения в реальной сложной системе СС некоторого ФДij происходит некоторое событие Cij , связанное с определенной компонентой Ki . Любое ФДij в
реальной системе выполняется в течение некоторого интервала времени ij . Введем
для каждой Ki понятие локального времени ti . В реальной СС , в отличие от имитационной модели, все ti изменяются непрерывно и одновременно. При построении имитационной модели СС все ФДij аппроксимируются упрощенными
ФДij. Степень упрощения определяет уровень детализации ИМ и ошибки имитации реальной СС . Таким образом в имитационной модели реальное ФДij представлено парой ФДij ,ij , которая функционирует следующим образом. Вначале реализуется

ФД при неизменном значении t . После этого t изменяется на величину




и, тем

ij

i

i

ij




самым инициируется появление события Cij .










Пример.

i -ая деталь обрабатывается на станке, который выполняет над этой

деталью последовательно три операции ФДi1 , ФДi2 , ФДi3 , причем на каждую из них

тратит время

i1 , i2 , i3 соответственно.

Инициируемые события: Ci1

-

конец

первой операции, Ci2 - конец второй операции, Ci3 - конец третьей операции. Каждая деталь представляет компоненту Ki , для которой локальное время ti - это время обработки детали станком.







«Моделирование систем»




-181-




© Филатов А.Г.








































Порядок появления события Cij в имитационной модели может быть прямым




(сначала выполнение ФД, затем увеличение t




на ) или обратным (увеличение

t













ij







i

ij




i




на

, затем выполнение ФД).

В имитационной модели каждое ФД описывается







ij




ij







ij










неким алгоритмом

АЛij .

Пару

АЛij ,ij называют активностью имитационной



модели и обозначают АКij . Любая активность имитационной модели представляет


собой запись поведения компоненты Ki имитационной модели. Реализация АКij в ИМ приводит к появлению в модели события Cij .
Если бы ЭВМ имитировала поведение только одной Ki , то выполнение активностей осуществлялось бы строго последовательно. Тогда процесс имитации сводился бы к пересчету временной координаты t1 после выполнения очередного АЛ1 j . В действительности сложная система состоит из множества компонент Ki , которые функционируют одновременно. ИМ должна отражать эту особенность. Противоречие заключается в том, что в большинстве ЭВМ одновременно может
реализовываться алгоритм АЛij только одной из компонент Ki модели. Чтобы обеспечить имитацию параллельных событий, происходящих в реальной системе, вводят глобальную переменную t0 , которую называют модельным (или системным) временем.
С помощью модельного времени t0 организуется квазипараллельная работа компонент ИМ . Введем понятие tij - это конкретное значение ti , при котором происходит Cij . Если значения ti при выполнении АЛij нескольких Ki совпадают,
то последовательно обслуживаются АЛij , совпадающие по времени выполнения, т.е.


имеющие одинаковые значения

tij . После каждой реализации

АЛij выполняется

оператор

коррекции локального

времени Mtij : tijt0ij . При этом

модельное

время t0

не меняется до окончания реализации всех совпавших

АЛij .

После того,

как имитация всех совпавших событий Cij завершена, меняется значение t0 . Существуют два способа управления модельным временем: фиксированного шага и шага до следующего события.






«Моделирование систем»

-182-

© Филатов А.Г.































1.

Способ фиксированного шага.






















При имитации по способу фиксированного шага t0 меняется на одну и ту же







величину t . В моменты времени 0,t,2t... в имитационной модели происходят







события

S0 ,S1 ,S2 ...,

представляющие

обслуживание тех событий, которые







попадают внутрь очередного интервала t . К примеру для рисунка:

S1 : C11 ,C31,







S2 : C12 ,C21 ,C32 ,

S3

: C13 ,C22 .

Хотя

в

действительности

эти

события







происходят в разные моменты времени, при моделировании считается, что они







происходят одновременно. Как правило, все события обслуживаются в точке







верхней границы интервала.






















Таким образом, точность моделирования определяется величиной шага







модельного времени, который обычно берут минимум в десять раз меньше, чем,







минимальный, рассматриваемый при постановке задачи временной интервал.







  1. Способ шага до следующего события.




    1. этом случае t0 меняется в моменты m j , которые соответствуют моментам

появления событий в реальной системе. Обработка событий Cij , одновременно



«Моделирование систем»

-183-

© Филатов А.Г.












появляющихся в реальной системе осуществляется последовательно при неизменном модельном времени. Таким образом, t0 каждый раз меняется на минимальную величину ij .


Независимо от способа изменения модельного времени механизм его коррекции предусматривает следующие действия:


  1. Выбор событий в модели, которые необходимо обслужить при одном и том же модельном времени.




  1. Обслуживание событий, которые имеют одинаковое время инициализации.




  1. Определение очередного значения модельного времени по окончании

обслуживания всех одновременных в пределах шага событий.


Каждое обслуживание события Cij требует определенного ресурса времени
работы ЭВМ. С этой точки зрения способ фиксированного шага более экономичен, но он же и менее точен с точки зрения реализации квазипараллельной реализации событий.
Способ фиксированного шага используется в случаях, если:


  1. Когда события Cij распределены равномерно на всем интервале моделирования и можно подобрать t , обеспечивающий минимальную погрешность имитации.

  2. Когда событий очень много и они появляются группами.

Способ шага до следующего события применяется, если события распределены неравномерно и появляются через значительные временные интервалы ij .


6.3. Обобщенная структурная схема имитационной модели и способы
организации квазипараллелизма
Каждому ФДij реальной системы соответствует его аппроксимация ФДij , представленная в виде активности АКij имитационной модели. Любая активность состоит из описания алгоритма АЛij , который аппроксимирует реальное ФДij , и оператора модификации локального времени компоненты модели Mtij .

«Моделирование систем»

-184-

© Филатов А.Г.












На управляющую программу возлагаются следующие функции:




  1. Выполнение активностей АКij .




  1. Организация взаимодействия активностей АКij друг с другом.




  1. Проверка условий окончания имитации.

Подпрограмма начала имитации задает входные условия, начальные значения параметров.


Подпрограмма окончания имитации обеспечивает расчет характеристик поведения модели и выдает результаты моделирования.
Подпрограмма сбора статистики моделирования может присутствовать в программе как в явном виде, так и быть рассредоточенной по всем компонентам имитационной модели.

В зависимости от состава алгоритмов АЛij , наличия связей между


компонентами, целей и задач моделирования выбирается тот или иной способ описания ИМ . Существует пять способов описания и соответствующих им пять способов организации квазипараллелизма обслуживания активностей:

  1. Описание активностями.




  1. Описание аппаратом событий.




  1. Описание транзактами.

«Моделирование систем»

-185-

© Филатов А.Г.
















  1. Описание агрегатами.




  1. Описание процессами.

Одна и та же сложная система может быть представлена любым из указанных способов, однако, полученные при этом имитационные модели будут отличаться размерами и требованиями к ресурсам ЭВМ.


Просмотр активностей. Данный способ используется при моделировании реальных систем со следующими характеристиками:
 Все ФДij компонент Ki реальной системы различны.


  1. Для выполнения каждого ФДij требуется свое условие. Эти условия известны заранее и могут быть представлены алгоритмически.




  1. В результате выполнения ФДij в системе происходят различные события Cij .




  1. Связи между ФДij отсутствуют.




  1. Все ФДij происходят независимо друг от друга.

В этом случае ИМ составляется из двух частей: множества активностей АКij и набора процедур проверки выполнимости условий инициализации активностей.


Под инициализацией АКij понимают передачу управления от управляющей программы моделирования на выполнение АЛij . Перед началом имитации соответствующая подпрограмма устанавливает начальные состояния Ki и параметров, определяющих условия инициализации АКij . Обычно проверка выполнимости условий инициализации АКij состоит либо в определении значений параметров модели, либо в вычислении моментов tij , либо в проверке значений переменных модели.
По первому циклу управление передается на проверку выполнимости условий активизации АКij . По завершении первого цикла полностью сформирован список активностей, подлежащих выполнению.
Во втором цикле осуществляется последовательное выполнение активностей, занесенных в список. Может оказаться, что при выполнении некоторых АКij во втором цикле, выполнятся условия инициализации некоторых других активностей.

«Моделирование систем»

-186-

© Филатов А.Г.












Поэтому управление вновь передается первому циклу. Только в случае, если после выполнения первого цикла список пуст, корректируется модельное время t0 . Корректировка состоит в замене старого значения t0 минимальным значением момента инициализации активности.




Поскольку выполнение алгоритмов одних активностей, может привести к инициализации других активностей, то возможно многократное повторение циклов 1 и 2 без изменения модельного времени. Поэтому данный способ организации квазипараллелизма выгоден только при наличии достаточно простых алгоритмов проверки выполнимости условий инициализации активностей.


Составление расписания событий. Данный способ используется при моделировании систем со следующими характерными особенностями:
 Различные компоненты Ki выполняют одни и те же функциональные действия
ФДij .

«Моделирование систем»

-187-

© Филатов А.Г.
















  1. Начало выполнения ФДij определяется одними и теми же заранее известными условиями.




  1. В результате выполнения одних и тех же ФДij в системе происходят одинаковые события Cij , независимые друг от друга.




    1. этом случае имитационная модель описывается в виде двух частей: множества подпрограмм обслуживания событий и набора процедур проверки условий появления событий.

Алгоритм инициализации событий состоит в следующем. По первому циклу формируется список инициализируемых событий. Если список не пустой, то во втором цикле последовательно выполняются процедуры обслуживания событий из списка. Каждая такая процедура реализует алгоритм групповой активности и завершается оператором модификации локального времени. Для того, чтобы учесть появление новых событий во время обслуживания списка, после цикла 2 повторяется просмотр условий в цикле 1. Корректировка модельного времени происходит только если список событий окажется пустым. При коррекции t0 модельному времени присваивается минимальное значение момента инициализации


tij .
Отличие данного способа от обслуживания активностей состоит в том, что каждая подпрограмма обслуживания Cij имитирует выполнение группы совпавших функциональных действий ФДij различных компонент Ki системы. Объединение нескольких активностей в группы сокращает машинное время при проверке условий выполнения активностей, поскольку нескольким АКij ставится в соответствие одно групповое условие. Однако, у рассмотренного способа есть один существенный недостаток. Из-за объединения активностей различных компонент в составе одних процедур обслуживания событий описание ИМ не соответствует структуре реальной системы. Зачастую в рамках одной и той же процедуры обслуживаются логически не связанные друг с другом активности. Это затрудняет анализ результатов моделирования и модификацию ИМ .

«Моделирование систем»

-188-

© Филатов А.Г.














Транзактный способ. Данный способ используется при моделировании
реальных систем со следующими особенностями:


  1. Функциональные действия ФДij компонент реальной системы одинаковы.




  1. Общее число ФДij ограничено.




  1. Каждое ФДij представляет собой набор простейших операций.




  1. Все ФДij можно аппроксимировать активностями, алгоритмы выполнения которых сводятся к корректировке значений локальных временных координат ti компонент Ki системы.




  1. Зависимости выполнения ФДij друг от друга легко представить в виде схемы.

Взаимодействие такого вида активностей аналогично работе систем массового обслуживания. Для имитации такой системы используется транзактный способ организации квазипараллелизма. Однотипные активности объединяются и называются приборами массового обслуживания. Инициаторами появления событий



«Моделирование систем»

-189-

© Филатов А.Г.














Cij в имитационной модели становятся заявки на обслуживание - транзакты. Связь между обслуживающими приборами устанавливается с помощью системы очередей.
Имитационная модель представляется в виде схемы, отображающей рождение, пространственное перемещение и уничтожение транзактов. Для описания ИМ создается фиксированный набор стандартных блоков описания обслуживания транзактов. С их помощью представляются действия по образованию и исключению транзактов из модели, управлению движением транзактов, занятию и освобождению ресурсов системы, имитации задержек в продвижении транзактов.

При транзактном способе имитации вводятся:




  1. Источники транзактов ИСТi .




  1. Поглотитель транзактов ПГЛ .




  1. Блоки обслуживания транзактов БЛij .




  1. Очереди на обслуживание транзактов ОЧij .

Все поступающие в систему транзакты имитируют внешнее окружение реальной системы. Транзакт такой ИМ выступает в роли активности. Каждому транзакту в момент инициализации tij ставится в соответствие БЛij . Алгоритм работы управляющей программы моделирования состоит в следующем. Подпрограмма сканирования источников просматривает условия создания новых транзактов. По этим данным подпрограмма создания транзактов формирует новые заявки и помещает их в очередь к блокам обслуживания. Подпрограмма сканирования поглотителя выделяет транзакты, завершившие свое пребывание в системе. Подпрограмма уничтожения транзактов удаляет заявки и формирует статистику пребывания заявок в системе. Подпрограмма формирования списка транзактов отбирает заявки, подлежащие инициализации. Под инициализацией транзакта понимают завершение пребывания транзакта в каком либо блоке модели или поступление транзакта в очередь к очередному блоку. Подпрограмма формирования списка просматривает очереди на входах блоков обслуживания и выбирает заявки, у которых время инициализации совпадает с модельным временем. Если в этом списке имеется хотя бы один транзакт, то подпрограмма завершения



«Моделирование систем»

-190-

© Филатов А.Г.












обслуживания транзактов удаляет заявку из очереди и формирует момент будущей инициализации транзакта, ставшего крайним в этой очереди: tijt0ij , где ij -


длительность обслуживания заявки. Подпрограмма начала обслуживания транзактов перемещает заявку в новую очередь и формирует момент инициализации транзакта tij , если эта очередь была пуста. Как только список активизируемых транзактов
оказывается пустым, подпрограмма сдвига модельного времени определяет минимальное tij , значение которого становится новым модельным временем t0 .




Агрегатный способ. Применяется при моделировании сложных систем со
следующими свойствами:


  1. Функциональные действия компонент системы связаны друг с другом.




  1. Компоненты обмениваются между собой сигналами.




  1. Выходной сигнал одной компоненты является входным сигналом другой компоненты.

«Моделирование систем»







-191-




© Филатов А.Г.





































 Функциональные

действия

аппроксимируются

явно

задаваемыми




математическими зависимостями.



















Такая ИМ строится по модульному принципу. Каждый из модулей ИМ имеет




унифицированную структуру и называется агрегатом

Aij . Агрегат - это




математическая схема описания реального процесса. Состояние агрегата

является




функцией времени и описывается переменными

состояния агрегата z1

t...zn t.




Векторная

функция

Zt z1

t...zn t называется

фазовой траекторией.

Переход




агрегата

из

состояния

в

состояние

описывается

оператором

перехода




Zti1 HZti

,Gti , где

ti

-

текущий

момент

времени, Gt g1t...gmt -



вектор-функция переменных управления агрегатом. Вектор - функции входных и выходных переменных агрегата Xt x1t...xkt и Yt y1t...y pt


соответственно, связаны оператором связи Yt FXt,Zt. Вид операторов H и F определяет точность аппроксимации реального функционального действия.
Квазипараллельная работа агрегативных систем может быть реализована различными способами: активностями, событиями, транзактами, процессами. Выделение агрегативного способа организации квазипараллелизма обусловлено требованиями к реализации ряда специальных функций модели:
 проверка условий перехода агрегата в особые состояния и формирование выходных сигналов;


  1. изменение координат состояний агрегата;




  1. передача сигналов от одного агрегата к другому.

Моделирование поведения агрегата представляет последовательную цепь переходов из одного особого состояния в другое. При этом возможны два случая.



  1. Законы поступления управляющих и входных сигналов заданы. В этом случае управляющая программа моделирования проверяет условия перехода агрегата в особые состояния и формирует выходные сигналы.




  1. Входные сигналы определяются только в момент имитации. В этом случае управляющая программа моделирования проводит анализ входа агрегата через определенные промежутки времени и формирует выходные сигналы агрегата.

«Моделирование систем»

-192-

© Филатов А.Г.












Алгоритм работы управляющей программы моделирования состоит в следующем. Подпрограмма начала имитации посредством воздействия на пусковой агрегат A0 моделирует воздействие внешней среды на систему. Активный агрегат (агрегат, обслуживаемый в данный момент времени) проверяется на наличие входного сигнала. Если входной сигнал есть, то текущий агрегат обслуживается, после чего переводится в пассивное состояние: заносится в список агрегатов, условие активизации которых пока не выполнено. Затем назначается время будущей активизации этого агрегата и проверяется условие активизации следующего агрегата исходя из наличия сигнала на его входе. Когда все входные сигналы всех агрегатов обслужены, проверяется условие окончания моделирования, и, если оно ложно, то управление передается подпрограмме активизации агрегатов по времени имитации, которая активизирует агрегат с наименьшим временем будущей активизации tij .


Достоинством агрегатного способа описания имитационной модели является его удобство и математическая точность, а основным недостатком - большой расход машинных ресурсов из-за высокого числа коммутируемых сигналов.

«Моделирование систем»

-193-




© Филатов А.Г.
















Процессный способ.

Процессный способ

используется

при моделировании



сложных систем со следующими признаками.




  1. Все функциональные действия компонент системы различны.




  1. Все условия появления событий различны и независимы друг от друга.




  1. Каждая компонента системы выполняет все функциональные действия в строго определённой последовательности.

Процессный способ наиболее эффективен в случае, когда необходимо соблюдение сходства структуры модели и объекта имитации. В этом случае имитационная модель представляется в виде набора описаний процессов. Каждой компоненте объекта моделирования соответствует свой процесс. Процесс объединяет связанные между собой активности. Эти активности определяют характер функционирования компонент системы.




Переход от выполнения одной активности к другой активности того же процесса считают изменением его состояния и называют активизацией процесса. Под состоянием процесса понимают номер активности, которой УПМ передаёт



«Моделирование систем»

-194-

© Филатов А.Г.












управление при появлении события Cij . Проверка условий активизации процесса и


появления события Cij осуществляется самим процессом. После активизации
выполнение очередной активности процесса может начаться немедленно, или может задержаться до изменения состояния других процессов. Процессы могут переходить в новые состояния, как по своей инициативе, так и в результате действий, выполняемых активностями других процессов. Взаимодействие между активностями осуществляется через управляющую программу моделирования посредством оператора синхронизации WAIT. Этот оператор назначает процессу момент следующей активизации в модельном времени через интервал ij . Началу
выполнения алгоритмов активностей соответствуют адреса aij . Управляющая программа моделирования работает с массивом состояний МС и таблицей состояний ТС. МС содержит номера процессов и моменты их активизации в будущем. Все элементы МС упорядочены по возрастанию. Если процесс остановлен, то он переносится в конец массива состояний. Таблица состояний содержит списки параметров процесса и используется для выборов процессов, подлежащих активизации. В параметры процесса входят: адрес передачи управления на выполнение очередной активности, время ожидания до момента остановки этого процесса, другим процессом, приоритет процесса. В системе возможна конфликтная ситуация, если несколько процессов требуют одновременного обслуживания. Эти процессы заносятся в список J согласно их приоритетов и обслуживаются последовательно.
Система моделирования функционирует следующим образом:
Шаг 1. Осуществляется анализ МС и смена модельного времени: t0 mintij .
Шаг 2. Проверяется условие окончания моделирования. Если оно ложно, переход к шагу 3.
Шаг 3. Формируется список J . В него заносятся все процессы, у которых tij t0 . Все процессы списка J упорядочиваются по приоритетам.
Шаг 4. Из списка J выбирается процесс с наибольшим приоритетом. Управление передаётся по адресу aij . После выполнения активности процесса

«Моделирование систем»




-195-













© Филатов А.Г.




























формируется новый элемент

массива

состояний

tij

t0

ij

и

изменяется адрес




передачи управления в таблице состояний.
Шаг 5. Проверка списка J , если он пуст - переход к шагу 1, если нет - к шагу
4.
При процессном способе имитации близость структур модели и системы облегчает внесение изменений в модель, а также анализ погрешностей, вносимых отдельными компонентами системы. Процессный способ имитации обладает хорошими изобразительными возможностями при осуществлении многоуровневого и модульного подхода к моделированию систем. Эти преимущества проявляются по мере роста размеров модели.
Технологические этапы создания и использования имитационных моделей.
Независимо от способа проектирования сложной системы и цели моделирования можно выделить восемь этапов создания и использования ИМ :


  1. Составление содержательного описания объекта моделирования. Определение объекта имитации, установка границ изучения объекта и списка ограничений модели, выбор показателей для сравнения эффективности вариантов системы.




  1. Составление концептуальной модели. Переход от реальной системы к логической схеме её функционирования.




  1. Составление формального описания объекта. Реализация описания объекта в терминах математических понятий и алгоритмизация функционирования системы.

  2. Составление описания имитационной модели. Преобразование формального описания объекта в описание имитационной модели, выбор структуры способа имитации




  1. Программирование и отладка модели.




  1. Испытание и исследование модели. Проверка модели, оценка её свойств и затрат ресурсов на имитацию.




  1. Эксплуатация модели. Планирование и организация модельного эксперимента на ЭВМ.




  1. Анализ результатов. Интерпретация результатов моделирования и их использование в ходе проектирования сложной системы.