Файл: Виды программного обеспечения. Основные требования, предъявляемые к программному обеспечению..pdf

ВВЕДЕНИЕ

Существует множество систем, процессы функционирования в которых могут быть представлены моделями информационных потоков, получившими название систем массового обслуживания (СМО). Это прежде всего процессы в технических системах - телефония, радиосвязь и телекоммуникации, вычислительные машины, системы и вычислительные сети. При их анализе наиболее важно определить скорость передачи или обработки информации, оценить пропускную способность, загрузку оборудования и т. д. При анализе транспортных систем важнейшими задачами являются определение скорости и объема перевозок, сокращение простоев и др. Процессы жизнедеятельности в биологических системах требуют прежде всего определения благоприятных условий жизни, размножения и развития отдельных особей или популяции (колонии, сообщества) в целом. Многие процессы деятельности человека (социальные, экономические, экологические) могут быть представлены моделями типа СМО. И даже обучение, представляемое как усваивание знаний и забывание, также может быть описано такими моделями.

Любая подобная система неизбежно испытывает различного рода возмущения, источниками которых могут быть либо внешние воздействия, обусловленные случайными или систематическими изменениями окружающих условий, либо внутренние флюктуации, возникающие в самой системе в результате взаимодействия элементов. При исследовании эти системы представляются в виде стохастических моделей дискретных процессов (СМДП). Несмотря на успешное развитие и применение методов аналитического моделирования СМДП, основным методом исследования таких систем остается имитационное моделирование на ЭВМ с применением специализированных языков программирования.

Из всех видов моделирования имитационное моделирование является едва ли не самым популярным средством, используемым на практике. Основная его ценность состоит в применении методологии системного анализа. Имитационное моделирование разрешает осуществить исследование анализируемой или проектируемой системы по схеме операционного исследования, которое содержит взаимосвязанные этапы:

– содержательная постановка задачи;

– разработка концептуальной модели;

– разработка и программная реализация имитационной модели; проверка правильности,

– достоверности модели и оценка точности результатов модели­рование;

– планирование и проведение экспериментов;

– принятие решений.

Это позволяет использовать имитационное моделирование как универсальный подход для принятия решений в условиях неопределенности c учетом в моделях трудно формализуемых факторов, А также применять основные принципы системного подхода для решения практических задач.

1 ОБЗОР ПОДХОДОВ

Управление в современном мире становится все более трудным делом, поскольку организационная структура общества усложняется. Исследованию подвергаются все более и более сложные системы, в которых изменение одной из характеристик может легко привести к изменениям во всей системе или создать потребность в изменениях в других частях системы. Соответственно, возникает необходимость в использовании все более сложных методов научных исследований.

Известны три общих направления в научных исследованиях:

- экспериментальное исследование,

- теоретическое исследование,

- математическое моделирование.

Экспериментальные исследования проводятся с реальным объектом в форме натурного эксперимента. В результате получают экспериментальные данные о поведении и свойствах объекта исследования. Известны две стратегии проведения натурного эксперимента: активный и пассивный. В первом случае экспериментатор имеет возможность изменять внешние условия, определяющие состояние объекта. Во втором такой возможности нет. В этом случае говорят о наблюдении за изменениями состояния объекта – исследования соответствующих объектов длительны и трудоемки (социальные, природные исследования).

Теоретические исследования. Теория имеет дело не с реальным объектом исследования, а с его идеализированным представлением (огрубленным), допускающим применение адекватного математического аппарата для форсированного описания объекта. Здесь исходной основой является некая совокупность фактов, полученная в результате наблюдений или натурного эксперимента. В результате теоретического осмысления фактов у исследователей возникает ряд гипотез, объясняющих поведение и свойства объекта. При последующей экспериментальной проверке одна из гипотез может принять форму научного закона. Однако этот традиционный путь формирования теоретического знания в случае сложных систем оказывается неприменим, и роль законов выполняют математические методы. Разрабатывается математический аппарат теории, который обеспечивает возможность проведения исследования объекта аналитическими методами. Но и эти методы в реальных ситуациях часто оказываются неприменимыми. Причины: недостаточная разработанность математического аппарата; чрезмерно большая размерность решаемой задачи; наличие большого числа случайных факторов. Возникает необходимость использования ЭВМ.

Математическое моделирование. Таким образом, исходная информация при исследованиях получается при использовании экспериментальных и теоретических методов, а модель используется как средство интеграции и хранения знаний об объекте исследования. Так, теоретические исследования проводятся с целью построения модели, а натурный эксперимент проводится с целью проверки адекватности модели. Здесь модель играет прикладную роль, она является и результатом исследования и средством хранения знаний об объекте исследований.

Различают два вида компьютерных экспериментов: вычислительный и имитационный. Модель при вычислительном эксперименте строится в виде уравнений (дифференциальных, алгебраических и пр.). При этом приходится использовать численные методы и комплексы эффективных вычислительных алгоритмов. В отличие от вычислительных экспериментов — модели в имитационных экспериментах из-за отсутствия теории объекта описывают поведение реального объекта и реализуются в виде набора алгоритмов, отображающих ситуации, возникающие в состоянии моделируемого объекта и изменяющиеся по определенным сценариям. Результатами имитационного эксперимента являются не численные решения каких-либо уравнений модели, а реализации созданных с помощью ЭВМ процессов, имитирующих поведение реального объекта. Термин «реальный» будем использовать в смысле «существующий или способный принять одну из форм существования». Т.е. системы, находящиеся только в стадии планирования или разработки, могут моделироваться так же, как и действующие системы.

2 ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА

Необходимо отметить, что при исследовании сложных систем все чаще предпочтение отдается имитационному моделированию, или совместному использованию имитационных и математических моделей.

Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) - метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Имитационное моделирование - это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация - это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование - это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов.

Имитационная модель - логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта

К имитационному моделированию прибегают, когда:

- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

- невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

- необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между её элементами или другими словами - разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Существует большое количество различных языков моделирования. Все эти языки являются предметно-ориентированными, причем каждый из них предназначен для моделирования определенного класса систем. При разработке моделей систем возникает целый ряд специфических трудностей, поэтому в языках имитационного моделирования предусмотрен набор специфических программных средств и понятий, которые дают преимущество этим языкам по сравнению с языками общего назначения.

В качестве наиболее яркого их представителя выбран язык моделирования GPSS. Этот язык нашел широкое распространение при исследовании систем массового обслуживания и включен во многие учебные курсы различных высших учебных заведений как в нашей стране, так и за рубежом.

Система GPSS World, разработанная компанией Minuteman Software (США), – это мощная среда компьютерного моделирования общего назначения, разработанная для профессионалов в области моделирования. Это комплексный моделирующий инструмент, охватывающий области как дискретного, так и непрерывного компьютерного моделирования, обладающий высочайшим уровнем интерактивности и визуального представления информации.

Использование GPSS World дает возможность оценить эффект конструкторских решений в чрезвычайно сложных системах реального мира.

GPSS World основан на оригинальном языке компьютерного моделирования GPSS, что означает General Purpose Simulation System – общецелевая система моделирования. В основном этот язык был разработан Джефри Гордоном приблизительно в 1960 году в IBM и привнес множество важных концепций в каждую из коммерческих реализаций языков компьютерного моделирования дискретных событий, разработанных с тех пор. GPSS World – это прямое развитие языка моделирования GPSS/РС, одной из первых реализаций GPSS для персональных компьютеров. После своего появления в 1984 году GPSS/РС и его последующие версии сохранили тысячам пользователей миллионы долларов. В настоящее время версия GPSS World для ОС Windows имеет расширенные возможности, включая пользовательскую среду с интегрированными функциями работы с Интернет.

GPSS World разработан для оперативного получения достоверных результатов с наименьшими усилиями. В соответствии с этими целями в GPSS World хорошо проработана визуализация процесса моделирования, а также встроены элементы статистической обработки данных. Сильная сторона GPSS World – это его прозрачность для пользователя.

Прозрачность для пользователя ценна по трем причинам. Во-первых, опасно полагаться на непрозрачное моделирование типа “черный ящик”, внутренние механизмы функционирования которого скрыты от пользователя. Мало того, что в этом случае нельзя быть уверенным, подходит ли оно для какого-либо конкретного случая, но и невозможно гарантировать, что оно работает, как задумано. Во-вторых, удачные имитационные модели являются очень ценными и пригодны в течение длительного периода времени. Возможно, потребуется, чтобы новые сотрудники ознакомились с внутренними процессами модели, а это почти невозможная задача, если модель не имеет высокого уровня прозрачности. В-третьих, одним из наиболее эффективных, но наименее известных преимуществ компьютерного имитационного моделирования является возможность проникновения в самую суть поведения системы, когда опытный профессионал в области моделирования может видеть внутреннюю динамику в наиболее важные моменты времени процесса моделирования.

GPSS World был разработан с целью решить все эти проблемы. GPSS World является объектно-ориентированным языком. Его возможности визуального представления информации позволяют наблюдать и фиксировать внутренние механизмы функционирования моделей. Его интерактивность позволяет одновременно исследовать и управлять процессами моделирования. С помощью встроенных средств анализа данных можно легко вычислить доверительные интервалы и провести дисперсионный анализ. Кроме того, теперь есть возможность автоматически создавать и выполнять сложные отсеивающие и оптимизирующие эксперименты.