Добавлен: 25.10.2018
Просмотров: 682
Скачиваний: 5
Список сокращений и терминов.
БД ― база данных;
ИМ ― имитационная модель;
ИС ― информационная система;
Введение
Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) – метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно исполнить как для одного испытания, так и для множества. При этом результаты будут определятся случайным характером процессов. Используя эти данные можно получить в меру устойчивую статистику.
Целью данной курсовой работы является разработка имитационной модели распределенной информационной системы в среде имитационного моделирования AnyLogic.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
рассмотреть основные понятия имитационного моделирования;
-
изучить модели распределенной информационной системы;
-
изучить возможности работы среды разработки компьютерных моделей AnyLogic;
-
обосновать выбор цели и начальных условий моделирования;
-
построить концептуальную модель распределённой информационной системы;
-
представить структуру и описание имитационной модели;
-
построить имитационную модель распределённой системы;
-
провести модельные исследования и анализ их результатов;
-
число источников заявок, не менее 15;
-
диапазон интенсивностей поступления заявок 30 в сек;
-
число устройств обработки заявок, не менее 5.
Особое место среди сред разработки компьютерных моделей сложных систем принадлежит много подходной среде моделирования имитационных моделей – AnyLogic. Разные средства спецификации и анализа результатов, имеющиеся в AnyLogic, позволяют строить модели, имитирующие практически любой реальный процесс. Графическая среда моделирования поддерживает проектирование, разработку, документирование модели, выполнение компьютерных экспериментов, оптимизацию параметров относительно некоторого критерия.
Глава 1. Теоретические основы моделирования
-
Понятие имитационного моделирования.
Имитационное моделирование – это разработка и выполнение на компьютере программной системы, отражающей структуру и функционирование (поведение) моделируемого объекта или явления во времени. Такую программную систему называют имитационной моделью этого объекта или явления. Объекты и сущности имитационной модели представляют объекты и сущности реального мира, а связи структурных единиц объекта моделирования отражаются в интерфейсных связях соответствующих объектов модели. Таким образом, имитационная модель – это упрощенное подобие реальной системы, либо существующей, либо той, которую предполагается создать в будущем. Имитационная модель является компьютерной программой, выполнение которой можно считать имитацией поведения исходной системы во времени.
Имитационное моделирование имеет существенные преимущества перед аналитическим моделированием в тех случаях, когда:
-
отношения между переменными в модели нелинейны, и поэтому аналитические модели трудно или невозможно построить;
-
модель содержит стохастические компоненты;
-
для понимания поведения системы требуется визуализация динамики происходящих в ней процессов;
-
модель содержит много параллельно функционирующих взаимодействующих компонентов.
Во многих случаях имитационное моделирование – это единственный способ получить представление о поведении сложной системы и провести ее анализ. Конечной целью моделирования является оптимизация тех или иных параметров системы. Однако, потенциальные возможности имитационного моделирования существенно шире. В зависимости от этапа и назначения проводимых исследований применяется один из трех наиболее распространенных видов имитационных экспериментов:
-
исследование относительного влияния различных факторов на значения выходных характеристик системы;
-
нахождение аналитической зависимости между интересующими исследователя выходными характеристиками и факторами;
-
отыскание оптимальных значений параметров системы (так называемый "экстремальный эксперимент").
Вид эксперимента влияет не только на выбор схемы ее формализации, но также на построение плана эксперимента и выбор метода обработки его результатов.
С точки зрения организации взаимодействия исследователя с моделью в ходе эксперимента ИМ делятся на автоматические и диалоговые.
Автоматическими называются ИМ, взаимодействие пользователя с которыми сводится только к вводу исходной информации и управлению началом и окончанием работы моделей. Диалоговыми называются ИМ, позволяющие исследователю активно управлять ходом моделирования.
1.2. Этапы имитационного моделирования
Имитационное
моделирование состоит из двух этапов:
создания модели и анализа полученной
модели с целью принятия решения. Сначала
разработчик должен определить, какие
задачи будут решаться с ее помощью, из
этого следует, что моделированию в любой
его форме должна предшествовать
формулировка цели моделирования. От
цели зависит то, какие процессы в реальной
системе следует отразить и выделить в
модели, а от каких процессов следует
отказаться, какие характеристики этих
процессов следует учитывать, а какие
не следует, какие соотношения между
переменными и параметрами модели должны
быть отражены в модели. Далее следует
этап, который можно охарактеризовать
как создание концептуальной модели. В
нем выполняется структуризация модели,
выделение отдельных подсистем, определение
элементарных компонентов модели и их
связей на каждом уровне иерархии. В
имитационном моделировании структура
модели отражает структуру реального
объекта моделирования на некотором
уровне абстракции, а связи между
компонентами модели являются отражением
реальных связей. Элементы системы, их
связи, параметры и переменные, а также
их соотношения и законы их изменения
должны быть выражены средствами среды
моделирования, т. е. в этой среде должны
быть определены переменные и параметры
модели, построены процедуры вычисления
изменения переменных и характеристик
модели во времени. При необходимости
для большего понимания процессов,
протекающих в модели, должно быть
разработано анимационное представление
этих процессов. Затем построенная модель
должна быть проверена с точки зрения
корректности ее реализации. Следующий
этап – это калибровка или идентификация
модели, т. е. сбор данных и проведение
измерений тех характеристик в реальной
системе, которые должны быть введены в
модель в виде значений параметров и
распределений случайных величин.
Далее,
необходимо выполнить проверку правильности
модели которая состоит в том, что выход
модели проверяется на нескольких
тестовых режимах, в которых характеристики
поведения реальной системы известны
либо очевидны. Последним этапом работы
с моделью является компьютерный
эксперимент, т.е. собственно то, ради
чего и создавалась модель. В простейшем
случае компьютерный эксперимент – это
запуск на исполнение модели при различных
значениях ее существенных параметров
и наблюдение ее поведения с регистрацией
характеристик поведения. Этот вид
использования модели называется
прогнозом, или экспериментом типа.
Компьютерное моделирование позволяет
не только получить прогноз, но и
определить, какие управляющие воздействия
на систему приведут к благоприятному
развитию событий.
На рисунке 1.1 перечислены этапы компьютерного имитационного моделирования.
Рисунок 1. Этапы компьютерного моделирования.
1.3 Преимущества и сферы применения систем имитационного моделирования.
По сравнению с выполнением экспериментов над реальной системой, использование имитационных моделей предлагает ряд преимуществ.
-
Использование имитационной модели помогает принять рациональное решение при минимальных затратах.
-
Имитационная модель позволяет экономить время при изменениях в сравнении с проведением экспериментов над реальной системой.
-
При помощи имитационной модели можно провести неограниченное количество экспериментов, с целью выявления наилучшего результата.
-
Имитационное моделирование способно разрешить множество задач из разных областей.
Имитационное моделирование возможно применять в разного рода сферах деятельности. Далее представлен список задач, при решении которых использование моделирования наиболее эффективно:
-
проектирование и анализ производственных систем;
-
анализ финансовых и экономических систем;
-
модернизация различных процессов в деловой сфере;
-
определение требований к оборудованию и программному обеспечению различных компьютерных систем;
-
оценка проектов создания различных организаций массового обслуживания, например заведений быстрого питания, больниц, отделений связи, сетевых магазинов;
-
анализ и проектирование работы транспортных систем, например: аэропортов, вокзалов, портов и метрополитена;
1.4 Среда имитационного моделирования AnyLogic.
AnyLogic – программное обеспечение для имитационного моделирования, разработанное российской компанией The AnyLogic Company (бывшая "Экс Джей Текнолоджис", англ. XJ Technologies). Инструмент обладает современным графическим интерфейсом и позволяет использовать язык Java для разработки моделей.
Среда моделирования:
-
Stock & Flow Diagrams (диаграмма потоков и накопителей) применяется при разработке моделей, используя метод системной динамики.
-
Statecharts (карты состояний) в основном используется в агентных моделях для определения поведения агентов. Но также часто используется в дискретно-событийном моделировании, например для симуляции машинных сбоев.
-
Action charts (блок-схемы) используется для построения алгоритмов. Применяется в дискретно-событийном моделировании (маршрутизация звонков) и агентном моделировании (для логики решений агента).
-
Process flowcharts (процессные диаграммы) основная конструкция, используемая для определения процессов в дискретно-событийном моделировании.
Среда моделирования также включает в себя: низкоуровневые конструкции моделирования (переменные, уравнения, параметры, события и т.п), формы представления (линии, квадраты, овалы и т.п), элементы анализа (базы данных, гистограммы, графики), стандартные картинки и формы экспериментов.
Среда моделирования AnyLogic поддерживает проектирование, разработку, документирование модели, выполнение компьютерных экспериментов с моделью, включая различные виды анализа – от анализа чувствительности до оптимизации параметров модели относительно некоторого критерия.
Библиотеки AnyLogic:
-
Process Modeling Library разработана для поддержки дискретно-событийного моделирования в таких областях как Производство, Цепи поставок, Логистика и Здравоохранение. Используя Process Modeling Library, вы можете смоделировать системы реального мира с точки зрения заявок (англ. entity) (сделок, клиентов, продуктов, транспортных средств, и т. д.), процессов (последовательности операций, очередей, задержек), и ресурсов. Процессы определены в форме блочной диаграммы.
-
Pedestrian Library создана для моделирования пешеходных потоков в "физической" окружающей среде. Это позволяет Вам создавать модели с большим количеством пешеходного трафика (как станции метро, проверки безопасности, улицы и т. д.). Модели поддерживают учёт статистики плотности движения в различных областях. Это гарантирует приемлемую работу пунктов обслуживания с ограничениями по загруженности, оценивает длину простаивания в определённых областях, и обнаруживает потенциальные проблемы с внутренней геометрией – такие как эффект добавления слишком большого числа препятствий – и другими явлениями. В моделях, созданных с помощью Pedestrian Library, пешеходы двигаются непрерывно, реагируя на различные виды препятствий (стены, различные виды областей) так же, как и обычные пешеходы. Пешеходы моделируются как взаимодействующие агенты со сложным поведением. Для быстрого описания потоков пешеходов Pedestrian Library обеспечивает высокоуровневый интерфейс в виде блочной диаграммы.
-
Rail Yard Library поддерживает моделирование, имитацию и визуализацию операций сортировочной станции любой сложности и масштаба. Модели сортировочной станции могут использовать комбинированные методы моделирования (дискретно-событийное и агентное моделирование), связанные с действиями при транспортировке: погрузками и разгрузками, распределением ресурсов, обслуживанием, различными бизнес-процессами.
1.5 Общая характеристика распределенных информационных систем.
Распределенной системой называют такую систему, в которой функционирует более одного сервера БД. За частую это применяется для уменьшения нагрузки на сервер и обеспечения работы территориально удаленных подразделений. Различная сложность разработки, усовершенствования, сопровождения, интеграции с другими системами допускают разделение ИС на классы малых, средних и крупных распределенных систем. Малые ИС имеют небольшой жизненный цикл (ЖЦ), направленность на массовое использование, невысокую цену, невозможность модификации без участия разработчиков, использующие в основном настольные системы управления базами данных (СУБД), однородное аппаратно-программное обеспечение, не имеющие средств обеспечения безопасности. Крупные корпоративные ИС, системы федерального уровня и другие имеют длительный жизненный цикл, миграцию унаследованных систем, разнообразие аппаратно-программного обеспечения, масштабность и сложность решаемых задач, пересечение множества предметных областей, аналитическую обработку данных, территориальную распределенность компонент.
К функциям таких ИС следует отнести, прежде всего, работу с распределенными данными, расположенными на разных физических серверах, различных аппаратно-программных платформах и хранящихся в различных внутренних форматах. В этом случае система должна предоставлять полную информацию о себе и всех своих ресурсах, легко расширяться, быть основана на открытых стандартах и протоколах, обеспечивать возможность интегрировать свои ресурсы с ресурсами других ИС. Для пользователей система должна обеспечивать различные уровни привилегий для пользователей и предоставлять простые интерфейсы доступа к информации.
Данные
из разнородных систем обычно объединяются
в логические группы, к которой и адресуются
запросы. Абстрактная система запросов
предполагает, что система оперирует не
конкретным синтаксисом запросов, а его
логической сутью на основе абстрактных
атрибутов.
При построении
распределенных ИС, как правило,
используются две базовые архитектуры:
Клиент/сервер и Internet Intranet.
Корпоративные
ИС, построенные по архитектуре
Клиент/сервер, предоставляют клиентам
широкий спектр приложений и инструментов
разработки, которые ориентированы на
максимальное использование вычислительных
возможностей клиентских рабочих мест.
Ресурсы сервера используются в основном
для хранения и обмена документами, а
также для выхода во внешнюю среду. Данная
архитектура позволяет лучше защитить
серверную часть приложений, при этом,
предоставляя возможность приложениям
либо непосредственно адресоваться к
другим серверным приложениям, либо
маршрутизировать запросы к ним. Однако,
частые обращения клиента к серверу
снижают производительность работы
сети. Приходится решать вопросы безопасной
работы в сети, так как приложения и
данные распределены между различными
клиентами. Распределенный характер
построения системы обусловливает
сложность ее настройки и сопровождения
В основе ИС на базе Internet Intranet лежит принцип "открытой архитектуры". ПО ИС реализуется в виде аплетов или сервлетов (программ на языке JAVA) или в виде cgi модулей (программ на Perl или С). ИС данной архитектуры включает Web-yinh\, реализованные при помощи технологий CORBA Enterprise JavaBeans, ActiveX 1X'ОМ, многоуровневые приложения на основе Java и XML, .Net-концепция с XML, в которой обмен между различными серверами (хранилищами данных, бизнес-приложениями, серверами для мобильных клиентов и другое) производится при помощи нейтрального к любой архитектуре XML.
Под распределенной информационной базой понимается неограниченное количество баз данных, дистанционно отдаленных друг от друга и имеющих ряд общих характеристик:
-
функционирующих по единым правилам, определенным централизованно для всех баз данных, входящих в распределенную информационную базу;
-
обмен данными осуществляется по правилам, также определенным централизованно.