Файл: Моделирование сложных систем. Имитационное моделирование. Технология моделирования по дисциплине.docx
Добавлен: 04.12.2023
Просмотров: 38
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
S.
Архитектура языков моделирования. Архитектуру ЯИМ, т. е. концепцию взаимосвязей элементов языка как сложной системы, и технологию перехода от системы S к ее машинной модели Мы можно представить следующим образом: 1) объекты моделирования (системы S)описываются (отображаются в языке) с помощью некоторых атрибутов языка; 2) атрибуты взаимодействуют с процессами, адекватными реально протекающим явлениям в моделируемой системе S; 3) процессы требуют конкретных условий, определяющих логическую основу и последовательность взаимодействия этих процессов во времени; 4) условия влияют на события, имеющие место внутри объекта моделирования (системы 5) и при взаимодействии с внешней средой Е; 5) события изменяют состояния модели системы М в пространстве и во времени.
Типовая схема архитектуры ЯИМ и технология его использования при моделировании систем показана на рис. 5.1.
В большинстве случаев с помощью машинных моделей исследуются характеристики и поведение системы S на определенном отрезке времени, поэтому одной из наиболее важных задач при создании модели системы и выборе языка программирования модели является реализация двух функций: 1) корректировка временной координаты состояния системы ("продвижение" времени, организация "часов"); 2) обеспечение согласованности различных блоков и событий в системе (синхронизация во времени, координация с другими блоками).
Таким образом, функционирование модели Мм должно протекать в искусственном (не в реальном и не в машинном) времени, обеспечивая появление событий в требуемом логикой работы исследуемой системы порядке и с надлежащими временными интервалами между ними. При этом надо учитывать, что элементы реальной системы S функционируют одновременно (параллельно), а компоненты машинной модели Мм действуют последовательно, так как реализуются с помощью ЭВМ последовательного действия. Поскольку в различных частях объекта моделирования события могут возникать одновременно, то для сохранения адекватности причинно-следственных временных связей необходимо в ЯИМ создать "механизм" задания времени для синхронизации действий элементов модели системы [17, 46].
Задание времени в машинной модели. Как уже отмечалось в гл. 3, существует два основных подхода к заданию времени: с помощью постоянных и переменных интервалов времени, которым соответствуют два принципа реализации моделирующих алгоритмов, т. е. "принцип Дt" и "принцип дz".
Рассмотрим соответствующие способы управления временем в модели системы M(S)на примере, показанном на рис. 5.2, где по оси реального времени отложена последовательность событий в системе {si} во времени, причем события s4 и s5 происходят одновременно (рис. 5.2, а). Под действием событий si изменяются состояния модели zi в момент времени tzi, причем такое изменение происходит скачком дz.
В модели, построенной по "принципу Дt" (рис. 5.2, б), моменты системного времени будут последовательно принимать значения:
t '1 = Дt, t '2 = 2Дt, t '3 = 3Дt, t '4 = 4Дt, t '5 = 5Дt.
Эти моменты системного времени t 'j (Дt) никак не связаны с моментами появления событий si, которые имитируются в модели системы. Системное время при этом получает постоянное приращение, выбираемое в задаваемое перед началом имитационного эксперимента.
В модели, построенной по "принципу дz" (рис. 5.2, в), изменение времени наступает в момент смены состояния системы, и последовательность моментов системного времени имеет вид t''1 = tz1, t''2 = tz2, t''3 = tz3, t''4 = tz4, t''5 = tz5, т. е. моменты системного времени t''k(дz), непосредственно связаны с моментами появления событий в системе si.
У каждого из этих методов есть свои преимущества с точки зрения адекватного отражения реальных событий в системе S и затрат машинных ресурсов на моделирование.
При использовании "принципа дz" события обрабатываются последовательно и время смещается каждый раз вперед до начала следующего события. В модели, построенной по "принципу Д
t", обработка событий происходит по группам, пакетам или множествам событий. При этом выбор Дt оказывает существенное влияние на ход процесса и результаты моделирования, и если Дtзадана неправильно, то результаты могут получиться недостоверными, так как все события появляются в точке, соответствующей верхней границе каждого интервала моделирования. При применении "принципа дz" одновременная обработка событий в модели имеет место только тогда, когда эти события появляются одновременно и в реальной системе. Это позволяет избежать необходимости искусственного введения ранжирования событий при их обработке в конце интервала At.
При моделировании по "принципу Дt" можно добиться хорошей аппроксимации: для этого Дt должно быть малым, чтобы два неодновременных события не попали в один и тот же временной интервал. Но уменьшение Дt приводит к увеличению затрат машинного времени на моделирование, так как значительная часть тратится на корректировку "часов" и отслеживание событий, которых в большинстве интервалов может и не быть. При этом даже при сильном "сжатии" Дt два неодновременных события могут попасть в один и тот же временной интервал Дt, что создает ложное представление об их одновременности.
Для выбора принципа построения машинной модели Мм и соответственно ЯИМ необходимо знать: цель и назначение модели; требуемую точность результатов моделирования; затраты машинного времени при использовании того или иного принципа; необходимый объем машинной памяти для реализации модели, построенной по принципу Дt и дz; трудоемкость программирования модели и ее отладки.
Требования к языкам имитационного моделирования. Таким образом, при разработке моделей систем возникает целый ряд специфических трудностей, поэтому в ЯИМ должен быть предусмотрен набор таких программных средств и понятий, которые не встречаются в обычных ЯОН.
Совмещение. Параллельно протекающие в реальных системах S процессы представляются с помощью последовательно работающей ЭВМ. Языки моделирования позволяют обойти эту трудность путем введения понятия системного времени, используемого для представления упорядоченных во времени событий.
Размер. Большинство моделируемых систем имеет сложную структуру и алгоритмы поведения, а их модели велики по объему. Поэтому используют динамическое распределение памяти, когда компоненты модели системы М
м появляются в оперативной памяти ЭВМ или покидают ее в зависимости от текущего состояния. Важным аспектом реализуемости модели Мм на ЭВМ в этом случае является блочность ее конструкции, т. е. возможность разбиения модели на блоки, подблоки и т. д.
Изменения. Динамические системы связаны с движением и характеризуются развитием процесса, вследствие чего пространственная конфигурация этих систем претерпевает изменения по времени. Поэтому во всех ЯИМ предусматривают обработку списков, отражающих изменения состояний процесса функционирования моделируемой системы S.
Взаимосвязанность. Условия, необходимые для свершения различных событий в модели Мм процесса функционирования системы S, могут оказаться весьма сложными из-за наличия большого количества взаимных связей между компонентами модели. Для разрешения связанных с этим вопросом трудностей в большинство ЯИМ включают соответствующие логические возможности и понятия теории множеств.
Стохастичность. Для моделирования случайных событий и процессов используют специальные программы генерации последовательностей псевдослучайных чисел, квазиравномерно распределенных на заданном интервале, на основе которых можно получить стохастические воздействия на модель Мм, имитируемые случайными величинами с соответствующим законом распределения.
Анализ. Для получения наглядного и удобного в практическом отношении ответа на вопросы, решаемые методом машинного моделирования, необходимо получать статистические характеристики процесса функционирования модели системы M(S). Поэтому предусматривают в языках моделирования способы статистической обработки и анализа результатов моделирования.
Архитектура языков моделирования. Архитектуру ЯИМ, т. е. концепцию взаимосвязей элементов языка как сложной системы, и технологию перехода от системы S к ее машинной модели Мы можно представить следующим образом: 1) объекты моделирования (системы S)описываются (отображаются в языке) с помощью некоторых атрибутов языка; 2) атрибуты взаимодействуют с процессами, адекватными реально протекающим явлениям в моделируемой системе S; 3) процессы требуют конкретных условий, определяющих логическую основу и последовательность взаимодействия этих процессов во времени; 4) условия влияют на события, имеющие место внутри объекта моделирования (системы 5) и при взаимодействии с внешней средой Е; 5) события изменяют состояния модели системы М в пространстве и во времени.
Типовая схема архитектуры ЯИМ и технология его использования при моделировании систем показана на рис. 5.1.
В большинстве случаев с помощью машинных моделей исследуются характеристики и поведение системы S на определенном отрезке времени, поэтому одной из наиболее важных задач при создании модели системы и выборе языка программирования модели является реализация двух функций: 1) корректировка временной координаты состояния системы ("продвижение" времени, организация "часов"); 2) обеспечение согласованности различных блоков и событий в системе (синхронизация во времени, координация с другими блоками).
Таким образом, функционирование модели Мм должно протекать в искусственном (не в реальном и не в машинном) времени, обеспечивая появление событий в требуемом логикой работы исследуемой системы порядке и с надлежащими временными интервалами между ними. При этом надо учитывать, что элементы реальной системы S функционируют одновременно (параллельно), а компоненты машинной модели Мм действуют последовательно, так как реализуются с помощью ЭВМ последовательного действия. Поскольку в различных частях объекта моделирования события могут возникать одновременно, то для сохранения адекватности причинно-следственных временных связей необходимо в ЯИМ создать "механизм" задания времени для синхронизации действий элементов модели системы [17, 46].
Задание времени в машинной модели. Как уже отмечалось в гл. 3, существует два основных подхода к заданию времени: с помощью постоянных и переменных интервалов времени, которым соответствуют два принципа реализации моделирующих алгоритмов, т. е. "принцип Дt" и "принцип дz".
Рассмотрим соответствующие способы управления временем в модели системы M(S)на примере, показанном на рис. 5.2, где по оси реального времени отложена последовательность событий в системе {si} во времени, причем события s4 и s5 происходят одновременно (рис. 5.2, а). Под действием событий si изменяются состояния модели zi в момент времени tzi, причем такое изменение происходит скачком дz.
В модели, построенной по "принципу Дt" (рис. 5.2, б), моменты системного времени будут последовательно принимать значения:
t '1 = Дt, t '2 = 2Дt, t '3 = 3Дt, t '4 = 4Дt, t '5 = 5Дt.
Эти моменты системного времени t 'j (Дt) никак не связаны с моментами появления событий si, которые имитируются в модели системы. Системное время при этом получает постоянное приращение, выбираемое в задаваемое перед началом имитационного эксперимента.
В модели, построенной по "принципу дz" (рис. 5.2, в), изменение времени наступает в момент смены состояния системы, и последовательность моментов системного времени имеет вид t''1 = tz1, t''2 = tz2, t''3 = tz3, t''4 = tz4, t''5 = tz5, т. е. моменты системного времени t''k(дz), непосредственно связаны с моментами появления событий в системе si.
У каждого из этих методов есть свои преимущества с точки зрения адекватного отражения реальных событий в системе S и затрат машинных ресурсов на моделирование.
При использовании "принципа дz" события обрабатываются последовательно и время смещается каждый раз вперед до начала следующего события. В модели, построенной по "принципу Д
t", обработка событий происходит по группам, пакетам или множествам событий. При этом выбор Дt оказывает существенное влияние на ход процесса и результаты моделирования, и если Дtзадана неправильно, то результаты могут получиться недостоверными, так как все события появляются в точке, соответствующей верхней границе каждого интервала моделирования. При применении "принципа дz" одновременная обработка событий в модели имеет место только тогда, когда эти события появляются одновременно и в реальной системе. Это позволяет избежать необходимости искусственного введения ранжирования событий при их обработке в конце интервала At.
При моделировании по "принципу Дt" можно добиться хорошей аппроксимации: для этого Дt должно быть малым, чтобы два неодновременных события не попали в один и тот же временной интервал. Но уменьшение Дt приводит к увеличению затрат машинного времени на моделирование, так как значительная часть тратится на корректировку "часов" и отслеживание событий, которых в большинстве интервалов может и не быть. При этом даже при сильном "сжатии" Дt два неодновременных события могут попасть в один и тот же временной интервал Дt, что создает ложное представление об их одновременности.
Для выбора принципа построения машинной модели Мм и соответственно ЯИМ необходимо знать: цель и назначение модели; требуемую точность результатов моделирования; затраты машинного времени при использовании того или иного принципа; необходимый объем машинной памяти для реализации модели, построенной по принципу Дt и дz; трудоемкость программирования модели и ее отладки.
Требования к языкам имитационного моделирования. Таким образом, при разработке моделей систем возникает целый ряд специфических трудностей, поэтому в ЯИМ должен быть предусмотрен набор таких программных средств и понятий, которые не встречаются в обычных ЯОН.
Совмещение. Параллельно протекающие в реальных системах S процессы представляются с помощью последовательно работающей ЭВМ. Языки моделирования позволяют обойти эту трудность путем введения понятия системного времени, используемого для представления упорядоченных во времени событий.
Размер. Большинство моделируемых систем имеет сложную структуру и алгоритмы поведения, а их модели велики по объему. Поэтому используют динамическое распределение памяти, когда компоненты модели системы М
м появляются в оперативной памяти ЭВМ или покидают ее в зависимости от текущего состояния. Важным аспектом реализуемости модели Мм на ЭВМ в этом случае является блочность ее конструкции, т. е. возможность разбиения модели на блоки, подблоки и т. д.
Изменения. Динамические системы связаны с движением и характеризуются развитием процесса, вследствие чего пространственная конфигурация этих систем претерпевает изменения по времени. Поэтому во всех ЯИМ предусматривают обработку списков, отражающих изменения состояний процесса функционирования моделируемой системы S.
Взаимосвязанность. Условия, необходимые для свершения различных событий в модели Мм процесса функционирования системы S, могут оказаться весьма сложными из-за наличия большого количества взаимных связей между компонентами модели. Для разрешения связанных с этим вопросом трудностей в большинство ЯИМ включают соответствующие логические возможности и понятия теории множеств.
Стохастичность. Для моделирования случайных событий и процессов используют специальные программы генерации последовательностей псевдослучайных чисел, квазиравномерно распределенных на заданном интервале, на основе которых можно получить стохастические воздействия на модель Мм, имитируемые случайными величинами с соответствующим законом распределения.
Анализ. Для получения наглядного и удобного в практическом отношении ответа на вопросы, решаемые методом машинного моделирования, необходимо получать статистические характеристики процесса функционирования модели системы M(S). Поэтому предусматривают в языках моделирования способы статистической обработки и анализа результатов моделирования.