Файл: Конспект лекций Для студентов специальности 080801. 65 - приклад.doc

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 30.12.2025

Просмотров: 3248

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Федеральное агентство по образованию

Оглавление

Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем 289

Глава 6. Основы моделирования процессов 305

Глава 7. Задания для самостоятельной работы 311

Глава 8. Проектирование имитационных моделей 335

Глава 9. Технология имитационного моделирования 361

Глава 10. Примеры принятия решений с помощью имитационного моделирования 433

Глава 11. Задания для имитационных проектов 451

Предисловие

Введение

Глава 1. Модели массового обслуживания

1.1. Системы массового обслуживания и их характеристики

1.2. Системы с одним устройством обслуживания

1.3. Основы дискретно-событийного моделирования смо

1.4. Многоканальные системы массового обслуживания

Глава 2. Вероятностные сети систем массового обслуживания

2.1. Общие сведения о сетях

2.2. Операционный анализ вероятностных сетей

2.3. Операционные зависимости

2.4. Анализ узких мест в сети

Глава 3. Вероятностное моделирование

3.1. Метод статистических испытаний

3.2. Моделирование дискретных случайных величин

3.3. Моделирование непрерывных случайных величин

3.4. Сбор статистических данных для получения оценок характе­ристик случайных величин

Для оценки дисперсии случайной величины ξ используют фор­мулу

3.5. Определение количества реализаций при моделировании случайных величин

По формулам (3.18-3.20) находим

Задачи для самостоятельной работы

Задача 6

Глава 4. Система моделированияgpss

4.1. Объекты

4.2. Часы модельного времени

4.3. Типы операторов

4.4. Внесение транзактов в модель. БлокGenerate

Задание для самостоятельной работы:

4.5. Удаление транзактов из модели. БлокTerminate

4.6. Элементы, отображающие одноканальные обслуживающие устройства

4.7. Реализация задержки во времени. БлокAdvance

Задания для самостоятельной работы:

4.8. Сбор статистики об ожидании. Блоки queue, depart

4.9. Переход транзакта в блок, отличный от последующего. БлокTransfer

Задания для самостоятельной работы:

4.10. Моделирование многоканальных устройств

4.11. Примеры построенияGpss-моделей

Построение модели

4.12. Переменные

4.13. Определение функции вGpss

Пример 4.23

4.14. Стандартные числовые атрибуты, параметры транзактов. Блоки assign, mark, loop

4.15. Изменение приоритета транзактов. БлокPriority

4.16. Организация обслуживания с прерыванием. Блоки pre­empt и return

Задание для самостоятельной работы:

4.17. Сохраняемые величины

4.18. Проверка числовых выражений. Блок test

Пример 4.40

Задание для самостоятельной работы:

4.19. Определение и использование таблиц

Задания для самостоятельной работы:

4.20. Косвенная адресация

4.21. Обработка транзактов, принадлежащих одному семейству

4.22. Управление процессом моделирования в системеGpss

4.23. Списки пользователей

4.24. Блоки управления потоками транзактовLogic,gatelr,gatelSиGate

7 Testne p1,p2,asn2 ; Повторить, если адресат

4.25. Организация вывода временных рядов изGpss-модели

4.26. Краткая характеристика языкаPlus

4.27. Команды gpss World

4.28. Диалоговые возможностиGpssWorld

4.29. Отличия между gpss World и gpss/pc

Глава 5. Моделирование вычислительных и операционных систем

5.1. Операционные системы компьютеров

5.2. Сети и системы передачи данных

5.3. Проблемы моделирования компьютеров и сетей

Глава 6. Основы моделирования процессов

6.1. Производственные процессы

6.2. Распределительные процессы

6.3. Процессы обслуживания клиентов

6.4. Процессы управления разработками проектов

Глава 7. Задания для самостоятельной работы Задание 1. Моделирование разливной линии

Глава 8. Проектирование имитационных моделей с помощью интерактивной системы имитационного моделирования

8.1. Структура интерактивной системы имитационного модели­рования

8.2. Построение концептуальной схемы модели

8.3. Параметрическая настройка модели

8.4. Генератор формул

8.5. Управление экспериментом

8.6. Запуск эксперимента и обработка результатов моделирования

8.7. Управление проектами и общей настройкой системы

8.8. Пример построения модели средствамиIss2000

Глава 9. Технология имитационногомоделирования

9.1. Имитационные проекты

9.2. Организация экспериментов

9.3. Проблемы организации имитационных экспериментов

9.4. Оценка точности результатов моделирования

9.5. Факторный план

9.6. Дисперсионный анализAnovAв планированииэкспериментов

9.7. Библиотечная процедураAnova

9.8. Технология проведение дисперсионного анализа в системеGpss World

9.9. Особенности планирования экспериментов

9.10. Нахождение экстремальных значений на поверхности отклика

9.11. Организация экспериментов вGpssWorld

9.12. Выбор наилучшего варианта структуры системы

Глава 10. Примеры принятия решений с помощью имитационного моделирования

10.1. Моделирование производственного участка

10.2. Моделирование технологического процесса ремонта и заме­ны оборудования

Глава 11. Задания для имитационных проектов

Приложение Системные сча

Сча транзактов

Сча блоков:

Сча одноканальных устройств:

Сча очередей

Сча таблиц

Сча ячеек и матриц ячеек сохраняемых величин:

Сча вычислительных объектов

Сча списков и групп

Список литературы

Изучая любую систему, важно оценить характер ее рабочей на­грузки (например, при моделировании компьютерной системы важно знать: когда новые программы (задачи) поступают в систему; сколько времени нужно процессору для выполнения любой из них; как часто программа обращается к устройству ввода-вывода). Этот процесс можно отобразить графиком работы системы (графический метод моделирования), на котором показаны входы задач в систему, ресур­сы к которым они обращаются, как долго задачи их используют и т.д.

Если описанный сценарий зафиксирован соответствующим гра­фиком и часто возникает в моделируемой системе, то тогда он цели­ком отвечает выборке, которая получена методом измерений при на­блюдении за работой компьютера. Тем не менее, моделирование при использовании такого описания рабочей нагрузки только воссоздает результаты работы этого специфического сценария. Этого недоста­точно для выполнения системой других сценариев. Даже незначи­тельное несоответствие заданному сценарию может привести к дра­матическим последствиям работы компьютера.

Часто рабочая нагрузка на систему определяется одним или не­сколькими распределениями вероятностей в отличие от заданных сценариев. Например, можно бросать монету каждые 15 мин на про­тяжении операции исследования системы, и если монета падает лице­вой стороной, то новая задача поступает в систему в этот момент времени. Если монета падает обратной стороной, то никакая задача не поступает в систему. Это пример метода розыгрыша случайной величины (метод Монте-Карло), который используется для модели­рования вероятностных систем.

В компьютерном моделировании «бросание монеты» можно ге­нерировать методом случайных чисел. Если выявлены статистиче­ские закономерности и используются соответствующие распределе­ния вероятностей для определения рабочей нагрузки на систему, а также применяются соответствующие статистические методы анали­за результатов моделирования, то полученные результаты относятся к более широкому диапазону рабочих нагрузок, чем подход с исполь­зованием определенного сценария.

Введем коэффициент вариации С как отношение стандартного отклонения к среднему:

гдеσx - среднеквадратичное отклонение для x.

Для экспоненциального закона распределенияС= 1, поскольку х и σx для этого закона равняется λ. Для регулярного детерминиро­ванного закона распределения С = О (σx =0).


Для системы G/G/1 среднее количество требований определяет­ся как

Используя результат Хинчина-Полячека, можно получить сред­нее время пребывания в одноканальной СМО по формуле

Основной результат (1.7) состоит в том, что среднее время пре­бывания требования в системе зависит только от математического ожидания и стандартного отклонения времени обслуживания. Таким образом, время ожидания определяется как

Обычно интересуются нормированным временем ожидания:

Таким образом, система с регулярным обслуживанием характе­ризуется средним временем ожидания вдвое меньшим, чем система с показательным обслуживанием. Это закономерно, поскольку время пребывания в системе и количество требований в ней пропорцио­нальны дисперсии времени обслуживания.


1.3. Основы дискретно-событийного моделирования смо

Определим основные понятия и термины, используемые в моде­лировании.

Система - множество объектов (например, людей и машин), которые взаимодействуют одновременно для достижения одной или большего количества целей.

Модель - абстрактное представление системы, обычно содержит структурные, логические или математические отношения, которые описывают систему в терминах состояний, объектов и их свойств, множеств, процессов, событий, действий и задержек.

Состояние системы - множество переменных, которые содер­жат всю информацию, необходимую для описания свойств системы в любое время.

Объект - любой элемент или компонент в системе, который должен быть представлен в модели в явном виде (например, обслу­живающее устройство, клиент, машина).

Свойство или атрибут - свойства данного объекта (например, приоритет ожидающего клиента, маршрут процесса выполнения ра­бот в цеху).

Список - множество (постоянное или временное) связанных объектов, упорядоченное некоторым логическим способом (напри­мер, все клиенты, находящиеся в настоящее время в очереди ожида­ния, упорядочены по принципу «раньше прибыл, раньше обслужился» или по приоритету).

Событие - мгновенно возникающее изменение состояние сис­темы (например, прибытие нового требования).

Уведомление о событии - запись события, которое произойдет в потоке событий или в некотором будущем времени наряду с любы­ми связанными данными, необходимыми для обработки события (за­пись всегда включает тип события и время события).

Список событий - список намеченных будущих событий, упо­рядоченных по времени возникновения, известный также как список будущих событий (СБС).

Действие - продолжительность времени указанного промежут­ка (например, время обслуживания или время между поступлениями заявок), для которого известно, когда оно начинается и заканчивается (хотя оно может быть определено в терминах статистического рас­пределения).

Задержка - продолжительность времени неопределенного про­межутка, для которого неизвестно заранее, когда он заканчивается (например, задержка клиента в очереди по правилу «последний при­шел - первый обслужился», так как начало обслуживания зависит от будущих поступлений).


Модельное время - неотрицательная возрастающая величина, отражающая течение времени в имитационной модели.

Часы - переменная, отражающая протекание времени модели­рования, называется в примерах ЧАСЫ (CLOCK).

Дискретно-событийное моделирование - моделирование сис­темы в дискретные моменты времени, когда происходят события, от­ражающие последовательность изменения состояний системы во времени. В дальнейшем такое моделирование будем называть ими­тационным. Рассматриваемые здесь системы динамические, то есть изменяются во времени. Поэтому состояние системы, свойства объ­екта и число активных объектов, параметров, действий и задержек -все они функции времени и постоянно изменяются в процессе моде­лирования.

Для СМО с одним устройством обслуживания событиями будут поступление требования и конец его обслуживания устройством. На­чало обслуживания - это условное событие, которое зависит от со­стояния прибора (занят или свободен) и числа требований, находя­щихся в очереди. Задержку иногда называют условным ожиданием, в то время как действие называют безусловным ожиданием. Дейст­виями будут время между поступлениями требований и время обслу­живания прибором. Завершение действия - событие, часто называе­мое первичным событием, для управления которым в СБС помеща­ется уведомление о событии. Напротив, управление задержками свя­зано с помещением объекта в другой список, возможно представ­ляющий очередь ожидания до такого времени, когда системные усло­вия разрешат обработку требования. Окончание задержки иногда на­зывают условным или вторичным событием, но такие события не представлены в соответствующих уведомлениях о событиях и не по­являются в СБС.

Пример. Представим себе, что есть магазин, в котором один продавец и он же кассир. Если пришедший покупатель застает про­давца свободным, то продавец немедленно приступает к его обслу­живанию. Продавец переходит в состояние «занятый». Если продавец занят обслуживанием покупателя и в это время приходит другой (другие) покупатели, то они становятся в конец очереди к продавцу. Когда продавец закончил обслуживание, то он переходит в состояние свободный.

Если в очереди есть покупатели, то продавец «выбирает» для обслуживания первого покупателя из очереди. Очередь уменьшается на единицу. Все остальные покупатели в очереди, если они есть, про­двигаются на одну позицию вперед. Если в очереди нет покупателей, то продавец остается в состоянии «свободный» до прихода следую­щего покупателя.


В табл. 1.1 представлены интервалы времени между приходами покупателей в магазин и требуемыми временами их обслуживания продавцом, а на рис. 1.3 проведено графическим методом «ручное» моделирование СМО с одним устройством.

С точки зрения объектного подхода имеются динамические объ­екты - требования (ПОКУПАТЕЛИ) и некоторый ресурс - устройст­во обслуживания (статический объект ПРОДАВЕЦ), которое они используют. Если требование претендует на ресурс, а он занят, то оно ' становится в ОЧЕРЕДЬ к ресурсу. ОЧЕРЕДЬ может быть отдельным объектом или просто списком, связанным с ресурсом. Примем за пра­вило обслуживания - FIFO.

Таблица 1.1

Для каждой пары «требование - ресурс» мы хотим определить, как долго требование j будет использовать ресурс R, т.е. необходимо определить интервал времени, когда требованию j назначен ресурс R и когда оно освободит этот ресурс. Однако, прежде чем ресурс будет назначен требованию j, он должен быть запрошен. В общем случае требование может ожидать в очереди до назначения ресурса.

Опишем алгоритм работы системы с точки зрения «жизненного цикла» ПОКУПАТЕЛЯ, т.е. от момента его прихода в магазин до мо­мента выхода из магазина. Так как покупатели непрерывно приходят в магазин на протяжении некоторого периода времени наблюдения за системой (время, в течении которого моделируется система), то необ­ходимо обеспечить поток ПОКУПАТЕЛЕЙ путем их создания в мо­дели (генерации в некоторые моменты времени - моменты их прихода в магазин). Для генерации ПОКУПАТЕЛЕЙ используем специаль­ную подпрограмму ГЕНЕРАТОР (в языке GPSS этой подпрограмме соответствует блок GENERATE). Алгоритм ее работы следующий:

1. Создать динамический объект ПОКУПАТЕЛЬ в виде струк­туры данных, включающей в себя поля: номер покупателя -j, момент его прихода –

t jвх, а также при необходимости свойства покупателя или его атрибуты (например, его приоритет). Запланировать событие - приход покупателя j на момент времени t jвх - т.е. создать уведом­ление о событии в СБС.

2. Запланировать следующее событие для покупателя j -ЗАПРОС-НАЗНАЧЕНИЕ ресурса R (ПРОДАВЦА) на момент време­ни t jвх. Запланировать приход следующего динамического объекта ПОКУПАТЕЛЬ j + 1, т.е. определить событие прихода следующего покупателя t j+1вх:= t jвх + t j об.