Особенности ИМ от моделирования

Всё время ИМ поделено на дискреты-временной шаг.

Исходные данные с последнего шага берутся с предыдущего

В течение текущего шага пр-ссы считаются замороженными.

Принципы, на которых базируется вся теория моделирования, остаются действенными и при имитационном моделировании.

1.Принцип информационной достаточности. Если нет никакой информации о системе, то осуществить моделирование такой системы невозможно. Должно быть необходимое количество переменных для моделирования.

2.Принцип осуществимости. Осуществимость заключается в том, что разрабатываемая модель должна достигнуть реализации цели исследования с отличной от нуля вероятностью за определённое время. То есть должно выполняться соотношениеР(Г0)>р0, где Р(/"0)-вероятность достижения цели моделирования за приемлемое время t0; Ро - заданная вероятность достижения цели моделирования.

3.Принцип множественности моделей. В разрабатываемой модели необходимо реализовывать только те свойства системы или явления, которые

оказывают существенное влияние на показатель эффективности. Из этого следует, что использование полученной модели отражает только определённые стороны реального процесса. Поэтому для полного исследования моделируемого процесса, возможно, потребуется построение набора моделей, которые бы позволили с разных сторон и с разной степенью детализации анализировать характеристики реального процесса.

4. Принцип агрегирования. Любая сложная система" может быть представлена набором некоторых подсистем (агрегатов), а для их математического описания можно использовать определённые математические схемы. Этот принцип даёт возможность довольно легко перестраивать модель в зависимости от возникающих проблем и задач исследования.

5. Принцип параметризации. Если подсистемы характеризуются некоторым параметром, то представляется возможным заменить их в модели соответствующими числовыми значениями (или графиками, таблицами или формулами) и не описывать их функционирование. Использование этого принципа сокращает объём и время моделирования, но следует учитывать, что при этом снижается адекватность модели.

19.Понятие верификации моделирующих компьютерных программ.

Верификация (насколько близка созданная модель реально существующему явлению), – это установка правильности разработанной программы, формальное, либо практическое доказательство ее правильной работоспособности на ЭВМ, (проверка достоверности модели, то есть выполняется отладка моделирующей компьютерной программы.). Чаще всего решается ретроспективным методом или методом контрольных точек. Обычно системе задаются такие значения параметров и начальных значений, в которые она должна прийти через определенное количество шагов модельного времени к состоянию, известному тем или иным образом исследователю.

Методы верификации моделирующих компьютерных программ
1. Модульное написание и отладка компьютерной программы.
2. Для крупных ИМ желательно, чтобы компьютерную программу проверяли несколько человек. 3. Выполнение прогона модели с различными входными параметрами. 4. Трассировка — вывод состояния моделируемой системы после возникновения каждого события и сравнения с вычислениями, полученными вручную. 5. Прогон модели при упрощающихся допущениях, для которых известны или могут быть легко вычислены истинные характеристики модели.
6. Просмотр анимации выходных данных моделирования.
7. Вычисление выборочного среднего значения и дисперсии для каждого входного распределения вероятностей и сравнение их с известным (например, за прошлое время) средним значением и дисперсией.8. Использование коммерческого пакета имитационного моделирования.

20.Языки программирования, используемые для имитационных моделирующих программ.

Языком программирования называют набор (систему) символов, распознаваемых ЭВМ и обозначающих операции, которые можно реализовать на ЭВМ.

Для имитационного моделирования используются как универсальные, так и специальные языки.

Выделяют машинно-ориентированные, проблемно (процедурно)-ориентированные и объектно-ориентированные языки.

Классические языки моделирования являются процедурно-ориен­тированными и обладают рядом специфических черт. Можно ска­зать, что основные языки моделирования разработаны как средство программного обеспечения имитационного подхода к изучению сложных систем.

Языки моделирования позволяют описывать моделируемые сис­темы в терминах, разработанных на базе основных понятий имита­ции. С их помощью можно организовать процесс общения заказчика и разработчика модели. Различают языки моделирования непрерыв­ных и дискретных процессов.

В настоящее время сложилась ситуация, когда не следует противопоставлять языки общего назначения (ЯОН) и языки имитационного моделирования (ЯИМ).Некоторые ЯИМ базируются на конструкциях ЯОН: например, FORSIM — на языке FORTRAN, ПЛИС — на языке PL и т.д.

Языки моделирования обладают рядом понятных достоинств. Недостатки: сугубо индивидуальный характер соответ­ствующих трансляторов, затрудняющий их реализацию на различ­ных ЭВМ, низкая эффективность рабочих программ, сложность процесса отладки программ, нехватка документации для пользователей и специалистов-консультантов и др.

21.Методы повышения валидации и доверия к модели.

Валидация — это процесс, позволяющий установить, является ли имитационная модель (не компьютерная программа) точным представлением системы для конкретных целей исследования.

Сущ-ет 6 методов повышения валидации и правдоподобия ИМ:

1.сбор высококачественной инф-и и данных о системе;

2.регулярное взаимод-е с менеджером;

3.документационная поддержка предположений и структурирированный критический анализ;

4.валидация компонентов модели количественными методами;

5.валидация выходных данныхх всей ИМ;

6.анимация.

Ниже перечисленные обстоятельства помогают установить доверие к модели:

- понимание менеджером допущений, принятых в модели, и его согласие с ними; демонстрация проверки достоверности и правильности модели; право собственности и сопричастность менеджера к проекту; репутация разработчиков модели.

22.Понятие события в имитационном моделировании.

Событие - мгновенное изменение некоторого элемента системы или состояния системы в целом. Событие характеризуется:

- условиями (или законом) возникновения;

- типом, который определяет порядок обработки (дисциплину обслуживания) данного события;

- нулевой длительностью.

2 категории событий:

- события следования, которые управляют инициализацией процессов (или отдельных работ внутри процесса);

- события изменения состояний (элементов системы или системы в целом).

Мех-м событий исп-ся в кач-ве основы построения моделей, предназначенных для исслед-ия причинно-следственных связей в с-мах при отс-ии временных ограничений. К таким задачам можно отнести, например, некоторые задачи по оценке надежности. Окончание любой активности в системе является событием, так как приводит к изменению состояния объекта (объектов), а также может служить инициатором другой работы в системе.

23.Принципы разработки имитационных моделей.

При разработке имитационных моделей необходимо соблюдать следующие принципы.

Принцип информационной достаточности. При полном отсутствии информации об исследуемой системе построение ее модели невозможно. При наличии полной информации о системе ее моделирование лишено смысла.

Принцип осуществимости. Создаваемая модель должна обеспечить достижение поставленной цели с вероятностью отличной от нуля и за конечное время. Обычно задают пороговое значение вероятности р0 достижения цели моделирования, выраженное функцией p(t), а также преемлемую границу времени t0 достижения этой цели. Модель считается осуществимой, если одновременно выполняются неравенства p(t) ≥ p0, t ≤ t0.

1.Принцип множественности моделей. Данный принцип является ключевым. Создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства реализуемой системы или явления, которые влияют на выбранный показатель эффективности.

При использовании любой конкретной модели исследуются лишь некоторые стороны реальности. Для более полного исследования объекта или системы необходим ряд моделей, позволяющих с разных сторон и с разной степенью детализации отражать рассматриваемый процесс.

2.Принцип агрегирования. Сложную систему можно представить в виде агрегатов или подсистем, для описания каждого из которых могут быть пригодны некоторые стандартные математические методы или прикладные модели. Этот принцип позволяет гибко перестраивать общую модель системы в рамках решения задач, которые решаются в процессе исследования.

Если при исследовании построенных моделей получаются сходные результаты, то исследование успешно завершено. Если результаты различаются, то необходимо либо пересмотреть постановку задачи, либо поставить вопрос об адекватности математических моделей.

3.Принцип параметризации. В ряде случаев моделируемая система имеет в своем составе некоторые относительно изолированные подсистемы, деятельность которых характеризуется определенными параметрами, которые могут характеризоваться и векторными величинами. Такие подсистемы можно заменять в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процесс их функционирования. Зависимость значений этих величин в зависимости от ситуации может задаваться в виде таблицы, графика или аналитического выражения. Принцип параметризации позволяет сократить объемы вычислительных и других работ, а также время моделирования. Однако, параметризация может снижать адекватность модели.

4.Принцип целесообразности. Необходимо соизмерять точность исходных данных и с результатами, которые нужно получить.

5.Принцип устойчивости. Любая сложная система всегда подвергается малым внешним и внутренним воздействиям, поэтому модель должна быть устойчивой, стараться сохранять свои свойства и структуру, даже в случае возникновения различных воздействий.

6.Принцип адекватности. Модель должна отражать существенные черты исследуемого явления, при этом не должна сильно упрощать исследуемые процессы.

24.Виды представления времени в модели.

Имитационный эксперимент - наблюдение за поведением системы в течение некоторого промежутка времени.

Сущ-ют с-мы, для которых время не играет большой роли – это статические системы, но существуют и другие системы – динамические, сост-ие, к-х сильно зависит от того в какой момент времени за ними наблюдают. Характерная особ-ть больш-ва практических задач - то, что скорость протекания рассматриваемых в них пр-ов значительно ниже скорости реализации модельного эксперимента. Даже те имитационные эксперименты, в которых временные параметры работы с-мы не учитываются, требуют для своей реализации опред-ых затрат времени работы компьютера.

В связи с этим при разработке практически любой имитационной модели необходимо соотносить между собой три представления времени:

- реальное время, в котором происходит функционирование имитируемой системы;

- модельное (или, как его еще называют, системное) - время, в котором имитируется модель с-мы, а промежуток времени, в теч-ие к-го все параметры считаются постоянными, называется шагом моделирования или дискретом по времени.

- машинное время, отражающее затраты времени ЭВМ на проведение имитации. С помощью мех-ма модельного времени решаются след-ие задачи:- отображается переход моделируемой с-мы из одного сост-ия в другое; - производится синхронизация работы компонент модели; - изм-ся масштаб времени функц-ия исследуемой с-мы;- производится упр-ие ходом модельного эксперимента; - моделируется квазипараллельная реализация событий в модели.Приставка «квази» отражает последовательный характер обработки событий в имитационной модели, которые в реальной системе возникают (протекают) одновременно.

25.Организация квазипараллелизма.

Важнейшим классификационным признаком имитационных моделей является схема формализации моделируемой системы (способ организации квазипараллелизма).

Наибольшее распространение получили пять способов:

• просмотр активностей;

• составление расписания событий;

• управление обслуживанием транзактов;

• управление агрегатами;

• синхронизация процессов.

Способ просмотра активностей применяется при следующих условиях:

• все ФД(функциональные действия) компонент реальной системы различны, причем для выполнения каждого из них требуется выполнение некоторых (своих) условий;

• условия выполнимости известны исследователю заранее и могут быть заданы алгоритмически;

• в результате ФД в системе наступают различные события;

• связи между ФД отсутствуют и они осуществляются независимо друг от друга.

В этом случае имитационная модель состоит из двух частей:

• множества активностей (работ);

• набор процедур проверки выполнимости условий инициализации активностей, т.е. возможности передачи управления на реализацию алгоритма этой активности.

После выполнения каждой активности производится модификация системного времени для данного компонента и управление передается в специальный управляющий модуль, что и составляет суть имитации для этого способа организации квазипараллелизма.

Условия применимости транзактного способа организации квазипараллелизма были приведены при определении понятия «транзакт». Связь между приборами массового обслуживания устанавливается с помощью системы очередей, выбранных способов генерации, обслуживания и извлечения транзактов. Так организуется появление транзактов, управление их движением, нахождение в очереди, задержки в обслуживании, уход транзакта из системы и т.п. Событием в такой имитационной модели является момент инициализации любого транзакта. Типовыми структурными элементами модели являются источники транзактов, их поглотители, блоки, имитирующие обслуживание заявок, управляющий модуль. Имитация функционирования реальной системы производится путем выявления ближайшей по времени заявки, ее обслуживания, обработки итогов обслуживания (появления нового транзакта, поглощения заявки, изменения возможного времени поступления следующего транзакта и т.п.), изменения системного времени до момента наступления следующего события.

В случае построения имитационной модели с агрегатным способом организации квазипараллелизма особое внимание следует уделять оператору перехода системы из одного состояния в другое. Имитация производится за счет передачи управления от агрегата к агрегату при выполнении определенных условий, формирования различных сигналов и их доставки адресату, отработки внешних сигналов, изменения состояния агрегата и т.п. При этом в управляющем модуле осуществляется временная синхронизация состояний всех агрегатов. Отметим, что выделение такого способа реализации квазипараллелизма является достаточно условным, так как квазипараллельная работа агрегатов системы может быть организована другими способами — активностями, планированием событий, взаимодействием транзактов, процессами. Иными словами, агрегатный способ прежде всего ориентирован на использование типовых математических схем (типовых агрегатов) для описания компонент системы и организации их взаимодействия одним из перечисленных способов.

Процессный способ организации квазипараллелизма применяется в следующих случаях:

• все ФД компонент реальной системы различны;

• условия инициализации ФД также различны;

• в любой момент времени в данной компоненте может выполняться только одно ФД;

• последовательность ФД в каждом компоненте определена.

Принято считать, что процессный подход объединяет лучшие черты других способов: краткость описания активностей и эффективность событийного представления имитации. Процессным способом можно организовать имитацию ЭИС (экономич информ система) любой сложности, но такой способ особенно эффективен в тех случаях, когда требуется высокий уровень детализации выполнения ФД, а сама имитационная модель используется для поиска «узких» мест в работе системы. При таком подходе особо важно соблюдение сходства структуры модели и объекта исследования. Имитационная модель представляет собой набор описаний процессов, каждое из которых описывает один класс процессов, и информационных и управляющих связей между компонентами модели. Каждой компоненте объекта моделирования соответствует свой процесс. Переход от выполнения одной активности к другой активности того же процесса считают изменением его состояния и называют активизацией процесса. Проверка выполнимости условий активизации процесса и появление событий осуществляется самим процессом. Процессный способ широко применяется в задачах моделирования проектируемых систем. Он позволяет реализовать многоуровневый модульный подход к моделированию, предусматривающий внесение в модель частичных изменений по результатам исследований, причем значение этого обстоятельства возрастает по мере роста размеров модели.

В настоящее время для реализации всех перечисленных схем формализации моделируемой системы созданы специализированные программные средства, ориентированные на данный способ организации квазипараллелизма, что, с одной стороны, облегчает программную реализацию модели, но, с другой стороны, повышает ответственность исследователя за правильность выбора соответствующей схемы.