Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
Под имитационным моделированием понимают эксперименты многократного воспроизведения процесса (алгоритма)функционирования системы, причем, в каждой серии экспериментов изменяются условия их проведения. Это позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях системных процессов в определенные моменты времении даёт возможность оценить характеристики системы. Основным преимуществом имитационного моделирования, по сравнению с аналитическим, является возможность решения задач, связанных с наиболеесложными – стохастическими системами, такими как системы массового обслуживания (СМО). Модель массового обслуживания применима для многих реальных экономических и технических систем (табл. 1).
Таблица 2.1. Примеры систем массового обслуживания
Система | Устройства обслуживания | Требования |
Производство | Станки, рабочие | Детали |
Банк | Кассы | Клиенты |
Больница | Врачи, больничные койки | Пациенты |
Парикмахерская | Парикмахеры | Клиенты |
Компьютер | ЦП, устройства ввода-вывода | Программы |
Сеть связи | Узлы, линии связи | Сообщения, пакеты |
Модель простейшей СМО-системы с двумя дискретно-событийными случайными процессами (Ai – входной поток требований на обслуживание и внутренний процесс обслуживания требований Sj), очередью типа FIFO (First In First Out) и одним устройством обслуживания (УО) показана на рис. 30.
| ||||||
Входной поток требований Выходной поток обслуженных требований
Рис. 30. Модель системы массового обслуживания М/М/1
На рис. 30 используются следующие обозначения:
Интервалы поступления требований Ai (i = 1, 2, …) – независимые случайные величины с экспоненциальной функцией распределения вероятностей FA (А – марковский дискретный случайный процесс).
Интервалы обслуживания требований SJ (j = 1, 2, …) ‑ независимые случайные величины с экспоненциальной функцией распределения вероятностей FS (S – марковский дискретный случайный процесс)
М/М/ 1 – обозначения для простейшей СМО-системы с одним устройством обслуживания и марковскими случайными процессами потока требований и обслуживания.
Структура программной системы имитационного моделирования показана на рис. 31. Реализацию этой системы на языках С и Fortran можно найти в [16].
В состав этой системы входят следующие компоненты:
1. состояние системы — совокупность переменных состояния, необходимых для описания системы в определенный момент времени;
2. часы модельного времени — переменная, указывающая текущее значение модельного времени;
3. список событий — список, содержащий время возникновения каждого последующего типа событий;
4. статистические счетчики - переменные, предназначенные для хранения статистической информации о характеристике системы;
5. программа инициализации — подпрограмма, устанавливающая в исходное состояние имитационную модель в момент времени, равный 0;
6. синхронизирующая программа - подпрограмма, которая отыскивает следующее событие в списке событий и затем переводит часы модельного времени на время возникновения этого события;
7. программа обработки событий — подпрограмма, обновляющая состояние системы, когда происходит событие определенного типа (для каждого типа событий существует отдельная программа обработки событий);
8. библиотечные программы — набор подпрограмм, применяемых для генерации случайных наблюдений из распределений вероятностей, которые были определены как часть имитационной модели;
9. генератор отчетов — подпрограмма, которая считывает оценки (со статистических счетчиков) критериев оценки работы и выдает отчет по окончании моделирования;
10. основная программа — подпрограмма, которая вызывает синхронизирующую программу, для того чтобы определить следующее событие, а затем передает управление соответствующей событийной программе с целью обеспечения заданного обновления состояния системы. Основная программа может также контролировать необходимость прекращения моделирования и вызывать генератор отчетов по его окончании.
Рис. 31. Структура программной системы имитационного моделирования
Комбинированное (аналитико-имитационное)моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей производится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, где это возможно, используются аналитические моде ли, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Такой подход дает возможность охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием аналитического или имитационного моделирования в отдельности.
Дата публикования: 2014-11-03; Прочитано: 537 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!