Языки моделирования

Чтобы реализовать на ЭВМ модель сложной системы, нужен аппарат моделирования, который в принципе должен быть специа­лизированным. Он должен предоставлять исследователю:

• удобные способы организации данных, обеспечивающие про­стое и эффективное моделирование;

• удобные средства формализации и воспроизведения динами­ческих свойств моделируемой системы;

• возможность имитации стохастических систем, т.е. процедур генерации ПСЧ и вероятностного (статистического) анализа результатов моделирования;

• простые и удобные процедуры отладки и контроля про­граммы;

• доступные процедуры восприятия и использования язы­ка и др.

Вместе с тем, существующие языки программирования общего назначения для достаточно широкого круга задач позволяют без значительных затрат ресурсов создавать весьма совершенные ими­тационные модели. Можно сказать, что они способны составить конкуренцию специализированным языкам моделирования. Для систематизации представлений о средствах реализации имитацион­ных моделей приведем основные определения и краткие сведения о подходах к выбору соответствующего языка.

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

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.

В силу своего целевого назначения при правильном выборе и использовании языки моделирования обладают рядом понятных достоинств.

Вместе с тем, им присущи и определенные недостатки, главны­ми из которых являются сугубо индивидуальный характер соответ­ствующих трансляторов, затрудняющий их реализацию на различ­ных ЭВМ, низкая эффективность рабочих программ, сложность процесса отладки программ, нехватка документации (литературы) для пользователей и специалистов-консультантов и др. В ряде слу­чаев эти недостатки способны перечеркнуть любые достоинства.

Декомпозиция системы

Третьим этапом построения концептуальной модели является - декомпозиция системы, которая производится исходя из выбранного уровня детализации модели, определяемый тремя факторами:

- целями моделирования;

- объемом априорной информации о системе;

- требованиями к точности и достоверности результатов моделирования.

Уровни детализации иногда называют стратами, а процесс выделения уровней — стратификацией.

Детализация системы должна производиться до такого уровня, чтобы для каждого элемента были известны или могли быть получены зависимости его выходных ха­рактеристик от входных воздействий, существенные с точки зрения выбранного показателя эффективности.

Повышение уровня детализации описания системы позволяет получить более точ­ную ее модель, но усложняет процесс моделирования и ведет к росту затрат времени на его проведение.

Например, если моделируется дискретная система, то увеличение детальности ее описания означает увеличение числа различных состояний системы, учитываемых в модели, и, как следствие — неизбежный рост объема вычислений.

При выборе уровня описания системы целесообразно руководствоваться следующим правилом: в модель должны войти все параметры, которые обеспечива­ют определение интересующих исследователя характеристик системы на заданном временном интервале ее функционирования; остальные параметры по возможности следует исключить из модели.

При имитационном моделировании для оценки выбранного уровня детализации можно использовать специальные критерии.

Первый критерий - отношение реального времени функционирования системы к времени моделирования (т.е. к затратам машинного времени, необходимого на проведение модельного эксперимента). Например, если при одних и тех же под­ходах к программной реализации модели моделирование одного часа работы систе­мы требует в одном случае 3 минуты машинного времени, а в другом - 10 минут, то во втором случае степень детализации описания выше (соотношение 3:10).

Второй критерий - разрешающая способность модели, в том числе:

- разрешающая способность по времени — может быть определена как кратчай­ший интервал модельного времени между соседними событиями;

- разрешающая способность по информации — наименьшая идентифицируемая порция информации, представимая в модели (для вычислительных систем, например, такими порциями могут быть слово, страница, программа, задание).

Третий критерий — число различных моделируемых состояний системы (или ти­пов событий).

Для тех компонентов, относительно которых известно или предполагается, что они в большей степени влияют на точность результатов, степень детальности может быть выше других.

Также, с увеличением детальности возрастает устойчивость модели, но возрастают и затраты машинного времени на проведение модельного эксперимента.