
- •1. Общие правила построения и способы реализации моделей на эвм. Основные этапы моделирования.
- •2. Первый этап построения концептуальной модели системы и её формализации
- •Постановка задачи машинного моделирования.
- •1.2. Анализ задачи моделирования.
- •1.3. Определение требований к исходной информации.
- •1.4. Выдвижение гипотез и принятие предположений.
- •1.5. Определение параметров и переменных.
- •1.6. Установление основного содержания модели.
- •1.7. Обоснование критериев оценки эффективности системы.
- •1.8. Определение процедур аппроксимации.
- •1.9. Описание концептуальной модели.
- •1.10. Проверка достоверности концептуальной модели.
- •1.11. Составление технической документации по первому этапу моделирования.
- •Второй этап алгоритмизации модели системы и её машинной реализации
- •2.1. Построение логической схемы модели.
- •2.2. Получение соотношений модели.
- •Третий этап получения и интрепретации результатов моделирования системы
- •Контрольные вопросы
1.5. Определение параметров и переменных.
Прежде чем перейти к описанию математической модели, необходимо определить параметры системы, входные и выходные переменные, воздействия внешней среды. Описание каждого параметра и переменной дается в следующей форме:
определение и краткая характеристика, символ обозначения и единица измерения;
диапазон изменения (для переменных);
место применения в модели.
Для рассматриваемой в примере СПД в качестве параметров могут быть выбраны:
емкости буферных накопителей УК (ВхБН и ВыхБн), которого представляют собой объем памяти, необходимый для промежуточного хранения информации, содержащейся в пакете;
емкость каждого БН обозначим через L и будем измерять в количестве пакетов, которые можно поместить в БН;
в модели параметр L задается в исходных данных (в GPSS — в соответствующей карте) и служит для фиксации при моделировании состояния занятости (заполненности) БН при оценке потерь (переполнений) и времени ожидания.
В качестве эндогенных переменных модели фрагмента СПД зада- дим:
среднюю длину очереди в каждом БН (емкость их задается параметрами L), которая представляет собой среднее число пакетов, ожидающих в БН дальнейшей обработки (передачи); обозначим среднюю длину очереди в каждом БН через Lср и будем измерять в количестве пакетов; диапазон изменения Lср — 0 — 20, в модели переменная (выходная характеристика) оценивается на основа- нии обработки статистики, собираемой по каждому БН;
среднее время передачи сообщений по ДКС, представляющее среднее время, необходимое для передачи всех пакетов одного со- общения с учетом возможных повторных передач из-за ошибок, появившихся в ДКС;
Обозначим:
среднее время передачи через Тп и будем измерять его а единицах времени;
диапазон изменения Тп— 0 — 20 единиц времени;
В модели переменная (выходная ха- рактеристика) оценивается на основании обработки статистики, собираемой по передаче пакетов по ДКС.
В качестве экзогенных переменных модели фрагмента СПД вы- берем:
время передачи каждого пакета по ДКС, представляющее собой случайную величину с законом распределения, определяемым числом повторных передач из-за наличия ошибок в ДКС;
обозначим время передачи пакета через tDCH и будем измерять в единицах времени; диапазон изменения tDCH от времени передачи одного пакета до времени передачи пакета, умноженного на число допустимых передач, в модели переменная имитируется исходя из со- стояния ДКС;
время обработки каждого пакета в ЦП, представляющее собой случайную величину с законом распределения, определяемым занятостью ДКС; обозначим время обработки пакета в ЦП через tCPU и будем измерять в единицах времени; в модели переменная tCPU имитируется исходя из наличия пакетов на входе ЦП.
В качестве воздействий внешней среды рассмотрим при моделировании фрагмента СПД интенсивность входящего потока пакетов в УК, представляющего суммарный поток из всех потоков пользователей и из других УК; интенсивность входящего потока пакетов обозначим λвх и будем изменять в количестве поступивших пакетов за единицу времени; в модели переменная tCPU задается в исходных данных (в соответствующей карте) и получается пу- тем генерации датчиком случайных чисел с требуемым законом распределения.