
- •Основные определения
- •Классификация математических моделей
- •3.Классификация моделей по принадлежности к иерархическому уровню
- •Методика получения и требования к математическим моделям
- •5. Экономичность мм (вычислительные затраты (память, время))
- •Обобщенная схема процесса моделирования.
- •Задачи и особенности системного уровня моделирования.
- •Краткие сведения по смо
- •Модели вс в смо
- •Организация моделирования( потактовое и событийное)
- •Пример изменения сбс
- •Основные принципы работы имитационных моделей
- •Организация по систем имитационного моделирования
- •Генераторы случайных чисел(общие сведения)
- •Моделирование равномерных и нормальных распределений
- •Моделирование произвольного закона распределения
- •Языки имитационного моделирования( особенности, классификация)
- •Пример моделирования двухуровневой вс(три арм. Коммутатор и сервер) с помощью сетевой имитационной модели
- •Аналитическое моделирование, классификация вероятностных систем, событий и потоков
- •Ограничение и области применения аналитического моделирования, пример определения вероятности безотказной работы системы.
- •Пример аналитического моделирования простейшей смо.
- •Планирование машинного эксперимента( выбор начальных условий )
- •Планирование машинного эксперимента(обеспечение точности)
- •Обработка и анализ результатов моделирования
- •Корреляционных и регрессивный анализ
- •Сети Петри, определения, основные элементы, правила срабатывания переходов. Примеры изменения вектора маркировок при последовательном срабатывании переходов.
- •Виды сетей Петри.
- •Свойства сетей Петри.
- •Сети Петри, пример модели для защиты программ.
- •Сети Петри, пример модели трех арм и сервера
Краткие сведения по смо
Системы массового обслуживания (СМО) – класс математических схем для формализации процессов функционирования систем на основе процессов обслуживания.
В качестве процесса обслуживания могут быть представлены различные по своей физической природе процессы функционирования экономических, производственных, технических и других системж. Характерным для работы таких объектов является случайное появление заявок (требований) на обслуживание и завершение обслуживания в случайные моменты времени, т.е. стохастический характер.
Элементы СМО:
-СМО - это системы, предназначенные для обслуживания (обработки) потока заявок (решаемых задач) с помощью совокупности устройств (обслуживающих аппаратов - ОА).
-ОА относятся к так называемым статическим объектам или ресурсам. Такими объектами могут быть ЭВМ, отдельные устройства ЭВМ, внешние устройства и т.п. Так как обработка данных может выполняться как аппаратными, так и программными средствами, то программные средства также относят к ресурсам.
- Элементы динамического типа – это заявки, или транзакты (решаемые в ВС задачи).
- Функционирование СМО – это процесс прохождения заявок через ОА.
- ОА может быть в состоянии «занято» (если заявка вошла в ОА на обслуживание) или «свободно». ОА также характеризуется длиной очереди заявок к нему.
- Заявки характеризуются состояниями «на обслуживании» (если она занимает ОА) и «в ожидании» (если она находится в очереди).
- Дисциплина обслуживания – это правило, по которому заявки поступают из очереди на обслуживание в ОА. (FIFO LIFO)
- Приоритет – это преимущества на обслуживание одной заявки перед другими. Если все заявки имеют одинаковый приоритет, то система называется бесприоритетной.
- Приоритеты могут быть динамическими и статическими в зависимости от того, возможно или нет изменение приоритетов в процессе выполнения задачи.
- Любое изменение в состоянии системы является событием. Считается, что события происходят мгновенно в дискретные моменты времени.
- СМО могут быть одно- и многоканальные в зависимости от числа параллельно работающих каналов. Замкнутые СМО – это когда в системе циркулирует постоянное число заявок.
Схема имитационного моделирования
Особенности: используется имитационно-вероятностное моделирование. Генератор случайных чисел – базовый элемент имитационного моделирования. Формирование случайного потока – формируется поток чисел подчиненных закону распределения.
1. ГСЧ – является базовым в имитационно-вероятностном эксперименте. В базисе всех вероятностных процессов лежит случайное число.
2. Строим закон по которому распределяются эти случайные числа, чтобы получился закон.
4. Самый сложный блок. Структура ВС должна быть вероятностной, а не только вход.
3-4. Означает, что модель тоже вероятностная.
5. Статистика накопление результатов обычно в виде гистограмм.
6. Стат. обработка определяется мат. ожидание – среднее значение, затем законы распределения, затем дисперсия – среднеквадратичный разброс.
7. Заключает процедуру моделирования – определяется достаточное ли количество экспериментов, определяется аккуратность, условия проведения экспериментов.