
- •1.1.Сущность и особенности имитационного моделирования.
- •1.2.Свойства и области применения имитационных моделей.
- •1.3.Этапы имитационного моделирования.
- •1.4.Формализованная схема процесса и моделирующий алгоритм.
- •2.1.Сравнительная характеристика принципов построения имитационных моделирующих алгоритмов.
- •3.1.Имитационное моделирование как эксперимент. Метод Монте-Карло.
- •3.2.Способы генерации случайных чисел в имитационном моделировании.
- •3.3.Моделирование случайных событий в имитационном моделировании.
- •3.4.Модель выхода.
- •3.5.Модель обратной связи.
- •3.6.Основы теории планирования эксперимента.
- •3.7.Оптимизация в имитационном моделировании.
- •4.1.Оценка адекватности имитационных моделей.
- •4.2.Распределение допусков на управляемые переменные.
- •5.1.Виды и характерные особенности языков имитационного моделирования.
- •5.2.Специализированное программное обеспечение имитационного моделирования.
- •6.1.Основные компоненты и характеристики моделей массового обслуживания.
- •6.2.Роль пуассоновского и экспоненциального распределений в теории массового обслуживания.
- •6.3.Моделирование входного и выходного потоков в системах массового обслуживания.
- •6.4.Системы массового обслуживания неограниченной мощности.
- •6.5.Системы массового обслуживания ограниченной мощности.
- •6.6.Влияние числа узлов обслуживания на основные операционные характеристики системы массового обслуживания.
- •6.7.Системы массового обслуживания с приоритетами.
- •6.8.Тандемы очередей.
- •7.1.Проблемы моделирования смо.
- •7.2.Подготовка исходных данных и проверка статистических гипотез.
- •7.3.Модели со стоимостными характеристиками.
- •7.4.Моделирование предпочтительности уровня обслуживания.
2.1.Сравнительная характеристика принципов построения имитационных моделирующих алгоритмов.
Системное время регулируется следующим образом: событие, происходящее в текущий момент времени может моделироваться после того, как промоделированы все события, произошедшие в предыдущий момент времени (действует рекуррентное правило) и различают следующие способы реализации этого правила:
1.Поврёменное моделирование с детерминированным шагом (принцип «t»). Считается наиболее универсальным. t представляет собой минимально возможный шаг моделирования, в течении которого не меняется система и ее элементы. Алгоритм одновременно просматривает все элементы системы через t и связи между ними.
2.Моделирование по особым состояниям (повременное моделирование со случайным шагом «t»).Особое состояние системы – любое качественное или скачкообразное изменение состояния, совпадающее с моментами поступления в систему внешних воздействий или в случае выхода одной из характеристик системы на граничные области существования. В алгоритм включается процедура определения момента времени, соответствующего ближайшему особому состоянию по известным характеристикам предыдущего состояния.
3.Позаявочный способ. Алгоритм прослеживает прохождение каждой заявки от её входа до выхода из системы, и только после этого моделируется поведение другой заявки.
Все 3 способа могут использоваться одновременно. Структура алгоритма зависит от типа системы.
Сравнительная характеристика t и t.
S
j
– последовательность реальных событий,
откладываемых по оси реального времени.
tj – последовательность реальных событий, откладываемых по оси модельного времени.
Под воздействием
событий Sj
изменяется состояние модели Zj
в момент
времени
.
В модели, построенной по первому принципу
моменты системного времени будут
принимать значения
,
,
…
Моменты системного времени не совпадают
с моментами появления реальных событий.
Системное время получает постоянное
приращение t,
которое выбирается и задается перед
началом эксперимента.
В модели, построенной
по принципу t,
изменение времени происходит в момент
смены состояний системы. Последовательность
моментов:
,
…
Таким образом, моменты системного
времени непосредственно связаны с
моментами наступления реальных событий.
У каждого метода есть преимущества и недостатки с точки зрения адекватного отображения реальных событий в системе и затрат машинного времени. При использовании второго принципа события отображаются последовательно, и время смещается каждый раз вперед до начала следующего события. В модели, построенной по первому принципу, обработка событий происходит по группам, пакетам или множествам событий, при этом существенное влияние на процесс и результат моделирования оказывает выбор шага t. Одновременно происходящие события заменяются на одно моделируемое событие. 2 не одновременно происходящих события могут быть неразличимы на оси модельного времени. Уменьшение t существенно увеличит затраты машинного времени.
Для выбора принципа построения алгоритма необходимо учитывать:
1) цель и назначение модели; 2) требуемую точность моделирования; 3) затраты машинного времени; 4) технические характеристики компьютера; 5) трудоемкость программирования модели и отладки программы.