
- •Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний)
- •Общие представления об имитационном моделировании случайных факторов при помощи датчика случайных чисел с равномерным распределением
- •Имитационное моделирование простого события
- •Имитационное моделирование полной группы несовместных событий
- •Имитационное моделирование дискретной случайной величины
- •Метод обратной функции имитационного моделирования непрерывной случайной величины
- •Имитационное моделирование случайных величин с показательным распределением
- •Имитационное моделирование случайных величин с равномерным распределением
- •Имитационное моделирование случайных величин с нормальным распределением
- •Имитационное моделирование случайных величин с усеченным нормальным распределением
- •Имитационное моделирование случайных величин с произвольным распределением
- •Способы построения моделирующих алгоритмов, организация квазипараллелизма
- •Описание активностями имитационной модели
- •Описание событиями имитационной модели
- •Описание транзактами имитационной модели
- •Описание агрегатами имитационной модели
- •Описание процессами имитационной модели
- •Имитационное моделирование процессов обслуживания заявок в условиях отказов
Описание агрегатами имитационной модели
Условия применения. Имеет место тесное взаимодействие между функциональными действиями компонент системы. Компоненты системы обмениваются между собой сигналами. Каждый выходной сигнал от одной компоненты является входным сигналом для другой компоненты системы. Если при этом сами функциональные действия аппроксимируются явно задаваемыми математическими зависимостями, позволяющими определять момент появления выходных сигналов компонент при наличии входных сигналов, поступающих от других компонент, то создаются подходящие условия для построения имитационной модели по модульному принципу. В этом случае каждый из модулей модели строится по унифицированной структуре и называется агрегатом.
Понятие агрегата. Агрегат
является математической схемой, с
помощью которой возможно описание
достаточно большого круга реальных
процессов. В любой момент
агрегат может находиться в одном из
возможных состояний. Состояния
агрегата z являются
функциями времени. Зависимости z(t)
называют фазовыми траекториями.
Переход агрегата из состояния в состояние
описывается с помощью некоторого
оператора перехода H,
который позволяет по предыдущему
определить очередное состояние агрегата.
Агрегат имеет входы, куда поступают
входные сигналы
от других агрегатов, и выходы, на
которых формируются выходные сигналы
.
Здесь l и r
означают номера соответственно входных
и выходных сигналов. Кроме того, у
агрегата имеются дополнительные входы,
на которые поступают управляющие
сигналы g(t).
Выходные сигналы
формируются из входных
и управляющих g(t)
сигналов оператором выхода G
в результате его взаимодействия с
оператором перехода H.
Значения операторов перехода H
и выхода G задаются
исследователем при аппроксимации
выполнения агрегатами функциональных
действий реальной системы.
Особенности агрегативного способа организации квазипараллелизма. Квазипараллельная работа агрегативных систем может быть реализована различными способами (активностями, планированием событий, взаимодействием транзактов, процессами). Поэтому выделение агрегативного способа организации квазипараллелизма в имитационной модели является условным и обусловливается наличием ряда специфических функций, которые должна выполнять управляющая программа модели для реализации такой универсальной математической модели.
Специфические функции управляющей программы модели при агрегативном способе.
Проверка условий перехода агрегата в особые состояния и формирование выходных сигналов.
Изменение координат состояний агрегата.
Передача сигналов от одного агрегата к другому.
Моделирование поведения агрегата
представляет собой последовательную
цепь переходов из одного особого
состояния в другое. Когда законы
поступления управляющих и входных
сигналов заданы, то в функции управляющей
программы модели входит проверка условий
перехода агрегата в особые состояния
и возможности выработки выходных
сигналов. Если входные сигналы не могут
быть определены до момента их имитации,
управляющая программа модели
предусматривает процедуры проверки
факта поступления внешних сигналов за
некоторый интервал модельного времени
.
Кроме того, через интервалы
управляющая программа модели анализирует
возможность моделирования выходных
сигналов у агрегата.
Понятие кусочно-линейного агрегата (КЛА).
Кусочно-линейный агрегат (КЛА) – это частный случай агрегата, у которого отсутствуют управляющие сигналы.
Обычно КЛА представляется в виде
многополюсника, у которого имеется N
входных и m выходных
полюсов. На входные полюса поступают
элементарные сигналы
,
.
Аналогичную структуру имеют выходные
сигналы
,
.
Связи между выходами одних агрегатов
и входами других называются каналами.
Ограничение: по каждому каналу может передаваться только один сигнал, который является выходным для одного агрегата и входным для другого.
Основные понятия агрегативного моделирования.
Пассивизация агрегата – это занесение его в список агрегатов, ожидающих выполнения либо временных, либо логических условий, согласно которым управляющая программа модели возвращается к обслуживанию агрегата.
Активизация агрегата – это момент возврата управляющей программы модели к обслуживанию агрегата.
Матрица коммутации – это матрица, указывающая коммутацию агрегатов соответствующими каналами, и составляемая пользователем при формализации реальной системы для того чтобы управляющая программа модели могла организовать взаимосвязь между агрегатами с помощью сигналов. При наличии выходного сигнала по матрице коммутации агрегатов управляющая программа модели определяет имя входного сигнала и организует активизацию агрегата.
Подпрограмма активизации агрегатов по времени имитации – это подпрограмма, производящая выбор минимального значения в упорядоченном списке моментов времени изменения состояний агрегатов .
Сущность имитации на ЭВМ при описании агрегатами.
Шаги эволюции агрегативной системы, состоящей из k агрегатов и управляющей программы модели.
Начальная установка состояний агрегатов.
Определение момента времени, в который произойдет следующее событие в агрегатах, и номера агрегата, в котором произойдет это событие.
Определение нового состояния агрегата, формирование множества выходных сигналов в результате свершения внутренних событий и фиксация новых состояний всех агрегатов.
Проверка множества выходных сигналов и, если необходимо, по соответствующей матрице коммутаций определение номеров каналов, по которым должен быть передан выходной сигнал, при этом определяется также номер входного полюса, на который поступает входной сигнал.
Определение нового состояния агрегата в результате прихода входного сигнала и формирование выходного сигнала.
Описание поведения каждого агрегата реализуется с помощью соответствующего языка моделирования. При этом исследователь указывает способ выдачи и характеристики операторов перехода H и операторов выдачи выходных сигналов G, составляет матрицы коммутации полюсов агрегатов. Далее система моделирования, реализующая соответствующий язык моделирования, обеспечивает перевод описаний в программные модули, а управляющая программа модели уже стандартным образом организует собственно имитацию событий в агрегативной системе, сбор статистики и управление ходом имитации. По выполнении условий окончания моделирования управление передается подпрограмме окончания моделирования, которая и выдает исследователю результаты моделирования в принятой для данной системы моделирования стандартной форме.
Достоинства способа. Удобство описания и математическая строгость модели.
Недостатки способа. Необходимость коммутации и обслуживания сигналов требует дополнительных расходов ресурсов машинного времени. Это обстоятельство является одним из факторов, сдерживающих использование агрегативного способа организации квазипараллелизма при моделировании сложных систем.