- •Введение
- •Лабораторная работа № 1 структурно-параметрическое моделирование систем
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения
- •Параметры биосырья (молока):
- •На базе статистических данных по формуле (1-1) сформирована матрица корреляционных коэффициентов связей между параметрами состояния системы (таблица 1.2). Матрица коэффициентов корреляции Rij
- •Матрица коэффициентов регрессии Pij
- •Матрица безразмерных характеристик связей Cij
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
- •Лабораторная работа № 2 идентификация аномальных состояний большой системы
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Варианты графов системы [2]
- •Вводится вектор текущих относительных отклонений x1,…,xn в виде
- •Ситуационная матрица аномального состояния системы Sij
- •Вопросы для самопроверки
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 4 статистическое моделирование производственных систем
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Контрольные задания для самопроверки
- •Программа
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 5 универсальная система имитационного моделирования simplex 3
- •Теоретическое введение
- •Компоненты модели, описываемые на объектно-ориентированном языке, объединяются в иерархические модели различной сложности структурными компонентами вышестоящего (верхнего) уровня.
- •Порядок выполнения работы
- •5.2. Общий порядок подготовки и проведения эксперимента с моделью в имитационной системе Simplex3
- •Изучить диалоговый интерфейс имитационной системы.
- •Изучить общий порядок подготовки модели
- •Внешние функции (External functions).
- •При этом в окне содержания появляется таблица с перечислением компонентов и версий. В рассматриваемом примере в окне появляются три
- •Для этого:
- •1). Выделить директорию priv и в ее контекстном меню задать команду New library…(создать новую библиотеку) и ввести имя новой модели.
- •5.2.4. Диалоговый интерфейс подготовки и проведения эксперимента с моделью в имитационной системе Simplex3
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Для описания непрерывных процессов в каждом случае требуется дифференциальное уравнение. В комбинированных моделях дифференциальные уравнения могут дополняться дискретными событиями.
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 7 многомерные массивы в моделировании параметрических полей
- •Теоретическое введение
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Требования к отчету
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
- •38 # Конец обслуживания
- •Листинг 8.1. Mdl- описание модели Queue
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Варианты заданий*
- •Пример выполнения задания По заданному описанию построить и реализовать в универсальной имитационной системе Simplex3 mdl- модель сборочного конвейера.
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Объектно-ориентированное моделирование систем
- •Теоретическое введение
- •Листинг 9.1. Базисный компонент Sun
- •Листинг 9.2. Базисный компонент Lake
- •Листинг 9.3. Компонент верхнего уровня Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 10 многокомпонентная иерархическая модель
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 11 собственные функциональные компоненты
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 12 внешние с-функции и с- процедуры
- •Теоретическое введение
- •Листинг 12.1. Модель QueueExp
- •Листинг 12.2. С-функция для вычисления экспоненциально распределенных случайных чисел
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Задание и порядок выполнения работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Лабораторная работа № 14 мультиагентное моделирование систем в simplex 3
- •1. Теоретическое введение
- •2. Общее задание и порядок выполнения работы
- •3. Возможные варианты заданий
- •3.1. Моделирование маркетинговых ситуаций
- •3.2. Моделирование учебного процесса
- •3.4. Мультиагентное моделирование биологических систем
- •3.4.2. Имитационное моделирование динамического развития колоний и популяций микроорганизмов.
- •3.5.5. Объектно-ориентированное моделирование и имитация экологической системы.
- •4. Пример выполнения работы
- •И накопления знаний
- •В циклах учебного процесса
- •В цикле учебного процесса
- •Требования к отчету
- •Литература
- •Структурно-параметрическое описание технологических систем
- • Технологические режимы и параметры производства творога
- •Результаты наблюдений процесса производства кисломолочного продукта (ряженки жирностью 2,5%)
- •Корреляционная матрица тесноты связей между параметрами технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Матрица безразмерных оценок множественной регрессии для технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства ряженки жирностью 2.5%
- •Результаты наблюдений процесса изготовления сметаны жирностью 15%
- •Корреляционная матрица тесноты связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Регрессионная матрица характера связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Безразмерная регрессионная матрица характеристик связей между параметрами технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства сметаны жирностью 15%
- •Результаты наблюдений процесса производства нежирного диетического творога
- •Регрессионная матрица характера связей между параметрами технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Безразмерная регрессионная матрица характеристик связей между параметрами технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Пример ситуационной модели состояния технологической системы производства нежирного диетического творога
- •Общий порядок создания пользовательского интерфейса с помощью внешней программы.
- •1. Создание пользовательского интерфейса с помощью внешней программы.
- •Межвидового взаимодействия.
- •2. Создание процедуры на языке edl, реализующей запуск пользовательского интерфейса и передачу исходных данных переменным модели сводится к следующему.
- •Листинг 1. Описание ввода исходных данных на языке Simplex-edl
- •4. Просмотр результатов моделирования.
Вопросы для самопроверки
Средства и структура описания событий. Механизмы включения. Примеры описания условных и временных событий.
2. Изменение состояния модели. Разделение областей состояния внутри события.
3. Отчет времени в дискретных событиях. Временные и условные события. Модель светофора. Общая схема отсчета времени.
Модель “очередь”. Временные и условные события.
Модель “очередь” с мобильными компонентами. Приоритеты.
Из каких обязательных блоков состоит любая статистическая модель СМО ?
Что подразумевается под приоритетом заявки ?
Как происходит формирование общего массива пришедших заявок в моделях СМО с приоритетами ?
Как формируется общий массив пришедших заявок в моделях СМО с приоритетами из сформированных массивов по приоритетам ?
Какие параметры характеризуют нормальное и экспоненциальное распределения ?
Как осуществляется выбор канала обслуживания, если к моменту прихода заявки в систему все каналы свободны ?
Как осуществляется выбор канала обслуживания, если к моменту прихода заявки в систему все каналы заняты ?
Требования к отчету
Отчет должен содержать задание с описанием работы объекта и СМО, описание событий и алгоритма имитации, структурную блок-схему и MDL-описания модели, базисных и мобильных компонентов, диалогового интерфейса и форм представления с анализом результатов имитационного моделирования.
Литература
1. Ивашкин Ю.А. Мультиагентное имитационное моделирование больших систем : учебное пособие для вузов / Ю.А. Ивашкин. – М.: МГУПБ, 2008. – 238 с.
2. Шмидт Б. Искусство моделирования и имитации. Введение в универсальную имитационную систему Simplex3 / Б. Шмидт; перевод с немецкого под редакцией Ю.А. Ивашкина и В.Л. Конюха. – Ghent, Belgium, 2003. – 550 с.
3. Советов Б.Я. Моделирование систем. Практикум: учебное пособие для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. – М. : Высшая школа, 2009. – 296 c.
4. Schmidt B. The Art of modelling and simulation / B. Schmidt. – SCS - Europe BVBA, Ghent, Belgium, 2001. – 504 c.
5. Бородин А.В. Моделирование систем массового обслуживания : учебное пособие / А.В. Бородин. – М. : МГУПБ, 2007. – 104 с.
Лабораторная работа № 9
Объектно-ориентированное моделирование систем
Многокомпонентная модель экологической системы
Цель работы – изучение и практическая реализация принципов и этапов построения многокомпонентных имитационных моделей в системе Simplex3.
Теоретическое введение
Модель может состоять из нескольких компонентов и иметь иерархическую структуру, то есть один компонент может быть составлен из подкомпонентов, соединенных друг с другом связями через параметры сопряжения.
Рассмотрим модель СedarBog [1,2], описывающую изменение экологического состояния озера в течение времени с переменными состояния, изменяющимися под действием солнечной энергии sun:
р – Plants (биомасса растений в тоннах [ t ] );
h – Herbivores (потребность биомассы на корм травоядных животных );
c – Carnivores (потребность на корм плотоядных животных),
о - Organic (органические отложения, накапливающиеся на дне озера);
е – Environ (накопление биомасс в окружающей среде).
Активность солнечной энергии в течение года изменяется как:
sun = 95,9·(1+(0,635∙sin(2pT))) , kJ/m2 .
Обмен биомассы между растениями, травоядными и плотоядными животными описывается уравнениями:
где sun_bio = sun ∙ Bio_Fak, t/а – увеличение биомассы растений в
тоннах в год под действием солнечного
излучения sun;
Bio_Fak
= 10-15 a
– пересчетный
коэффициент
в базовых единицах измерений системы СИ.
Первое уравнение означает, что растительная биомасса сокращается по экспоненциальному закону распада и потребления ее травоядными животными и увеличивается, благодаря солнечной энергии, необходимой для роста растений.
Подобным образом второе уравнение описывает изменение состояния травоядных от естественной убыли и потребления их плотоядными животными. Аналогично описывается динамика кормовой базы для плотоядных животных, увеличивающаяся с увеличением численности травоядных и уменьшающаяся за счет естественной убыли.
Потери биомассы в окружающую среду и осаждение на дно озера задаются дифференциальными уравнениями:
и пропорциональны биомассе растений, а также ее потреблению травоядными и плотоядными животными.
Один из вариантов декомпозиции модели CedarBog показан на рис. 9.1 и содержит компоненты Sun (солнце), Lake (озеро), Environ (окружающая среда) и Organic (донные органические отложения), как самостоятельные базисные компоненты.
Рис. 9.1. Декомпозиция модели CedarBog
Независимые компоненты связываются через сенсорные переменные соединением, по которому поведение переменной одного компонента должно учитываться в другом. Импортируемая переменная объявляется как сенсорная. Объявление экспортируемой переменной не требуется, так что каждая модельная величина в компоненте доступна извне без дополнительного оповещения.
Описание базисного компонента Sun, содержащего одно алгебраическое уравнение, описывающее интенсивность солнечного излучения с экспортируемым параметром состояния suns, имеет следующий вид (листинг 9.1).
1 BASIC COMPONENT Sun |
2 USE OF UNITS |
3 TIMEUNIT [a] |
|
4 DECLARATION OF ELEMENTS |
5 CONSTANTS |
6 Pi(REAL) := 3.17 |
7 DEPENDENT VARIABLES |
8 CONTINUOUS |
9 Suns (REAL [kJ/m^2]) := 0 [kJ/m^2] # Солнечная активность |
|
10 DYNAMIC BEHAVIOUR |
11 Suns := 95.9[kJ/m^2] * (1+0.635 * SIN (2[1/a] *Pi *T)); |
|
12 END OF Sun
|
