- •Введение. Формализация и алгоритмизация процессов функционирования систем
- •Лекция 1. Математические схемы моделирования систем
- •Непрерывно-детерминированные модели
- •1.2 Дискретно-детерминированные модели
- •1.3 Дискретно-стохастические модели
- •1.4 Непрерывно-стохастические модели
- •1.5 Сетевые модели
- •1.6 Модели сетевого планирования и управления (спу)
- •1.7 Комбинированные модели (a-схемы)
- •Лекция 2. Имитационное моделирование процессов.
- •2.1 Способы рандомизации
- •Мультипликативным методом
- •Правила разыгрывания случайных величин и случайных событий
- •2.3 Расчет систем массового обслуживания с отказами методом Монте-Карло
- •Лекция 3. Обработка результатов статистического моделирования
- •3.1 Построение регрессионной модели
- •3.2 Оценка адекватности и точности модели
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Непрерывные детерминированные модели (d-схемы)
- •2 Дискретные детерминированные модели (f-схемы)
- •3 Дискретные стохастические модели (р-схемы)
- •4 Непрерывные стохастические модели (q-схемы)
- •5Сетевые модели (n-схемы)
- •6 Модели календарного планирования
- •7 Имитационные модели
- •Контрольные вопросы
- •Литература, рекомендованная для изучения курса «Моделирование систем»
Лекция 1. Математические схемы моделирования систем
Модель системы S описывается:
множеством
входных воздействий на систему
множеством
воздействий внешней среды
множеством
внутренних (собственных) параметров
системы
множеством
выходных характеристик системы
.
В общем случае
являются элементами непересекающихся
множеств и содержат детерминированные
и стохастические составляющие;
являются независимыми (экзогенными)
переменными, а
являются зависимыми (эндогенными)
переменными. Процесс функционирования
системы S
описывается оператором
:
- закон
функционирования системы;
- выходная
траектория.
задается функцией, алгоритмом, логическими
условиями, таблицей, словесным описанием.
Алгоритмом функционирования называется
метод
получения выходных характеристик с
учетом
.
Если
,
то модель статическая; если
,
то модель динамическая.
Совокупность всех
возможных состояний модели системы
образует пространство состояний объекта
,
где
;
-
свойство системы в конкретный момент
времени. Состояние системы в момент
времени
полностью определяется начальными
условиями
,
входными воздействиями
,
внутренними параметрами
,
воздействиями внешней среды
с помощью уравнений
и
.
В общем случае
время в модели системы рассматривается
на интервале моделирования
как непрерывное, так и дискретное,
квантованное на отрезки длиной
,
где
-
число интервалов дискретизации. Этот
принцип называется принципом
,
который является наиболее универсальным
принципом, позволяющим определить
последовательные состояния процесса
функционирования системы через заданные
интервалы времени, но с точки зрения
затрат машинного времени он иногда
оказывается неэкономичным.
Если математическая
модель не содержит элементов случайности,
или они не учитываются, то есть считается,
что стохастические воздействия внешней
среды
и внутренние параметры
отсутствуют,
то модель считается детерминированной,
тогда
.
В практике моделирования объектов в
области системотехники и системного
анализа используются типовые
математические схемы, имеющие преимущество
простоты и наглядности. Для детерминированных
систем в непрерывном времени
применяются дифференциальные,
интегральные, интегро-дифференциальные
уравнения, а в
дискретном времени -
конечные автоматы и конечно-разностные
схемы. Для стохастических
моделей с дискретным временем
используются вероятностные автоматы,
а для стохастических
моделей с непрерывным временем -
системы массового обслуживания. Для
больших информационно-управляющих
систем применяются агрегативные
модели, для
которых объект или система расчленяется
на конечное число частей (подсистем) с
сохранением связей, обеспечивающих
взаимодействие частей.
[18]
Отслеживая при
моделировании системы только ее особые
состояния в те моменты времени, когда
эти состояния имеют место, можно получить
информацию, необходимую для построения
функций z=
по принципу особых состояний (принцип
),
где
- релейное (скачкообразное) изменение
состояния
.
Этот принцип дает возможность существенно
уменьшить затраты машинного времени
на реализацию моделирующих алгоритмов
по сравнению с принципом
.
Логика построения моделирующего
алгоритма по принципу
включает в себя процедуру определения
момента времени
,
соответствующего особому состоянию
системы. При рассмотрении процессов
функционирования некоторых систем
можно выделить два типа состояний:
Особые, присущие системе только в некоторые моменты времени (поступления входных воздействий, возмущений внешней среды), функции состояния z=
изменяются скачком.Неособые, присущие системе в остальные моменты. Между особыми состояниями изменение состояний происходит плавно и непрерывно, или не происходит совсем.
Рассмотрим подробнее основные виды математических схем моделирования.
