- •Тульский государственный университет
- •Конспект лекций
- •Моделирование систем
- •Оглавление
- •Лекция 1 введение Имитационное моделирование – метод научного познания
- •1. Предмет курса, его цели и задачи
- •2. Имитационное моделирование как метод научного познания. Философские аспекты теории моделирования.
- •3. Основные понятия курса
- •1. Понятие сложной системы
- •2. Факторы, действующие на процесс функционирования сложной системы
- •Лекция 2 введение Сложные системы
- •3. Показатели, характеризующие свойства сложных систем
- •4. Задачи исследования сложных систем
- •Лекция 3 имитационное моделирование
- •1 Модели и их роль в изучении процессов функционирования сложных систем
- •2 Классификация видов моделирования систем
- •3 Математическое моделирование процессов функционирования систем
- •4 Аналитические и имитационные модели
- •Лекция 4
- •1. Основные подходы к описанию функционирования сложных систем
- •2. Дискретно - детерминированные модели
- •3. Непрерывно - детерминированные модели
- •4. Дискретно - стохастические модели
- •5. Непрерывно - стохастические модели
- •Лекция 5 обобщенная схема построения модели сложной системы
- •1. Основные этапы формализации: концептуальная модель, формализованная схема, математическая модель
- •2. Пример описания системы
- •3. Проверка адекватности модели и объекта
- •Лекция 6 принципы построения моделирующих алгоритмов
- •1. Формы представления логической структуры модели
- •2. Методы построения моделирующих алгоритмов
- •3. Формы представлений логической структуры моделей
- •4. Проверка адекватности модели и объекта моделирования
- •Лекция 7 роль времени в имитационных моделях
- •1. Масштабы времени
- •2. Способы управления модельным временем
- •Лекция 8 моделирование дискретных случайных воздействий на систему и событий
- •1. Общая характеристика метода статистического моделирования на эвм
- •2. Методы получения случайных чисел и их машинная генерация
- •3. Проверка качества псевдослучайных последовательностей чисел
- •4. Моделирование случайных событий
- •Лекция 9 моделирование непрерывных случайных величин
- •1. Метод обратной функции.
- •2. Метод исключения
- •3. Моделирование нормального распределения
- •4. Обобщенное распределение Эрланга
- •5. Треугольное распределение.
- •6. Моделирование случайной величины со ступенчатой плотностью
- •Лекция 10 формирование реализаций случайных векторов и процессов
- •1. Имитация случайного вектора, заданного совместной плотностью распределения вероятностей
- •2. Имитация нормально распределенного случайного вектора
- •3. Моделирование вектора, заданного распределением компонент и коэффициентами корреляции.
- •4. Моделирование случайных функций (процессов)
- •Лекция 11 точность и качество испытаний при статистическом моделировании
- •1. Общая схема фиксации и обработки результатов моделирования
- •2. Статистическая обработка независимых реализаций критерия интерпретации
- •3. Оценка точности и необходимого количества реализаций модели
- •4. Использование правил автоматической остановки
- •Лекция 12 общая характеристика языков моделирования
- •1. Общая характеристика языков моделирования
- •2. Основные понятия и средства языков моделирования
- •Лекция 13
- •1. Диалоговые системы моделирования
- •2. Банки данных моделирования
- •3. Моделирование на аналоговых вычислительных машинах и гибридных моделирующих комплексах
- •Лекция 14 планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •1. Цели и задачи планирования машинных экспериментов.
- •2. Основные понятия теории планирования экспериментов
- •3. Модели планирования эксперимента
- •4. Стратегическое планирование машинных экспериментов
- •5. Тактическое планирование машинных экспериментов
- •Лекция 15 общая схема фиксации и обработки результатов моделирования систем
- •1. Особенности фиксации и обработки результатов моделирования
- •2. Оценка моментов распределения
- •3. Оценка функции распределения
- •Лекция 16 методы понижения дисперсии результатов моделирования
- •1. Критерии сравнительной оценки вариантов систем
- •2.Методы понижения дисперсии результатов.
- •Лекция 17 сравнение вариантов сложных систем по результатам моделирования
- •1. Сравнение вариантов сложных систем при моделировании
- •Г радиентные методы . Метод также заключается в последовательной проверке значений в точках o, 1, 2,... m
- •Часть 2 Лекция 18 формализация процессов функционированиия систем схемами систем массового обслуживания
- •1. Общая характеристика систем массового обслуживания.
- •2. Формализация входного потока
- •Лекция 19 моделирующие алгоритмы системы массового обслуживания
- •1. Одноканальная смо с ожиданием
- •2 Однолинейная смо с приоритетным обслуживанием
- •3. Особенности построения моделирующего алгоритма многофазных многоканальных смо
- •Лекция 20 агрегаты и агрегатные системы
- •1.Понятие агрегата.
- •2. Математическое описание агрегата.
- •Лекция 21 построение моделирующих алгоритмов в виде агрегатов
- •1. Моделирование функционирования агрегата при заданных входных и управляющих воздействиях.
- •2. Моделирование функционирования агрегата при вырабатываемых в процессе моделирования воздействиях
- •Лекция 22 агрегативные системы
- •1. Основные понятия и определения агрегативных систем
- •2. Моделирование агрегативных систем.
- •3. Регистровый метод моделирования а-систем
- •4. Автоматизация имитационного моделирования с использованием агрегативного подхода.
- •Лекция 23 основные направления использования моделирования при проектировании и эксплуатации асу
- •1. Универсальная автоматизированная модель в асу
- •2. Применение универсальных автоматизированных моделей в сфере
- •3.Использование имитационного моделирования при проектировании сложных систем.
- •Лекция 24
- •1. Особенности формализации функционирования асу
- •2. Особенности моделирования асу на эвм
- •3. Пример моделирования асу предприятием
- •Лекция 25 моделирование производственных процессов
- •1.Понятие о дискретном производственном процессе.
- •2. Формализованные обобщенные операции
- •3. Формализация операции обработки
- •4. Формализация операции сборки.
- •Лекция 26 моделирование производственных процессов
- •5. Формализация операции управления
- •6. Моделирование операций обработки
- •7. Моделирование операции сборки.
- •Лекция 27 формализация нарушений производственного процесса
- •1. Общая схема нарушений производственного процесса.
- •2. Формализация брака
- •Лекция 28 формализация нарушений производственного процесса
- •3. Формализация процессов отказа оборудования
- •Лекция 29 моделирование непрерывных производственных процессов
- •1. Особенности формализации и методика моделирования
- •Лекция 30 динамические модели процессов на предприятиях и в организациях различных отраслей экономики.
- •1. Модель производственной фирмы
- •1.4. Пример решения задачи моделирования
- •Лекция 31 динамические модели процессов на предприятиях и в организациях различных отраслей экономики.
- •1. Содержательное описание финансовой деятельности фирмы
- •2. Концептуальная модель
- •3. Алгоритм модели
- •4. Пример решения задачи моделирования
- •Лекция 32 перспективы развития машинного моделирования сложных систем
- •Применение имитационного моделирования
- •Направления развития имитационного моделирования
- •Области применения имитационного моделирования
- •Библиографический список
Г радиентные методы . Метод также заключается в последовательной проверке значений в точках o, 1, 2,... m
При этом очередная точка находится по формуле
i+1=i- λi grad f(i)
Здесь grad f - это вектор {df/d1,df/d2,...,df/dn}. Поэтому возникает вопрос о вычислении производных от заданной функции при помощи моделирующего алгоритма. Для вычисления производные заменяются приближенными значениями:
df/dI ≈ (1/∆i)[f(1,..., i+∆i,..., n)-f(1,..., i,..., n)]
При
моделировании фактически вычисляется
не f, а оценка . Так как
f1=f(1, 2,..., i+~i,..., n);
f2=f(1, 2,..., i,..., n)
при малых i близки друг к другу, то это предъявляет высокие требования к точности оценок. Здесь особенно проявляется эффективность зависимых испытаний. В соответствии с определением
D[1-2] = D[1]+D[2]-2K(1, 2)
Если
заменить D[1] = , D[2]=, K=ρ,
где ρ
- коэффициент корреляции, то формула
принимает вид
D[1-2] = + -2p
Если
зависимые испытания обеспечивают
значение p
1, то
D[1-2]=( -)*( -) 0
Параметры λ в градиентном методе определяют конкретный вариант метода. В прoстейшем случае их можно принять постоянными. В других вариантах их заменяют в зависимости от хода поиска.
Е сли f(i+1)>f(i), λi то уменьшают, в противном случае увеличивают для ускорения хода поиска.
В методе наискорейшего спуска λi определяется так: рассматривается функция одного переменного:
φ(λ)=f(i - λ grad f(i))
Ее минимизируют, т.е. находят:
f(λ*)=min f(λ)
Следующую точку определяют как:
i+1=I - λ* grad f(i)
Часть 2 Лекция 18 формализация процессов функционированиия систем схемами систем массового обслуживания
План лекции.
1. Общая характеристика систем массового обслуживания.
2. Формализация входного потока и потока обслуживаний.
1. Общая характеристика систем массового обслуживания.
Особенности непрерывно - стохастического подхода рассмотрим в данном курсе на примере использования в качестве типовых математических схем систем массового обслуживания (СМО), которые называют Q -схемами. СМО представляют собой класс математических схем, разработанных для формализации процессов функционирования систем, протекающих в непрерывном времени и с дискретными состояниями и являющихся по своей сути процессами обслуживания.
В качестве процесса обслуживания могут быть представлены различные по своей физической природе процессы функционирования производственных, экономических, технических и др. систем (например, потоки деталей и комплектующих изделий на сборочном конвейере цеха). При этом характерным для работы таких объектов является случайное появление заявок (требований) на обслуживание и завершение обслуживания в случайные моменты времени.
Системы массового обслуживания (СМО) широко распространены для описания различных систем, предназначенных для обслуживания заявок, требований случайного характера. При этом случайным является как момент поступления требования, так и время его обслуживания. Основной пример СМО, с которого началась теория, это телефонная связь в городе. Снятие трубки с рычага означает поступление в систему требования на обслуживание. Конец обслуживания наступает, когда трубка кладется обратно на рычаг. Другими примерами могут служить транспорт, поток задач на ЭВМ и т.п.
В любом элементарном акте обслуживания можно выделить две основные составляющие: ожидание обслуживания заявок и собственно обслуживание заявки. Это можно изобразить в виде некоторого i-го прибора обслуживания Пi (рис.18.1), состоящего из накопителя заявок Нi и канала обслуживания заявок Кi. На каждый элемент прибора обслуживания Пi поступают потоки событий: в накопитель поток заявок Wi, на канал - поток обслуживаний Ui.
Потоком событий называется последовательность событий, происходящих одно за другим в случайные моменты времени.
Обычно при моделировании различных систем применительно к элементарному каналу обслуживания Кi можно считать, что поток заявок wW, т.е. интервалы времени между моментами появления заявок (вызывающие моменты) на входе канала, образует подмножество неуправляемых переменных, а поток обслуживания Ui U, т.е. интервал времени между началом и окончанием обслуживания заявки, образует подмножество управляемых переменных.
Заявки, обслуженные каналом Кi, и заявки, покинувшие прибор Пi по различным причинам необслуженные (например, из-за переполнения накопителя), образуют выходной поток Уi У, т.е. интервалы времени между моментами выхода заявок, образуют подмножество выходных переменных.
Процесс функционирования прибора обслуживания можно представить как процесс изменения состояний его элементов во времени Zi(t). Переход в новое состояние Пi означает изменение количества заявок, которые в нем находятся (в канале и накопителе). Таким образом, вектор состояния для П 4i 0 имеет вид
zi = {ziн, ziк}
где ziн - состояние накопителя, ziк - состояние канала Кi (ziк= 0) - канал свободен, ziк = 1 - канал занят).
При моделировании сложных систем Q схемы образуются композицией многих элементарных приборов. Если каналы Кi различных приборов соединены параллельно, то Q - схема называется многоканальной.
Если приборы Пi и их параллельные композиции соединены последовательно, Q - схема называется многофазной. Таким образом для создания Q схемы необходимо использовать оператор сопряжения R, отражающий взаимосвязь элементов структуры между собой.
Различают разомкнутые и замкнутые Q - схемы. В разомкнутых Q схемах выходной поток обслуженных заявок не может снова поступить на какой-либо элемент, а в замкнутых схемах имеются обратные связи, по которым заявки двигаются в направлении, обратном движению вход-выход.
Собственными параметрами Q - схемы являются: количество фаз Lф, количество каналов в каждой фазе Lj (j=1,Lф), количество накопителей каждой фазы Lнк 0 (к=1,Lф), емкость i-го накопителя Li.
Для задания Q - схемы необходимо описать также алгоритмы ее функционирования, которые определяют набор правил поведения заявок в системе в различных неоднозначных ситуациях. Неоднородность заявок учитывается с помощью введения классов приоритетов.
При рассмотрении алгоритмов функционирования приборов обслуживания Пi, (каналов Кi и накопителей Нi) необходимо также задать набор правил, по которым заявки покидают Нi и Кi: для Нi – правила переполнения, либо ухода; для Кi - правила выбора маршрутов или направлений уходов. Кроме того, для заявок необходимо задать правила, по которым они остаются в канале или не допускаются до обслуживания каналом Кi, т.е. правила блокировки канала. При этом различают блокировки по выходу и входу. Такие блокировки отражают наличие управляющих связей в Q - схеме, регулирующих поток заявок в зависимости от состояния схемы.
Таким образом, Q - схема однозначно задается в виде
Q = <W,U,H,Z,R,A>
где А - некоторый оператор алгоритмов поведения заявок.
Рис. 18.1. Прибор обслуживания заявок.
Вопросы моделирования Q - схем более подробно будут рассмотрены в следующих лекциях.
