
- •1. Наличие цели
- •1.3. Классификация моделей
- •1.4. Методы моделирования
- •2. Математические схемы моделирования систем
- •2.1. Основные подходы к построению мм систем
- •2.2. Задачи, решаемые с помощью моделирования
- •2.3. Система массового обслуживания как модель
- •2.4. Модели потоков
- •2.2. Аналитический анализ смо
- •2.2.1. Экспоненциальная система массового обслуживания
- •2.2.1.2. Многоканальная экспоненциальная смо
- •2.2.1.3. Модель m/g /1
- •2.3. Сети массового обслуживания
- •2.4. Анализ разомкнутых экспоненциальных СеМо
- •2.4.1. Свойства разомкнутой экспоненциальной СеМо
- •2.5. Расчет системных характеристик экспоненциальных СеМо
- •Контрольные вопросы
- •Пример 1. Проблема распределение канала
- •1. Статическое распределение канала
- •2. Динамическое распределение канала
- •Пример: расчет системы телеобработки данных
- •3.1. Задание
- •3.2. Решение
- •4. Схема расчета замкнутой СеМо
- •4. Имитационное моделирование систем массового обслуживания
- •4.1. Система массового обслуживания как модель и оригинал
- •4.2. Иллюстративный пример: моделирование посадки самолетов.
- •4.3. Пример: оценка надежности системы
- •Рассмотрим случайную величину
- •5. Построение моделирующего алгоритма
- •5.1. Моделирование на эвм процесса функционирования смо
- •Шагом (принцип t)
- •С другой стороны, принцип особых моментов выгоден тем, что
- •5.2. Особенности реализации процессов с использованием q-схем
- •5.2. Примеры моделирования смо с отказами
- •5.2.1. Подготовка исходных данных и назначение переменных
- •Моделирование смо с отказами по схеме событий
- •5.2.2.1. Построение блок-схем алгоритма имитации
- •Моделирование смо с отказами по схеме событий
- •5.3. Схемы построения моделирующего алгоритма
- •5.4. Моделирование смо с отказами по схеме процессов
- •Моделирование смо с отказами по схеме процессов
- •Шаг имитации
- •Класс процессов "генерирование заявок источником"
- •Численный пример
- •5.5. Семафоры и связные списки
- •5.6. Алгоритмы обслуживания очередей
- •1) Традиционный алгоритм fifo
- •2) Приоритетное обслуживание (Priority Queuing)
- •3) Взвешенные настраиваемые очереди (Weighted Queuing)
- •6. Оценки искомых характеристик и их дисперсии
- •6.1. Структура оценок
- •7. Моделирование случайных факторов
- •8. Тестирование имитационной модели
- •9. Планирование статистического эксперимента
- •Вопросы и задания
- •Планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •Методы планирования эксперимента на модели.
- •11. Замечание о языках моделирования
- •Моделирование смо с одним npи6opом и очередью
2. Математические схемы моделирования систем
2.1. Основные подходы к построению мм систем
Математическую схему можно определить как звено при переходе от содержательного к формализованному описанию процесса функционирования системы с учётом воздействия внешней среды.
«Выстраивается»
как бы цепочка: содержательно описание
кон
аналитическая
модель
цептуальная
модель математическая схема
имитационная модель
(концепция – лат.conceptio – восприятие) способ рассмотрения каких-либо явлений, понимание чего-либо; общий замысел чего-либо).
ММ системы S, можно представить в виде совокупностей величин, описывающих процесс функционирования реальной системы:
- входных воздействий хiХ, i=1…nx;
- воздействий внешней среды vlV, l=1…nv;
- внутренних (собственных) параметров hkH, k=1…nh;
- выходных характеристик системы yjY, j=1…ny.
–независимые
(экзогенные) переменные
(детерминированные,стохастические),
-зависимые
переменные (эндогенные).
Процесс функционирования S описывается оператором FS:
(2.1)
(2.1) - динамическая модель системы S. Статическая ММ
(2.2)
Соотношения (2.1), (2.2) могут быть получены через свойства системы в конкретные моменты времени, называемые состояниями.
Состояние системы S в интервале времени t0 < t Tl полностью определяется c помощью 2-х векторных уравнений:
;
(2.3)
.
(2.4)
иначе:
.
(2.5)
Совокупность
всех возможных значений состояний {}
называется пространством состояний
объекта моделированияZ,
причём zkZ.
Время в мод. S может рассматриваться на интервале моделирования (t0, T) как непререрывное., так и дискретное, квантованное на отрезке длин. t.
Таким
образом под ММ объекта понимаем конечное
множество переменных {}
вместе с математическими связями между
ними и характеристиками
.
Моделирование называется детерминированным, если операторы F, Ф детерминированные, т.е. для конкретного входа выход детерминированный.
Моделирование называется стохастическим, если операторы F, Ф случайны, т.е. для конкретного входа выход характеризуется определенным распределением вероятностей возможных своих значений.
Детерминированное моделирование - частный случай стохастического моделирования.
В практике моделирование используют типовые математические схемы: диф. уравнения, конечные и вероятностные автоматы, СМО и т.д.
Типовые математические схемы имеют преимущество простоты и наглядности, но при существенном сужении возможности применения.
В качестве детерминированных моделей для представления систем, функционирующих в непрерывном времени, используются дифференциальные, интегральные и др. уравнения, а для представления систем, функционирующих в дискретном времени — конечные автоматы и конечно разностные схемы.
В качестве стохастических моделей для представления систем с дискретным временем используются вероятностные автоматы, а для представления систем с непрерывным временем — системы массового обслуживания (СМО).
Большое практическое значение при исследовании сложных индивидуальных управленческих систем имеют так называемые агрегативные модели. При агрегативном описании сложный объект расчленяется на конечное число частей (подсистем), сохраняя при этом связи, обеспечивающие взаимодействие частей.