- •Воронежский государственный технический университет
- •Утверждено Редакционно-издательским советом университета в качестве учебного пособия
- •Введение
- •2. Классификация видов моделирования систем
- •3. Основные математические методы моделирования информационных процессов и систем
- •3.1. Виды математических моделей
- •3.2. Структурные математические модели
- •3.3. Функциональные математические модели
- •3.3.1. Непрерывно-детерминированные модели
- •3.3.2. Непрерывно-стохастические модели
- •3.3.2.1. Анализ работы разомкнутых смо
- •3.3.2.2. Замкнутые смо
- •3.4. Моделирование дискретных систем
- •3.4.1. Конечные автоматы
- •3.4.2. Дискретно-детерминированные модели
- •3.4.3. Вероятностные автоматы
- •3.5. Сетевые модели. Сети Петри (n-схемы)
- •4. Имитационное моделирование информационных процессов
- •4.1. Организация статистического моделирования
- •4.2Моделирование случайной величины с заданным законом распределения
- •4.3 Моделирование равномерно распределенных на отрезке [a,b] случайных чисел
- •4.4. Моделирование показательно распределенных св
- •4.5. Моделирование нормально распределенных случайных чисел
- •4.6. Проверка качества случайных чисел по критерию
- •4.7. Точность статистических оценок
- •4.8. Аппроксимация результатов моделирования
- •5. Формализация и алгоритмизация процессов функционирования систем
- •5.1. Методика разработки и машинной реализации моделей систем
- •5.2. Построение концептуальных моделей систем и их формализация
- •5.3. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация
- •6. Планирование имитационных моделй с экспериментами
- •6.1. Полный факторный эксперимент
- •6.2. Дробные реплики
- •6.3. Общая схема планирования эксперимента
- •6.3.1. "Крутое восхождение"
- •6.3.2. Этапы планирования эксперимента
- •6.4. Стратегическое планирование
- •6.5. Тактическое планирование
- •7. Оценка точности и достоверности результатов моделирования
- •7.1. Общие положения
- •7.2. Регрессионный анализ
- •7.3. Корреляционный анализ
- •7.4. Экспертные оценки
- •8. Инструментальные средства моделирования систем
- •8.1. Архитектура языков имитационного моделирования
- •8.2. Задание времени в машинной модели
- •8.3. Сравнительный анализ языков моделирования
- •8.4. Примеры прикладных пакетов моделирования и языков моделирования
- •9. Правила построения моделирующих алгоритмов и способы реализации моделей
- •10. Сетевые модели вычислительных систем
- •10.1. Определение: Сеть Петри
- •Объекты, образующие сеть Петри
- •2Расширенная входная Расширенная выходная
- •10.2. Маркировка сети Петри.
- •10.3. Пространство состояний сети Петри
- •10.4. Моделирование параллельных процессов.
- •10.5. Моделирование процессора с конвейерной обработкой
- •10.6. Кратные функциональные блоки компьютера
- •10.7. Сети Петри и программирование
- •10.8. Взаимно исключающие параллельные процессы
- •10.9. Анализ сетей Петри
- •10.10. Дерево достижимости сети Петри
- •В позицию может входить и выходить только одна дуга
- •11. Система имитационного моделирования gpss/pc
- •11.1. Назначение и основные возможности системы
- •11. 2. Состав системы моделирования gpss/pc
- •11.3. Структура операторов языка gpss/pc
- •11.4. Команды среды gpss/pc
- •11.5. Основные операторы языка gpss/pc
- •11.5.1. Начало gpss-модели
- •11.5.2. Комментарии в gpss/pc
- •11.5.3. Имитация потоков событий. Транзакты
- •11.5.4. Имитация типовых узлов смо
- •11.6. Информация о ходе моделирования
- •11.6.1. Окно данных
- •11.6.2. Окно блоков
- •11.6.3. Окно устройств
- •11.6.4. Окно многоканальных устройств
- •11.7. Информация о результатах моделирования
- •11.7.1. Файл результатов моделирования
- •11.7.2. Содержание результатов моделирования
- •11.9. Управление движением транзактов
- •11.10. Дополнительные средства сбора информации о модели
- •11.11. Стандартные числовые атрибуты
- •11.12. Выбор направления движения транзактов с использованием сча
- •11.13. Датчики случайных чисел в gpss/pc
- •11.14. Функции в gpss/pc
- •11.14.1. Дискретные функции
- •11.14.2. Непрерывные функции
- •11.15. Переменные в gpss/pc
- •11.16. Организация циклов
- •11.17. Логические переключатели
- •11.18. Управление движением транзактов в зависимости от состояния элементов модели
- •11.19. Моделирование согласованных процессов на gpss-pc
- •11.19.1. Создание ансамблей транзактов
- •11.19.2. Накопление нескольких транзактов для последующей обработки
- •11.19.3. Объединение нескольких транзактов в один
- •11.19.4. Синхронизация движения транзактов в модели
- •11.20. Время пребывания транзакта в модели
- •11.21. Сбор данных о распределении значений характеристик модели. Таблицы
- •11.22. Изменение имени файла результатов моделирования
- •11.23. Приведение модели к исходному состоянию
- •11.24. Многократное выполнение моделирования
- •11.25. Моделирование нескольких вариантов системы в одной gpss-модели
- •11.26. Время моделирования
- •3 94026 Воронеж, Московский просп., 14
5.2. Построение концептуальных моделей систем и их формализация
На первом этапе машинного моделирования (построение концептуальной модели и ее формализация) формируется модель и строится ее формальная схема. Основное назначение этого этапа – переход от содержательного описания объекта к его математической модели, другими словами процесс формализации. Моделирование на ЭВМ – наиболее эффективный метод оценки характеристик больших систем. Модель должна быть адекватной, иначе нельзя получить достоверные результаты моделирования.
Определение: Под адекватной будем понимать модель, которая с определенной степенью приближения на уровне понимания моделируемой системы S разработчиком модели отражает процесс ее функционирования во внешней среде E.
Переход от описания к блочной модели. Наиболее рационально строить модель по блочному принципу (рис. 5.2.). Здесь можно выделить три группы блоков, которые являются автономными: блоки первой группы – имитатор воздействий Е на S; блоки
Рис. 5.2. Концептуальная модель системы
второй группы являются собственно моделью процесса функционирования системы S; блоки третьей группы – вспомогательные и служат для машинной реализации вышеупомянутых блоков, а также для фиксации и обработки результатов моделирования.
Квадраты представляют собой описание некоторых подпроцессов исследуемого процесса функционирования системы S, воздействия внешней среды Е и т. д.
Переход от описания системы к ее модели в этой интерпретации сводится к исключению из рассмотрения некоторых второстепенных элементов описания (5-8, 39-41, 43-47), так как они предположительно не оказывают существенного влияния на ход процессов, исследуемых с помощью модели. Часть элементов (14, 15, 28, 29, 42) заменяется пассивными связями h1, отражающими внутренние свойства системы
Некоторая часть элементов (1-4, 10,11,24,25) заменяется входными факторами X и воздействиями внешней среды ν1. Возможны и комбинированные замены: элементы 9,18,19,32,33 замены пассивной связью h2 и воздействием внешней среды Е. Элементы 22, 23, 36, 37 отражают воздействие системы на внешнюю среду (Y).
Оставшиеся элементы системы S группируются в блоки SI, SII, SIII (рис. 4.3.), отражающие процесс функционирования исследуемой системы. Число связей между блоками минимально, что говорит об их автономности. Построенная блочная модель предназначена для анализа характеристик этого процесса, который может быть проведен при машинной реализации полученной модели.
Математические модели процессов. После перехода от описания моделируемой системы S к ее модели Mk, необходимо построить математические модели процессов, происходящих в различных блоках. Математическая модель представляет собой совокупность соотношений (уравнений, логических условий, операторов), определяющих характеристики функционирования системы в зависимости от структуры системы, алгоритмов поведения, параметров, воздействий внешней среды, начальных условий и времени. Математическая модель является результатом формализации процесса функционирования исследуемой системы.
Для иллюстрации возможностей формализации рассмотрим процесс функционирования некоторой гипотетической системы S, которую можно разбить на m подсистем с характеристиками y1(t), y2(t),....ynY(t) с параметрами h1, h2,....., hnH при наличии входных воздействий x1, x2,....., xnX и воздействий внешней среды v1, v2,....., vnV. Тогда математической моделью процесса может служить система соотношений вида:
(5.1)
Если бы функции f были известны, то эта система оказалась бы идеальной математической моделью процесса функционирования системы S. Но на практике получение простых моделей достаточно сложных систем чаще всего невозможно, поэтому процесс разбивается на несколько элементарных подпроцессов. Таким образом, на этом этапе сущность формализации состоит в подборе типовых математических схем. Например, для стохастических процессов это могут быть Р-схемы, Q-схемы и т. д.
Для моделирования процесса функционирования системы на ЭВМ нужно преобразовать математическую модель в алгоритм и программу.