- •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
9. Правила построения моделирующих алгоритмов и способы реализации моделей
Принципы моделирования можно условно разделить на совокупность правил построения моделей и способов их машинной реализации. Правила определяют общие свойства, которыми должна обладать модель, а способы реализации дают конкретные приемы получения нужных свойств модели системы.
Правила.
Правило сопоставления точности и сложности модели характеризует компромисс между ожидаемой точностью и достоверностью результатов моделирования и сложностью системы с точки зрения ее машинной реализации.
Правило соразмерности погрешностей моделирования системы и ее описания это по сути "баланс точностей".
Реализация блочного представления модели.
Специализация модели для конкретных условий.
Достаточность набора элементов модели – типовых процедур моделирования и оптимизация в математическое и программное обеспечение модели.
Наглядность для исследователя и пользователя. Выполнение этого правила дает возможность оперировать с привычными представлениями об объекте моделирования, что позволяет избежать многих ошибок и упрощает трактовку полученных результатов.
Способы реализации
1. Целесообразно проводить разбиение на блоки, по возможности минимизируя число связей между блоками. Отсюда следует способ минимизации обмена информацией между блоками.
2. При решении вопроса о допустимости удаления блоков из модели целесообразно пользоваться способом упрощения машинной модели по критериям интерпретации, то есть несущественными считаются те блоки, которые мало влияют на критерий интерпретации результатов моделирования и в силу этого могут быть удалены из модели.
3. Удаляя оконечные блоки, составляющие описание взаимодействий системы S c E, необходимо учесть это при формировании критерия интерпретации результатов моделирования, то есть это соответствует способу удаления блоков с модификацией критерия.
4. Блок, осуществляющий воздействие на исследуемую часть системы, не является автономным и его нельзя заменить одним эквивалентным независимо от части системы. Но можно указать диапазон изменения переменных, то есть функции исследуемой части системы можно изучать путем многократного моделирования при различных значениях переменных в указанном интервале. Это реализуется способом замены зависимых воздействий независимыми.
5.При реализации машинной модели Мм системы нужно решить вопрос о способе выбора эквивалентных входных воздействий: упрощение замкнутого контура образуем входным блоком и исследуем часть системы без разрыва обратной связи; построение вероятностного эквивалента на основе предварительного его исследования; замена входного блока наихудших воздействий по отношению к исследуемой части системы.
6. Проверка точности на условных моделях. Условные подмодели строятся независимо друг от друга, что позволяет ускорить исследования, выполняя параллельные машинные эксперименты со всеми подмоделями, например на нескольких ЭВМ.
7 Проверка точности по сходимости результатов. Динамика моделирования системы S может быть определена как движение в некотором подпространстве моделей {M}. Движение идет в сторону усложнения моделей. Отсюда вытекает этот способ, то есть проверка точности результатов моделирования, получаемых в моделях возрастающей сложности.
8. Движение в пространстве моделей следует прекратить, когда различие моделей становится незначительным. Эти особенности реализуются способом сравнения моделей различной сложности.
9. Сложность модели системы S характеризуется затратами времени на построение машинной модели Мм, затратами времени на ее реализацию и объемом памяти ЭВМ. Выигрыш получают при сравнительной оценке вариантов разбиения модели Мм на блоки. Отсюда вытекает способ параллельного моделирования вариантов системы, то есть возможно параллельное моделирование конкурентных вариантов исследования системы с оценкой разностей соответствующих показателей качества функционирования системы.
Эти правила и способы реализации задают общую схему построения и реализации модели системы S, но не конкретные решения для каждого этапа математического моделирования.
Рассмотрим схему взаимосвязи правил: на схеме сплошными линиями показаны связи общих правил и способов с частными, пунктирными – возможность их использования.