книги / Моделирование систем

реализовано в любой программной разработке. Модульность ре­ ализует абстрагирование не на уровне классов объектов, а на уровне программных единиц разрабатываемой системы. В этом смысле модуль можно уподобить классу с описанием интерфейса и ре­ ализации, содержащему один объект в виде программной единицы (unit в языке Object Pascal). При разработке модулей следует приде­ рживаться правила их типизации (модуль должен управлять одно­ типными объектами), что зачастую приводит к реализации модулей в виде объектов какого-то класса (например, диалоговые модули «открыть файл», «сохранить файл», «открыть графический файл» и другие реализованы в системе Delphi в виде объектных компонен­ тов). Модульная организация системы является необходимым тре­ бованием, а сама суть модульности тесно переплетена с сутью других свойств объектной модели. Для объектно-ориентированных БД свойство модульности должно быть обеспечено на уровне мани­ пулирования объектами БД (например, модульный принцип по­ строения программ SQL-сервера, на языке SQL).

Рассмотрим свойства параллелизм а и сохраняемости. Для систем ООБД параллелизм особенно важен при построении или интеграции баз данных по полной технологической схеме. В любом случае БД в качестве разделяемого информационного ресурса долж­ на функционировать в архитектуре «клиент-сервер», даже в локаль­ ном исполнении. Сохраняемость естественна для объектов данных БД. В тоже время, расширенный реляционный подход распрост­ раняет свойство сохраняемости не только на объекты данных, но и на объекты модельных классов, и это является принципиальной особенностью реализации полной технологической схемы постро­ ения БД в объектной модели.

Рассмотренные свойства объектной модели иллюстрирует рис. 5.7. В системах объектно-ориентированного программирования ие­ рархия выделенных в предметной области классов обычно реализу­ ется в виде библиотек базовых классов (например, библиотека MFC). Для систем ООБД реализация должна быть несколько иной. Иерархия классов данных выражает информативное связывание данных. Собственно данные организуются в табличном формате, связи реализуются либо в виде данных, либо в виде процедур связывания данных. Модельные абстракции должны исполняться либо в виде определения данных, либо путем построения библиотек базовых классов в среде SgL-cepBepOB или в составе ZlLL-библио- тек.

Мифологическое проектирование баз данных. К числу основных задач этапа инфологического проектирования баз данных (рис. 5.8)относятся следующие три задачи:

1.Проектирование логических объектов.

2.Проектирование логических структур данных.

3.Проектирование информационных связей (потоков) между логическими объектами.

191

Интеграция распределенных БДМ. В практике моделирования сложных систем приходится иметь дело с многомашинными комп­ лексами и сетевыми структурами, что требует решить проблему интеграции БД. Основные понятия и определения формируемой интеграционной методологии представлены на рис. 5.10.

Сформированная таким образом архитектура интеграционной методологии позволяет сформулировать и определить ключевые понятия и принципы построения объектов компьютерных техноло­ гий класса интегрированных распределенных баз данных (ИРБД) [41, 52, 54].

Классы баз данных, распределенных баз данных и интегрирован­ ных распределенных баз данных образуют иерархию «обобщениеспециализация», поэтому для определения интегрированной РБД можно использовать наследование существенных свойств объектов порождающих классов.

Интегрированная распределенная база данных (ИРБД)

Целевые функции и стратегические интересы (пользование, профессиональное пользование, производство информации)

Стратегии (произвольная, прикладная, технологическая)

Методы исполнения (файловый, прикладной, предметный)

Модели, возможности, ограничения

Расширенный реляционный подход

Рис. 5.10. Основные понятия и определения интеграционной методологии

194

Любая база данных определяется через совокупность связанных (интегрированных в базу) данных и является разделяемым инфор­ мационным ресурсом компьютеризированных технологий. Тогда любая распределенная база данных также является разделяемым информационным ресурсом (совокупностью локальных информа­ ционных ресурсов) в виде связанных распределенных данных. Очеви­ дно, что для определения понятия «интегрированная распределен­ ная база данных» в первую очередь необходимо уточнить суть понятия «распределенные данные».

Распределенные БДМ. В обобщенном виде, классификационное определение распределенной базы данных следует из определения БД и формулируется в виде: распределенная база данных это рас­ пределенные данные и связи между ними. Локальная связанность распределенных данных присуща определениям локальных БДМ. Для распределенной БДМ ключевым объектом определения стано­ вятся связи между распределенными данными, т. е. теперь необ­ ходимо сформулировать условия, при которых распределенная ин­ формационная среда приобретает статус распределенной базы дан­ ных.

Одним из главных преимуществ применения реляционной моде­ ли является обеспечение однородности табличного представления любых БД. В терминах расширенного реляционного подхода такая однородность трактуется как даталогическая однородность реля­ ционных БД. Именно это обстоятельство сопровождается сегод­ ня формированием стандарта доступа в БД на основе языка SQL. Специфика СУБД, проявляющаяся, в том числе, и в сущест­ вовании диалектов языка SQL нивелируется путем применения средств логического соединения с БД посредсвом механизма псев­ донимов.

Реляционная модель обеспечивает однородность представления распределенных данных. Механизм псевдонимов обеспечивает од­ нородность среды манипулирования распределенными данными (на­ пример, система драйверов БД DAO использует приложение Microsoft Jet Database Engine для однородного манипулирования базами данных Microsoft Access, а также FoxPro и Excel). В совокуп­ ности, таким образом, реализуется однородная среда определения и манипулирования распределенными данными. Назовем представ­ ление такой среды схемным модельным уровнем интегрированного представления совокупности распределенных распределенных дан­ ных, учитывая общепринятое понимание реализации реляционных БД в виде реляционных схем.

Тогда можно сказать, что реализация представления сово­ купности (интегрированного представления) распределенных дан­ ных на уровне схемной модели обеспечивает удовлетворение пред­ ставленной таким образом совокупности распределенных данных требованиям реляционной модели. Совокупность распределенных данных становится при этом реляционной БД, и именно такая

реляционная БД и будет называться распределенной базой данных. Учитывая интеграционный характер объединения распределенных данных в совокупность, схемную однородность РБД будем назы­ вать схемной интеграцией. Тогда определение распределенной БД формулируется следующим образом распределенная база данных это, по меньшей мере, схемно интегрированная совокупность рас­ пределенных данных.

По сути дела, такое определение распределенной БДМ означает построение совокупности локальных информационных ресурсов в виде однороной среды распределенных данных, причем однород­ ность рассматривается с точки зрения определения и манипулирова­ ния распределенными данными в границах реляционного подхода, или на уровне даталогических схем локальных элементов БДМ. Обобщенная даталогическая схема РБД в принципе доступна для выполнения стандартных операций обобщенной нормализации, од­ нако, при этом необходимо учитывать цели построения РБД, кото­ рую далеко не всегда целесообразно и возможно сформировать в виде единой реляционной БДМ.

Расширение реляционного подхода предусматривает представ­ ление баз данных по полной технологической схеме, т. е. вклю­ чая формализованные описания инфологической, концептуальной и фундаментальной моделей БД. Распределенные объекты дан­ ных на этих уровнях представления разнородны по определению, содержательно, а не технически, в силу их построения в интере­ сах локальных систем и приложений. Определим инфологический, концептуальный и фундаментальный уровни семантическими уров­ нями представления РБД. И если для локальных баз данных семан­ тическая интеграция выполняется явно или интуитивно проек­ тировщиком БДМ, то для распределенных БДМ достижение се­ мантической однородности становится существенной проблемой. Декларируя факт возможности достижения семантической одно­ родности распределенных БДМ, можно сформулировать следу­ ющее . определение: интегрированная распределенная база дан­ ных — это семантически интегрированная распределенная база дан­ ных.

Другими словами, при интеграции РБД подразумевается семан­ тическая интеграция, достижимая в рамках расширенного реляци­ онного подхода. Схемная интеграция РБД однозначна (табличное представление распределенных данных независимо от специфики их реализации). Семантическая интеграция многозначна и допускает множество вариантов реализации. Это означает, что определение класса интегрированных РБД постулирует существование разновид­ ностей ИРБД, объединенных существенным свойством семантичес­ кой однородности (логической, концептуальной или фундаменталь­ ной) [2, 16].

196

5.5.ГИБРИДНЫЕ МОДЕЛИРУЮЩИЕ КОМПЛЕКСЫ

Впрактике машинного моделирования сложных систем исполь­ зуется вычислительная техника трех типов: ЭВМ, АВМ и ГВК. При этом ГВК, обеспечение которых ориентировано на решение задач машинного моделирования (например, по составу программного

обеспечения, наличию операционной системы реального времени и диалога, интерфейсу с натурными блоками моделируемой систе­ мы S и т . д.), называются гибридными или аналого-цифровыми моделирующими комплексами (АЦМК). Преимущества каждого ти­ па вычислительных средств в первую очередь определяются специ­ фикой основных свойств цифровых и аналоговых ЭВМ, использу­ емых для моделирования конкретной системы S.

Рассмотрим достоинства и недостатки этих трех типов вы­ числительных средств (АВМ, ЭВМ и ГВК) применительно к машин­ ному моделированию систем [52]. В общем случае с любой задачей, которую решает АВМ, может справиться и достаточно мощная универсальная ЭВМ. Но на АВМ можно решать задачи моделиро­ вания систем быстрее и эффективнее.

Основные черты, характерные для АВМ:

1)зависимые переменные модели системы S представляются

внепрерывном виде;

2)точность результатов моделирования определяется каче­ ством компонентов электрических схем АВМ;

3)возможно одновременное выполнение параллельных вычисли­ тельных операций, что особенно важно при моделировании слож­ ных систем;

4)возможно выполнение операций в реальном или ускоренном масштабе времени (скорость вычислений ограничена главным об­ разом частотными характеристиками элементов, а не сложностью решаемой задачи моделирования системы S);

5)операции сложения, вычитания, умножения, дифференцирова­ ния, интегрирования, генерирования непрерывных функций выпол­ няются весьма эффективно, но имеются ограниченные возможности выполнения логических действий, накопления цифровых данных, обеспечения длительных задержек, обработки информации, кото­ рые весьма характерны для моделирования систем;

6)технология программирования состоит в основном в за­ мещении элементами АВМ (такими, как операционные усилители,

интеграторы и т. п.) соответствующих элементов моделируемой системы S;

7) к АВМ можно подключить блоки реальной системы S при комбинированном моделировании; пользователь имеет возмож­ ность в ходе машинного эксперимента на АВМ изменять значения установок, т. е. коэффициентов, устанавливаемых на АВМ, что обеспечивает более наглядное проведение эксперимента с моделью системы S.

197

Характерные черты ЭВМ:

1)вся обработка промежуточной и результирующей информа­ ции в процессе моделирования системы S реализуется в дискретном виде;

2)все операции по работе с машинной моделью М м выполняют­

ся последовательно;

3)точность результатов моделирования системы S определяет­ ся главным образом выбранными численными методами решения задачи и формой представления чисел;

4)время решения определяется сложностью задачи моделирова­ ния системы S, т. е. числом операций, необходимых для получения результатов моделирования;

5)наличие компромисса между временем решения и точностью результатов моделирования системы S;

6)применяется ограниченное число арифметических операций

(сложение, вычитание, умножение и деление), но с помощью числен­ ных методов можно в модели на базе этих исходных операций реализовать и более сложные, например дифференцирование, интег­ рирование и т. д.;

7)для выполнения логических операций и принятия решений

впроцессе моделирования используются как цифровые, так и неци­ фровые данные;

8)предусматриваются операции с плавающей запятой, что устраняет трудности масштабирования модели;

9)методы программирования базируются как на ЯОН (часто не имеющих непосредственного отношения к задаче моделирования), так и на ЯИМ.

Современные ГВК представляют собой попытку объединить все лучшее, присущее цифровой и аналоговой технике, и избежать их недостатков. Некоторые задачи требуют для своего решения усиле­ ния цифровой части комплекса аналоговой частью для увеличения

скорости вычислений и распараллеливания процессов. При этом цифровая часть ГВК дает возможность:

1) управлять аналоговой частью машинной модели М и при высоком быстродействии;

2)использовать устройства запоминания и хранения данных моделирования;

3)обеспечивать более высокую точность вычислений и примене­ ния логических операций при моделировании системы S.

Преимущества ГВК:

1) сочетает быстродействие АВМ и точность ЭВМ, что позволя­ ет расширить класс моделируемых объектов;

2) в процессе машинного моделирования позволяет использо­ вать реальные технические средства и части исследуемой конкрет­ ной системы S;

198

3)обеспечивает гибкость аналогового моделирования благодаря использованию логики и памяти ЭВМ;

4)увеличивает быстродействие ЭВМ за счет использования ана­ логовых подпрограмм;

5)делает возможной обработку входной информации о модели системы S, представленной частично в дискретной и непрерывной формах.

Говорить о преимуществах и недостатках ГВК можно примени­ тельно к машинному моделированию конкретного класса систем S. Для некоторых объектов использование при реализации модели системы ГВК аналогично их практической реализуемости.

Взависимости от специфики исследуемых объектов в ряде случа­ ев эффективной оказывается ориентация при моделировании систем на ЭВМ. При этом надо иметь в виду, что АВМ значительно уступают ЭВМ по точности и логическим возможностям, но по быстродействию, схемной простоте, сопрягаемости с датчиками внешней информации превосходят или, по крайней мере, не уступа­ ют им.

Для сложных динамических объектов перспективным является моделирование на базе ГВК, которые реализуют преимущества цифрового и аналогового моделирования и позволяют наиболее эффективно использовать ресурсы ЭВМ и АВМ в составе единого комплекса. При использовании ГВК существенно упрощаются воп­ росы взаимодействия с датчиками, установленными на реальных объектах, что позволяет, в свою очередь, проводить комбинирован­ ное моделирование с использованием аналого-цифровой части мо­ дели и натурной части объекта. Такие гибридные моделирующие комплексы могут входить в состав многомашинного информацион­ но-вычислительного комплекса коллективного пользования, что еще больше расширяет его возможности с точки зрения моделиру­ емых классов больших систем.

Состав и структура технического обеспечения АЦМК опре­ деляется множеством задач, на решение которых он ориентирован. В общем виде структура технических средств представлена на рис. 5.11. Здесь приняты следующие обозначения: АВМ — ана­ логовая вычислительная машина; ЭВМ — цифровая электронная вычислительная машина; АЦП — аналого-цифровой преобразова­

оператора.

Возможны различные варианты построения многомашинных ко­ мплексов, в которых используется по несколько АВМ и ЭВМ. Такие варианты обычно выбираются в случаях, когда не хватает произ­ водительности одного вычислителя или есть необходимость раз­ делить средства выполнения отдельных задач моделирова­

199

АЦМК в процессе решения задачи моделирования, как правило, осуществляются ЭВМ. Для реализации этих функций применяются специальные управляющие тпини и аппаратура стыковки АВМ и ЭВМ по управлению, которые объединены на рассматриваемой схеме в БУС. Наряду с цифровой и аналоговой частями модели исследования на АЦМК могут использоваться реальные элементы исследуемой системы S. Исследования такого типа называются

полунатурным моделированием.

Оператор управляет процессом моделирования с помощью средств, номенклатура которых определяется задачами, решаемы­ ми на АЦМК. В состав ПОп могут входить печатающие устройства различного типа, дисплеи, графопостроители, самописцы и т. д., может иметь место специализированная клавиатура для передачи управляющих команд типа «Запуск», «Останов» и т. п. Таким образом, ПОп в АЦМК представляет собой набор технических средств для организации диалога «оператор — машинный экспери­ мент».

При распределении задачи моделирования системы S по средст­ вам, входящим в состав АЦМК, могут быть выделены три типа комплексов.

А налого-ориентированны е ком плексы используются

втех случаях, когда не требуется высокая точность результатов

икогда моделируемая система S реализуема аналоговыми средст­ вами. Системы такого класса исследуются на АЦМК, в кото­ рых цифровые средства необходимы на этапе подготовки модели для автоматизации набора задачи, накопления и обработки резуль­ татов моделирования. Сама же модель системы S реализуется исключительно на аналоговом вычислителе (аналоговое моделиро­ вание). Наряду с указанными функциями ЭВМ может выполнять задачи управления АВМ в процессе реализации модели. АЦМК

сцифровым управлением и цифровой логикой способны воспроиз­ водить более сложные модели по сравнению со стандартными АВМ. К аналого-ориентированным АЦМК относятся также комп­ лексы, в которых ЦВМ применяются в качестве периферийного

200