Инструменты моделирования и автоматизированного проектирования

Определение «инструменты моделирования» было введено Льеном и Т. Перрисом в 1996 г. Инструменты компьютерного моделирования есть «приложение системного подхода к моделированию и управлению процессом, безопасности, охране окружающей среды как совокупное целое с точки зрения проектирования и эксплуатации». Иными словами, инструменты моделирования - это пакеты программ, образующие компьютерную среду моделирования для задач разного уровня иерархии и для решения задач от исследования и проектирования до утилизации производства.

Современные методы структурно-функционального анализа и моделирования сложных систем были заложены в трудах профессора Массачусетского технологического института Дугласа Росса, который впервые использовал понятие "структурный анализ" сорок лет назад, при создании алгоритмического языка АРТ, ориентированного на модульное программирование. Дальнейшее развитие идеи описания сложных объектов как иерархических, многоуровневых модульных систем с помощью относительно небольшого набора типовых элементов привело к появлению SADT(StructuredAnalysesandDesignTechnique), что означает "технология структурного анализа и проектирования", и является методологией структурно-функционального моделирования и анализа сложных систем [33]. Со времени своего появления SADT постоянно совершенствовалась и широко использовалась для эффективного решения целого ряда проблем - таких как совершенствование управления финансами и материально-техническим снабжением крупных фирм, разработка программного обеспечения АСУ, долгосрочное и стратегическое планирование деятельности фирм, проектирование вычислительных систем и сетей и др.

Центральной идеей SADT является, SA-блок - универсальная единица универсальной пунктуации для неограниченного строго структурного анализа или функциональный блок, характеризующийся наличием входа, выхода, механизма и управления. Другим фундаментальным понятием SADT является принцип иерархической декомпозиции сверху вниз, позволяющий анализировать сколь угодно сложные системы. SADT использует эффективный метод кодирования связей, основанный на использовании специальных ICOM-кодов и позволивший не только упростить процедуру моделирования, но и автоматизировать процедуры структурно-функционального анализа.

Одним из первых программных комплексов структурно-функционального анализа на основе SADT был пакет AUTOIDEF0, разработанный в рамках программы ВВС США по созданию интегрированной автоматизированной системы управления производством (IntegretedComputerAidedManufacturing). В основе пакета лежит подмножество SADT, названное IDEF0. AUTOIDEF0 предназначался для облегчения процесса создания и рецензирования SADT-диаграмм и моделей для географически удаленных аэрокосмических подрядчиков. Система AUTOIDEF0 предоставляла удаленным пользователям командно-ориентированную графическую среду, управляемую с помощью иерархического меню, которое облегчало работу с библиотекой диаграмм и графическими средствами.

Другим программным продуктом, реализующим методологию структурно-функционального анализа SADT, является Design/IDEF производства компании Meta Software Corp. [34]. Он ориентирован на проектирование и моделирование сложных систем широкого назначения, связанных с автоматизацией и компьютеризацией производства, а также с задачами экономико-организационного управления и бизнес-планирования. Design/IDEF имеет быструю и высококачественную графику, включающую возможности создания SADT-моделей, содержит встроенный словарь данных, позволяющий хранить неограниченную информацию об объектах и моделях, допускает коллективную работу над моделью, позволяет генерировать отчеты по результатам системного анализа.

Первой отличительной чертой SADT-методологии является принцип построения модели сверху вниз, который мы рассмотрим на примере химического производства.

Такой принцип построения модели означает, что можно, начиная с довольно простых макроэкономических моделей развития химико-технологического комплекса в целом и моделей экономического развития химической промышленности, дойти, если нужно, до отдельных технологических процессов в установках. При этом, в соответствии с назначением модели, на каждом уровне можно сформулировать обоснованные требования к точности и разрешающей способности модели.

Очевидно, что на первом этапе построения иерархии моделей можно и нужно начать с достаточно грубых (эскизных) моделей. Поскольку методология SADT позволяет уточнять модели с помощью раскрытия SADT-блоков высшего уровня иерархии, новые штрихи при необходимости могут быть добавлены без изменения тех моделей, которые уже построены. Таким образом, SADT реализует иерархическое, многоуровневое моделирование, и в этом ее второе отличие от известных подходов.

Третьей особенностью моделирования на основе SADT является возможность одновременно со структурированием проблемы разрабатывать структуру базы данных, а точнее - баз данных, так как на разных уровнях иерархического моделирования целесообразно иметь отдельные базы данных. В пакете DESIGN/IDEF автоматизирован процесс описания базы данных, соответствующей структуре модели. Таким образом, одновременно с иерархической структурой модели мы получаем и структуру распределенной базы данных. Для моделирования с базами данных используется язык SQL, [34].

И наконец, четвертой, исключительно важной особенностью SADT является возможность приведения IDEFO-модели к цветной сети Петри (пакеты той же фирмы - DESIGN/CPN,DESIGN/WORKFLOWANALYSIS, [35]).

Применение методологии SADT и пакетов программ DESIGN/IDEFO/CPN позволяет унифицировать различные блоки модели сложной системы, распараллелить процесс составления модели и объединить отдельные модули в единую иерархическую динамическую модель.

Еще одним широко известным инструментальным средством структурно-функционального моделирования, основанным на стандарте IDEF0, является пакет Bpwin, предлагаемый компанией MacroProject. Он предназначен для моделирования и оптимизации бизнес-процессов и автоматизирует многие рутинные процессы, связанные с построением моделей экономико-организационных систем, с помощью техники "drag&drop". Для лучшего понимания, описания или иллюстрации процесса моделирования в Bpwin предусмотрены различные способы отображения данных, а также мультимедийные вставки. Кроме того, пакет включает поддержку стоимостного анализа деятельности с помощью механизмов оценки изменений производительности системы. Несомненным достоинством Bpwin является возможность связи с известным инструментальным средством разработки баз данных Erwin (разработчик - компания Logic Works); это позволяет в процессе моделирования экономико-организационной системы одновременно разработать модель базы данных.

Близкими по назначению и характеристикам к пакетам структурно-функционального моделирования являются, с одной стороны, средства поддержки презентаций, а с другой - программные системы комплексной автоматизации предпроектного анализа и проектирования информационных систем.

Первые, более простые и широко распространенные, обычно используются на начальной стадии проектирования. Они включают программы построения блок-схем и диаграмм, средства деловой графики и создания демонстрационных приложений (слайд-шоу, мультимедиа-шоу, анимация). Некоторые из них содержат встроенные пакеты с развитыми математическими функциями и позволяют выполнять сложную обработку данных, необходимую при построении функциональных моделей [36].

Программные средства, предназначенные для комплексной автоматизации предпроектного анализа и проектирования информационных систем, к которым, вообще говоря, относятся Bpwin и ERWin, помимо средств собственно структурно-функционального моделирования обычно содержат средства моделирования и проектирования баз данных, стоимостного анализа, средства оценки рисков, контроля и управления реализацией проектов.

Другим видом компьютерного моделирования, как было отмечено в главе 1.2, является имитационное моделирование. Оно появилось ранее структурно-функционального моделирования, но при моделировании сложных объектов это, следующая фаза моделирования. Структурно-функциональное моделирование окончательно сформировалось лишь с развитием графических оболочек, которые совершенно необходимы для структурно-функционального моделирования; в то время как имитационное моделирование хотя и может использовать графический интерфейс, в гораздо меньшей степени зависит от него.

Имитационное моделирование основано на применении логико-математической модели сложной системы. Однако, построение математической модели в отличие от структурно-функционального моделирования требует большого объема детальной информации о системе, включая всевозможные логические и количественные соотношения. Во-вторых, выбор математического аппарата существенно сказывается на самой имитационной модели и на выборе инструментальных средств. т.е, выбор излишне сложного математического аппарата (например, систем дифференциальных уравнений в частных производных) или привлечение большого числа методов из различных разделов математики значительно усложнит задачу имитационного моделирования. При построении логико-математической модели решается проблему выбора между сложностью модели и ее точностью, удобством использования и ее универсальностью, - поскольку эти критерии, как правило, противоречивы. В частности, излишне сложные модели редко удается довести до этапа, на котором они могут быть реально использованы: обнаруживается, что-либо не все константы уравнений известны, либо не все зависимости могут быть представлены в виде соотношений. В свою очередь и слишком простая модель может не учитывать те или иные особенности объекта или среды. Чтобы достигнуть оптимума при моделировании сложных систем, в первую очередь требуется доскональное знание объекта моделирования, четкое понимание назначения строящейся имитационной модели и, наконец, владение техникой имитационного моделирования.

Инструментальные средства имитационного моделирования, или, как ранее говорили, языки моделирования (ЯИМ), появились довольно давно, почти одновременно с Алголом и Фортраном, и прошли путь от бурного развития в 70-х годах, когда они ежегодно рождались десятками, до современного стабильного состояния, когда доминирует лишь несколько языков. Наиболее широко используемые в настоящее время языки имитационного моделирования и, следовательно, инструментальные средства, их реализующие, подразделяются на три большие группы: языки имитационного моделирования непрерывных динамических систем; языки имитационного моделирования дискретных систем; универсальные языки.

Языки имитационного моделирования непрерывных систем предназначены для моделирования динамических объектов с непрерывным фазовым пространством и непрерывным временем. Как правило, такие объекты описываются с помощью систем дифференциальных (интегро-дифференциальных) уравнений. Системы уравнений могут быть детерминированными или стохастическими, причем в последнем случае в имитационную систему встраиваются средства статистического моделирования и обработки. Классическим языком первого типа является язык DYNAMO, разработанный Дж. Форрестером, [37]. Примером языка имитационного моделирования второго типа является СИМФОР, в котором к возможностям DYNAMO добавлены средства статистического моделирования и обработки. Другим примером может служить пакет "Экспресс-Радиус", разработанный в Институте проблем управления Российской академии наук, [38]. В пакете "Экспресс" возможности моделирования непрерывных и нелинейных динамических систем дополнены удобным графическим интерфейсом, позволяющим автоматизировать составление программ. Сейчас в США множество фирм оказывает консалтинговые услуги по моделированию систем на основе инструментальных средств, реализующих принципы DYNAMO.

Другим представителем множества языков имитационного моделирования является широко известный и распространенный язык для моделирования дискретных систем - GPSS (GeneralPurposeSimulatingSystem). Появившийся впервые еще в 1961 году, он выдержал множество модификаций для самых различных операционных систем и ЭВМ и в то же время сохранил почти неизменными внутреннюю организацию и основные блоки [148]. Основными понятиями языка GPSS являются транзакт, блок, оператор. Транзакт GPSS - это динамический объект, под которым может подразумеваться клиент, требование, вызов или заявка на обслуживание прибором обслуживания. То есть основное назначение GPSS - это моделирование систем массового обслуживания, хотя наличие дополнительных встроенных средств позволяет моделировать и некоторые другие системы (например, распределение ресурсов между потребителями). Транзакты в GPSS могут создаваться (вводиться), уничтожаться (выводиться), задерживаться, размножаться, сливаться, накапливаться и т. д. Именно благодаря наличию транзакта GPSS обладает такой изящностью и простотой. Другим фундаментальным понятием GPSS является понятие "блок". Блок GPSS представляет собой некоторый самостоятельный элемент моделируемой системы. Каждый блок реализует одну или несколько операций над транзактом, группой транзактов или параметрами транзактов, а совокупность блоков составляет моделирующую программу. Таким образом, GPSS имеет блочную структуру и, вообще говоря, легко может быть приспособлен и для структурно-функционального моделирования не очень сложных систем. GPSS достаточно легок в освоении, а наличие в нем функций, переменных, стандартных атрибутов, графики и статистических блоков существенно расширяет его возможности.

И все же несмотря на столь явные достоинства GPSS интерес к нему в конце 80-х стал угасать, что, можно объяснить двумя обстоятельствами.

Во-первых, в эти годы существенно усложнились объекты анализа: они стали в основном иерархическими, с большим количеством взаимосвязей и лучше описываются сетевыми моделями. GPSS малопригоден для моделирования сетей. Во-вторых, именно в эти годы значительных успехов достигли языки объектно-ориентированного программирования, позволяющие строить исключительно гибкие инструментальные средства имитационного моделирования.

Однако в последние годы интерес к GPSS вновь возрос, в чем можно убедиться, ознакомившись с новейшей версией GPSS/H+PROOF, разработанной корпорацией Wolverine Software, [39]. В этом пакете авторы, оставив неизменным ядро GPSS, добавили к нему графические средства манипулирования с блок-схемами, добавили возможность использования анимации и разработали гибкий интерфейс связи с С++, что, по существу, неограниченно расширило его возможности. Результаты подобных усовершенствований не заставили себя ждать. На первой Internet-конференции по компьютерному моделированию, которая проходила в ноябре 1996 года на базе Афинского национального университета, значительное число работ опиралось на использование GPSS/H+PROOF. В настоящее время в США, где GPSS наиболее популярен, организовано несколько интерактивных серверов GPSS, куда пользователь может обращаться как для решения своих конкретных задач, так и, что гораздо более важно, для использования библиотек готовых имитационных модулей.

К числу широко известных языков имитационного моделирования относится также язык СЛАМ, разработанный профессором Университета Пердью Аленом Прицкером в начале 70-х и с тех пор постоянно совершенствуемый созданной в 1973 году компанией Pritsker Corporation [150]. О популярности СЛАМ и вообще о широте использования методов имитационного моделирования можно судить по масштабам деятельности фирмы Прицкера: через сервер компании, расположенный в Индианаполисе, программное обеспечение инсталлировали более чем 6 тыс. пользователей в 40 странах мира; в настоящее время фирма оказывает консультационные работы для 2 тыс. клиентов. Организована сеть консалтинговых фирм, связанных между собой через Internet, в 19 странах Азии, Европы, Африки и Южной Америки. Более тысячи преподавателей университетов используют для обучения студентов системы имитационного моделирования, основанные на СЛАМ.

В основе языка СЛАМ лежит простая идея - объединить достоинства GPSS и DYNAMO таким образом, чтобы, допуская раздельное применение этих языков, можно было при необходимости использовать их совместно. Реализация этого принципа на ЭВМ с цифровыми дисплеями хотя и давала некоторые преимущества при моделировании, однако не вносила качественных изменений в процесс моделирования. Переход к графическим интерфейсам раскрыл все преимущества этого принципа.

Особое место среди языков имитационного моделирования занимает СИМУЛА-67, разработанный в Норвежском вычислительном центре У. И. Далом, Б. Мюрхаугом и К. Нюгордом, [40]. В нем впервые получила практическое воплощение концепция ядра языка как средства иерархического, структурированного описания класса объектов, - концепция, последующее развитие которой привело к созданию объектно-ориентированного программирования. Термином "объект" в СИМУЛА были обозначены программные компоненты, обладающие собственными локальными данными (атрибутами) и способные выполнять некоторые действия. В роли атрибутов могут выступать прочие программные компоненты, переменные, массивы и ссылки на другие объекты. Действия, выполняемые объектом, задаются с помощью последовательности операторов, называемых сценарием функционирования. Каждый объект обладает системным атрибутом, указывающим на исполняемый оператор его правил действий, который называется локальным управлением. Во время работы СИМУЛА-программы могут сосуществовать несколько объектов, находящихся на разных стадиях исполнения своих сценариев функционирования, а управляющая программа передает управление от одного объекта к другому, активизируя их по заложенному в ней сценарию.

Исключительность СИМУЛА заключается в том, что он является весьма удобным средством создания самих языков имитационного моделирования. Средствами СИМУЛА довольно легко реализовать, скажем, GPSS или СЛАМ, не говоря уже о более простых языках моделирования, таких как DYNAMO. Развитые средства организации и ведения библиотек позволяют легко построить любой язык моделирования как совокупность некоторых классов, аналогичных рассмотренным в [41].

Как правило, используя языки моделирования, пользователь может разобрать свою собственную модель. Пакеты моделирования технологических схем содержат собственные модели различных химико-технологических процессов (ректификация, сушка, кристаллизация, и т.д.), а пользователь только вставляет свои параметры.

Во всех перечисленных пакетах используется «semanticdatamodeling», объектно-ориентированное программирование и инкапсулированные подмодели. Некоторые из них снабжены базой данных для вычисления физико-химических свойств (например,ASPENPropertiesPlus). Пакеты программ содержат модели различного уровня сложности. Например, такие симуляторы какHYSYSилиChemCad, имеют только тепловые и массовые балансы. Модели, содержащиеся в пакетеASPENRetefrac, базируются на сложных моделях в частных производных, учитывающих равновесные и неравновесные свойства и явления. ИспользуяCFD-пакеты (ComputationalFluidDynamics), можно разрабатывать модели любого уровня сложности. В настоящее время представленные выше пакеты программ используются университетами, заводами и предприятиями все шире. Их применение требует мощных серверов в основном под управлениемUNIX, что не всегда возможно в российских условиях. Однако заложенные в них принципы совместного использования математических моделей, экспертных систем и баз данных являются основополагающими при создании компьютерной среды моделирования.