- •Моделирование систем
- •1. Наличие цели
- •1.2. Модель. Моделирование
- •Система
- •Параметры
- •Внешние
- •Внутренние
- •1.3. Классификация моделей
- •1.4. Методы моделирования
- •Имитационный способ представления задачи 1
- •Имитационный алгоритмический способ
- •Имитационная статистическая постановка задачи
- •2. Математические схемы моделирования систем
- •2.1. Формализация моделирования
- •Математическую схему можно определить как звено при переходе от содержательного к формализованному описанию процесса функционирования системы с учётом воздействия внешней среды.
- •2.2. Задачи, решаемые с помощью моделирования
- •2.3. Проектирование ис и анализ их производительности
- •2.3. Система массового обслуживания как модель
- •2.4. Модели потоков
- •2.2. Аналитический анализ смо
- •2.2.1. Экспоненциальная система массового обслуживания
- •2.2.1.1 Одноканальная однородная экспоненциальная смо
- •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
- •Лекция 4
- •1. Пример: Проблема распределение канала
- •1. Статическое распределение канала
- •2. Динамическое распределение канала
- •2. 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. Концепция статистического моделирования
- •4.3. Пример: оценка надежности системы
- •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
- •5.3. Схемы построения моделирующего алгоритма
- •5.4.1. Моделирование смо с отказами по схеме событий
- •5.4.2. Моделирование смо с отказами по схеме процессов
- •Моделирование смо с отказами по схеме процессов
- •Шаг имитации
- •Класс процессов "генерирование заявок источником"
- •5.4.3. Сопоставление схемы событий и схемы процессов
- •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. Тестирование имитационной модели
- •8. Случайные факторы и их модели
- •8.1. Моделирование случайных событий
- •8.2. Моделирование дискретных случайных величин
- •321236246263321315464215224214664122142366236246611664533544.
- •8.3.1. Моделирование экспоненциальной с.В.
- •8.5. Моделирование равномерной с.В.
- •Планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •Методы планирования эксперимента на модели.
- •Обработка, анализ и интерпретация результатов моделирования
- •11. Замечание о языках моделирования
- •Моделирование смо с одним npи6opом и очередью
5. Построение моделирующего алгоритма
5.1. Моделирование на эвм процесса функционирования смо
В памяти ЭВМ отводится несколько ячеек для переменных, характеризующих состояние СМО в целом и отдельных её элементов. Содержимое этих ячеек изменяется в соответствии с алгоритмом моделирования так, как это происходит в реальной СМО при её функционировании. Отдельная ячейка содержит текущее системное время, указывающее к какому моменту времени относится состояние СМО, записанных в памяти ЭВМ. Содержимое указанных ячеек памяти меняется путем циклического повторения основной части алгоритма моделирования, называемой шагом (циклом) имитации. За один шаг осуществляется переход к следующему значению системного времени, т.е. продвижение по времени, или, как иногда говорят, продвижение стрелок системных часов. Попутно изменяется значение переменных, характеризующих состояние СМО. Таким образом, шаг за шагом, имитируется смена состояний СМО, т.е. моделируется процесс функционирования СМО.
Рассмотрим принципы продвижения по времени.
Принцип t – увеличивать системное время за один шаг на постоянную величину t. При использовании этого принципа возникает проблема выбора длины интервала t. Как правило, алгоритм шага рассчитан на имитацию одного события: поступления заявки, завершения фазы обслуживания и т.п. Событие - это любое изменение в системе. Все изменения, связанные друг с другом причинно-следственными связями и происходящие в один и тот же момент времени, обычно рассматриваются как одно событие. Допустим, поступила заявка. При этом увеличилось число заявок в системе. Если эта заявка сразу поступила на обслуживание, то изменилось состояние прибора и количество занятых приборов. Все это - одно событие: поступление заявки.
Может случится, что за время t в СМО произойдет несколько событий (в разное время). В таком случае алгоритм, рассчитанный на имитацию одного события за один шаг, неправильно отразит изменения, произошедшие в системе. Чтобы избежать этого есть два пути.
Первый путь - разработка алгоритма шага, рассчитанного на имитацию нескольких событий. Этот путь приводит к значительному усложнению алгоритма.
Другой путь - использование столь малого интервала t , что за это время практически не происходит более одного события. Этот путь приводит к резкому увеличению затрат машинного времени, т.к. с уменьшением t соответственно возрастает число шагов, которое надо выполнить, чтобы имитировать процесс на заданном отрезке времени. При малом t большинство шагов окажутся пустыми, так как события будут происходить лишь на некоторых интервалах t , а на прочих интервалах состояния СМО будет сохраняться таким же, как на соседних интервалах.
Принцип особых моментов. Последнее замечание наводит на мысль, что целесообразно проскакивать за один шаг весь промежуток времени между соседними событиями и тем самым избегать пустых шагов. Это - принцип особых моментов. Особым моментом принято называть такой момент времени, когда в системе происходит какое-либо изменение состояния, иначе говоря - происходит событие. За один шаг осуществляется продвижение по времени на случайный отрезок: от одного особого момента до другого.
Рис.5.1. демонстрирует способы представления и управления временем в обоих случаях.
По оси x времени отложена одна и та же последовательность событий ei . Как видно, два события e4 и e5 появляются одновременно. Стрелки указывают на точки, в которых происходит приращение времени на один такт, и моменты наступления очередных событий в обеих моделях.
В модели, использующей принцип особых моментов (Рис.5.1,б), имитируемое время при изменении сдвигается вперед точно на момент наступления самого раннего из последующих событий.
Никаких жестких и достаточно эффективных правил определения какой из двух методов задания временных шагов лучше нет. В каждом конкретном случае метод выбирается разработчиком в зависимости от характера системы, которую необходимо моделировать.

Рис. 5.1,а. Течение модельного времени в модели с фиксированным
