
- •По методам моделирования
- •Мгту им. Н.Э.Баумана
- •Содержание
- •Моделирование
- •Философские аспекты моделирования.
- •Классификация видов моделирования.
- •Технические средства эвм.
- •Основные понятия теории моделирования.
- •Типовые математические схемы.
- •Формализация и алгоритмизация процесса функционирования сложных систем.
- •Основные этапы моделирования больших систем
- •Основные понятия теории планирования эксперимента.
- •Виды планирования эксперимента.
- •Вычислительная система, как объект моделирования.
- •Моделирование на системном уровне
- •Непрерывно стохастические модели (q-схемы)
- •Основные понятия теории массового обслуживания.
- •Система смешанного типа.
- •Немарковские случайные процессы, сводящиеся к марковским.
- •Метод псевдо состояний.
- •Метод вложенных цепей Маркова.
- •Метод статистических испытаний. Метод Монте-Карло.
- •Способы получения псевдослучайных чисел.
- •Аппаратный способ.
- •Табличная схема.
- •Алгоритмический способ.
- •Преимущества и недостатки типов генерации случайных чисел.
- •Простейшие алгоритмы генерации последовательности псевдослучайных чисел
- •Распределение Пуассона.
- •Распределение Эрланга.
- •Нормальное (Гауссово) распределение.
- •Методика построения программной модели вс.
- •Моделирование работы источника информации (ии).
- •Моделирование работы Обслуживающего Аппарата.
- •Моделирование работы абонентов.
- •Моделирование работы буферной памяти.
- •Разработка программы для сбора статистики.
- •Управляющая программа имитационной модели.
- •Принципt.
- •Событийный принцип.
- •Методика реализации событийной модели.
- •Комбинированный метод.
- •Моделирование систем и языки моделирования.
- •Классификация языков имитационного моделирования.
- •Формальное описание динамики моделируемого объекта.
- •Задачи построения модели.
- •Языки, ориентированные на события.
- •Языки, ориентированные на процессы.
- •Сравнение универсальных и специализированных языков программирования при моделировании:
- •Основные концепции языка рдо (Ресурсы, действия, операции).
- •Представление сложной дискретной системы в рдо методе.
- •AnyLogic™
- •Открытая архитектура.
- •Уровни моделирования.
- •Язык General Purpose System Simulation (gpss)
- •Классификация блоков gpss.
- •Управление процессом моделирования.
- •Задержки транзактов по заданному времени.
- •Группа блоков создания и уничтожения транзактов.
- •Изменения параметров транзакта.
- •Группа блоков, создания копий транзактов.
- •Группа блоков синхронизации движения транзактов.
- •Блоки, определяющие аппаратную категорию.
- •Блоки, изменяющие маршруты транзактов.
- •Блоки, относящиеся к статистической категории
- •Определение функции вGpss
- •Моделирование вероятностных функций распределенияGpssWorld
- •Классификация систем массового обслуживания
- •Метод формализации для сложных дискретных систем и структур
Классификация видов моделирования.
Будем давать классификации в зависимости от характера изучаемых процессов в системе
Детерминированное моделированиеотображает детерминированные процессы, т.е. такие процессы в которых отсутствуют всякие случайные величины и даже случайные процессы.
Стохастическое моделирование- отображают вероятностные процессы и события.
Статическое моделированиеслужит для описаний поведения объекта в какой-либо момент времени.
Динамическое моделированиеотражает поведение объекта во времени.
Дискретное моделированиеслужит для отображения объекта в определенный момент времени.
Непрерывное моделированиепозволяет отображать непрерывный процесс в системе.
Под математическим моделированиембудем понимать процесс установления данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемогоматематической моделью, и исследование этой модели позволяет получить характеристики реального объекта.
Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так от целей моделирования. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект лишь с определенной степенью приближения.
>>В аналитике главное, что мы можем описать модель формулами.
Аналитическое моделирование– математическая формализация, изменение свойств объекта во времени.
Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраические, интегро-дифференцированные, конечно разностные) и логических условий.
Аналитическая модель может быть исследована 3-мя способами:
аналитическим способом – стремятся получить в общем виде зависимость от исходных характеристик;
численным способом – когда нельзя решить в общем виде, то получаем результаты для конкретных начальных данных;
качественный способ – не имея решения управления в общем виде, мы можем найти некоторые свойства решения;
>> Имитационное моделирование хуже аналитического. Последнее – самое лучшее.
При имитационном моделированииреализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекании во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состоянии процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы.
Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим, является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики системы и её элементов, многочисленные случайные воздействия.
Когда результаты, получаются при воспроизведении на имитационной модели процесса функционирования системы, являются реализациями случайных величин и функций, тогда для нахождения характеристик процесса, требуется его многократное воспроизведение с последующей статической обработкой.
Комбинированноемоделирование при анализе системы позволяет определить достоинства его компонентов. Обычно проводят декомпозицию процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы.
>> Чем больше аналитики, тем ближе результат.
[11.09][Лекция 3]