- •Б. Б. Желваков
- •Моделирование систем
- •Учебное пособие
- •Санкт-Петербург
- •Составитель
- •Подготовлено на кафедре
- •230201 – Информационные системы и технологии
- •1. Основные понятия теории моделирования систем 6
- •2. Классификация моделей и методов моделирования 21
- •3. Математические методы моделирования 35
- •4. Имитационное моделирование. 62
- •5. Моделирование организационных систем 116
- •6. Методика и стандарты функционального моделирования 140
- •7. Объектно-ориентированное моделирование 166
- •8. Моделирование бизнес-процессов 221
- •9. Моделирование систем с soa-архитектурой 226
- •10. Модели систем с «облачной» архитектурой 237
- •Введение
- •1. Основные понятия теории моделирования систем
- •1.1. Системный подход и понятие «система»
- •1.2. Системный анализ
- •1.3. Понятия «модель» и «моделирование»
- •1.4. Моделирование систем как процесс формирования знаний.
- •1.5. Моделирование больших и сложных систем.
- •2. Классификация моделей и методов моделирования
- •2.1. Основные типы системных моделей
- •2.2. Классификация методов моделирования сложных систем
- •3. Математические методы моделирования
- •3.1. Принципы и подходы к построению математических моделей
- •3.2. Этапы построения математической модели
- •3.3. Примеры математических моделей
- •3.3.1. Модель целенаправленной системы
- •3.3.2. Модель абстрактной системы с неопределённой структурой
- •3.3.3. Модель целенаправленной системы с управлением.
- •3.3.4. Модель оптимального планирования доставки товаров потребителям
- •3.3.5. Модель в контуре управления экономической системы
- •4. Имитационное моделирование.
- •4.1. Понятие имитационного моделирования
- •4.2. Автоматизация имитационного моделирования
- •4.3. Дискретно-событийное моделирование
- •4.3.1. Системы массового обслуживания
- •4.3.2. Механизмы продвижения времени
- •4.3.3. Обозначения смо-систем
- •4.3.4. Параметры систем массового обслуживания
- •4.3.5. Критерии оценки работы систем массового обслуживания
- •4.3.6. Компоненты дискретно-событийной имитационной модели и их программная организация
- •4.4 Этапы исследования системы с помощью имитационного моделирования
- •4.5. Преимущества, недостатки и ошибки имитационного моделирования
- •4.6. Моделирование по методу Монте-Карло
- •4.7. Программное обеспечение имитационного моделирования
- •4.7.1. Классификация программных средств имитационного моделирования
- •4.7.2. Общие элементы моделирования
- •4.7.3. Универсальные пакеты имитационного моделирования
- •4.7.4. Предметно-ориентированные пакеты имитационного моделирования
- •5. Моделирование организационных систем
- •5.1. Концепции и стандарты организационного моделирования
- •5.2. Метамоделирование
- •5.3. Метамодель общих хранилищ данных (cwm)
- •5.4. Моделирование организационных систем
- •6. Методика и стандарты функционального моделирования
- •6.1. Методика функционального моделирования sadt
- •6.2. Диаграммы «сущность-связь»
- •6.3.Стандарты idef
- •6.3. Система моделирования бизнес-процессов AllFusion Process Modeler
- •7. Объектно-ориентированное моделирование
- •7.1. Принципы и методология объектно-ориентированного подхода.
- •7.2. Унифицированный язык моделирования uml
- •7.2.1. Архитектура uml
- •7.2.2. Диаграммы uml
- •7.2.3. Использование uml при моделировании систем реального времени
- •7.2.4. Преимущества uml
- •7.2.5. Унифицированный Процесс разработки по компании Rational
- •7.3. Архитектура, управляемая моделями
- •7.4. Разработка, управляемая моделями (mdd)
- •7.5. Объектно-ориентированное программирование
- •7.6 Инструментальные средства поддержки оо‑технологий
- •8. Моделирование бизнес-процессов
- •9. Моделирование систем с soa-архитектурой
- •9.1. Композитная структура программ
- •9.2. Концепция soa
- •9.3. Сервис-ориентированное моделирование
- •10. Модели систем с «облачной» архитектурой
- •Заключение
- •Литература
4.3.3. Обозначения смо-систем
В случае самых общих законов распределения вероятностей входного и выходного потоков для СМО используется обозначение GI/G/s, где GI (General Independent — произвольное независимое распределение величин Ai, a G (General — произвольное) — произвольное независимое распределение величин Si. Если для величин Аi, и Si задаются специальные распределения (как всегда происходит при моделировании), вместо GI и G используются символы, обозначающие эти распределения.
Так для случайных величин Xi, распределённых по экспоненциальному закону с плотностью:
для x 0 ( ‑ среднее, 2 – дисперсия)
вместо GI и G используется символ М, обозначающий так называемый марковский случайный процесс.
Для случайных величин Xi, распределённых по закону Эрланга k-гo порядка с плотностью
, для x 0,
где , ‑ параметры распределения Эрланга, вместо GI и G используется символ Ek , обозначающий эрланговский случайный процесс.
Заметим, что X в этом случае является суммой k независимых и одинаково экспоненциально распределенных случайных величин Y .
Система массового обслуживания с одним устройством обслуживания и экспоненциально распределенными интервалами между поступлениями требований и временем обслуживания, где применяется дисциплина обслуживания FIFO, обозначается М/М/1.
4.3.4. Параметры систем массового обслуживания
Система массового обслуживания включает в себя три компонента: процесс поступления (требований), механизм обслуживания, и дисциплина обслуживания.
Процесс поступления состоит из описания механизма появления требований в системе массового обслуживания. Допустим, что Ai – время между поступлениями требования (i ‑1) и требования i. Если А1, А2,... являются независимыми и одинаково распределенными величинами, то среднее время (или математическое ожидание) между поступлениями требований можно обозначить как Е(А), а . = 1/Е(А) будет называться интенсивностью поступления требований.
Механизм обслуживания в системе массового обслуживания определяется следующими факторами: числом устройств обслуживания (обозначаемым как s), наличием для каждого устройства своей очереди или существованием одной очереди для всех устройств и распределением вероятностей времени обслуживания требований. Пусть Si обозначает время обслуживания поступившего требования i. Если Sl S2, ... — независимые и одинаково распределенные величины, то среднее время обслуживания требования выразится как E(S) и скорость обслуживания требований составит = 1/Е(S).
Для системы массового обслуживания GI/G/s величина = /(s) называется коэффициентом использования системы массового обслуживания (s ‑ скорость обслуживания в системе, когда заняты все устройства обслуживания); это показатель того, насколько задействованы ресурсы системы.
Дисциплина обслуживания определяется правилом, которое устройство обслуживания использует для выбора из очереди следующего требования (если таковые есть) по завершении обслуживания текущего требования. Обычно используются такие дисциплины очереди:
FIFO (First-In, First-Out): требования обслуживаются по принципу «первым прибыл — первым обслужен»;
LIFO (Last-In, First-Out): требования обслуживаются по принципу «последним прибыл — первым обслужен»;
приоритет: требования обслуживаются в порядке их значимости или в соответствии с требованиями к обслуживанию.