Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
госы-ответы-2012[beta.1].doc
Скачиваний:
27
Добавлен:
29.04.2019
Размер:
4.65 Mб
Скачать

15. Дискретное (процессно-ориентированное) имитационное моделирование. Базовая концепция структуризации языка моделирования gpss.

Добавить по GPSS.

Языки и системы моделирования упрощают построение программ-имитаторов и проведение имитационных экспериментов за счет частичной или полной автоматизации переходов от одного уровня представления модели к другому. В этом состоит основное назначение языков моделирования, именно здесь и проявляется их главное преимущество перед универсальными алгоритмическими языками.

В основу классификации положим следующие общепризнанные характеристики языков и систем моделирования:

• Класс моделируемых систем;

• Средства описания моделируемых систем;

• Инструментально-технологические возможности систем моделирования.

Три класса моделируемых объектов:

  • дискретные,

  • непрерывные,

  • дискретно-непрерывные (комбинированные).

Соответственно различают три класса языков моделирования. Области применения языков непрерывного и дискретного моделирования практически не пересекаются. Языки комбинированного моделирования используются при работе с моделями объектов и непрерывного, и дискретного класса. Примерами классических языков и систем непрерывного типа являются: DYNAMO, Vensim и др., поддерживающие методы системной динамики. Широко известные в свое время языки непрерывно-дискретного моделирования: GASP, SLAM, языки дискретного моделирования: SMPL, SIMULA, GPSS, АИС (агрегативная имитационная система) и др.

Функциональные свойства любой системы моделирования определяются наличием развитых средств, поддерживающих реализацию следующих основных функций:

Подготовка, редактирование и модификация в ходе трассировки программы-имитатора и основных модельных характеристик:

  • поддержка создания формализованных описаний;

  • создание модели (языки плюс графический интерфейс);

  • развитые средства визуализации и редактирования программы и модельных характеристик;

  • эффективные средства трансляции, компилирования программы-имитатора;

  • средства трассировки и диагностики;

  • верификация по ходу имитации, ручная имитация;

  • развитые средства визуализации модельных характеристик по ходу и по окончании прогона;

  • средства сбора и выдачи результатов моделирования, возможность управления ими. Присутствуют как стандартные формы вывода выходной статистики, так и средства для создания нестандартных средств обработки и вывода результатов моделирования;

  • экспорт выходных данных;

  • средства для анализа входных данных (Input Analyzer);

  • средства для реализации арифметических, математических, логических функций, расширяющие алгоритмические возможности языка моделирования;

  • Интерактивное взаимодействие системы с исследователем в процессе имитации;

  • интерактивные средства взаимодействия с пользователем: удобный графический интерфейс, выдача стандартной и формируемой пользователем выходной статистики и др. модельных характеристик в том числе по ходу имитации (в реальном времени) и в процессе трассировки;

  • возможность доступа пользователя к модельным характеристикам, доступ к графикам, таблицам, модельным характеристикам с промежуточной статистикой;

  • управление ходом имитации, управление прогоном (задание начальных условий, условий завершения имитационного прогона, возобновление имитации и др.);

  • наличие специальных средств испытания имитационных программ;

  • анимация (современные графические системы, позволяющие наблюдать за поведением “реальной” системы на модели);

  • и т.п.

Управление направленным вычислительным экспериментом на имитационной модели:

  • анализ чувствительности (проведение многократных прогонов с различными входными данными, регулировка параметров, а также сбор и обработка выходной статистики);

  • статистическую поддержку моделирования (макросы, библиотеки и т.п.);

  • накопление данных по серии прогонов и организация их в файловые структуры или базы данных, организации связи с системой управления базой данных;

  • оптимизация (Output Analyzer – инструмент реализации направленного вычислительного эксперимента);

  • транспорт данных в другие интеллектуальные среды.

В дискретных имитационных системах изменение состава и состояния происходит в дискретные моменты времени, называемые событиями. Под событием понимается мгновенное изменение состояния модели, произошедшее в результате осуществления множества взаимодействий между компонентами модели в один и тот же момент имитационного времени. Функционирование дискретной системы можно описать:

  • определяя изменения состояния системы, происходящие в моменты свершения событий;

  • описывая действия, в которых принимают участие элементы системы;

  • описывая процесс, через который проходят элементы.

Процесс – это ориентированная во времени последовательность событий, которая может состоять из нескольких действий. Эти представления лежат в основе трех альтернативных методологических подходов к построению дискретных имитационных моделей, называемых обычно:

  • событийный;

  • подход сканирования активностей (на практике получил небольшое распространение);

  • процессно-ориентированный подход (включает транзактный способ имитации).

В языке GPSS реализована блочно-ориентированная концепция структуризации моделируемого процесса, разработанная с ориентацией на описание систем массового обслуживания (СМО). Структура моделируемого процесса изображается в виде потока, проходящего через обслуживающие устройства (ОУ), очереди, ключи и другие элементы СМО. Модель имеет блочную структуру. Моделируемый процесс представляется как поток заявок в системе обслуживания. Блоки интерпретируются как ОУ. Заявки (транзакты) конкурируют между собой за место в ОУ, образуют очереди перед ОУ, если они заняты. Дуги на блок-схеме – потенциальные потоки заявок между ОУ. Существуют истоки и стоки этих заявок. В этом случае блок-схема модели описывает маршруты движения заявок в системе. Следовательно, в рамках GPSS есть специальные средства, которые являются аналогами элементов систем массового обслуживания, т.к. обслуживающие устройства, заявки, очереди. Однако GPSS является гибкой языковой средой, поэтому позволяет моделировать не только СМО, но и другие системы (например, склад, распределение ресурсов и многие другие).

GPSS – языковая среда. СМО – абстрактный объект. Это дискретные модели. Механизм продвижения модельного времени: пособытийный и пошаговый (шаг – равен шагу интегрирования).