Виды работ оперативной системы

Виды работ	Назначение	Параметр
CATLG	Формирование каталога переменных и библиотеки системы	списки имен переменных и имен содержат блоков
TYPEC	Расчета каталога переменных и библиотеки системы	Признак каталога или признак библиотеки
INPUT	Ввод начальных данных	список значения переменных
BEGIN	Ввод задания и сборка выполнения модели его контроль, загрузка в оперативную память	задание на сборку модели
GOING	Продолжение выполнения модели после прерывания
ENDWR	завершение выполнения всех работ

Задание на сборку и выполнения модели содержит имена содержательных блоков и 4 оператора системы.

Виды оперативной системы

Оператор	назначение	параметр
NOTES	Запись на магнитную ленту глобальных переменных модели	число шагов, через которую следует производить запись и список номеров глобальных переменных
MEMOR	Прерывание работы	число шагов
CHECK	Контроль блоков на точность	Имена контролируемы блоков с именами контр переменных
FINIS	Признак конца шага модели	список условий выполнения

2. Автоматизация имитационного эксперимента при моделировании динамики агроэкосистем.

При исследовании сложных систем основными задачами являются:

1. Оценка степени приближения модели к реальному объекту;

2. Анализ чувствительности модели к вариации ее параметров;

3. Надежность модели;

4. Точность модели.

Особенности имитационных моделей:

- большая размерность пространства состояний, достигающая тысячи и десятки тысяч переменных;

- начальная неопределенность в описании отдельных процессов или блоков модели;

- наличие большого числа параметров;

- наличие нестандартных воздействий на входе системы;

Вычислительный процесс должен рассматриваться как факториальный эксперимент с имитационной моделью, протекающий в условиях неопределенности, вызванной наличием случайных входных сигналов.

В задаче автоматизации машинного эксперимента выделяют 3 основных этапа:

1. Автоматизация процесса вычисления одной модели и решается она с использованием тех или иных языков имитационного моделирования.

2. Автоматизация процессов выработки плана эксперимента, т.е. выбора количества и расположения опорных точек в факторном пространстве, числа градаций факторов, числа повторностей и т.д.

3. Автоматизация процесса накопления и обработки данных, полученных в результате машинного эксперимента.

Блок-схема автоматизированной имитационной системы включает в себя следующие модели:

1. Система СИМОНА выполняет сборку модели из отдельных блоков, производит ввод начального состояния и отдельных сигналов, численное решение системы дифференциальных уравнений модели, запись выходного сигнала на магнитный диск или магнитную ленту, распечатку протокола выполнения модели и др.

2. Генератор погоды генератор случайных входных сигналов, имитирующих неуправляемые внешние воздействия на систему.

3. Генератор имитационных планов (ГИП), осуществляющий в соответствии со стратегией имитационного эксперимента последовательный перебор параметров модели.

4. Генератор заданий на обработку данных, осуществляющий обработку данных в соответствии с планом эксперимента.

Структура имитационной системы.

Генератор Банк данных Задание на статистическую

погоды (БД) обработку данных

(ГП) (ЗСОД)

Задание на Обработка результатов

сборку модули СИМОНА

(ЗСМ)

полученные рекомендации

Генератор Задание

имитационных обработку

планов результатов

(ГИП) (ЗОР)

Система имитационной модели нестандартных уровней агроэкосистемы

При реализации имитационной системы возникает проблема выбора стратегии планирование факторного эксперимента. Проблема выбора стратегии распадается на две задачи.

1. Выбор типа плана.

2. Определение эволюционной части плана.

Решение этих задач опирается на особенности машинного эксперимента.

1. Незначительное количество времени, затраченное ЭВМ на получение одной экспериментальной точки по сравнению с натурным экспериментом.

2. Блочная структура модели обеспечивает возможности изменению входных воздействий.

3. Использование в процессе имитации псевдослучайных чисел.

4. Возможность длительного хранения в памяти машины результатов экспериментов.

Все эти обстоятельства следует учитывать при разработке машинных программ, предназначенных для автоматизации имитационного эксперимента с моделями агроэкосистем.