23402

Імітаційне моделювання

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Етапи процесу побудови математичної моделі складної системи Формулируются основные вопросы о поведении системы ответы на которые мы хотим получить с помощью модели. Из множества законов управляющих поведением системы выбираются те влияние которых существенно при поиске ответов на поставленные вопросы. В пополнение к этим законам если необходимо для системы в целом или отдельных ее частей формулируются определенные гипотезы о функционировании. Трудности при построении математической модели сложной системы: Если модель содержит много...

Украинкский

2013-08-03

78 KB

4 чел.

МІНІСТЕРСТВО   ІНФРАСТРУКТУРИ   УКРАЇНИ

Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій

КАФЕДРА           інфокомунікацій____________

ЗАТВЕРДЖУЮ

Завідуючий кафедрою

_______________ Костік Б.Я.

       (підпис, прізвище)

“ ____ “  _____________  2011  року

ЛАБОРАТОРНЕ ЗАНЯТТЯ №  3

з навчальної дисципліни __моделювання компютерних мереж 

напряму підготовки _______інформаційні технології________

освітньо-кваліфікаційного рівня ____cпеціаліст_____________

спеціальності _____ компютерні системи та мережі_________

                        Тема Імітаційне моделювання

                                                 (повна назва лекції)

Лабораторне заняття №3 розроблено стар. викл каф. Інф. Срочинська Г.С.

(вчена ступінь та звання,  прізвище та ініціали автора)

Обговорено на засіданні кафедри (ПМК)

Протокол № __________

“ ____ “ _____________ 2011 року

Київ


Навчальні цілі: Вивчення основних понять моделювання, ознайомлення з поняттями системи та моделі, співвідношенням між моделлю та системою, класифікацією  моделей,  видами  моделей, технологію моделювання;

Виховні цілі: Формування у студентів інженерно-технічного кругозору, методами  імітаційного моделювання для побудови  комп’ютерних систем та мереж, вміння ставити та вирішувати складні інженерні задачі, проводити аналіз, аргументовано робити висновки.       

Час  90 хв.

ПЛАН ПРОВЕДЕННЯ ПРАКТИЧНОГО ЗАНЯТТЯ ТА РОЗРАХУНОК ЧАСУ

Вступ                                                                                                   10  хвилин

Навчальні питання

1. Етапи процесу побудови  математичної моделі складної системи                                                                     _________________________________________                   __35  хвилин

2. Метод імітаційного моделювання                                               35  хвилин

 

Заключення                                                                                           10  хвилин

ЛІТЕРАТУРА:

(рекомендована для студентів)

1. В.Г. Кривуца, В.В. Барковський, Л.Н. Беркман. Математичне моделювання телекомунікаційних систем: Навч. посібник. –К.: Звязок, 2007.

НАВЧАЛЬНО-МАТЕРІАЛЬНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ

(наочні посібники, схеми, таблиці, ТЗН та інше)

Діапроектор, дидактичні слайди


НАВЧАЛЬНІ МАТЕРІАЛИ

Вступ

    В исследовании операций широко применяются как аналитические, так и статистические модели. Каждый из этих типов имеет свои преимущества и недостатки. Аналитические модели более грубы, учитывают меньшее число факторов, всегда требуют каких-то допущений и упрощений. Зато результаты расчета по ним легче обозримы, отчетливее отражают присущие явлению основные закономерности. А, главное, аналитические модели больше приспособлены для поиска оптимальных решений. Статистические модели, по сравнению, с аналитическими, более точны и подробны, не требуют столь грубых допущений, позволяют учесть большое (в теории – неограниченно большое) число факторов. Но и у них – свои недостатки: громоздкость, плохая обозримость, большой расход машинного времени, а главное, крайняя трудность поиска оптимальных решений, которые приходятся искать «на ощупь», путем догадок и проб.

     Наилучшие работы в области исследования операций основаны на совместном применении аналитических и статистических моделей. Аналитическая модель дает возможность в общих чертах разобраться в явлении, наметить как бы контур основных закономерностей. Любые уточнения могут быть получены с помощью статистических моделей.

       Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек,  руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или другие решения, подобно тому, как шахматист, глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время . Следующее «текущее решение» принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т.д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучивается принимать правильные решения – если не оптимальные, то почти оптимальные.

Определение понятия «имитационное моделирование».

    В современной литературе не существует единой точки зрения по вопросу о том, что понимать под имитационным моделированием. Так существуют различные трактовки:

  •  в первой – под имитационной моделью понимается математическая модель в классическом смысле;
  •   во второй – этот термин сохраняется лишь за теми моделями, в которых тем или иным способом разыгрываются (имитируются) случайные воздействия;
  •  в третьей – предполагают, что имитационная модель отличается от обычной математической более детальным описанием , но критерий, по которому можно сказать, когда кончается математическая модель и начинается имитационная , не вводится;

    Имитационное моделированием применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или иные решения, подобно тому, как шахматист глядя  на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки, в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее текущее решение принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т. д.  В результате  многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучиваться принимать правильные решения – если не оптимальные, то почти оптимальные.

Попробуем проиллюстрировать процесс имитационного моделирования через сравнение с классической математической моделью.

Етапи процесу побудови  математичної моделі складної системи

  1.  Формулируются основные вопросы о поведении системы, ответы на которые мы хотим получить с помощью модели.
  2.  Из множества законов, управляющих поведением системы, выбираются те, влияние которых существенно при поиске ответов на поставленные вопросы.
  3.  В пополнение к этим законам, если необходимо, для системы в целом или отдельных ее частей формулируются определенные гипотезы о функционировании.

Критерием адекватности  модели служит практика.

Трудности при построении математической модели сложной системы:

  •  Если модель содержит много связей между элементами, разнообразные нелинейные ограничения, большое число параметров и т. д.
  •  Реальные системы зачастую подвержены влиянию случайных различных факторов, учет которых аналитическим путем представляет весьма большие трудности, зачастую непреодолимые при большом их числе;
  •  Возможность сопоставления модели и оригинала при таком подходе имеется лишь в начале.

Эти трудности и обуславливают применение имитационного моделирования.

Оно реализуется по следующим этапам:

  1.  Как и ранее, формулируются основные вопросы о поведении сложной системы, ответы на которые мы хотим получить.
  2.  Осуществляется декомпозиция системы на более простые части-блоки.
  3.  Формулируются законы и «правдоподобные» гипотезы относительно поведения как системы в целом, так и отдельных ее частей.
  4.  В зависимости от поставленных перед исследователем вопросов вводится так называемое системное время, моделирующее ход времени в реальной системе.
  5.  Формализованным образом задаются необходимые феноменологические свойства системы и отдельных ее частей.
  6.  Случайным параметрам, фигурирующим в модели, сопоставляются некоторые их реализации, сохраняющиеся постоянными в течение одного или нескольких тактов системного времени. Далее отыскиваются новые реализации.

2. Метод імітацийнного моделювання

Метод имитационного моделирования основан на использовании алгоритмических (имитационных) моделей, реализуемых на ЭВМ, для исследования процесса функционирования сложных систем. Для реализации метода необходимо разработать специальный моделирующий алгоритм. В соответствии с этим алгоритмом в ЭВМ вырабатывается информация, описывающая элементарные процессы исследуемой системы с учетом взаимосвязей и взаимных влияний. При этом моделирующий алгоритм сроится в соответствии с логической структурой системы с сохранением последовательности протекаемых в ней процессов и отображением основных состояний системы.

Основными этапами метода имитационного моделирования являются:

моделирование входных и внешних воздействий;

воспроизведение работы моделируемой системы (моделирующий алгоритм);

интерпретация и обработка результатов моделирования.

Перечисленные этапы метода многократно повторяются для различных наборов входных и внешних воздействий, образуя внутренний цикл моделирования. Во внешнем цикле организуется просмотр заданных вариантов моделируемой системы. Процедура выбора оптимального варианта управляет просмотром вариантов, внося соответствующие коррективы в имитационную модель и в модели входных и внешних воздействий.

Процедура построения модели системы, контроля точности и корректировки модели по результатам машинного эксперимента задает и затем изменяет блок и внутреннего цикла в зависимости от фактических результатов моделирования. Таким образом, возникает внешний цикл, отражающий деятельность исследователя по формированию, контролю и корректировке модели.

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи исключительной сложности. Исследуемая система может одновременно содержать элементы непрерывного и дискретного действия, быть подверженной влиянию многочисленных случайных факторов сложной природы, описываться весьма громоздкими соотношениями и т.п. Метод не требует создания специальной аппаратуры для каждой новой задачи и позволяет легко изменять значения параметров исследуемых систем и начальных условий. Эффективность метода имитационного моделирования тем более высока, чем на более ранних этапах проектирования системы он начинает использоваться.

Следует, однако, помнить, что метод имитационного моделирования является численным методом. Его можно считать распространением метода Монте-Карло на случай сложных систем. Как любой численный метод, он обладает существенным недостатком – его решение всегда носит частный характер. Решение соответствует фиксированным значениям параметров системы и начальных условий. Для анализа системы приходится многократно моделировать процесс ее функционирования, варьируя исходные данные модели. Таким образом, для реализации имитационных моделей сложной модели необходимо наличие ЭВМ высокой производительности.

Для моделирования системы на ЭВМ необходимо записывать моделирующий алгоритм на одном из входных языков ЭВМ. В качестве входных языков для решения задач моделирования могут быть с успехом использованы универсальные алгоритмические языки высокого уровня, Си, Паскаль и др.

Заключення 

Основным недостатком аналитических моделей является то, что они неизбежно требуют каких-то допущений, в частности, о «марковости» процесса. Приемлемость этих допущений далеко не всегда может быть оценена без контрольных расчетов, а производятся они методом Монте-Карло. Образно говоря, метод Монте-Карло в задачах исследования операций играет роль своеобразного ОТК. Статистические модели не требуют серьезных допущений и упрощений. В принципе, в статистическую модель «лезет» что угодно — любые законы распределения, любая сложность системы, множественность ее состояний. Главный же недостаток статистических моделей — их громоздкость и трудоемкость. Огромное число реализации, необходимое для нахождения искомых параметров с приемлемой точностью, требует большого расхода машинного времени. Кроме того, результаты статистического моделирования гораздо труднее осмыслить, чем расчеты по аналитическим моделям, и соответственно труднее оптимизировать решение (его приходится «нащупывать» вслепую). Правильное сочетание аналитических и статистических методов в исследовании операций — дело искусства, чутья и опыта исследователя. Нередко аналитическими методами удается описать какие-то «подсистемы», выделяемые в большой системе, а затем из таких моделей, как из «кирпичиков», строить здание большой, сложной модели.


II. МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ

           Дисципліна “ Моделювання комп’ютерних систем ”- це теоретичні основи принципів вивчення основних понять імітаційного моделювання, ознайомлення з поняттями системи та моделі, співвідношенням між моделлю та системою, класифікацією  моделей,  видами  моделей, технологію моделювання; побудовою  імітаційної моделі персонального комп’ютера; технологічних етапів випробування та експлуатації імітаційних моделей.

Основні форми поточного контролю – спостереження за діями студентів, проведення модульного контролю.

Самостійна робота студента по підготовці до поточних занять, модульного контролю в межах відведеного часу планується особисто кожним студентом.

III. ВИКОРИСТАНА ЛІТЕРАТУРА

1. В.Г. Кривуца, В.В. Барковський, Л.Н. Беркман. Математичне моделювання телекомунікаційних систем: Навч. посібник. –К.: Звязок, 2007.

Розробник лабораторного заняття старший викладач кафедри інфокомунікацій

___                          Срочинська Г.С.

(підпис, прізвище)

“ ____ “  _____________  2011  року

PAGE  7


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

79885. Широкополосные усилители на транзисторах 131 KB
  Одним из наиболее распространенных и наиболее простых способов ВЧкоррекции с помощью частотнозависимой ООС является эмиттерная коррекция когда используется комплексная ООС в эмиттерной цепи с помощью цепи RэкорСэкор рис. Благодаря этой цепи в усилительном каскаде создается достаточно глубокая последовательная ООС по току. Конденсатор Сэ большой емкости шунтирует Rэ по переменному току на всех рабочих частотах поэтому частотнозависимая ООС создается только благодаря цепи RэкорСэкор. Для расширения полосы частот...
79886. Усилители постоянного тока. Операционные усилители 415.5 KB
  Коэффициент усиления Ку отношение приращения значения выходного напряжения к вызвавшему его изменению дифференциального входного напряжения. Входное сопротивление для синфазного сигнала rсф величина равная отношению приращения синфазного входного напряжения к приращению среднего входного тока ОУ rсф обычно на 1 2 порядка больше rвх.сф определяется как отношение изменения выходного напряжения к вызвавшему его изменению синфазного входного сигнала. Коэффициент влияния нестабильности источника питания Кп отношение изменения...
79888. Микропроцессорная техника. Микропроцессоры и микропроцессорные комплекты 388.5 KB
  Микропроцессор МП – это обрабатывающее и управляющее устройство способное под программным управлением выполнять обработку информации принятие решений ввод и вывод информации и выполненное в виде одной или нескольких БИС. используемое для временного хранения информации в процессе работы МП. В отличие от ПЗУ в ОЗУ возможно как считывание так и запись информации по сигналам Чт и Зап в ячейку адрес которой находится на ША. По сигналу Вв ввод на ШУ происходит передача информации от внешнего устройства на ШД а по сигналу Выв вывод...
79891. Разработка макияжа и внешнего вида в английском стиле 63.44 MB
  Дневной макияж помогает подчеркнуть природную красоту, сделать акцент на достоинствах и слегка затушевать недостатки. Самый универсальный дневной макияж –естественный макияж. Дневной макияж - это простой, не броский макияж как правило в светлых пастельных тонах. При выполнении дневного макияжа используются легкий тон, светлая пудра, тени для век, тушь и неяркая помада
79892. Расчет котельного агрегата Пп-1000-255ГМ (ТГМП-344) 2.11 MB
  НРЧ выполнена из четырех последовательных ходов вертикальных панелей, СРЧ и ВРЧ — из параллельно включенных панелей с горизонтально-подъемным движением среды. Между каждой частью экрана среда в пределах потока полностью перемешивается.
79893. Разработка системы IP видеонаблюдения организации 873.14 KB
  Это не только делает более комфортной работу оператора но и уменьшает длину так называемой ближней зоны видеокамеры. В зависимости oт критериев выбираются в первую очередь камеры со стандартным или высоким разрешением.