8458

Имитационное моделирование вычислительных процессов и систем

Конспект

Информатика, кибернетика и программирование

Имитационное моделирование вычислительных процессов и систем Моделирование (дискретных систем). Имитационное моделирование. Концептуальная модель системы. Основы технологии имитационного моделирования. Метод с...

Русский

2013-02-11

486 KB

66 чел.

Имитационное моделирование вычислительных процессов и систем

Моделирование (дискретных систем). 1

1. Имитационное моделирование. 1

2. Концептуальная модель системы. 3

3. Основы технологии имитационного моделирования. 4

4. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) 4

Моделирование вычислительных процессов и систем с использованием средств GPSS.world 8

5. Типовая структура системы массового обслуживания и её стандартные характеристики, получаемые в системе GPSS.world 8

6. Выходные параметры, характеризующие качество работы имитационной модели. 8

7. Структура команды GPSS.world 9

8. Модели простейших вычислительных процессов. 9

9. Модули имитирующие вычислительный процесс. 11

10. Стандартные числовые атрибуты транзактов. 14

11. Стандартные числовые атрибуты очереди. 17

Имитация памяти дискретных моделей. 17

Стандартные логические атрибуты памяти. 17

12. Стандартные логические атрибуты (СЛА). 18

13. Операторы определения состояния устройств. 18

14. Модель однопроцессорной МКС с ограниченным числом мест в очереди к памяти. 19

15. Модуль описания прерываний вычислительных процессов. 21

16. Закон распределения Эрланга к - го порядка. 25

17. Модель складок комплектующих изделий МКС. 27

Моделирование параллельных вычислительных процессов. 32

Операторы GPSS World, 32

обеспечивающие распараллеливание и 32

синхронизацию вычислительных процессов. 32

18. Структура вычислительного процесса, использующего прерывания потоков информации. 33

19. Технологии моделирования в параллельных вычислительных процессах. 33

20. Моделирование эффективности процесса 36

21. Графический вывод Результатов моделирования. 39

Тесты можно разместить после каждой темы (раздела) или оставить как отдельный блок в конце пособия.

Лабораторные работы дополнить из ARENA и оформить отдельным разделом с результатами моделирования

Содержание можно корректировать по мере редактирования текста и.вводить новые разделы.

Моделирование (дискретных систем).

  1.  Имитационное моделирование.


Вывод: Руководствуясь принципами построения модели сложных систем, можно достичь поставленных целей моделирования при минимальных затратах ресурсов на её осуществление.

Этапы технологии компьютерного моделирования:

  •  Определение цели моделирования;
    •  Разработка концептуальной модели;
    •  Формализация модели;
    •  Программная реализация модели;
    •  Планирование модели эксперимента;
    •  Реализация плана эксперимента;
    •  Анализ и интерпретация результатов моделирования.

Интерпретатор – покомандный переводчик с языков верхнего уровня. Альтернатива интерпретации – компиляция.


  1.  Концептуальная модель системы.


  1.  Основы технологии имитационного моделирования.

Требования к имитационной модели системы:

  •  Отражать логику функционирования системы во времени
  •  Обеспечивать проведение статистического эксперимента

  1.  Метод статистических испытаний (Монте-Карло)

Свойства имитационного эксперимента:

  •  Количество прогонов модели (число имитационных экспериментов)
  •  Переход системы в стационарное состояние (увеличивает время эксперимента)
  •  Влияние переходных условий на результаты эксперимента
  •  Дисперсия выходного процесса – мера оценки точности имитационного эксперимента

Области применения имитационных моделей:

  •  Нет аналитического описания процессов в системе
  •  Нет законченной постановки задачи
  •  Изучение свойств моделируемой системы
  •  При использовании тренажеров сложных систем
  •  При добавлении в систему в качестве прототипа новых элементов

События используют для изучения причинно-следственных связей в системе. Динамика системы, описываемая событиями, представляет собой факт мгновенного изменения состояния элемента или системы в целом.

Транзакт – сообщение или заявка на обслуживание, имитирующее дискретную информацию для любой имитационной модели.

Вывод: Имитационное моделирование является универсальным инструментом исследования дискретных моделей, одним из компонентов которых являются процессы вычислительной системы.

Инструментальная среда GPSS World для имитационного моделирования дискретных процессов

Инструментальная среда GPSS World используется для имитационного моделирования процессов, которые чаще всего описываются системами массового обслуживания, поэтому сохраняются основные термины обозначения элементов этих систем.

  1.  Типовая структура системы массового обслуживания и её стандартные характеристики, получаемые в системе GPSS.

Дисциплина облуживания – правила, по которым заявки поступают из очередей на обслуживание.

Приоритет – величина, характеризующая право на первоочередное обслуживание.

  1.  Выходные параметры, характеризующие качество работы имитационной модели.

Для очередей: 

lor – средняя длина очереди к устройству

lmax – максимальная длина очереди

Ктр – максимальное число заявок очереди

Кбз – число заявок, прошедших очередь без задержки

tож - среднее время ожидания в очереди

Для устройств:

Кз - коэффициент загрузки устройства

Nвх – число вхождения заявки в устройство

tтр – среднее время обработки заявки в устройстве

Для памяти:

lor – средняя длина очереди памяти процесса

t – среднее время пребывания заявки в памяти

  1.  Структура операторов языка GPSS.

  1.  моделирование однопроцессорной вычислительной системы.

Функциональные блоки GPSS World

                             f(t)

                        0        t

А-В  А           А+В

С – пауза, характеризующая время создания первого транзакта

D – максимальное число транзактов для данной задачи

Е – приоритет генерируемых транзактов

E = 0,1,…,127

F – число параметров транзакта

                             

                        0        tм

А-В  А           А+В

f(tм  ) =1/2B – заявки поступают равновероятно.

Стандартные числовые атрибуты для описания элементов имитационной модели.

СЧА транзактов:

PR$ - приоритет транзактов;

P$j – параметр транзакта с номером j;

M$1 – время прохождения транзактов участка модели;

MP$j – промежуточное время, которое записывается в P$j;

X$j – номер транзакта;

ПРИМЕР

Метка TABLE Р3,8,1,5; вывод гистограммы с именем «Метка», которая построена для третьего параметра транзакта в диапазоне от верней границы (8) с шириной интервала 1 и количеством интервалом, равным 5.

Структура программы моделирования однопроцессорной системы.

Модуль, описывающий простой вычислительный процесс.

Описание гистограммы с именем А по статистике собранной в TABULATE приводит к её построению по данным операндов B, C, D, E.

B – регистрируемая переменная величина, чаще всего стандартный числовой атрибут (СЧА) с закреплённым за ним идентификатором.

C – верхний предел левого интервала гистограммы.

D – величина интервала при построении гистограммы.

Е – заданное число интервалов на гистограмме.

F(P)

D=const

                

 0 C E=10(const) P

  1.  С использованием структурных схем моделирования
  2.  С использованием команд ассемблера

Первый способ содержит только, выполняемые операторы программы и позволяет проводить пошаговую отладку, используя текущее местоположение транзакта. Но он не содержит описательных операторов, которые могут быть размещены в тексте программы до первого, выполняемого или после последнего выполняемого оператора.

Регистрация логического вывода.

Window, Simulation Window, Table Window, TABLE Gis.

                             f(M1)

 …..

                             0    M1

 2   4   8   12           99  100

Модель однопроцессорной системы обслуживающей все заявки и имеющей неограниченную очередь.

Эти операторы собирают статистические данные о времени ожидания и длине очереди транзактов к устройствам памяти.

  1.  Стандартные числовые атрибуты очереди.

Q$j – текущая длина очереди с именем j;

QM$j – максимальная длина очереди j;

QA$j – средняя длина очереди j;

QC$j – число входов транзактов в очередь j;

QZ$j – число входов транзактов в очередь с именем j с нулевым временем пребывания;

QT$j – среднее время пребывания транзакта в очереди j с нулевым входом;

QX$j – среднее время нахождения транзакта в очереди j без нулевых входов.

Откорректировать имитационную модель однопроцессорной системы с неограниченной длиной очереди, отражающую состояние очереди с использованием стандартных числовых атрибутов (СЧА).

Операторы описания статистических данных разместить в конце программы.

Gis   TABLE      Q$Z,0,1,10;

Tranz TABLE      M1,0,3,20 ;

     GENERATE   5,3       ;генерирование транзактов с равновероятным

                           законом распределения

     QUEUE      Z         ;вход транзактов в очередь с именем Z

     SEIZE      Cpu       ;поступление транзактов на обработку с Cpu

     DEPART     Z         ;освобождение транзакта в очереди Z

     ADVANCE    7,5       ;имитация работы процессора с

                           равновероятным законом распределения

                           ресурсов на обработку транзакта

     RELEASE    Cpu       ;освобождение работы транзакта

     TABULATE   Gis       ;построение гистограммы по статистике

                           очереди

     TABULATE   Tranz     ;построение гистограммы по статистике

                           транзактов

     TERMINATE  1         ;завершение имитации вычислительного

                           процесса

При построении имитационных моделей любой сложности невыполняемые операторы должны располагаться до первого выполняемого или после последнего выполняемого.

Имитация памяти дискретных моделей.

Стандартные логические атрибуты памяти.

  1.  Стандартные логические атрибуты (СЛА).

Для проверки состояния модели памяти в системе или вычислительном процессе используют стандартные логические атрибуты аналогично СЧА.

СЛА:

SE$j – память с именем j – пуста;

SF$j – память с именем j – заполнена;

SNE$j – память j – не пуста;

SNF$j – память j – не заполнена;

СЧА памяти:

S$j – величина ёмкости памяти с именем j;

R$j – свободный объём памяти с именем j;

SR$j – коэффициент использования памяти j;

SM$j – максимальное заполнение памяти j;

SA$j – среднее заполнение памяти за цикл моделирования;

SC$j – число входов транзакта в памяти j;

ST$j – среднее время пребывания транзакта в памяти j;

  1.  Операторы определения состояния устройств.

Определение состояния памяти.

Оператор служит для определения состояния памяти без изменения её текущего состояния и в командной записи может иметь 2 разновидности:

  1.  С обязательным описанием операндов А и В при котором обеспечивается без условная передача управлением.
  2.  Только с операндом А в режиме условного кода транзакта.

Операнд А определяет номер или имя памяти, а операнд В – метку оператора при безусловном переходе.

Пример:

  1.  Блокируется входное сообщение до тех пор, пока память не будет заполнена.
  2.  Если память с именем А заполнена, то перейти к оператору с меткой В.

  1.  Модель однопроцессорной МКС с ограниченным числом мест в очереди к памяти.

Модули простейших вычислительных процессов, которые используют один обработчик информации

 Graf  TABLE      S$Mem,1,3,20;набор статистики для памяти

Gis   TABLE      M1,1,2,10   ;

Mem   STORAGE    5           ;описание памяти с объёмом 5 едениц

     GENERATE   5,3         ;входные задачи                            

     GATE SNF   Mem,Final   ;состояние памяти не заполнено

     ENTER      Mem         ;вход в очередь памяти   

     SEIZE      Cpu         ;поступление транзактов на обработку

     LEAVE      Mem         ;освобождение памяти

     ADVANCE    3,1         ;имитация обработки

     RELEASE    Cpu         ;освобождение процессов

     TABULATE   Gis         ;вывод статистики

     TABULATE   Graf        ;

Final TERMINATE  1           ;

позволяют собирать статистику о её носителях (транзактах), о задержках, заданиях, сообщениях, а также статистические данные о задержках вычислительных процессов, путём оценки состояний памяти и очередей в устройствах.

  1.  Модуль описания прерываний вычислительных процессов.

Модель выхода в Интернет по телефонной

линии связи для просмотра электронной почты.

100±60 с. – периодичность запроса выхода в Интернет.

Если линия занята вызов повторяется через 5±1 мин. Просмотр почты 3±1 мин.  Определить в результате моделирования сколько времени необходимо для завершения 200 выходов в Интернет.

  1.  STORAG – описательный оператор используется для описания элементов памяти.
  2.  TRANSFER B, C – выполняемый оператор, обеспечивает продвижение транзакта по направлению С с вероятностью А и по направлению В с оcуществляет детерминированный переход по направлению Вероятностью (1- А). Если А опущен, то по умолчанию TRANSFER О.

Sets     STORAGE    2             ;

Transit  TABLE      M1,.5,1,20    ;

        GENERATE   1.667,1       ;

Again    GATE SNF   Sets,Occupied ;

        ENTER      Sets          ;

        ADVANCE    3,1           ;

        LEAVE      Sets          ;

        TABULATE   Transit       ;

        TERMINATE  1             ;

        ADVANCE    5,1           ;

      TRANSFER    ,Again       ; 

Для достижения цели моделирования выполнить прогоны модели в качестве параметров следующие операнды.

Структура имитационной модели вычислительного процесса, реализуемого системой из N – процессоров, каждый из которых обслуживает поступающие заявки в соответствии с заданным законом распределения:

  1.  1 процессор Facility 1 – обеспечивает постоянное время обслуживания заявок со средним временем обслуживания 3 с.
  2.  2 процессор Facility 2 – обеспечивает экспоненциальное распределение времени обслуживания заявок с тем же средним значением, что достигается обращением к подпрограмме – Exponential (1, 0, 300).
  3.  3 процессор Facility 3 – время обслуживания заявок 3-им процессором подчиняется закону Эрланга 2-го порядка.

f(Exp) f(Erl)

               0 Exp                   0                                              Erl    

  1.  Закон распределения Эрланга к - го порядка.

, t >0

если к=0 , то 1 – становится экспоненциальным законом

f0 (t)=λ*e λ*t , t>0

Имитационная модель такой вычислительной системы представляет собой последовательность линейных моделей, причём выходом из моделей каждого устройства или процессора будет оператор TERMINATE  без операнда, а роль счётчика имитации будет выполнять дополнительный модуль программы, имеющий такую структуру:

 

Стандартные, логические атрибуты устройств.

СЛА:

U – устройство занято;

I- устройство прервано;

NU – устройство свободно;

NI – устройство не прервано;

СЧА:

F$j – состояние устройства с номером j;

FR$j – коэффициент использования устройства с номером j;

FC$j – число входов в устройство j;

FT$j – среднее время использования устройства j одним транзактом;

Структура модели системы при последовательной работе процессора.

Количество модулей, составляющих сложный последовательный процесс, определяется структурой вычислительной системы и требует учёта спецификации работы каждого моделируемого устройства.

Для упрощения графического представления результатов моделирования GPSS World используется специальные операторы формирования графических результатов модели.

Transit          TABLE M1,250,250,20

Number        TABLE Q$Expon,0,1,20

QConstant   QTABLE Constant,200,200,20

Qexpon        QTABLE Expon,200,200,20

QErlang       QTABLE Erlang,200,200,20

                   GENERATE (Exponential(1,0,500))

                   QUEUE Constant

                   SEIZE Facility1

                   ADVANCE 300

                   RELEASE Facility1

                   DEPART Constant

                   TERMINATE 1

                  GENERATE (Exponential(1,0,500))

                  QUEUE Expon

                  SEIZE Facility2

                 ADVANCE (Exponential(1,0,300))

                 RELEASE Facility2

                 DEPART Expon

                 TABULATE Transit

                 TERMINATE 1

                GENERATE (Exponential(1,0,500))

                QUEUE Erlang

                SEIZE Facility3

                ADVANCE (Exponential(1,0,150))

                ADVANCE (Exponential(1,0,150))

                RELEASE Facility3

                DEPART Erlang

                TERMINATE 1

               GENERATE (Exponential(1,0,6000))

               TABULATE Number

               TERMINATE 1

 

  1.  Модель складок комплектующих изделий МКС.

Склад управляется путём еженедельного периодического контроля. Исходное количество комплектующих – 1000 ед.

Ежедневный спрос на комплектующие 40 – 60 ед. Целевой уровень запасов после заказа комплектующих также должен быть равен 1000 ед. Если текущее число комплектующих ≥800 ед., то их заказ на данной неделе не происходит. Склад работает 5 дней в неделю. Время доставки заказа – 1 неделя. Построить имитационную модель работы склада в течение 50, 100, 200 дней и определить в каких случаях появляется дефицит.  

Новые используемые операторы:

 

VARIABLE   A±B – вычислительный оператор, результат выполнения которого присваивается оператору В.

Структура имитационной модели склада.

* Заказ комплектующих:

* Модель ежедневной работы клада комплектующих изделий:

 

                RMULT       39941                       ; необходим для невырождения

                                                                        генератора случайных чисел

Stock       STORAGE    10000                         ; объем склада

Stock       TABLE          S$Stock,100,100,10  ; таблица с динамикой изменения

                                                                         количества КИ на складе

Orderqty  VARIABLE  Target-S$Stock        ; объем заказа КИ

Demand  VARIABLE    RN1@24+40            ; ежедневный спрос на КИ

Target     EQU               200                           ; начальное число КИ

Reorder  EQU               100                            ; граница заказа

             GENERATE  5,,,,1                           ; генерация транзактов

             TEST L         S$Stock,Reorder,Skip ; если текущее число КИ

                                                                        на складе > границы заказа,

                                                                        переход на метку Skip

             ASSIGN        2,V$Orderqty              ; присвоить текущее значение

                                                                        V$Orderqty 2му параметру транзакта

             ADVANCE    5                                  ; увеличить имитационное время на 5

             ENTER        Stock,2                           ; поместить транзакт в очередь

                                                                          к Stock, заняв 2 единицы памяти

Skip       TERMINATE                                    ; уничтожить транзакт

             GENERATE  1                                   ; генерация транзактов

              ASSIGN        1,V$Demand                ; присвоить текущее /значение

                                                                           v$Orderqty 1му параметру транзакта

              TABULATE  Stock                            ; сохранить значение Stock

              TEST GE        S$Stock,P1,Stockout   ; если текущее число КИна складе < или =                            значения   Р1, переход на метку Stockout

              LEAVE           Stock,P1                     ; удалить транзакт из очереди к Stock

              TERMINATE 1                                 ; уничтожить транзакт

Stockout TERMINATE 1                                ; уничтожить транзакт

              GENERATE     ,,,1,10                       ; генерация транзактов

              ENTER            Stock,Target              ; поместить транзакт в очередь к Stock

              TERMINATE                                    ; уничтожить транзакт

Формируя гистограммы иллюстрирующие текущее состояние складок изделий, оценить среднее значение комплектующих и среднеквадратичное отклонение для вывода в рациональном цикле работы склада.

50дн.<….< 200дн.

Моделирование параллельных вычислительных процессов.

Операторы GPSS World, 

обеспечивающие распараллеливание и 

синхронизацию вычислительных процессов.

  1.  Структура вычислительного процесса, использующего прерывания потоков информации.

Процессор вычислительной системы обслуживает 2 потока заявок с заданными характеристиками. Второй поток заявок прерывает обработку заявок первого потока на время необходимое для решенья своих задач.

Построить соответствующую имитационную модель и оценить количественно её работу.

  1.  Технологии моделирования в параллельных вычислительных процессах.

Пусть для решения задачи используется два центральных процессора. Для распределения ресурсов по этим процессорам используем структуру:

В зависимости от стратегии использования ресурса и количества процессоров, используемых в системе, допускается разветвление технического процесса на N направления (ветвей). Причём для каждой пары ветвей (N-2) допускается синхронизация (MATCH) ветвлений с помощью оператора MATCH. Программная реализация 2-ух процессорной системы позволяет оценить производительность каждого процессора и системы в целом.

Cp1        TABLE          M1,0,1,10;

Cp2        TABLE          M1,0,1,10;

ParCpu   TABLE          M1,0,1,10;

             GENERATE  7,7            ;

             SPLIT            1,This       ;

             SEIZE            Cpu1        ;

         ADVANCE     3,3       ;

         RELEASE       Cpu1    ;

         TABULATE   Cpu1    ;

         TRANSFER    ,That    ;

This   SEISE             Cpu2    ;

         ADVANCE   2,2         ;

         RELEASE     Cpu2     ;

         TABULATE Cpu2      ;

That  ASSEMBLE  2            ;

        TABULATE  ParCpu  ;

        TERMINATE 1            ;

 

При необходимости синхронизации параллельных вычислений процессора. Структурную схему моделирования преобразует в виде иерархии 2-ух канальных вычислительных систем. В каждом используют оператор MATCH.

Структура:

  1.  Моделирование эффективности процесса

Технического обслуживания сложной системы.

Создать имитационную модель характеризующую работу малого предприятия по ремонту вычислительной техники.

Предприятие выполняет 3 типа ремонта вычислительной техники:

  1.  капитальный ремонт
  2.  мелкий ремонт
  3.  техническое обслуживание

Капитальный ремонт по статистике выполняется, каждые 40±8 часов и занимает 10±1 час.

Мелкий ремонт выполняется немедленно. Каждые 90±10 мин. И время выполнения  15±5 мин.

Техническое обслуживание выполняется, каждые 5±1 час и занимает 100±30 мин, имея более высокий приоритет, чем капитальный ремонт.

Капитальный ремонт выполняется 1 раз в неделю.

Необходимо:

  1.  моделировать работу предприятия в течение 5, 20 и 50 дней.
  2.  определить коэффициент загрузки специалиста по ремонту оборудования
  3.  оценить временные задержки при обслуживании заказчика

Структура модели представляет собой 4 модуля:

  1.  Модуль капитального ремонта

  1.  Модуль мелкого ремонта

  1.  Модуль технического ремонта
  2.  Модуль счётчика рабочих дней

GENERATE         2400,480,,,1    ; Время капитального ремонта

QUEUE                Obsl                 ; Постановка в очередь

QUEUE                Rem                 ; Сбор данных

SEIZE                   facility             ; Постановка на ремонт

DEPART              Obsl                 ; Снятие с обслуживания

DEPART              Rem                 ; Конец сбора

ADVANCE          600,60              ; Завершение работ через

RELEASE            facility              ; Снятие с ремонта

TERMINATE                                ; Уничтожить транзакт

GENERATE         300,60,,,2    ; Время среднего ремонта

QUEUE                 Sredn           ; Постановка в очередь

QUEUE                 Rem            ; Сбор данных

PREEMPT            facility         ; Начало работы

DEPART              Sredn            ; Снятие с обслуживания

DEPART              Rem             ; Конец сбора

ADVANCE          120,30          ; Завершение работ через

RETURN             facility          ; Снятие с ремонта

TERMINATE                            ; Уничтожить транзакт

GENERATE         90,10,,,3      ; Время мелкого ремонта

QUEUE                Sroch            ; Постановка в очередь

QUEUE                Rem              ; Сбор данных

PREEMPT           facility          ; Начало работ

DEPART             Sroch             ; Снятие с обслуживания

DEPART             Rem               ; Конец сбора

ADVANCE         15,5                ; Завершение работ через

RETURN             facility           ; Снятие с ремонта

TERMINATE                             ; Уничтожить транзакт

GENERATE       480                ; Счетчик

TERMINATE     1                    ; Уничтожить транзакт

Obsl       QTABLE    Obsl,10,10,20 ;

Sredn      QTABLE   Sredn,10,10,20 ;

Sroch      QTABLE   Sroch,10,10,20 ;

Rem        QTABLE   Rem,10,10,20 ;

  1.  Графический вывод Результатов моделирования.

Для оценки во времени как детерминированных, так и вероятностных выходных характеристик моделирования в пакете GPSS World можно использовать:

  •  Дискретные значения с помощью команд (Command/Show) с учётом значения СЧА (FR$Maintenance)

СЧА FR=78%

Или непрерывную (кусочно-линейную аппроксимацию) с помощью:

Моделирование (дискретных систем). 3

1. Имитационное моделирование. 3

2. Концептуальная модель системы. 6

3. Основы технологии имитационного моделирования. 7

4. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) 7

Моделирование вычислительных процессов и систем с использованием средств GPSS. 11

5. Типовая структура системы массового обслуживания и её стандартные характеристики, получаемые в системе GPSS. 11

6. Выходные параметры, характеризующие качество работы имитационной модели. 11

7. Структура команды GPSS. 12

8. Модели простейших вычислительных процессов. 12

9. Модули имитирующие вычислительный процесс. 14

10. Стандартные числовые атрибуты транзактов. 17

11. Стандартные числовые атрибуты очереди. 20

Имитация памяти дискретных моделей. 20

Стандартные логические атрибуты памяти. 20

12. Стандартные логические атрибуты (СЛА). 21

13. Операторы определения состояния устройств. 21

14. Модель однопроцессорной МКС с ограниченным числом мест в очереди к памяти. 22

15. Модуль описания прерываний вычислительных процессов. 24

16. Закон распределения Эрланга к - го порядка. 28

17. Модель складок комплектующих изделий МКС. 30

Моделирование параллельных вычислительных процессов. 35

Операторы GPSS World, 35

обеспечивающие распараллеливание и 35

синхронизацию вычислительных процессов. 35

18. Структура вычислительного процесса, использующего прерывания потоков информации. 36

19. Технологии моделирования в параллельных вычислительных процессах. 36

20. Моделирование эффективности процесса 39

21. Графический вывод Результатов моделирования. 42

Имитационное моделирование в системе 42

ARENA и возможности анимации 42

в имитационных моделях. 42

22. Описание типовых структур моделируемых в среде ARENA Классы обслуживания очередей 44


Основные принципы моделирования

Принцип информационной достаточности

Принцип параметризации

Принцип множественности модели

Принцип агрегирования

Принцип осуществимости модели

Построение модели невозможно

Наличие полной информации о системе

Моделирование не имеет смысла

Критический уровень априорной информации о системе

При достижении критического уровня возможно построение адекватной модели системы

Замена подсистем сложной системы стандартными способами описания  

Таблицы, (массивы данных), графики,

Формулы и т.д., что сокращает время моделирования и снимает адекватность модели

Для полноты исследования системы разрабатывают рад её моделей

Предполагает использование подсистем для описания моделирования систем (стандартная схема для каждого агрегата)

Модель осуществима, если: P(t)≥P0 & tt0.

P0 – порог вероятности достижения цели моделирования P(t);

t0 – граница времени достижения цели;

Полное отсутствие информации о моделируемой системе

Подходы к построению моделей

Аналитическое моделирование

Модель строится на основе уравнений:

  •  Алгебраических
  •  Дифференциальных

Имитационное моделирование

Модель описывает логику поведения системы во времени при воздействии случайных возмущений

Этапы построения концептуальной модели системы

Определение типа моделируемой системы

Динамическая система, состояния которой изменяются во времени

Детерминированные системы

Стохастические вероятностные системы

Описание рабочей нагрузки на систему

Свойства рабочей нагрузки

Совместимость нагрузки с моделью системы

По категории представления предметной области

По степени детализации описания нагрузки

Представительность нагрузки

Соответствие целям моделирования

Управляемость нагрузки

Возможность изменять параметры модели

Системная независимость нагрузки

Возможность переноса рабочей нагрузки на другую систему

Декомпозиция системы

Соответствие целям моделирования

Объём априорной информации о системе

Требования к достоверности и точности информации

Статическая система с состоянием

Детерминированные входные воздействия

Статистический эксперимент

Модель системы

Наблюдаемое поведение системы

Случайные входные воздействия

Источники случайных возмущений

Детерминированная модель системы

Стохастическая модель системы

Генератор случайных параметров

Выборка наблюдаемых характеристик

(N=100

N=500)

Статистическая обработка результатов испытаний

Δ=1 / √N

Проверка на вырождаемость генератора случайных чисел

серии испытаний

Схемы построения имитационных моделей

Автоматические имитационные модели

Способ представления динамики моделируемой системы

события

работа

процессы

транзакты

Диалоговые имитационные модели (ИЭТР)

Способ изменения модельного времени

Моделирование с постоянным шагом времени

Моделирование по особым состояниям

События следования

Характеристики событий

События изменения состояния системы

Законы возникновения событий

Порядок обработки события

Нулевая длительность

Дисциплины обслуживания

Работа

Характеристики работы

Единичное действие системы по обработке входных данных

Время выполнения

Потребляемый ресурс

Процесс

Логически связанный набор работ

Статистические характеристики процесса

Динамические характеристики процесса

Разновидности состояний процесса

Случайные величины, распределённые по заданному закону

Длительность

результат

Условия активации

Условия прерывания, остановки

Активность

Состояние ожидания

Выходные потоки заявок

Источники заявок

Генераторы сообщений (входные  потоки данных)

Входные потоки заявок

Очереди

аналы обслуживания

Входные сообщения

Буферная память

Процессоры (устройства)

Выходные сообщения

Метка команды

Имя генератора

Поле переменных (операндов)

2 - 6

8 - 18

19 - 70

71

Стандартные

Числовые

Атрибуты (СЧА)

;

Комментарий

GENERATE

A, B, C, D, E, F, G

Создаёт транзакты в соответствии с операндами; А – среднее значение времени случайной генерации транзакта. В – интервал, определяющий диапазон времени, в котором генерируются транзакты.

TERMINATE

A

Уничтожает поступающие транзакты, уменьшая значения терминального (конечного) счётчика на целочисленную величину А(минимальное – единица)

ADVANCE

A, B

Продвигает имитационное время в соответствии с параметрами А и В.А – среднее время задержки транзакта в устройстве, В – определяет интервал, в котором формируется это время.

f(tм  )

SEIZE

A

RELEASE

A

A

Помещает транзакт в очередь к устройству А и инициализирует захват этого устройства, если оно свободно. Если устройство А занято, то продвижение транзакта задерживается до его освобождения, которое определяется оператором RELEASE

TABLE

TABLE

TABULATE

A

Записывает наблюдаемые значения переменной, характеризующей статистику проводимого эксперимента в соответствии с таблицей с номером А. Выполняемый оператор TABULATE используется одновременно с описательным операндом TABLE (построение гистограммы), который может размещаться, либо в начале, либо в конце  программы. Причём операнд А TABULATE является меткой операнда TABLE. Метка должна соответствовать первому операнду команды TABULATE.

A

TABLE

B, C, D, E

метка

оператор

операнд

комментарий

SEIZE

CPU

RELEASE

CPU

ADVANCE

A, B

При входе транзакта в модуль он занимает устройство CPU и задерживается в нём, если устройство свободно в соответствии с параметрами А и В. Если В отсутствует, то процесс детерминированный – задержка = А. Если устройство CPU занято, то транзакт задерживается в очереди перед SEIZE и обслуживается по правилу FIFO.

GEN

SEI

REL

TAB

TER

ADV

CPU

CPU

TABULATE

GIS

DEPART

B

A

QUEUE

B

A

Транзакт, поступающий в очередь А увеличивает число элементов в очереди на величину В, если В отсутствует, то В=1.

Уменьшает длину очереди А на В единиц.

метка

операнд

Оператор эквивалентности присваивает имени значение операнда.

A

EQU

Имя

GEN

QUE

SEI

DEP

ADV

REL

TAB

TER

GATE

SE, SNE, SF, SNF

A

T2

GATE

SF

A

GATE

SNF

A, B

13

8

19

GEN

GAT

ENT

SEI

LAA

ADV

REL

TAB

TAB

TER

SNF

final

mem

CPU

CPU

mem

PREEMPT

PR

ADVANCE

A

RETURN

PR

Приостанавливает обслуживание сообщения ранее захватившее устройство А и позволяет прерывающему сообщению с именем PR. После окончания обслуживания прерывающего сообщения, продолжается обслуживание прерванного сообщения.

TRANSFER

A

C

B

1-A

Обеспечивает продвижение транзакта по схеме моделирования в направлении С с вероятностью А, по направлению В с вероятностью 1-А.

SNF

again

sets

sets

GEN

GAT

ENT

ADV

LEA

TAB

TER

ADV

TRA

GEN

TAB

TER 1

GEN

QUE

SEI

ADV

REL

DEP

TER

TEST A, B, C

X

TEST

B

C

TEST обеспечивает продвижение транзакта по направлению С, если заданное параметром Х, отношение между А и В не выполняется и направляет транзакт к следующему блоку, если это отношение выполнено. Если операнд С отсутствует, то транзакт не может войти в этот блок.

X=

G,   >

GE, ≥

E,   =

NE, ≠

LE, ≤

L,   <

A, B, C

ASSIGN

Присваивает значение операнда В с модификатором С параметру транзакта с номером А. В задаётся именем СЧА. Если после А стоят символы арифметических операций, то они выполняют соответствующие действия операнда В. ( А+, А- )

L

Stock

GEN

TES

ASS

ADV

ENT

TER

GE

Stock

GEN

ASS

TAB

TES

LEA

TER

TER

* Модуль инициализации:

Stock

GEN

ENT

TER

SPLIT – создаёт копии входных сообщений, идентичные по рождающим им по значениям отметки времени, приоритету и параметрам. Число копий сообщений записывается в поле оператора А.   Все копии, поступают в блок, номер которого определён в поле В.

MATCH

А

Обеспечивает синхронизацию продвижения 2-ух сообщений, принадлежащих одному семейству.

SPLIT

A

B

ASSEMBLE

A

Используется для объединения входящих сообщений, принадлежащих одному сообщению, число которых задаётся в роле А. Первое сообщение проходит дальше, все следующие уничтожаются.

GEN

SEI

ADV

REL

TER

CPU

CPU

CPU

CPU

GEN

PRE

ADV

RET

TER

SEIZE

CPU1

RELEASE

CPU1

ADVANCE

SEIZE

CPU2

RELEASE

CPU2

ADVANCE

TRANSFER

ASSEMBLE

GENERATE

SPLIT

TERMINATE

ADNANCE

ADVANCE

MATCH

      MATCH

ADNANCE

ADVANCE

GEN

QUE

QUE

SEI

DEP

DEP

ADV

REL

TER

PRE

RET

GEN

TER


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

25252. Суперечка між універсалістами та комунітаристами в сучасній політичній філософії 23.5 KB
  Якщо ж переходити до сучасності то Роулз намагався реконструювати кантіанські принципи де є пріоритет права над благом. Тобто Роулз та його прибічники ліберали намагаються відшукати загальний консенсус та розмірковують над зародками світового громадянського правового ладу. Метою Роулза є втілити принципи всезагальної справедливості у реальне життя та зробити суспільство стабільним. Роулз у Теорії справедливості€ навіть пропонує у вихідній позиції представити що не знаєте свого віку статі соціального походження.
25253. Соціальна філософія Франкфуртської школи 27 KB
  Подібну думки висловлює і Маркузе в роботі Одномірна людина. Одномірна людина керується такою ж бідною та плоскою філософією. На думку Еріха Фрома людина народжується тоді коли він розриває первісні зв’язки з природою що характеризують тваринне існування. Розірвавши їх людина стає одинокою що змушує її обрати 1 із 2х можливих шляхів: скоритися іншому або скорити іншого.
25254. Культура як об’єкт і предмет філософського осмислення 29.5 KB
  В той же час формується і протилежний підхід до питання про вплив культури на людське життя. Виділяють наступні підходи до вивчення історії людської культури: Формаційний Маркс Енгельс: Історія розглядається як зміна супільноекономічних формацій рухомою силою якої вважається класова боротьба. Кожній формації властивий власний тип культури який еволюціонує в своєму розвитку від формації до формації. Процес розвиток культури наділяється прогресивним характером який підпорядковується єдиній логіці історичного процесу – утвердження...
25255. Моральні цінності і основні тенденції сучасної культури 27 KB
  Біоетичні проблеми: вторгнення в природу людини пересадка органів клонування €œсуррогатне материнство€ штучне запліднення зміна статі евтаназія виявляє неможливість узгодження моральної і медицинської позицій. Таким чином під сучасними €œгуманістичними тенденціями€ приховуються цілком протилежні процеси егоїстичне і руйнівне ставлення людини до природи – як до навколишньої так і до власної; гіпертрафія значення індивідуальної людини що нерідко приховує за собою інтереси конкретних соціальних груп.
25256. Здобутки сучасної науки і проблеми прикладної етики 34 KB
  Здобутки сучасної науки і проблеми прикладної етики Прикладка етика сфера знання і поведінки предметом якої є практичні моральні проблеми які мають междисциплінарний і відкритий характер. біоетики екологічної етики етики господарювання політичної етики етики науки і ін. представляеть собою нову багатоманітну сферу знання і суспільної практики яка виникає на межі етики і ін. є додатком етичної теорії до практики і має свої витоки в античності; це новий варіант професійної етики; сукупність особливого роду практичних моральних питань...
25257. Специфічні риси античної філософської парадигми 30 KB
  Основні досократичні школи: Мілетська школа Фалес Анаксімандр Анаксімен Вчення Геракліта Ефеського Атомізм Демокріта Піфагорійський союз Елейська школа Ксенофан Парменід Зенон Софісти Сократичні школи: мегарська Евклід – синтезували вчення Парменіда про буття з вищим поняттям сократівської етики – поняттям добра кінічна – основою щастя вважали нехтування суспільними нормами циніки кіренайська – гедонізм Платон – учень Сократа засновник Академії: вчення про ідеї як досконалі речі€ теорія пізнання знання як пригадування...
25258. Монізм-плюралізм. Суть „елейської кризи” в античній філософії 27.5 KB
  буття єдине істине нерухоме умоглядне розум та умовиводи. Існує лише буття небуття не існує тотожність мислення і буття. Оскільки небуття не можливо помислити то його не має Пізнання засобами органів відчуттів не достовірне. Апорії Зенона Ахілл і черепаха€ Стріла€: логічно неможливе мислення множинності речей припущення руху приводить до суперечностей Опоненти олеатів сперечалися з постулатами про єдність буття і його нерухомість апелювали до чуттєвоконкретної реальності що є багатоманітною і мінливою.
25259. Суть Сократовських тез 22.5 KB
  Осн заслуга в тому що діалог був осн методом знаходження істини. Даний вислів був переосмислений Сократом і означав 1 відмову від космологічної спекуляції досократиків 2 кореляцію осн постулата інтелектуальної етики Сократа добродетелб есть знание який передбач самопізнання пізнання своєї моральної сутності та її наступна реалізація пізнай хто ти єсть і стань ним шляхом досягнення щастя.
25260. Проблема співвідношення філософії та релігії 67.5 KB
  Спільне філософії і науки: конкретний предмет дослідження; обґрунтовуються особливими способами доказів філософія – верифікація само наукове знання інколи служить доказом філософського принципу; обидва знання – узагальнення ідей але ступінь узагальнення різний філософію часто називають метатеорією теорія теорії; ціль – збагачення досвіду людини; метод абстракції. Відмінності: наука вивчає лише відносне а філософія ще й абсолютне; наукове мислення інтелектуальне а філософське – розумове оскільки про відносне можна знати лише...