99343

Разработка имитационной модели сети в виде системы массового обслуживания

Курсовая

Информатика, кибернетика и программирование

Имитационное моделирование позволяет исследовать СМО при различных типах входных потоков и интенсивностях поступления заявок на входы, при вариациях параметров ОА, при различных дисциплинах обслуживания заявок. Дисциплина обслуживания - правило, по которому заявки поступают из очередей на обслуживание.

Русский

2016-09-09

112 KB

0 чел.

Министерство образования РФ

Рязанская Государственная Радиотехническая Академия

Кафедра САПР ВС

Пояснительная записка

к курсовой работе  по дисциплине

«Моделирование электронных средств»

                                                                                                      Выполнил:

                                                                                                      ст-т. гр. 145

                                                                                                      Сбродов В.С.

                                                                                                      Проверил:

                                                                                                      Михеева Л.Б.

Рязань, 2004г.

Содержание:

Введение…………………………………………………………………………….

1. Задание…………………………………………………………………………...

2.  Построение модели……………………………………………………………..

2.1. Описание сети в виде СМО…………………………………………………...

2.2.  Блок-схема……………………………………………………………………..

3.  Имитационный эксперимент…………………………………………………...

3.1. Текст программы………………………………………………………………

3.2. Выходные данные……………………………………………………………...

4. Заключение……………………………………………………………………….

 

5. Список литературы……………………………………………………………....

Введение

    Процессы функционирования различных систем и сетей связи могут быть  представлены  той  или  иной  совокупностью  систем массового обслуживания (СМО) - стохастических, динамических, дискретно-непрерывных математических моделей. Исследование характеристик таких моделей может проводиться либо аналитическими  методами,  либо  путем имитационного моделирования.

Имитационная модель отображает  стохастический  процесс  смены дискретных состояний СМО в непрерывном времени в форме моделирующего алгоритма.  При его реализации на  ЭВМ  производится  накопление статистических данных по тем атрибутам модели, характеристики которых являются предметом исследований. По окончании моделирования накопленная статистика обрабатывается, и результаты моделирования получаются в виде выборочных распределений исследуемых величин или их выборочных моментов.  Таким образом, при имитационном моделировании систем массового обслуживания речь  всегда  идет  о  статистическом имитационном моделировании.

В математических моделях (ММ) сложных объектов, представленных в виде систем массового обслуживания (СМО), фигурируют средства обслуживания, называемые обслуживающими аппаратами (ОА), и обслуживаемые заявки, называемые транзактами. Так, в модели производственной линии ОА отображают рабочие места, а транзакты - поступающие на обработку датали, материалы, инструмент.

Состояние СМО характеризуется состояниями ОА, транзактов и очередей к ОА. Состояние ОА описывается двоичной переменной, которая может принимать значения "занят" или "свободен". Переменная, характеризующая состояние транзакта, может иметь значения "обслуживания" или "ожидания". Состояние очереди характеризуется количеством находящихся в ней транзактов.
Имитационная модель СМО представляет собой алгоритм, отражающий поведение СМО, т.е. отражающий изменения состояния СМО во времени при заданных потоках заявок, поступающих на входы системы. Параметры входных потоков заявок - внешние параметры СМО. Выходными параметрами являются величины, характеризующие свойства системы - качество ее функционирования. Примеры выходных параметров: производительность СМО - среднее число заявок, обслуживаемых в единицу времени; коэффициенты загрузки оборудования - отношение времен обслуживания к общему времени в каждом ОА; среднее время обслуживания одной заявки. Основное свойство ОА, учитываемое в модели СМО, - это затраты времени на обслуживание, поэтому внутренними параметрами в модели СМО являются величины, характеризующие это свойство ОА. Обычно время обслуживания рассматривается как случайная величина и в качестве внутренних параметров фигурируют параметры законов распределения этой величины.

Имитационное моделирование позволяет исследовать СМО при различных типах входных потоков и интенсивностях поступления заявок на входы, при вариациях параметров ОА, при различных дисциплинах обслуживания заявок. Дисциплина обслуживания - правило, по которому заявки поступают из очередей на обслуживание. Величина, характеризующее право на первоочередное обслуживание, называется приоритетом. В моделях СМО заявки, приходящие на вход занятого ОА, образуют очереди, отдельные для заявок каждого приоритета. При освобождении ОА на обслуживание принимается заявка из непустой очереди с наиболее высоким приоритетом.

Основной тип ОА - устройства, именно в них происходит обработка транзактов с затратами времени. К ОА относятся также накопители (памяти), отображающие средства хранения обрабатываемых деталей в производствееных линиях или обрабатываемых данных в вычислительных системах. Накопители характеризуются не временами обслуживания заявок, а емкостью - максимально возможным количеством одновременно находящихся в накопителе заявок.

К элементам имитационных моделей СМО кроме ОА относят также узлы и источники заявок. Связи ОА между собой реализуют узлы, т.е. характерезуют правила, по которым заявки направляются к тому или иному ОА.
Для описания моделей СМО при их исследовании на ЭВМ разработаны специальные языки имитационного моделирования. Существуют
общецелевые языки, ориентированные на описание широкого класса СМО в различных предметных областях, и специализированные языки, предназначенные для анализа систем определенного типа.

Сложные функции моделирующего алгоритма могут быть реализованы средствами универсальных языков программирования (Паскаль, Си), что предоставляет неограниченные возможности в  разработке,  отладке  и использовании модели.  Однако подобная гибкость приобретается ценой больших усилий,  затрачиваемых  на  разработку  и  программирование весьма  сложных моделирующих алгоритмов,  оперирующих со списковыми структурами данных. Альтернативой этому является использование специализированных языков имитационного моделирования.

Специализированные языки имеют средства описания  структуры  и процесса функционирования моделируемой системы, что значительно облегчает и упрощает программирование имитационных моделей, поскольку основные  функции моделирующего алгоритма при этом реализуются автоматически. Программы  имитационных  моделей на специализированных языках моделирования близки  к  описаниям  моделируемых  систем  на естественном языке, что позволяет конструировать сложные имитационные модели пользователям,  не являющимся профессиональными программистами.

    Одним из  наиболее эффективных и распространенных языков моделирования сложных дискретных систем является в настоящее время язык GPSS.  Он  может быть с наибольшим успехом использован для моделирования систем,  формализуемых в виде систем массового обслуживания. В качестве объектов языка используются аналоги таких стандартных компонентов СМО, как заявки, обслуживающие приборы, очереди и т.п. Достаточный набор подобных компонентов позволяет конструировать сложные имитационные модели,  сохраняя привычную  терминологию СМО.

2.Построение модели.

2.1. Описание сети в виде Системы Массового Обслуживания.

Рис.1 Структурная схема.

При входе заявок в систему она поступает во входной буфер , где они накапливаются . лале заявки распределяются по двум входным буферам компьютеров первого сегмента системы. Распределение заявок происходит по критерию минимума входной очереди входных буферов. После обработки в первом сегменте заявки направляются во второй сегмент системы, который состоит из своего входного буфера и одного компьютера . Далее заявка  после обработок  выходит из системы.

SEGM1   EQU              6

                    1-й сегмент

PROC EQU 1

            Процессор 1-го сегмента

PROC3   EQU              7

             Процессор 2-го сегмента

3. Имитационный эксперимент.

3.1. Текст программы.

BUF1   EQU              1                буфер 1-го процессора 1-го сегмента

BUF2 EQU 2

   Буфер 2-го  процессора 2-го сегмента

BUF3   EQU             3

буфер  процессора 2-го сегмента

IN_BUF  EQU             4

Входной буфер системы

SEGM1 STORAGE 16

IN_BUF STORAGE 500

Объём входного буфера системы

BUF1 STORAGE 500

Объём буфера 1-го процессора 1 сегмента

BUF2 STORAGE 500

Объём буфера 2-го процессора 1 сегмента

BUF3 STORAGE 500

Объём буфера процессора 2-го сегмента

       GENERATE       8

Генерация потока транзактов

       ENTER       IN_BUF

Вход пакета во входной буфер системы

       ENTER        SEGM1

Вход пакета в первый сегмент

       SELECT MIN       PROC,1,2,,S

Выбор номера устройства в S параметр

       ENTER        P$PROC

вход пакета в буфер процессора

       LEAVE IN_BUF

выход потока из входного буфера

       SEIZE        P$PROC

Вход потока данных в процессор

B ADVANCE 20,5

Обработка данных

       TRANSFER .93,,D

Перенаправление транзактов в сл. сбоя

       QUEUE        P$PROC

Поступление в очередь на обработку

       DEPART        P$PROC

Выход из очереди

       TRANSFER ,B

D RELEASE P$PROC

Освобождение проц. 1-го сегмента

       LEAVE        P$PROC

Выход потока из проц. 1-го сегмента

       LEAVE        SEGM1

Выход потока из 1-го сегмента

       ENTER        BUF3

Вход потока в буфер проц. 2-го сегмента

       SEIZE        PROC3

Вход потока данных в процессор

C ADVANCE 6,2

Обработка данных

       TRANSFER .95,,A

Перенаправление транзактов в сл. сбоя

       QUEUE        PROC3

Поступление в очередь на обработку

       DEPART        PROC3

Выход из очереди

       TRANSFER ,C

A RELEASE PROC3

Освобождение проц. 1-го сегмента

       LEAVE        BUF3

Выход потока из буфера проц. 2-го сегм.

       TERMINATE

Удаление обработанного транз. Из модели

       GENERATE 4000

Моделирование продолжается в течение

       TERMINATE 1

4000 ед. модельного времени

             START        1

Установка счётчика завершения

3.2. Выходные данные.

       

              GPSS World Simulation Report - Сбродоff.5.1

                  Thursday, May 20, 2004 01:01:35  

          START TIME           END TIME  BLOCKS  FACILITIES  STORAGES

               0.000           4000.000    27        3          5

             NAME                       VALUE  

         A                              23.000

         B                               8.000

         BUF1                            1.000

         BUF2                            2.000

         BUF3                            3.000

         C                              18.000

         D                              13.000

         IN_BUF                          4.000

         PROC                            1.000

         PROC3                           7.000

         SEGM1                           6.000

LABEL              LOC  BLOCK TYPE     ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

                   1    GENERATE           499             0       0

                   2    ENTER              499           115       0

                   3    ENTER              384             0       0

                   4    SELECT             384             0       0

                   5    ENTER              384             0       0

                   6    LEAVE              384            14       0

                   7    SEIZE              370             0       0

B                   8    ADVANCE            400             2       0

                   9    TRANSFER           398             0       0

                  10    QUEUE               30             0       0

                  11    DEPART              30             0       0

                  12    TRANSFER            30             0       0

D                  13    RELEASE            368             0       0

                  14    LEAVE              368             0       0

                  15    LEAVE              368             0       0

                  16    ENTER              368             0       0

                  17    SEIZE              368             0       0

C                  18    ADVANCE            382             1       0

                  19    TRANSFER           381             0       0

                  20    QUEUE               14             0       0

                  21    DEPART              14             0       0

                  22    TRANSFER            14             0       0

A                  23    RELEASE            367             0       0

                  24    LEAVE              367             0       0

                  25    TERMINATE          367             0       0

                  26    GENERATE             1             0       0

                  27    TERMINATE            1             0       0

FACILITY         ENTRIES  UTIL.   AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

1                  189    0.998      21.122  1      369    0    0     0      7

2                  181    0.996      22.004  1      372    0    0     0      7

PROC3              368    0.566       6.151  1      370    0    0     0      0

QUEUE              MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME   AVE.(-0) RETRY

1                   1    0     12     12     0.000      0.000      0.000   0

2                   1    0     18     18     0.000      0.000      0.000   0

PROC3               1    0     14     14     0.000      0.000      0.000   0

STORAGE            CAP. REM. MIN. MAX.  ENTRIES AVL.  AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

BUF1              500  492   0     8      196   1    7.558  0.015    0    0

BUF2              500  492   0     8      188   1    7.490  0.015    0    0

BUF3              500  499   0     2      368   1    0.648  0.001    0    0

IN_BUF            500  385   0   117      499   1   51.198  0.102    0    0

SEGM1              16    0   0    16      384   1   15.049  0.941    0  115

CEC XN   PRI          M1      ASSEM  CURRENT  NEXT  PARAMETER    VALUE

  501    0        4000.000    501      0      1

FEC XN   PRI         BDT      ASSEM  CURRENT  NEXT  PARAMETER    VALUE

  370    0        4005.155    370     18     19

                                                   PROC          2.000

  369    0        4010.224    369      8      9

                                                   PROC          1.000

  372    0        4020.432    372      8      9

                                                   PROC          2.000

  502    0        8000.000    502      0     26

4. Заключение.

Развитие микроэлектроники и вычислительной техники привело в последнее время к появлению вычислительных систем , объединяющих в своём составе ряд процессоров. Использование таких систем на практике позволило значительно расширить область применения вычислительной техники , однако усложнился процесс проектирования  и  требования к разработчикам стали выше. Имитационное моделирование представляет собой незаменимый инструмент анализа принимаемых проектных решений , что позволило сократить сроки проектирования и повысить качество создаваемых многопроцессорных систем.

Используемая в данной курсовой работе система GPSS PC позволяет решать многие практические вопросы анализа проектируемых объектов на базе персональных ЭВМ . Система GPSS PC и её входной язык GPSS являются одним из наиболее эффективных и распространённых программных средств моделирования вычислительных систем , формализуемых в виде систем массового обслуживания.

В ходе работы система была смоделирована в течение  4 мс. Моделирование показало необходимый объём буферов памяти в системе. Ммнимальный объём входного буфера 117 транзактов , объёмы буферов процессоров 1-го сегмента – 8 транзактов , объём буфера процессора 2-го сегмента – 2 транзакта.

5. Список литературы.

  1.  Скворцов С.В., Телков И.А. «Языки моделирования в САПР ВС»
  2.  Разработка САПР ВС. В 10 книгах. Книга 9. «Имитационное

    моделирование»

  1.  Скворцов С.В., Телков И.А. «Описание структур систем на GPSS»

 


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

508. Моделювання потоку маршрутних транспортних засобів 1.76 MB
  Модель розподілу пасажиропотоку між маршрутами міського пасажирського транспорту. Задача оптимізації інтенсивності міського пасажирського транспорту з урахуванням втрат системи місто. Узагальнення задачі для розгалуженої маршрутної мережі міського пасажирського транспорту.
509. Общественное здание. Гостиница 125 KB
  Проект Гостиница разработан на основе задания по архитектурному проектированию. Категория и класс в зависимости от вида предоставляемых услуг в соответствии с принятой в стране системной стандартов. Благоустроенные площадки перед входами в помещения общественного и жилого назначения.
510. Особенности налоговой политики в современной России 131.5 KB
  Понятие, сущность и основные виды налоговой политики. Изучение теоретических аспектов налоговой политики, а также определение основных направлений и механизма реализации налоговой политики в Российской Федерации.
511. Масштабирование и растеризация. Составление программы по алгоритму Брезенхема на языке Phyton 226 KB
  Составление программы по алгоритму Брезенхема на языке Phyton. Рассмотрение координаты в ГМ и окне отображения на экране относительно левой нижней точки соответствующего окна. Рисование линий по алгоритму Брезенхема.
512. Формирование цен на продукцию растениеводства в СПК Полтавский Полтавского района Омской области 221 KB
  Ценовая политика предприятия СПК Полтавский Полтавского района Омской области. Краткая природная и экономическая характеристика. Механизм ценообразования на сельскохозяйственную продукцию. Формирование цен на предприятии СПК Полтавский.
513. Технология производства лесных культур 264.5 KB
  Расчетно-технологическая карта на производство и выращивание лесных культур. Потребное количество посевного и посадочного материала, их стоимость. Техническая приемка, инвентаризация и перевод лесных культур в покрытую лесом площадь.
514. Проектування та розробка бази даних 267.4 KB
  Розробка бази даних в SQL Manager Lite for MySQL, яка зберігає інформацію про Internet магазин Sport-Device. Створення запиту на визначення найдорожчого товару, визначення коду товару з мінімальними вартостями. Результати застосування розробленої програмної системи.
515. Обработка одномерных массивов. Формирование новых массивов 246 KB
  Получить навыки разработки и реализации типовых алгоритмов обработки одномерных массивов на языке Delphi. Научиться формировать новые массивы из заданных массивов в соответствии с некоторым условием.
516. Исследование управляемого тиристора выпрямителя в схеме с нулевой точкой 231.5 KB
  Получение знаний физики электромагнитных процессов, протекающих в однофазном двухполупериодном регулируемом выпрямителе на тиристорах с нулевой точкой, овладение методом исследования кривых токов и напряжений на элементах выпрямителя при работе на активную и активно-индуктивную нагрузки.