MS_glavy_123 (1086515), страница 10

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 10)

Рис. 15

2.5. Проверка достоверности модели при разработке логической блок-схемы

После того как построена логическая блок-схема модели, необходимо проверить, насколько близко она отражает реальные про­цессы и как точно производит необходимые измерения.

Определение достоверности модели можно считать наиболее важной проблемой при решении задачи моделирования: от нее за­висит степень доверия к результатам моделирования. Проверка логической блок-схемы должна дать ответ на следующие вопросы.

1. Позволяет ли замысел модели решить поставленную задачу?

2. Точно ли отражен этот замысел в логической блок-схеме?

3. Полна ли предложенная логическая блок-схема и обладает ли она необходимой последовательностью?

4. Правильны ли используемые математические уравнения?

На все эти вопросы должен быть получен утвердительный ответ. Только тогда можно считать, что данная логическая блок-схема пригодна для дальнейшей работы.

Ответ на первый вопрос был дан в конце первого этапа модели­рования. Для получения ответа на второй вопрос необходим крити­ческий анализ содержательного описания. Следует проанализиро­вать каждую описанную там функцию и убедиться, что она нашла правильное отражение в логической блок-схеме.

Третий вопрос позволяет проверить, насколько полно и последовательно реализован замысел модели. Отвечая на четвертый во­прос, мы убеждаемся в правильности всех математических уравне­ний и их применения в логической блок-схеме. Если они выведены на основании анализа эмпирических данных, нужно провести вы­борочную проверку согласия с опытом; если они получены теоре­тически, следует выполнить вычисления в нескольких точках с целью определения приемлемости результатов. Полезен также ана­лиз размерностей и контроль правильности использования результатов вычислений.

Проверка достоверности на этом этапе создания модели весьма важна для дальнейшей работы. Бессмысленно продолжать ее, пока не будет полной уверенности, что на все вопросы дан утвердительный ответ. В работе [2] рекомендуется примерная последователь­ность действий при контроле достоверности логической блок-схемы. Необходимо в следующем порядке проверить:

отражение каждой функции, перечисленной в содержательном описании, с ее реализацией в логической блок-схеме;

нет ли в схеме непредвиденных циклов и нелогичных ветвей, просмотрев все ветви при движении по предусмотренным направ­лениям переходов;

достаточно ли детально, точно и полно отражает существо моде­ли содержащаяся в блок-схеме информация;

узловые точки принятия решений, правильность их описания, правильность связей и переходов;

ясность и точность описания блоков, полноту описания блоков и подблоков, их входные и выходные величины;

наличие «входа» и «выхода» в блок-схеме и в каждом логиче­ском цикле;

выходные величины модели, сравнив их с заданным критерием интерпретации результатов моделирования;

правильность использования всех математических выражений, уравнений и размерности;

источники входных величин и использование выходных вели­чин всех уравнений;

правильность задания и получения всех констант, параметров и переменных;

правильность употребления всех математических и логических символов, в том числе и индексов;

правильность задания датчиками всех функций и случайных величин;

правильность задания начальных значений всех параметров и переменных;

полноту таблиц параметров;

правильность реализации в блоках всех математических выра­жений.

Проверка достоверности модели продолжается и на последующих этапах ее разработки.

Контрольные вопросы и задания

1. Постройте два варианта сетей Петри, представляющих СМО с тремя источниками заявок, одной ограниченной очередью и одним разрабатывающим устройством. В первом варианте приоритет относительный, во втором — абсолютный.

2. Найдите аналитические соотношения, описывающие некоторые марковские процессы специального вида, которые применяются при исследовании ИВС:

а) процесс «гибели — размножения». Марковская цепь называется процессом гибели — размножения, если граф ее состояний имеет вид, представленный на рис.16;

Рис. 16

б)циклический процесс. Марковский процесс называется циклическим, если все состояния связано в кольцо (рис.17).

Рис. 17

3.Представьте в виде агрегата (опишите процесс смены состояний) систему массового обслуживания п.1.

4.Представьте алгоритм моделирования агрегата в форме графической блок-схемы.

Глава 3

СОЗДАНИЕ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ

_____________________________________________________________________________

После составления и проверки логической блок-схемы алгорит­ма переходят к программированию модели. В ряде случаев процес­су создания программы предшествует выбор моделирующей ЭВМ и системы программирования. Однако в настоящее время возмож­ности такого выбора на практике ограничены.

Программирование включает в себя следующие этапы:

1. составление плана разработки программы с оценкой затрат памяти на цикл работы модели и затрат времени на программирование и отладку;

2. разделение модели на модули, допускающие одновременную работу по программированию и отладке;

3. построение блок-схемы программы и ее анализ с точки зрения экономии количества команд, объема памяти и времени счета;

4. подготовку формы представления входных и выходных дан­ных;

5. составление программы на языке, применяемом на данной ЭВМ;

6. проверку программы с использованием тестов;

7. проведение необходимых исправлений;

8. составление технической документации.

Кроме того, в процессе программирования неоднократно прово­дится проверка правильности про­граммы.

Этап получения и анализа результатов — заключительный. Его трудоемкость (вместе с подведе­нием итогов моделирования и при­нятием рекомендаций по проектированию системы) составляет примерно 45 % общих затрат.

До перехода к последнему этапу необходимо подготовить планы проведения экспериментов, расчетов на ЭВМ и анализа результа­тов с учетом статистических закономерностей, иллюстрации дан­ных моделирования.

В этой главе остановимся на наиболее важных вопросах реали­зации перечисленных выше этапов.

3.1. Особенности языков моделирования

Первые модели, которые были достаточно просты, программи­ровались на машинно-ориентированных языках. Рост сложности моделируемых систем привел к применению для моделирования высокоуровневых универсальных языков типа ФОРТРАН, АЛГОЛ-60, ПЛ-1, Pascal, С, C++.

Однако в ряде случаев программирование отдельных блоков (например, монитора моделирования) на этих языках оказывалось более трудоемким, нежели разработка имитирующего алгоритма.

Накопленный опыт позволил сформулировать следующие тре­бования к специализированному языку моделирования [6, 12], ко­торый должен:

1) обеспечивать возможность описания структуры широкого класса систем, элементов систем, их свойств и связей между ними;

2) содержать средства для описания динамики системы, одно­временно протекающих и взаимодействующих между собой процессов; задания произвольных распределений случайных величин,
сбора статистики в процессе моделирования и ее представления исследователю в удобной форме;

3) обеспечивать простой переход к лаконичной и естественной записи модели в виде программы с помощью средств, отождествляющих компоненты объекта с соответствующими языковыми единицами;

4) позволять легко вносить изменения в программу, использовать в ней подпрограммы, созданные пользователем, и изменять параметры модели без повторной трансляции;

5) обеспечивать (вместе с транслятором) удобство отладки программы, не накладывая существенных ограничений на ее размеры и другие характеристики.

Система моделирования в целом должна обеспечивать эффек­тивную реализацию модели в процессе ее работы (в частности, экономное использование памяти), а также возможность прерывания работы моделирующей программы, запоминания результатов и продолжения работы с места прерывания.

Соответствующие языки были созданы. Наиболее распростра­ненными и типичными представителями специализированных язы­ков моделирования являются GPSS (GENERAL PURPOUSE SYSTEMS SIMULATOR, 1960), SOL (SIMULATION ORTENTED LANGUAGE, 1964), SIMULA (SIMULA TION LANGUAGE, 1966), CSSL (CONTINIOUS SYSTEM SIMULATION LANGUA GE, 1967), DINAMO (1968), СЛЭНГ (1968), GASP IY (1974), GPSS Y (1975), GPSS-PC, НЕДИС (непрерывно-дискретных систем, 1975), OCC-2 (1976), SLAM II (1979), VHDL (1982) и др. В настоящее время раз­работаны более 500 языков моделирования [12, 13]. Интегральные сравнительные функциональные преимущества и недостатки уни­версальных и специализированных языков моделирования приве­дены в табл.2 (по данным работ [7, 12]).

Таблица 2

Специализированные языки моделирования различаются методами организации времени и операций; способами проверки опе­раций и условий взаимодействия элементов; наименованиями и структурой блоков модели; видами статистических испытаний, которым можно подвергнуть данные; легкостью изменения структуры модели.

Значительное внимание уделяется созданию систем моделирования, которые включают в свой состав не только язык моделирования, но и программы, обеспечивающие процессы управления работой моделей, сбор статистики в процессе моделирования, опе­ративное взаимодействие с пользователем и пр., обычно объеди­няемые в монитор моделирования. В настоящее время многие фир­мы, специализирующиеся на проектировании сложных систем и активно применяющие средства моделирования, вкладывают зна­чительные средства в создание проблемно- и объектно-ориентированных систем моделирования. Такие мощные системы включают в свой состав базы данных и экспертные системы. На­пример, средняя по мощности система NetMaker XA фирмы Make Systems стоит от 37 тыс. дол. за базовый комплект плюс доплаты за встраиваемые модули. Дополнительные модули Accountant, Interpreter и Analyzer стоят еще 30 тыс. дол.

Дадим краткую характеристику специализированных языков моделирования.

Ресурсы и объекты. Программа моделирования создается для исследования системы, которая представляется как совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных некоторым законом функционирования. В математической модели в общем случае им соответствуют агрегаты, в языках моделирования— ресурсы. На­пример, процессоры, каналы, датчики, оперативная и внешняя па­мять, линии связи, операторы, файлы, программы — все это со­ставляет ресурсы системы. Как уже отмечалось, ресурсы делятся на два класса: «устройство» и «память».

Каждый ресурс имеет свои характеристики (атрибуты), которые могут быть фиксированными или изменяться в процессе моделиро­вания.

Функционирование системы представляется на языке модели­рования как взаимодействие некоторых объектов (сообщений, за­просов) с ресурсами и друг с другом. Примеры объектов — матери­альные предметы, программы и данные, сигналы и, т.п. Объекты могут поступать в систему извне, создаваться и уничтожаться в системе, объединяться или расчленяться для образования новых объектов, выдаваться из системы. Имеются операторы (или бло­ки — в GPSS), создающие сообщения в модели, например оператор ГЕНЕРИРОВАТЬ <Список параметров>.

Характеристики

Список файлов книги