MS_glavy_123 (1086515), страница 8

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

Текст из файла (страница 8)

2) изменяется текущее время: t1 = ;

3) некоторые агрегаты за получают внешние сигналы. При выдаче ими выходных сигналов появляется возможность рассмот­реть еще несколько агрегатов, получивших эти сигналы в качестве внешних, и т.д.;

4) агрегаты, не получившие к моменту внешних сигналов, изменяют свои состояния в соответствии с оператором U. Для них необходима проверка принадлежности состояний подмножеству особых состояний и наличия на интервале моментов выдачи выходных сигналов. В связи с этим может появиться новая сово­купность агрегатов, получивших в интервале внешние сигналы. Моделирование продолжается до тех пор, пока состояние системы не будет зафиксировано для момента по всем агрегатам. Если система циклическая, то одного просмотра всех элементов на дан­ном шаге недостаточно. На каждом шаге такие элементы просматривают дважды;

5) вычисляется значение критерия интерпретации результатов и формируется момент = 2 , после чего процедура моделирования повторяется.

Моделирующий алгоритм со случайным шагом. При рас­смотрении широкого класса систем можно обнаружить существен­ную неравноправность состояний. Среди них выделяются обычные состояния, в которых система находится почти все время, и особые состояния, когда наступают внесистемные и внутрисистемные со­бытия. Особые состояния характеризуются еще и тем, что коорди­наты в эти моменты времени изменяются скачком (происходит событие), а в промежутке между особыми состояниями изменение координат либо происходит плавно и непрерывно (этот процесс нас не интересует, если суммарное изменение какого-либо из парамет­ров не превысит критическое значение, изменяющие хотя бы одну из координат , что приведет к новому состоянию системы), либо не происходит вовсе. Системы с такой интерпретацией поведения называют системами с дискрет­ными событиями.

С учетом этого для построения модели­рующих алгоритмов можно использовать более экономичный (в смысле затрат машинного времени) способ, чем моделирование с постоянным шагом. Для этого достаточно производить осмотр аг­регатов системы лишь в моменты, соответствующие особым со­стояниям, поэтому такой принцип моделирования называют моде­лированием «по особым состояниям» или «событийным моделиро­ванием». Длительность шага является случайной величиной.

Пусть m — модель, (i = 1, 2,...) — ее элементы (агрегаты). В течение рассматриваемого интервала времени (0, Т) — времени реализации — элемент изменяет состояние в моменты системно­го времени (k— номер момента). Моменты смены состояния элемента , можно разделить на три типа: 1) случайные, связанные с внутренними свойствами элемента; 2) случайные, связанные с изменением состояния других элементов модели, влияющих на поведение ; 3) детерминированные, связанные с заданным распи­санием его функционирования. Моментами смены состояний моде­ли в целом являются все моменты .

При программировании для каждого агрегата отводят ячейку памяти, в которой фиксируется момент очередного перехода агре­гата в новое состояние и вид этого состояния. Такие ячейки обра­зуют массив состояний. Он отражает динамику функционирования модели: одна его часть хранит информацию о прошлом системы, другая представляет собой список будущих событий.

Применяя понятие агрегата и приведенные выше рассуждения к моделям информационных систем, можно сделать следующие вы­воды.

1. Агрегат— это устройство, программа или массив, т.е. неко­торый ресурс системы.

2. Входной сигнал — это сообщение, заявка на ресурс.

3. Процесс функционирования системы может интерпретиро­ваться как последовательность «захватов» и «освобождений» ре­сурсов системы каждой заявкой.

В этом случае последовательность, в которой рассматриваются агрегаты, определяется не всей совокупностью их связей, а мар­шрутом каждой отдельной заявки. Теперь на интервале нужно рассматривать все находящиеся в системе заявки вместо всех агре­гатов. Такой метод моделирования иногда называют способом «последовательной проводки заявок» [1].

2.3. Функции и структура монитора моделирования

Монитор моделирования (Monitor/Simulator) представляет собой основную программу, управляющую процессом моделирования, использованием ресурсов, сбором статистики и выдачей ре­зультатов.

Монитор моделирования (ММ) выполняет следующие основные функции:

организация (ведение) «службы» времени;

организация и управление последовательными и псевдопараллельными процессами, отображающими в модели процессы, происходящие в реальном объекте последовательно и/или параллельно (одновременно) во времени;

ведение очередей событий («текущих» и «будущих») с целью правильного (адекватного) отображения поведения системы в процессе моделирования — правильное воспроизведение причин­но-следственных связей, существующих в реальной системе;

контроль и управление использованием ресурсов моделируемой системы, представленных в модели, в процессе моделирования;

организация и управление очередями запросов к ресурсам, которые могут возникать в ходе моделирования;

управление запуском и остановом модели;

реализация взаимодействия с пользователем в процессе мо­делирования (отработка команд пользователя).

Практически все ММ можно разбить на два класса в за­висимости от организации «продвижения» модельного времени в процессе моделирования. Модельное время ( ) отображает в модели реальное время, в котором функционирует моделируемый объект или система ( ). Таким образом, будем считать, что «реальное время» и «системное время» для нас тождественны. Так как ЭВМ работает с цифровой информацией и является по отношению к перерабатываемым данным дискретно функциони­рующей системой, то и ход времени в ЭВМ отображается дискретно с определенным шагом (точностью). Взаимосвязь между предыдущим и последующим моментами времени можно представить как = + , где — величина кванта времени (шага дискретизации).

Первый класс мониторов — это ММ, для которых = const. Их называют мониторами с постоянным шагом.

Ко второму классу относятся ММ, в которых переменная и случайная величина, зависящая от момента появления после­дующего события, т.е. = var. Такие мониторы называются ММ с переменным шагом (или ММ событийного типа). В них определяется интервалом времени от текущего момента до ближайшего события (перехода системы в новое состояние). Это автоматически гарантирует правильность (адекватность) отобра­жения причинно-следственных связей в модели, так как только происшедшее (происходящее) событие может влиять на после­дующие события (во времени).

В ММ первого класса, более простых по своей организации по сравнению с ММ событийного типа, проблема сохранения причинно-событийных связей разрешается посредством правильного выбора .

Индекс i означает, что квант t зависит от типа решаемой задачи , но на все время решения этой задачи он равен константе.

Для сохранения правильного (соответствующего реальной «жизни» объекта) взаимодействия событий с учетом их временной последовательности (в том числе одновременности) появления, т.е. для правильного отображения в модели причинно-следственных связей, необходимо обеспечить, чтобы в один и тот же квант времени моделирования не попадали события, которые могут существенно взаимодействовать (влиять друг на друга).

Решение этой задачи усложняется, если в процессе моделирования (как и в реальном объекте), события появляются существенно различной интенсивностью. Выбор кванта временя min( ), на основе минимального (ожидаемого) времени между смежными событиями может привести к увеличению общего количества квантов n= /min( ) и, следовательно, к увеличению временных затрат в процессе моделирования, так как в периоды низкой интенсивности при = const увеличивается число «холостых» квантов, когда в системе не возникает смены eе состояний, требующих затрат машинного времени на анализ ситуации и продвижение . Поэтому в большинстве современных систем моделирования применяют моделирование с переменным квантом времени (событийное). В дальнейшем будем рассматривать именно событийное моделирование. На рис. 11 изображен пример временной диаграммы обработки событий при событийном моделировании: по оси абсцисс отложена ; по оси ординат — ; — длительность моделирования — время работы модели; — время установки начальных значений и запуск модели; — значение кванта с номером k для приращения , t(i,j)— время обработки события i-го типа c порядковым номером j; — время просмотра очереди текущих событий; — время просмотра очереди будущих событий и выбора ближайшего.

; — в данном примере

Характеристики

Список файлов книги