Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (3-е изд., 2001) (1186218), страница 74

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

Текст из файла (страница 74)

Это обстоятельст­во определяет и цели моделирования. В одном случае требуетсяоценить изменения состояний z*eZ, k= 1, nz, за время прогнозиро­вания т„ (назовем такое моделирование ситуационным). В другомслучае требуется оценить выходные характеристики yjeY,j=l, nY,на интервале времени (О, Т) (назовем такое моделирование бихевиоральным).Таким образом, цель ситуационного моделирования — получе­ние прогноза вектора состояний z (t) (см. 2.3)), а цель бихевиорального моделирования — оценка вектора выходных характеристику (/) [см.

(2.2) и (2.5)]. Например, если в качестве концептуальноймодели М, процесса функционирования системы S используетсяQ-схема, то при ситуационном моделировании требуется прогнози­ровать такие состояния, как число заявок в накопителях, количествозанятых каналов и т. д., а при бихевиоральном моделированиив этом случае необходимо оценивать такие характеристики, каквероятность потери заявки, среднее время задержки заявки в систе­ме и т. д. Соответственно целям ситуационного и бихевиоральногомоделирования должен отличаться и подход к разработке и ре­ализации моделирующих алгоритмов, хотя принципы их постро­ения («цринцип At» и «принцип <5z») сохраняются.Другой особенностью моделирования для принятия решений поуправлению объектом в реальном масштабе времени является суще­ственная ограниченность вычислительных ресурсов, так как такиесистемы управления, а следовательно, и машинные модели Мы,реализуются, как правило, на базе мини- и микроЭВМ или специ­ализированных микропроцессорных наборов, когда имеется ограни­чение по быстродействию и объему памяти.

Это требует тщатель­ного подхода к минимизации затрат ресурсов по моделированиюв реальном масштабе времени [12, 29, 52].320Кроме того, следует учитывать, что достоверность и точностьрешения задачи моделирования (прогнозирования ситуаций илиповедения) системы существенно зависят от количества реализацийN, которые затрачены на получение статистического прогноза (см.гл. 7).

Таким образом, возникает проблема поиска компромиссамежду необходимостью увеличения затрат времени на моделирова­ние, т. е. числа реализаций N [на интервале (О, Т)] для повышенияточности и достоверности результатов моделирования (прогнозиро­вания), и необходимостью уменьшения затрат машинного временииз условий управления в реальном масштабе времени.При использовании машинной модели Мм в контуре управлениясистемой S в реальном масштабе времени возникает также пробле­ма оперативного обновления информации как в базе данных обобъекте, так и в базе данных об эксперименте, т. е. в данном случаео конкретном прогнозе.Рассмотрим более подробно возможности построения модели­рующих алгоритмов для ситуационных и бихевиоральных моделей.При ситуационном моделировании важно не потерять информациюо смене состояний системы S, так как от этого зависит эффектив­ность управления.

Поэтому построение детерминированных моде­лирующих алгоритмов, когда используется «принцип At», приводитлибо к увеличению времени моделирования при уменьшении At,либо к снижению достоверности прогноза состояний при увеличе­нии At. Это говорит в пользу использования стохастических ал­горитмов, а именно тех вариантов, которые наиболее просто ре­ализуются, т. е. асинхронных спорадических алгоритмов.При бихевиоральном моделировании важно получить усреднен­ную статистическую оценку характеристик системы S на интервале(О, Т).

Поэтому при построении моделирующих алгоритмов важнопри заданной точности и достоверности результатов моделирова­ния выбрать наиболее просто реализуемый алгоритм, требующийминимальных затрат времени и оперативной памяти на его прогон.В этом случае эффективными могут оказаться как стохастические,так и детерминированные моделирующие алгоритмы. Выбор при­нципа построения моделирующего алгоритма для принятия реше­ний в системе управления может быть проведен только с учетомособенностей конкретной S.С точки зрения программирования моделей Мм при моделирова­нии в реальном масштабе времени также имеется ряд особенностей.Это в первую очередь связано с отсутствием или невозможностьюиспользования ЯОН и ЯИМ для программной реализации моделейисходя из возможностей программного обеспечения мини- и микроЭВМ и жестких ограничений на время счета со моделирующемуалгоритму.

В этом случае основное применение находят языкинизкого уровня, что усложняет процесс разработки программногообеспечения моделирования в реальном масштабе времени, но321обычно позволяет получить достаточно эффективные рабочие про­граммы моделирования. Для ускорения процесса разработки про­граммного обеспечения моделирования в реальном масштабе вре­мени и повышения его качества рационально разрабатывать соот­ветствующие пакеты прикладных программ, которые с использова­нием ресурсов высокопроизводительных ЭВМ генерируют рабочиепрограммы моделирования.Таким образом, моделирование процесса функционирования си­стем для целей управления в реальном масштабе времени имеет рядспецифических особенностей, но методика моделирования и при­нципы реализации моделирующих алгоритмов сохраняются.Контрольные вопросы9.1.

Что называется информационной моделью системы?9.Z. Каковы характерные черты эиолюционных моделей систем?9.3. Что называется трактабельвостью модели системы?9.4. В чем суть адаптации применительно к системам управления различнымиобъектами?9.5. Какова роль эталонной модели в контуре управления?9.6. Какие модели используются для принятия решений?9.7. Какие требования предъявляются к модели, реализуемой в реальном масштабевремени?ГЛАВА 10ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА МОДЕЛИРОВАНИЯПРИ РАЗРАБОТКЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМПосле изучения основ методологии моделирования, освоения технологиимашинной имитации, рассмотрения вопросов реализации моделирующих ал­горитмов и программ на ЭВМ необходимо, с одной стороны, подвести итоги,т.

е. сформулировать, исходя из ранее рассмотренного, общие правила постро­ения и способы реализации моделей систем, а с другой стороны, показать, какв целом работает инструмент моделирования в доступных приложениях. Поэто­му в данной, заключительной, главе формулируются эвристические принципыи практические методы реализации машинных моделей, которые иллюстриру­ются приложениями к разработке организационно-производственных системи информационно-вычислительных сетей, т. е. тех классов ИС, которые лежатв сфере будущей деятельности дипломированных специалистов.10.1.

ОБЩИЕ ПРАВИЛА ПОСТРОЕНИЯ И СПОСОБЫРЕАЛЮАЦИИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМВ настоящее время метод машинного моделирования широкоприменяется при разработке обеспечивающих и функциональныхподсистем различных АСОИУ (интегрированных АСУ, автомати­зированных систем научных исследований и комплексных испыта­ний, систем автоматизации проектирования и т. д.). При этом, какуже отмечалось, независимо от объекта можно выделить следу­ющие основные этапы моделирования: 1) построение концептуаль­ной модели системы S и ее формализация; 2) алгоритмизациямодели системы S и ее машинная реализация; 3) получение резуль­татов машинного моделирования и их интерпретация.Методология машинного моделирования.

На первом этапе моде­лирования формулируется модель, строится ее формальная схемаи решается вопрос об эффективности и целесообразности моделиро­вания системы S (об аналитическом расчете или имитационноммоделировании) на вычислительной машине (на ЭВМ, АВМ илиГВК). На втором этапе математическая модель, сформулированнаяна первом этапе, воплощается в машинную, т.

е. решается проблемаалгоритмизации модели, ее рационального разбиения на блокии организации интерфейса между ними, а также задача получениянеобходимой точности и достоверности результатов при проведе­нии машинных экспериментов. На третьем этапе ЭВМ используетсядля имитации процесса функционирования системы S, для сбора323необходимой информации, ее статистической обработки и интер­претации результатов моделирования.При этом следует учитывать, что на всех этапах моделированияпереход от описания к машинной модели Мм, разбиение модели начасти, выбор основных и второстепенных параметров, переменныхи характеристик системы являются неформальными операциями,построенными на эвристических принципах, охватывающих как ме­ханизм принятия решений, так и проверку соответствия принятогорешения действительности.

Характеристики

Список файлов книги