9.2. Имитация функционирования систем с дискретными событиями
Класс систем управления, формализуемых в виде систем с дискретными событиями, достаточно широк и включает в себя большие информационно-управляющие системы, вычислительные системы, системы связи и др. При решении задачи программной имитации любой системы, в том числе и системы с дискретными событиями, составляется содержательное описание процесса функционирования, формализованное в виде математической модели. При этом определяются параметры модели, аппроксимирующие таблицы частот экспериментальных данных.
При имитации функционирования систем на ЭВМ построенная математическая модель преобразуется в моделирующий алгоритм, в котором сохраняются логическая структура, последовательность протекания процесса во времени, характер и состав информации о состояниях процесса. ЭВМ представляют собой устройства дискретного типа, а потому и моделирующий алгоритм должен являться дискретной аппроксимацией построенной математической модели функционирования системы. Прямой путь решения данной задачи весьма прост. Интервал времени [0; Т], в течение которого рассматривается работа системы, разбивается на интервалы длиной ∆t, из-за чего данный способ решения получил название принципа ∆t. В пределах каждого интервала последовательно вычисляются приращения всех процессов в модели и производится, если это нужно, изменение состояния отдельных элементов модели. При достаточно малых ∆t получаем хорошее приближение имитируемых процессов к процессам в реальной системе с параллельным выполнением операций. При таком способе построения моделирующего алгоритма точность моделирования достигается ценой больших затрат машинного времени. Обычно такой способ построения имитационных моделей используется при моделировании непрерывных динамических систем. Принцип ∆t является наиболее универсальным принципом построения моделирующих алгоритмов, хотя и наименее экономичным с точки зрения вычислений на ЭВМ.
Однако данный способ мало пригоден для решения задач имитации больших информационных систем, динамика которых состоит в переходе из состояния в состояние, причем в промежутках между переходами состояние системы остается неизменным. Каждый такой переход связан с наступлением некоторого события в системе, например приход входного либо управляющего дискретного сигнала, приход требования, отказ элемента, достижение некоторой характеристикой системы заданного порогового значения и др.
Анализ различных алгоритмов моделирования для такого класса систем, проведенный в [2], показал, что наиболее часто используется принцип особых состояний. При построении алгоритма имитации функционирование системы, формализованное в математической модели, рассматривается как совокупность параллельно протекающих процессов, причем каждый процесс есть некоторая последовательность событий. С каждым событием связано изменение состояния системы. Событие, возникающее в системе, определяется как особое состояние. Процессы в общем случае не являются независимыми, а взаимодействуют между собой. Для иллюстрации данных понятий рассмотрим пример.
Пример. Пусть в систему массового обслуживания, состоящую из одного прибора для обслуживания, поступает поток требований. Если требование, придя в систему, застает прибор свободным, то оно занимает прибор и обслуживается в нем в течение некоторого времени, после чего покидает систему. В противном случае требование поступает в очередь к прибору, где будет дожидаться конца обслуживания всех ранее поступивших в систему требований. В такой системе возможны 2 процесса: 1) процесс поступления требований; 2) процесс «захвата» прибора и обслуживания требований, причем процесс поступления требований инициирует второй процесс, если последний был приостановлен по причине отсутствия требований.
Под состоянием системы будем понимать число требований, находящихся в системе. Из алгоритма функционирования видно, что состояние системы изменяется либо под влиянием событий процесса №1 (приход требований), либо под влиянием событий процесса №2 (захват и обслуживание). Анализ содержания данного примера показывает, что для развертывания совокупности параллельно протекающих процессов в последовательный необходимо упорядочить во времени моменты наступления событий каждого из процессов. Далее, сканируя по временной упорядоченной последовательности и имитируя в каждый наступивший момент особого состояния все необходимые действия, заданные в содержательном описании процесса функционирования системы как реакции системы на событие, получим имитационную модель алгоритма функционирования системы для ЭВМ.
С целью формализации принципа особых состояний определим для каждого выделенного процесса момент наступления очередного событияi-го процесса и, если таких процессов будет n, то выбор наиболее раннего момента наступления особого состояния определится в соответствии с операцией:
где r – номер процесса, в котором наступило ближайшее событие. Моменты называются моментами
системного времени, в отличие от реального времени, в котором работает моделирующая ЭВМ.
Рассмотрим структурную схему моделирующего алгоритма (рис. 9.1, стр. 198) и назначение основных операторов. Оператор задания начальных условий А содержит:
оператор задания начальных условий для моделируемого варианта А1,
оператор задания начальных условий для одной реализации (одного имитационного эксперимента) А2.
Оператор определения очередного момента изменения состояния системы В находит момент наступления наиболее раннего события в соответствии с формулой (9.1) и определяет вид состояния системы, в которое она переходит в данный момент времени. Таким образом, оператор В содержит два массива: массив времени Ti, и массив состояний
Логический оператор С осуществляет переход по номеру наступившего события к соответствующему оператору Di, имитирующему реакцию системы на событие. Оператор реакции Di имеет следующие основные функции:
Рис. 9.1. Структурная схема моделирующего алгоритма поведения системы управления
выполняет все необходимые операции, предусмотренные в алгоритме функционирования системы, как реакцию на данное событие;
вычисляет и накапливает интересующую системотехника статистику по исследуемым характеристикам системы, если она относится к данному процессу;
определяет момент следующего наступления события в данном процессе, состояние системы и заносит их в соответствующие массивы для оператора В;
вычисляет и заносит в массивы оператора В моменты наступления событий и состояние в других процессах, если последние были приостановлены, а инициирование их возможно только событием данного процесса.
Следует заметить, что если процесс переходит в приостановленное состояние, то время наступления очередного события определить нельзя. В этом случае обычно принимают (гдеj – номер такого процесса) для того, чтобы исключить этот процесс из массива T в силу соотношения (9.1). Данный процесс активизируется только в случае инициирования его событиями других процессов.
Оператор реакции обычно вводится в тех случаях, когда имитация производится на ограниченном интервале длины– длительность одного имитационного эксперимента. КогдаT0 окажется очередным моментом изменения состояния, тогда управление передается блоку , выполняющему все необходимые действия по завершению одного имитационного эксперимента. Если не проведено достаточное для статистической точности число экспериментов, что проверяется операторомЕ, то осуществляется возврат к оператору А2, в противном случае проводится обработка результатов в блоке оператора О (окончание) и выдача результатов имитационных экспериментов на устройство печати.
- «Мати» – Российский государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского
- В.В. Мыльника
- Предисловие
- Часть I. Основы построения и финансирования систем управления Глава 1. Системы и их Закономерности
- 1.1. Системы
- 1.2. Классификация систем и их характеристика
- 1.3. Основные закономерности сметем
- Литература
- Глава 2. Управление и кибернетика
- 2.1. Управление
- 2.2. Кибернетика и ее принципы
- 2.3. Производственная организация как кибернетическая система
- Литература
- Глава 3. Автоматизация управления
- 3.1. Основные направления автоматизации управления
- 3.2. Классификация аису
- 3.3. Структурное построение иаису
- 3.4. Общесистемные принципы создания иаису
- 3.5. Методы синтеза структуры иаису
- 3.6. Цели и критерии эффективности систем управления
- Глава 4. Методология разработки систем управления
- 4.1. Организация разработки систем управления
- Взаимосвязь отдельных фаз инвестиционного проекта с сетевым графиком создания системы управления
- 4.2. Инвестиционный цикл проекта и его структура
- Литература
- Глава 5. Источники и методы финансирования систем управления
- 5.1. Источники финансирования
- 5.2. Основные методы финансирования
- Литература
- Глава 6. Методологические основы принятия решений
- 6.1. Сущность принятия решений
- 6.2. Классификация управленческих решений
- 6.3. Постановка задачи принятия управленческих решений
- 6.4. Модель процесса принятия и реализации управленческих решений
- 6.5. Человеческий фактор в принятии и реализации уоравленческих решений
- Литература
- Часть II. Методы исследования и оценки эффективности систем управления Глава 7. Системный анализ
- 7.1. Предмет системного анализа
- 7.2. Процедуры системного анализа
- 7.3. Разработка, построение и исследование моделей
- Литература
- Глава 8. Исследование операций
- 8.1. Вводные понятия
- 8.2. Методы безусловной и условной оптимизации
- 8.3. Корреляционный и регрессионный анализ
- 8.4. Робастные методы и процедуры
- 8.5. Выводы по анализу применяемых методов
- Литература
- Глава 9. Имитационное моделирование
- 9.1. Понятие об имитационном моделировании
- 9.2. Имитация функционирования систем с дискретными событиями
- 9.3. Методы имитации случайных факторов
- Глава 10. Планирование экспериментов
- 10.1. Полный факторный эксперимент и дробные реплики
- Полный факторный эксперимент для двух независимых переменных, варьируемых на двух уровнях (планирование типа 22)
- Полный факторный эксперимент для двух независимых переменных, варьируемых на двух уровнях (планирование типа 23)
- Первая полуреплика от полного факторного эксперимента типа 23 (планирование типа 23-1)
- Вторая полуреплика от полного факторного эксперимента типа 23 (планирование типа 23-1)
- 10.2. Поиск области оптимума
- Глава 11. Распознавание объектов, явлений и ситуации
- 11.1. Сущность процесса распознавания
- 11.2. Системы распознавания и их классификация
- 11.3. Задачи при создании системы распознавания
- 11.4. Математические методы распознавания
- Глава 12. «Черный» и «белый» ящики как научные методы
- 12.1. Понятие «черного» и квелого» ящика
- 12.2. Исследование поведения «черного» ящика
- Глава 13. Экспертные оценки
- 13.1. Сущность метода экспертных оценок
- 13.2. Подбор экспертов
- 13.3. Методы проведения опроса экспертов
- 13.4. Обработка экспертных оценок
- Анализ оценки относительной важности влияния I-X локальных аису на статьи затрат себестоимости продукции
- Мнение экспертов источников аргументации
- Литература
- Глава 14. Оценка эффективности систем управления
- 14.1. Эффективность инвестиций в системы управления
- 14.2. Методы оценки эффективности систем управления
- 14.3. Статические методы
- 14.4. Дисконтирование потоков денежных ресурсов
- 14.6. Динамические методы
- 14.6. Определение затрат на создание и эксплуатацию систем управления
- 14.7. Факторы и источники формирования социально-экономических результатов
- 14.8. Оценка социально-экономических результатов
- 14.9. Учет инфляционных процессов
- 14.10. Учет неопределенности и рисков
- Литература
- Глоссарий
- Содержание